數據是企業運營的核心資產之一。然而，超過 85% 的商業信息以非結構化數據的形式存在，如電子郵件、報告、發票和合同等，這給計算機處理帶來了極大挑戰。為解決這一問題，光學字符識別（OCR）技術（Mistral OCR：文檔處理領域的革新者）應運而生。在眾多 OCR 工具中，Azure AI Vision OCR 和人工智能驅動的 OCR 備受關注，它們在數據提取方面各有優劣，究竟哪一個更適合企業需求呢？讓我們深入探討一番。

一、Azure AI Vision OCR：基礎功能與局限

Azure AI Vision OCR 是微軟 Azure AI Vision 套件的重要組成部分，旨在從圖像、PDF 和掃描文檔中提取文本。它作為一款廣為人知的 OCR 工具，對于許多已經使用 Azure 服務的企業來說，似乎是一個自然而然的選擇。

（一）工作原理

Azure AI Vision OCR 的工作流程主要包含三個關鍵步驟：首先，掃描圖像或 PDF 文檔以檢測文本區域；接著，提取其中的單詞和字符，無論是打印文本還是手寫文本都能識別；最后，輸出未經格式化、結構化處理和驗證的純文本。該工具支持多種語言和不同的手寫風格，在通用文本識別方面具有一定優勢。

（二）功能局限

盡管 Azure AI Vision OCR 能滿足基本的 OCR 需求，但存在諸多明顯的局限性。其一，它無法進行結構化數據提取，在處理表格、鍵值對和表單字段時，這些數據的結構信息會丟失，僅能獲取文本內容。其二，它缺乏內置的驗證機制，難以確保提取數據的準確性，錯誤或遺漏的字符可能無法被察覺。其三，面對復雜文檔，如發票、合同等，文檔結構容易在提取過程中遭到破壞，導致后續數據使用困難。其四，后期處理能力有限，提取出的文本在成為可用數據之前，需要人工進行清理、分類和組織，耗費大量人力和時間成本。對于處理大量復雜業務文檔的企業而言，這些局限使得 Azure AI Vision OCR 難以滿足實際需求。

二、人工智能驅動的 OCR：技術革新與優勢

人工智能驅動的 OCR 是文本識別技術的新發展階段。與傳統 OCR 僅提取原始文本不同，它借助機器學習和自然語言處理（NLP）技術，對提取的數據進行分析、結構化處理和驗證，在企業應用中展現出強大的優勢。

（一）智能結構化數據處理

人工智能驅動的 OCR 能夠將文檔轉化為結構化數據。它不再只是提供一長串無結構的文本，而是可以精準提取特定字段，如發票編號、日期、姓名等，并進行有序整理，大大提高了數據的可用性和可讀性。

（二）理解文檔布局

該技術可以理解文檔的布局，無論是表格、列還是不同的章節，都能完整保留其結構，避免關鍵數據的丟失或誤讀。這一特性在處理包含大量格式信息的復雜文檔時尤為重要，確保了數據的完整性和準確性。

（三）提升準確性

通過機器學習算法，人工智能驅動的 OCR 模型不斷優化和改進。隨著數據的積累和模型的訓練，其識別錯誤和誤讀的風險逐漸降低，數據提取的準確性得到顯著提升。

（四）自動化工作流程

人工智能驅動的 OCR 還能夠實現工作流程的自動化。提取的數據可以自動進行分類、驗證，并傳輸到相應的業務系統中，減少了人工干預，節省了時間和人力成本，提高了工作效率。

三、Azure AI Document Intelligence：進階之選的優劣

作為 Azure AI Vision OCR 的進階版本，Azure AI Document Intelligence 旨在進行結構化數據提取，為企業提供了更高級的功能。

（一）優勢體現

1. 預訓練模型豐富針對常見的文檔類型，如發票、收據、身份證和業務表單等，Azure AI Document Intelligence 配備了預訓練模型，企業可以直接使用，無需從頭開始訓練，節省了大量時間和精力。
2. 集成優勢明顯它與微軟生態系統無縫集成，對于已經在使用 Azure 服務的企業來說，使用該工具能夠輕松融入現有工作流程，實現協同辦公。
3. 結構化數據提取能力提升相較于 Azure AI Vision OCR，它能夠提取結構化數據，而不是僅僅提取無組織的文本塊，更符合企業對數據處理的實際需求。

（二）存在的不足

1. 成本較高Azure AI Document Intelligence 采用按使用量付費的模式，對于需要處理大量文檔的企業來說，成本可能較高。相比之下，一些固定費率的智能文檔處理（IDP）解決方案可能更具成本效益。
2. 對文檔質量要求高在處理低分辨率掃描件、旋轉文本或復雜多列文檔時，其準確性會明顯下降。這意味著企業在使用過程中，需要確保文檔掃描質量較高，否則可能影響數據提取的準確性。
3. 靈活性受限雖然提供了常見文檔的預訓練模型，但對于特殊或不常見的文檔，需要進行定制訓練。這不僅耗時，還需要大量的訓練數據集，增加了企業的使用難度和成本。
4. 生態系統依賴該工具深度依賴微軟生態系統，對于使用其他云服務提供商的企業來說，在集成和工作流程適配方面可能面臨挑戰，需要額外投入開發工作來實現兼容。

四、Klippa DocHorizon：更優選擇的全方位剖析

與 Azure AI Document Intelligence 相比，Klippa DocHorizon 等先進的人工智能驅動的 OCR 解決方案在多個方面展現出更強大的性能。

（一）更高的準確性與透明度

Klippa DocHorizon 的數據提取準確率高達 99%，而微軟并未公開 Azure AI Document Intelligence 的具體準確率。此外，Klippa DocHorizon 通過人工智能驅動的驗證機制，對提取的數據進行交叉核對，有效降低了錯誤率，確保數據的準確性和可靠性。

（二）更靈活的處理能力

Azure AI Document Intelligence 存在諸多輸入限制，如要求可靠文本提取的最小字體大小為 8 磅、分辨率為 150 DPI，同時對文檔頁數也有限制（免費層僅支持文檔的前 2 頁，付費層每文件最多 2000 頁），定制訓練的數據量也有上限。而 Klippa DocHorizon 不受這些限制，能夠處理各種實際場景中的文檔，無需企業調整文檔格式以適應特定標準，極大地提高了使用的靈活性。

（三）強大的合規功能

在處理敏感數據時，合規性至關重要。Klippa DocHorizon 提供內置的數據匿名化功能，允許企業在存儲或處理文檔之前，對機密信息進行掩碼或編輯處理，符合金融、醫療、法律等行業嚴格的數據處理法規要求，如 GDPR、HIPAA 等。

（四）支持密碼保護的 PDF 處理

Azure AI Document Intelligence 無法處理密碼保護的 PDF 文件，企業需要手動解鎖文件才能進行處理。而 Klippa DocHorizon 原生支持密碼保護的 PDF 文件處理，簡化了工作流程，提高了自動化程度。

（五）更完善的集成與業務支持

Azure AI Document Intelligence 更側重于開發者，企業在進行集成時需要自行構建，且支持選項有限，缺乏無代碼自動化和直接的銷售支持，給非技術人員的使用帶來困難。Klippa DocHorizon 則提供了無代碼的工作流程構建器，支持多種集成選項（不僅限于 Azure），并為企業提供直接的技術支持、定制化服務和入職幫助，方便企業快速上手和使用。

五、企業如何選擇合適的 OCR 工具

企業在選擇 OCR 工具時，需要綜合考慮自身需求、業務規模和預算等因素。

（一）基本文本提取需求

如果企業只是偶爾需要從圖像或掃描文檔中提取文本，對數據結構和準確性要求不高，Azure AI Vision OCR 可以作為一個基本的選擇。它能夠滿足簡單的文本識別任務，且對于已經使用 Azure 服務的企業來說，集成成本較低。

（二）依賴微軟生態系統的企業

對于深度依賴微軟生態系統的企業，且需要處理一定量的結構化文檔，如發票、收據等，Azure AI Document Intelligence 是一個相對合適的進階選擇。雖然它存在一些局限性，但預訓練模型和集成優勢可以為企業提供一定的便利。

（三）追求高準確性和自動化的企業

如果企業對數據提取的準確性、自動化程度和合規性有較高要求，處理的文檔量較大且格式多樣，那么 Klippa DocHorizon 等人工智能驅動的 OCR 解決方案則更為合適。它們能夠提供更高的準確性、更靈活的處理能力和強大的合規功能，幫助企業實現高效、可靠的文檔處理工作流程。

Azure AI Vision OCR、Azure AI Document Intelligence 和以 Klippa DocHorizon 為代表的人工智能驅動的 OCR 在數據提取方面各有特點。企業應根據自身實際需求進行全面評估，選擇最適合自己的 OCR 工具，以實現高效的數據提取和處理，提升企業的競爭力和運營效率。