Waarom bedrijven orders automatiseren met OCR
(tot het niet meer werkt)
Elke dag ontvangen bedrijven orders via e-mail, PDF's, Excel-bestanden of zelfs gescande documenten. Op papier lijkt het simpel: haal de data eruit en zet het in het ERP. In de praktijk is dat precies waar het misgaat.
Veel bedrijven vertrouwen vandaag nog steeds op traditionele OCR. En dat voelt logisch, tot het niet meer werkt.
Wat OCR eigenlijk doet (en waarom dat beperkt is)
OCR staat voor Optical Character Recognition. Simpel gezegd: het is een slimme scanner die letters in een afbeelding herkent. Het ziet tekst. Het zet pixels om naar woorden. Maar het begrijpt niet wat die woorden betekenen.
Voor een OCR-systeem is dit gewoon tekst:
- Artikel: A123 - Hoeveelheid: 24 - Leverdatum: 12/03
Het systeem weet niet dat A123 een product is, dat 24 een hoeveelheid is, of dat 12/03 een leverdatum voorstelt. Die betekenis moet je manueel configureren, meestal via vaste templates of regels.
En daar begint het probleem.
Waarom OCR faalt in de echte wereld
OCR werkt redelijk goed, zolang alles hetzelfde blijft. Maar orders in de echte wereld doen dat nooit:
- elke klant gebruikt een andere layout
- PDF's veranderen zonder aankondiging
- kolommen verschuiven
- labels krijgen plots andere namen (Hoeveelheid wordt Qty)
- een nieuwe versie van een ordertemplate breekt alles
Het resultaat?
Regelmatige hertraining of herconfiguratie. Veel uitzonderingen. Backoffice-medewerkers die toch alles moeten nakijken. En vooral: geen schaalbaarheid.
OCR ziet tekst maar begrijpt geen context.
Machine learning: een stap vooruit, maar nog steeds beperkt
Machine learning-gebaseerde oplossingen gaan een stap verder. Ze proberen patronen te herkennen op basis van historische data. Dat helpt, maar:
- ze zijn vaak getraind op specifieke layouts
- ze hebben veel voorbeelddata nodig
- en bij elke wijziging moet het model opnieuw worden aangepast
In de praktijk blijft het systeem layout-afhankelijk. Het werkt tot een klant iets verandert.
Hoe Generative AI fundamenteel anders werkt
Generative AI kijkt niet naar waar iets staat, maar naar wat iets is. Dat is een cruciaal verschil.
In plaats van te denken in: "Deze waarde staat altijd linksboven"
Denkt GenAI in:
- "Dit is een productcode"
- "Dit is een hoeveelheid"
- "Dit hoort bij een orderlijn"
Net zoals een mens zou doen.
Een simpele vergelijking
OCR is zoals iemand die elk woord hardop kan lezen maar niet begrijpt wat ze lezen.
Generative AI leest het document en begrijpt de inhoud.
Of anders gezegd:
- OCR = zien
- GenAI = begrijpen
Waarom Hyperfox voor Generative AI kiest
Bij Hyperfox vertrekken we niet vanuit documenten, maar vanuit orders. Onze GenAI-aanpak:
- begrijpt de structuur van een order, ongeacht de layout
- herkent context (product, prijs, eenheid, leveradres, etc.)
- is veel minder gevoelig voor layoutwijzigingen
- leert sneller met minder configuratie
- combineert AI met bedrijfsregels (contracten, prijzen, ERP-data)
Het resultaat?
Hogere nauwkeurigheid. Minder uitzonderingen. Minder onderhoud. En vooral: een systeem dat meegroeit met je klanten.
Wat dit concreet betekent voor je team
Voor de backoffice:
- Minder manuele controle
- Minder correcties
- Meer vertrouwen in automatische verwerking
Voor IT:
- Minder templates
- Minder herconfiguratie
- Minder brandjes blussen bij elke layoutwijziging
Voor de business:
- Schaalbaarheid
- Lagere operationele kosten
- Snellere orderverwerking
