Im Rahmen der europaweiten SEPA-Einführung mussten viele Unternehmen in den letzten Jahren sogenannte SEPA Lastschriftmandate von ihren Kunden unterschreiben lassen. Die meisten Unternehmen sendeten ein mit den Kundendaten ausgefülltes Formular (das SEPA-Mandat) an den Kunden. Dieser unterschrieb das Mandat und sendete es dann an das Unternehmen zurück.
Einer unserer Versicherungskunden nutzt Kofax Capture und Kofax Transformation Modules (KTM) zur automatisierten Eingangspostverarbeitung. In diesem Zusammenhang mussten dann natürlich auch die SEPA-Mandate erkannt und dem passenden Geschäftsprozess zugeordnet werden.
Hierbei gab es zunächst zwei Prozesse für die SEPA-Mandate:
- Der Kunde hat das Mandat unterschrieben: Das Kennzeichen ‚SEPA-Mandat erteilt‘ wird gesetzt. Es erfolgt keine weitere Verarbeitung.
- Der Kunde hat das Mandat nicht unterschrieben: Anstoss einer weiteren Verarbeitung durch Sachbearbeiter.
In KTM wurde die Unterschriftenerkennung über Zonenerkennung mit Schwärzungsgraden gelöst.
Im Laufe der Zeit wurde das Konzept allerdings etwas verwässert. Einerseits änderten oder ergänzten Kunden die im Formular enthaltenen Kundendaten handschriftlich, da die Daten falsch oder unvollständig waren. Andererseits erhielten manche Kunden auch ‚Blanko‘ SEPA-Mandate, die dann handschriftlich ausgefüllt wurden.
Dadurch wurde bei der Versicherung ein weiterer Verarbeitungsprozess für SEPA-Mandate notwendig:
- Der Kunde hat das Mandat unterschrieben, aber in dem ‚Formularbereich‘, der die Kundendaten enthält, wurde etwas handschriftlich notiert. Hier muss nun ein Prozess zur Änderung bzw. Erfassung der Kundendaten angestossen werden.
Die Herausforderung für KTM bestand nun darin, zu erkennen, ob in bestimmten Regionen des Formulars Handschrift enthalten war.
Hier ein Beispiel eines vollständig maschinell ausgefüllten und vom Kunden unterschriebenen SEPA-Mandats:
Und hier nun ein Beispiel, in dem der Kunde handschriftliche Änderungen hinzugefügt hat:
Zur Identifizierung der handschriftlichen Einträge bietet sich in KTM die OCR-Engine ‚Gemischte Schrift‘ an. Sie dient normalerweise dazu Maschinenschrift und Handschrift auf einem Dokument zu lesen. Allerdings interessiert uns der Inhalt der Handschrift gar nicht, wir wollen ja nur wissen, ob überhaupt handschriftliche Notizen vorhanden sind. Die ‚Gemischte Schrift‘-Engine liefert in unseren Fällen auch meist keine inhaltlichen Ergebnisse, da Maschinen- und Handschrift häufig zeilenweise überlappen oder ineinander übergehen.
Allerdings liefert die Engine Informationen, ob Handschrift überhaupt gefunden wurde. Handschriftliche Kandidaten werden mit sogenannten ‚Boxes‘ gekennzeichnet. Diese kann man sich sehr gut mit dem XDOC Browser aus der KTM-Installation anschauen. Dazu lässt man über ein Dokument zunächst die ‚Gemischte Schrift‘-Engine laufen und schaut sich die daraus resultierende xdc-Datei mit dem XDOC Browser an:
In der ‚Representation 0‘ (die ‚Gemischte Schrift‘-Engine) des obigen Beispiels gibt es drei ‚Boxes‘. Jede Box repräsentiert eine erkannte Stelle mit Kandidaten für Handschrift. Diese Boxes können auch per KTM-Skript abgefragt werden. Legt man nun noch den Bereich der Seite fest, auf dem nach existierenden Boxes gesucht werden soll, hat man bereits alle Voraussetzungen geschaffen, um zu beurteilen, ob handschriftliche Ergänzungen vorliegen.
Zur Festlegung des Suchbereichs könnte man zum Beispiel nach den Begriffen ‚one-off payment‘ (oben rechts, legt obere Grenze der Suchregion fest) und ‚Ich ermächtige‘ (Textblock unterhalb der Kundendaten, legt untere Grenze der Suchregion fest) suchen. Die Suche kann bspw. mit Formatlokatoren oder durch direkte Suche im OCR-Ergebnis durchgeführt werden. Im folgenden Beispiel wird einfach im OCR-Ergebnis gesucht. Die Funktion Ist_Handschrift liefert TRUE, wenn mindestens eine Box in der Suchregion gefunden wurde.
Damit das Beispiel funktioniert muss im KTM Scripting noch eine Referenz auf ‚Kofax Memphis Forms 4.0‘ gesetzt werden:
Im zugrundeliegenden Projekt wird standardmäßig zunächst die OCR-Erkennung mit der RecoStar- oder FineReader-Engine durchgeführt. Zum Test auf vorhandene Handschriftergänzungen kann dann die folgende Funktion genutzt werden:
Und hier noch die aufgerufene Prozedur FullPageRecognition_1, mit der eine Re-OCR ausgeführt werden kann:
Ältere Blog-Artikel über KTM und KC:
Kofax Transformation Modules (KTM): ‘Freiformerkennung’ für handschriftliche Nummern
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KTM im Versicherungseinsatz: Heller, grauer und dunkler Posteingang
Dokumentenklassifizierung mit Kofax Transformation Modules (KTM)
Kofax Transformation Modules – Formatlokatoren und dynamische reguläre Ausdrücke – Teil 2
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Blog-Autor*in
Jürgen Voss
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