Optimierung einer OCR-gestützten Prozesserkennung
bei einem mittelständischen Versicherungsunternehmen
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Bei der Stuttgart Lebensversicherung a. G. werden monatlich ca. 165.000 Seiten gescannt, woraus ca. 70.000 Vorgänge entstehen, die indiziert werden müssen. Die Stuttgarter Lebensversicherung a.G. hat vor langer Zeit ein Work ow-Management-System eingeführt. Danach begann sie mit der Einführung eines Anwendungssystems für eine automatisierte Prozesserkennung. Das Anwendungssystem sollte die eingegangenen bzw. die gescannten Dokumente mithilfe einer OCR-Software automatisch indizieren und dem betreffenden Sachbearbeiter im Work ow zustellen. Dieses wurde aufgrund der niedrigen Erkennungsrat...
Bei der Stuttgart Lebensversicherung a. G. werden monatlich ca. 165.000 Seiten gescannt, woraus ca. 70.000 Vorgänge entstehen, die indiziert werden müssen. Die Stuttgarter Lebensversicherung a.G. hat vor langer Zeit ein Work ow-Management-System eingeführt. Danach begann sie mit der Einführung eines Anwendungssystems für eine automatisierte Prozesserkennung. Das Anwendungssystem sollte die eingegangenen bzw. die gescannten Dokumente mithilfe einer OCR-Software automatisch indizieren und dem betreffenden Sachbearbeiter im Work ow zustellen. Dieses wurde aufgrund der niedrigen Erkennungsrate jedoch nicht vollständig eingeführt, sondern wurde nur für Testzwecke benutzt. Im Rahmen dieser Bachelor-Thesis wurde das bestehende Anwendungssystem analysiert, um die Ursachen für die niedrige Erkennungsrate herauszufinden. Aufgrund mangelnder Möglichkeiten die Logik des existierenden Anwendungssystems anpassen zu können, wurde ein neues Anwendungssystem entwickelt, das für die Konvertierung der gescannten Dokumente die bestehende OCR-Engine nutzt.
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