OCR: qué es el reconocimiento óptico de caracteres para usuarios y empresas

El texto es el principal elemento con el que trabajamos a diario y el OCR uno de los aliados para agilizar toda esta carga. Cuando nos cruzamos con texto no editable (y no seleccionable) parece que no nos queda otra que reescribirlo “a mano”, sin embargo, la tecnología OCR puede ayudarnos a hacer esto en segundos y sin errores.

Actualmente, las posibilidades que ofrecen las herramientas que utilizan inteligencia artificial son prácticamente ilimitadas, y el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) no iba a quedarse atrás. Esta tecnología informática despierta un interés creciente tanto en usuarios individuales como en empresas a medida que nos acercamos a un mundo de papel cero. 

En este artículo, explicaremos en detalle qué es el OCR, cómo funciona, los diferentes tipos de sistemas OCR disponibles, así como las mejores aplicaciones gratuitas tanto para usuarios como para empresas. También examinaremos casos de uso específicos del OCR en entornos empresariales y destacaremos otros sistemas relacionados que complementan esta tecnología.

Qué es el OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres)

El OCR, por sus siglás en inglés Optical Character Recognition, es un sistema informático que se encarga de digitalizar textos. El objetivo de estos programas y aplicaciones informáticas consiste en convertir imágenes y otros archivos no indexables que contienen información textual que proviene de fuentes escaneadas, capturadas por una cámara o presentes en formatos no editables de todo tipo para extraer archivos de texto editables. Utiliza algoritmos avanzados para reconocer y analizar los patrones de los caracteres en una imagen y luego convertirlos en texto digitalizable, independientemente de la tipografía o caligrafía utilizada. 

También conocido en español como ROC (Reconocimiento Óptico de Caracteres), el OCR es esencialmente una herramienta de automatización que permite a los usuarios y las empresas procesar grandes cantidades de documentos de manera eficiente y precisa. En definitiva, este proceso permite transformar imágenes en datos que pueden ser analizados, tratados, procesados, almacenados y buscados de forma eficiente.

Cómo funcionan los OCR: conversión de imagen a texto

Un OCR funciona como un "traductor" digital que interpreta las formas de las letras, números y símbolos presentes en una imagen además de identificarlos entre “ruido”, convirtiéndolas en caracteres que las máquinas pueden comprender.

El funcionamiento del OCR implica varios pasos. Primero, el sistema adquiere una imagen de un documento, ya sea escaneándolo, capturándolo con una cámara o mediante la recogida de un archivo digital que no es textual. Luego, utiliza algoritmos de reconocimiento de patrones para identificar y distinguir entre los caracteres individuales en la imagen. 

Los algoritmos de OCR o ROC utilizan la binarización y la caracterización para comenzar el proceso de reconocimiento. Se basan en tres principios IPA: integridad, intencionalidad y adaptabilidad. No todos son capaces de hacerlo, pero los OCR de segunda generación basados en ROC zonal soportan tecnologías adaptativas y de reconstrucción que permiten extraer, crear, procesar y readaptar la información para diversos usos.

Tras esto los OCR, fragmentan y segmentan las imágenes para poder crear histogramas de las imágenes (en determinaciones de modos o agrupamientos por clústeres) y adelgazar los componentes que van a analizar de forma independiente comparándolos con los patrones según los distintos métodos (geométricos, estadísticos, estructurales, neuromiméticos, markovianos o de zadeh). El proceso es parecido para el reconocimiento de texto manuscrito (donde se tiende a utilizar ICR) y el de texto mecanografiado.

Una vez reconocidos los caracteres, el OCR los convierte en texto editable mediante la correspondencia con una base de datos de formas de caracteres conocidas. Este proceso puede implicar el análisis de la disposición de los caracteres y la consideración del contexto para mejorar la precisión de la conversión. Además, los mejores sistemas y herramientas OCR son capaces de entender la disposición de los distintos bloques de texto, dando lógica a su ubicación en un lienzo y jerarquizándolos, mucho más allá de exportarlos como simple texto ASCII. También pueden dar formato (negritas, cursivas, subrayados, listas, tablas, diagramas, etc). El proceso de reconocimiento óptico de caracteres se basa en una serie de pasos básicos:

1. Adquisición de la imagen: La imagen puede provenir de un escáner, una cámara o de un teléfono móvil u ordenador.
2. Preprocesamiento: Se mejora la calidad de la imagen para facilitar el reconocimiento, ajustando el contraste, la luminosidad y eliminando el ruido.
3. Identificación: Localización y ubicación de texto dentro del archivo input.
4. Segmentación: Se divide la imagen en caracteres individuales.
5. Extracción de características: Se analizan las características de cada carácter, como su forma, tamaño y textura.
6. Reconocimiento: Se comparan las características extraídas con una base de datos de patrones de caracteres conocidos.
7. Postprocesamiento: Se corrige cualquier error de reconocimiento y se formatea el texto resultante.

Tratamiento: Este paso es opcional y puede ser de muchos tipos, decidiendo el usuario o la empresa cómo analiza y para qué utiliza la información extraída de forma inteligente y automatizada.

Tipos de sistema OCR

Existen varios tipos de OCR disponibles, cada uno con sus propias características y aplicaciones específicas. Los principales tipos incluyen OCR básico, OCR avanzado y OCR de aprendizaje automático. El OCR básico es adecuado para la conversión de documentos simples con una estructura clara, mientras que el OCR avanzado es capaz de manejar documentos más complejos con diseños variados y múltiples fuentes. Por otro lado, el OCR de aprendizaje automático utiliza técnicas de inteligencia artificial para mejorar la precisión del reconocimiento de caracteres a través del entrenamiento con grandes conjuntos de datos.

Encontramos diferentes tipos de sistemas OCR que también podemos categorizar según la tecnología que utilizan:

• OCR basado en patrones: Este tipo de OCR compara las características de la imagen con una base de datos de patrones predefinidos. Es el método más simple y menos preciso.
• OCR de palabras: Es similar al anterior pero trata de trabajar el entendimiento de los elementos con palabras completas en lugar de por caracteres individuales.
• OCR basado en redes neuronales: Este tipo de OCR utiliza redes neuronales artificiales para aprender a reconocer caracteres. Es más preciso que el OCR basado en patrones, pero requiere una mayor cantidad de datos para entrenar la red neuronal.
• OCR inteligente: Este tipo de OCR combina técnicas de OCR tradicional con inteligencia artificial y machine learning para mejorar la precisión del reconocimiento. También es denominado como IRC por sus siglas Reconocimiento Inteligente de Caracteres. Puede reconocer diferentes tipos de letra, formatos de documentos e incluso procesar los datos en función de los idiomas detectados.

Finalmente encontramos otra forma de categorizar los tipos de OCR por el modelo de uso o la forma que tiene el usuario que lo utiliza de acceder a él. Encontramos aplicaciones OCR online que funcionan a través de una web donde subimos un documento y nos devuelve un cuadro de texto. Útil pero con pocas posibilidades. Por otro lado tenemos las herramientas integradas de los propios sistemas operativos, orientados a ayudar a los usuarios.

De cara al uso profesional, destacan los sistemas OCR empresariales desarrollados por los partners RegTech en modelo SaaS. Del mismo modo, estos proveedores de tecnología también adaptan estos sistemas a las necesidades de los clientes empresariales integrando a través de API esta tecnología para diversos casos de uso en múltiples industrias y que desgranamos más adelante.

Las mejores aplicaciones OCR gratis para usuarios

Para los usuarios individuales que buscan herramientas OCR accesibles y fáciles de usar, existen varias aplicaciones gratuitas disponibles en el mercado. Algunas de las mejores opciones incluyen Adobe Scan, CamScanner y Google Keep. Estas aplicaciones ofrecen funciones básicas de OCR, como la conversión de imágenes a texto y la edición de documentos digitalizados como si de un editor de texto básico se tratara.

Documentos PDF, imágenes y texto OCR en Windows

En el entorno de Windows, hay varias opciones integradas y de terceros para el OCR de documentos PDF, imágenes y texto. Microsoft Office, por ejemplo, ofrece capacidades de OCR en Word y OneNote, lo que permite a los usuarios convertir imágenes de texto en documentos editables con cierta fiabilidad. 

Windows 10 y 11 incorporan un OCR integrado en la aplicación Fotos y en Recortes. Con esta herramienta, puedes convertir imágenes a texto de forma sencilla.

Software OCR para convertir documentos en MacOS

En el ecosistema MacOS, los usuarios pueden aprovechar herramientas integradas como Preview y Automator para realizar OCR en documentos PDF e imágenes. Además, hay software de terceros como Readiris y PDFpen que ofrecen funcionalidades de OCR sencillas para los usuarios de Mac.

Imagen a texto y reconocimiento OCR en Android & iOS

En los dispositivos móviles encontramos cada vez más opciones nativas como funcionalidad del sistema operativo que nos permite reconocer texto con capacidad de búsqueda y copiarlo para editarlo posteriormente. Destacan Google Lens, integrada en Google Search y que permite identificar objetos, traducir idiomas y extraer texto de imágenes, Text Scanner (OCR) que integra el sistema de escaneo de documentos, recibos, tarjetas de visita y convierte imágenes a texto y Office Lens, de Microsoft, ideal para convertir documentos a PDF, Word o PowerPoint.

En iOS para iPhone y iPad podemos encontrar la herramienta Notes, aplicación nativa de notas de Apple que incluye un OCR integrado.

Mejores sistemas OCR para empresas

En todas las compañías vemos cómo existen decenas de flujos de trabajo relativos a información que trabajan con datos y textos, especialmente en las operaciones comerciales y todo lo relativo a cliente, finanzas, contabilidad y recursos humanos. A parte de las funcionalidades básicas que los usuarios particulares necesitan en su día a día, la importancia del OCR en las empresas se centra en extraer, comprender y categorizar la distinta información recogida y saber de qué tipo de documento se trata: una factura electrónica, un contrato, documentación legal, formularios, documentación de identidad, una escritura, etc.

Previamente, existían departamentos dedicados a tratar e intervenir manualmente en los procesos relacionados con la recogida, almacenamiento y tratamiento de datos. En otros muchos casos, los empleados de distintas áreas de negocio de una compañía invertían un porcentaje considerable de horas en este tipo de tareas, aunque no fuera su actividad principal sino una consecuencia directa de sus tareas y flujos de trabajo.

Para las empresas que buscan soluciones OCR robustas y escalables, existen varios sistemas disponibles en el mercado.Estas plataformas ofrecen capacidades avanzadas de OCR, así como características adicionales como reconocimiento y validación de documentos, integración con sistemas de gestión documental y automatización de procesos empresariales de todo tipo mediante tecnología RPA (Robot Process Automation).

OCR de segunda generación: reconocimiento y validación de documentación

El OCR de segunda generación va más allá de la simple conversión de imágenes a texto y se enfoca en el reconocimiento y validación de documentos completos con un tratamiento de los datos asociado al reconocimiento de otros elementos en los inputs. Estos sistemas utilizan técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para comprender el contenido y el contexto de los documentos, lo que permite una mayor precisión en el reconocimiento, procesamiento y la extracción de información.

Tecalis proporciona sistemas que permiten tratar tanto datos estructurados como no estructurados con ROC Zonal. El OCR de segunda generación permite verificar la autenticidad de documentos, como facturas, identificaciones y pasaportes sin necesidad de especificar previamente de qué tipo de documento se trata.

Los datos relevantes de documentos, como nombres, fechas, direcciones y números, pueden ser extraídos automáticamente y almacenados en formato estructurado. Además, la tecnología incorpora decenas de controles anti-fraude que permiten evaluar que la documentación aportada no es falsificada o ha sido alterada. Esto incluye, por ejemplo:

• Lectura NFC.
• Número de serie del soporte.
• Lectura y validación de la MRZ conectando con BBDD públicas y privadas. 
• CLI y bajorrelieves.
• Troquelados y embosados en altorrelieve. Fondos offset de seguridad.
• Integridad del microchip y otros elementos.
• Marcas de agua, extracción de elementos no-textuales como imágenes, logos, etc.
• Reconocimiento y validación de hologramas.
• Brillos y reflejos naturales, material texturizado.
• Tintas ópticamente variables y tintas UV.
• Grabados láser en ventana transparente.
• Escala de profundidad y entorno tridimensional.
• Controles de iluminación natural.
• Fondos de seguridad y microtextos.
• Kinegrama.
• Alineación de texto y elementos. Nitidez y color.
• Extracción y comprobación de firma manuscrita en caso de haberla.

Estos son tan sólo unos ejemplos básicos de parte de lo que se comprueba más allá del texto. Por otro lado, los datos no estructurados que no se encuentran en un formato predefinido, como imágenes, documentos PDF y correos electrónicos son interpretados con lógicas predefinidas para prepararlos de cara a un uso posterior rápido. El OCR de segunda generación puede convertir estos datos no estructurados en datos estructurados, lo que facilita su almacenamiento, análisis y utilización.

Casos de uso de OCR en las empresas

El OCR tiene una amplia gama de aplicaciones en entornos empresariales en todas las áreas (cliente, back-office, recursos humanos, finanzas, compliance, riesgo, etc), desde la automatización de procesos hasta la gestión de documentos y la mejora de la eficiencia operativa. Algunos casos de uso comunes incluyen:

Onboarding Digital

Utilizado para digitalizar y procesar documentos de identificación y formularios durante el proceso de incorporación de nuevos empleados, clientes y empresas, asociándolo con la verificación de identidad y los controles KYC. El OCR se utiliza para automatizar la verificación de documentos de identidad y la extracción de datos de los clientes durante el proceso de alta online o presencial. También se incluyen controles de verificación de dirección, de edad, AML y otros sistemas asociados.

Bastanteo de poderes automatizado y KYB

Facilita la verificación y validación de documentos legales, como poderes notariales y contratos. Los poderes notariales pueden ser digitalizados y validados mediante OCR, agilizando el proceso de gestión documental el bastanteo en los procesos Know Your Business.

Procesamiento de documentación

Permite la extracción automática de datos de documentos comerciales, como facturas y formularios de solicitud, para su posterior procesamiento y análisis. Esta tecnología ROC de reconocimiento óptico de caracteres es especialmente utilizada para los procesos de Due Diligence o Diligencia Debida de clientes, empresas, proveedores, etc. El OCR puede automatizar la extracción de datos de las facturas, como proveedor, importe y fecha, simplificando la contabilidad y el control de gastos, entre otras muchas aplicaciones.

Banca, telecomunicaciones, utilities, real estate, sanidad o logística 

El empleo del Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) en diversas industrias ha transformado significativamente los procesos empresariales, ofreciendo una amplia gama de beneficios y ventajas. Además de los sectores mencionados previamente, como la banca, la sanidad y la logística, otras industrias como el sector inmobiliario, las telecomunicaciones, los seguros y las utilities también se han beneficiado de esta tecnología innovadora.

En el sector inmobiliario, el OCR ha sido fundamental para agilizar la gestión de documentos relacionados con transacciones de bienes raíces, contratos de arrendamiento, escrituras y otros documentos legales. Por ejemplo, las agencias inmobiliarias utilizan el OCR para digitalizar y procesar contratos de alquiler, identificaciones de propiedades y otros documentos legales de manera eficiente. Esto no solo acelera el proceso de transacción, sino que también reduce los errores asociados con la entrada manual de datos, mejorando así la precisión y la satisfacción del cliente.

En el sector de las telecomunicaciones, el OCR se emplea para gestionar contratos de servicios, facturas, registros de clientes y otros documentos relacionados con la prestación de servicios de telecomunicaciones. Por ejemplo, las empresas de telecomunicaciones utilizan el OCR para digitalizar y procesar facturas de clientes de manera automática, lo que agiliza el proceso de facturación y reduce los costos administrativos asociados. Los mejores sistemas OSS/BSS como Customer Hub incluyen este sistema.

El sector de seguros se beneficia del OCR para procesar y gestionar reclamaciones de seguros, pólizas, certificados y otros documentos relacionados con la industria. Por ejemplo, las compañías de seguros utilizan el OCR para digitalizar y procesar formularios de reclamaciones de manera automática, lo que acelera el proceso de liquidación de reclamaciones y mejora la experiencia del cliente.

En el sector de las utilities, el OCR se utiliza para gestionar facturas de servicios públicos, contratos de servicios, lecturas de medidores y otros documentos relacionados con la prestación de servicios públicos. Por ejemplo, las empresas de servicios públicos utilizan el OCR para digitalizar y procesar facturas de manera automática, lo que agiliza el proceso de facturación y reduce los costos administrativos asociados.

Tecalis ofrece una gama de servicios que pueden ayudar a las empresas a implementar y aprovechar al máximo el OCR en sus operaciones diarias.

Tecalis KYB y OCR utiliza machine learning (ML) y OCR para extraer automáticamente texto, escritura a mano y datos de documentos escaneados, como archivos PDF y su validación completa conforme a las normas de cada mercado y sector. Con la capacidad de leer miles de documentos diferentes en varios diseños y formatos a alta velocidad, este servicio proporciona una solución eficiente y precisa para la gestión de documentos.

Tecalis ofrece APIs que permiten extraer texto de imágenes y videos, lo que facilita la extracción de información de fuentes visuales como señales de tráfico, publicaciones en redes sociales y envases de productos. Esta capacidad de procesamiento de imágenes y videos en gran escala puede mejorar significativamente las tareas de revisión visual humana con inteligencia artificial, aumentando así la eficiencia operativa.

En banca vemos cómo se utilizan para decenas de procesos de prevención del fraude y para mejorar la seguridad de las transacciones como marca eIDAS, entre otras muchas aplicaciones en la industria como hemos visto previamente. De cara al sector sociosanitario, se procesan registros hospitalarios, historiales médicos, cuestionarios de salud, consentimientos informados, etc. Finalmente en logística y supply chain, el OCR registra y rastrea seguimiento de etiquetas de paquetes, recibos y procesamiento de facturas digitales.

Otros sistemas relacionados con el OCR

Además del OCR, existen otros sistemas relacionados que complementan esta tecnología y amplían sus capacidades. Estos incluyen reconocimiento óptico de elementos no textuales como marcas, logotipos, marcas de agua, símbolos, imágenes, matrículas de un vehículo… Igualmente, hay aplicaciones RegTech que combinan esta tecnología y amplían su uso dando lugar a una gran variedad de casos de uso y nuevas oportunidades para los negocios.

• Firma electrónica: Utilizada para firmar documentos de forma digital y segura, complementa el OCR al permitir la validación y autenticación de documentos electrónicos.
• Recopilación de datos: Permite la recopilación automatizada de datos a partir de documentos escaneados o digitalizados, lo que facilita el análisis y la toma de decisiones basadas en datos.
• Análisis de fraude y riesgo: Utiliza técnicas de análisis avanzado para detectar patrones y anomalías en documentos y transacciones, ayudando a prevenir y mitigar el fraude y el riesgo empresarial.
• Controles antifraude: Implementa medidas de seguridad y validación para proteger contra actividades fraudulentas, incluida la verificación de identidad y la detección de documentos falsificados.
• Customer Hub: Permite la automatización y digitalización de decenas de procesos en los puntos de ventas de negocios de todo tipo, pero especialmente en banca, seguros y telecomunicaciones.

Su capacidad para convertir datos no estructurados en información útil abre un mundo de posibilidades para la automatización de procesos, la mejora de la eficiencia y la toma de decisiones estratégicas. Al combinar el OCR con otros sistemas relacionados, las organizaciones pueden aprovechar al máximo esta tecnología para optimizar sus operaciones y obtener un desempeño mejorado.

Beneficios y ventajas del uso de OCR

El uso de sistemas de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) ofrece una amplia gama de beneficios y ventajas tanto para usuarios individuales como para empresas. Estos beneficios incluyen:

• Automatización de procesos: Los sistemas OCR permiten automatizar la entrada de datos al convertir documentos físicos en formatos digitales editables. Esto reduce significativamente el tiempo y los recursos necesarios para ingresar información manualmente.
• Mejora de la precisión: A diferencia de la entrada de datos manual, que puede estar sujeta a errores humanos, el OCR proporciona una precisión mucho mayor en la extracción y reconocimiento de caracteres. Esto ayuda a minimizar los errores y garantiza la integridad de los datos.
• Ahorro de costes: Al reducir la necesidad de mano de obra para tareas de entrada de datos, los sistemas OCR ayudan a las empresas a ahorrar en costes operativos y tiempo de sus colaboradores. Además, al eliminar errores humanos, se evitan posibles costes asociados con la corrección de errores.
• Mayor eficiencia: Al procesar grandes volúmenes de documentos de manera rápida y precisa, los sistemas OCR aumentan la eficiencia operativa. Esto permite a las empresas procesar información más rápidamente, reducir los tiempos de tramitación y tomar decisiones basadas en datos de manera más ágil.
• Acceso y búsqueda rápida de información: Al convertir documentos físicos en archivos digitales, el OCR facilita el acceso y la búsqueda rápida de información. Los usuarios pueden buscar palabras clave o frases específicas dentro de documentos digitalizados, lo que agiliza la recuperación de información relevante.
• Integración con sistemas existentes: Los sistemas OCR suelen ser compatibles con una variedad de sistemas y aplicaciones existentes, lo que facilita su integración en el flujo de trabajo empresarial en todo tipo de procesos relativos a cliente o en operaciones internas de negocio. Esto permite a las empresas aprovechar al máximo su inversión en tecnología existente.
• Mayor seguridad de datos: Al digitalizar documentos físicos, el OCR ayuda a mejorar la seguridad de los datos al reducir el riesgo de pérdida o robo de documentos. Además, los sistemas OCR suelen ofrecer opciones de cifrado y protección de datos para garantizar la seguridad de la información sensible.
• Facilita la conformidad normativa: En muchos sectores, como el financiero, las telecomunicaciones y el legal, existen requisitos estrictos de conformidad normativa en cuanto a la gestión y el almacenamiento de documentos. Los sistemas OCR facilitan el cumplimiento de estas normativas al permitir una gestión más eficiente y precisa de la documentación.

En resumen, el uso de sistemas OCR proporciona una serie de beneficios significativos, que van desde la automatización de procesos y el ahorro de costos hasta la mejora de la precisión y la seguridad de los datos. Al aprovechar estas ventajas, las empresas pueden optimizar sus operaciones y mejorar su competitividad en el mercado.

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