AI-Team
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Idee: Im Tagesgeschäft von Grenke müssen viele Rechnungen manuell digitalisiert werden. Dies stellt einen hohen Aufwand dar. Deshalb haben wir uns eine Lösung zum Automatisieren des Vorgangs überlegt.
Umsetzung: Per Optical Character Recognition werden beispielsweise Bilddateien von Rechnungen in Strings umgewandelt. Diese Strings könnten per Named Entity Recognition in die für Grenke relevanten Entitäten aufgespaltet und entsprechend gekennzeichnet werden. Da hierfür Grenke spezifische Trainingsdaten fehlten, haben wir uns für eine manuelle Klassifizierung entschieden, die die Trainingsdaten in einem möglichen Produktivbetrieb automatisiert generiert, um eine spätere Implementation von Named Entity Recognition zu ermöglichen. Als Softwarelösung für die Optical Character Recognition greift das Tool auf Tesseract 4.0, das wiederum auf Recurrent Neural Networks zurück.
Ersteller: Das AI-Team (von Grenke)
