Data adalah aset berharga yang dapat membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik dalam operasionalnya. Oleh sebabnya, proses pengolahan data harus dilakukan secara akurat dan tepat.
Untuk meningkatkan kualitas output yang dihasilkan dari pengolahan data, banyak perusahaan mempercayakan proses pengolahan itu sendiri dengan memanfaatkan teknologi Optical Character Recognition atau OCR.
Dalam artikel ini, kita akan menjelaskan pengertian OCR, cara kerjanya, data apa yang dapat diproses menggunakan OCR, dan apa saja contoh penerapan dalam pengolahan data bisnis.
Apa itu OCR dan fungsinya
OCR adalah singkatan dari Optical Character Recognition merupakan teknologi yang dirancang untuk mengenali teks atau karakter dalam gambar atau dokumen yang telah discan atau difoto.
OCR berfungsi untuk mengubah teks yang ada dalam gambar menjadi teks yang dapat diedit dan dicari. Dengan kata lain, OCR membantu mengkonversi data non-teks menjadi data teks yang dapat digunakan dan dikelola
Dalam dunia bisnis, teknologi ini jelas bisa menghemat waktu dan tenaga dalam proses input data hingga pengolahan data.
Sebelum ada OCR, tenaga administrasi atau akuntansi memasukkan data dari ratusan bukti transaksi ke dalam sistem dengan cara pengetikan manual. Namun kini semua proses pemindaian bukti transaksi itu bisa dilakukan secara otomatis dan bisa langsung masuk ke dalam database perusahaan.
Cara kerja OCR
Sebelum membahas lebih lanjut tentang contoh penerapannya dalam pengolahan data bisnis, ada baiknya kita mengetahui dulu apa bagaimana cara teknologi OCR bekerja.
Secara umum, OCR bekerja dengan mengidentifikasi pola dan bentuk karakter dalam gambar atau dokumen yang dipindai. Berikut adalah langkah-langkah umum dalam proses kerja OCR:
- Pengambilan gambar: Dokumen atau gambar diambil menggunakan scanner atau kamera digital.
- Preprocessing: Proses preprocessing melibatkan penghapusan noise, perbaikan kontras, dan penyesuaian warna untuk memastikan gambar menjadi lebih jelas.
- Segmentasi: OCR memecah gambar menjadi bagian-bagian yang lebih kecil, seperti karakter atau kata.
- Pengenalan karakter: OCR menganalisis setiap segmen dan mencoba mengidentifikasi karakter apa yang ada di dalamnya.
- Konversi ke teks: Karakter yang diidentifikasi dikonversi menjadi teks yang dapat diedit.
- Post-processing: Hasil OCR dapat memerlukan sedikit perbaikan manual untuk memastikan ketepatan dan kualitas data.
Data-data yang bisa diproses dengan OCR
Data bisnis terkadang berbentuk berbagai macam format. Untungnya, OCR tidak hanya terbatas pada dokumen teks biasa tetapi juga bisa untuk format-format lainnya. Teknologi OCR dapat digunakan untuk memproses berbagai jenis data bisnis diantaranya:
- Dokumen teks: Seperti surat, faktur, dan kontrak.
- Gambar: OCR dapat digunakan untuk mengenali teks dalam gambar, seperti kartu nama, atau dokumen tangan.
- Barcode: Barcode dan kode QR dapat di-scan dan diuraikan menjadi data yang bermanfaat.
- Tanda tangan: OCR dapat digunakan untuk mengenali dan memproses tanda tangan pada dokumen.
- Data berbasis tabel: OCR dapat digunakan untuk mengekstrak data dari tabel dalam dokumen.
10 Contoh penerapan OCR dalam pengolahan data bisnis
Setelah mengetahui pengertian dan cara kerjanya, berikut ini beberapa contoh penerapan OCR dalam pengolahan data bisnis yang sering kita jumpai.
1. Pencatatan faktur dan kwitansi
Bisnis sering kali menerima banyak faktur dan kwitansi. Dengan menggunakan OCR, data penting seperti tanggal, jumlah, dan nama perusahaan dapat diekstrak secara otomatis. Hal tersebut tentu telah membantu mempercepat proses akuntansi dan meminimalisir kesalahan yang dilakukan oleh tenaga manual.
Contoh OCR terbaik adalah OCR+ dari Fintelite. OCR+ bisa mengekstrak dokumen seperti faktur, kwitansi, bon, dan bukti transaksi keuangan fisik lainnya menjadi data teks digital yang bisa diinput.
Dengan OCR+ data yang telah diekstrak itu bisa dikelompokkan secara otomatis berdasarkan kategorinya, sehingga proses pengolahan data di akhir periode menjadi lebih mudah dan cepat.
2. Pengolahan surat masuk
Dalam perusahaan besar, dokumen seringkali masuk dalam berbagai format seperti surat, faksimili, atau email. OCR dapat digunakan untuk mengenali teks dalam dokumen-dokumen ini dan mengkategorikan atau menyimpannya sesuai dengan kebutuhan.
3. Pengenalan teks pada gambar
Banyak data bisnis berupa gambar, seperti grafik, bagan, atau dokumen yang dipindai. OCR dapat digunakan untuk mengekstrak teks dari gambar ini, memungkinkan proses analisis menjadi lebih cepat.
4. Verifikasi identitas pelanggan
Dalam industri perbankan atau keamanan khususnya, OCR dapat digunakan untuk membaca dan membandingkan dokumen identifikasi seperti kartu identitas atau paspor dengan data yang diinput oleh pelanggan untuk memverifikasi identitas mereka.
5. Pengenalan tanda tangan
Untuk bisnis yang memerlukan tanda tangan pelanggan, OCR dapat digunakan untuk mengenali tanda tangan secara otomatis, memverifikasi keabsahan dokumen, dan meminimalisir risiko penipuan.
6. Pengenalan tulisan tangan
Tidak hanya tanda tangan, OCR dapat digunakan untuk mengenali tulisan tangan. Contoh penerapan ini bisa kita lihat di industri kesehatan, dimana OCR digunakan untuk memproses data pada resep dokter atau catatan medis, yang dapat mengurangi risiko kesalahan penginputan data.
7. Analisis data pasaran
Dalam perdagangan saham atau investasi, OCR dapat digunakan untuk mengenali dan mengolah berita atau laporan yang masuk secara otomatis, sehingga investor dapat merespons dengan cepat terhadap perubahan pasar.
8. Pengenalan barcode untuk pengiriman barang
Bisnis e-commerce dan logistik seringkali menggunakan OCR untuk membaca barcode pada produk atau pengiriman, memastikan akurasi dalam pemrosesan pesanan dan pengiriman.
9. Konversi dokumen ke format digital
OCR dapat digunakan untuk mengkonversi dokumen fisik, seperti buku atau arsip kertas, menjadi format digital yang dapat dicari dan diindeks lebih mudah.
10. Analisis data pelanggan
Seringkali para pelanggan diminta untuk mengisi formulir kepuasan pelanggan. Dengan menggunakan OCR pada formulir survei atau kuesioner tersebut, para pebisnis bisa dengan cepat menganalisis tanggapan pelanggan dan mengidentifikasi trend atau masalah yang perlu diatasi.
Konsultasi Gratis dengan Fintelite's OCR Expert: Daftar Sekarang
Penerapan OCR dalam pengolahan data bisnis dapat menghemat waktu
Itulah tadi informasi tentang 10 contoh penerapan OCR dalam pengolahan data bisnis. Dari deretan contoh tersebut kita sepakat bahwa penggunaan teknologi OCR dapat menghemat waktu, mengurangi kesalahan manusia, dan meningkatkan efisiensi operasional secara keseluruhan.
