Mekari Stream OCR vs OCR Biasa, Kenali Perbedaannya Sebelum Memilih Teknologi Otomasi Dokumen!
Apakah bisnis Anda masih terperangkap dalam lautan dokumen fisik seperti tumpukan faktur, kontrak, atau Receipt yang membutuhkan entri data manual yang memakan waktu? Anda tidak sendirian.
Banyak perusahaan modern masih bergulat dengan efisiensi pengelolaan dokumen, padahal waktu dan sumber daya adalah aset paling berharga.
Namun, ada solusi yang telah merevolusi cara bisnis bekerja. Sudah saatnya Anda mengenal teknologi OCR (Optical Character Recognition), sebuah terobosan yang mengubah gambar teks menjadi data digital yang dapat diedit dan dicari.
Tapi, tahukah Anda bahwa tidak semua teknologi OCR diciptakan sama?
Hari ini, sistem OCR telah berkembang jauh, bahkan mampu mengenali dan memproses teks dalam berbagai bahasa, memenuhi kebutuhan bisnis global yang kian terhubung.
Dalam hal ini menjadikan OCR Software untuk dokumen bisnis sangat penting bagi setiap perusahaan yang ingin meningkatkan efisiensi, akurasi, dan mempercepat langkah menuju transformasi digital.
Namun, di tengah banyaknya pilihan di pasar, penting untuk memahami bahwa ada perbedaan signifikan antara OCR konvensional dan solusi canggih seperti Mekari Stream OCR.
Definisi OCR tradisional (Batch) vs Stream OCR (Real-Time)
OCR biasa mungkin hanya menawarkan konversi teks dasar, seringkali dengan akurasi yang bervariasi tergantung kualitas dokumen.
Hal ini bisa berarti Anda masih memerlukan intervensi manual yang signifikan untuk koreksi data, yang pada akhirnya mengurangi efisiensi yang dijanjikan.
Tentu saja, juga bisa berarti kesulitan dalam menangani format dokumen yang rumit atau spesifik, serta tantangan integrasi dengan sistem bisnis yang ada.
Bayangkan sebuah solusi OCR untuk dokumen bisnis yang tidak hanya membaca teks, tetapi juga memahami konteks data tersebut.
Mekari Stream OCR tidak sekadar mengubah gambar menjadi teks; ia adalah Software entri dan pengolahan data dokumen cerdas yang didukung oleh Artificial Intelligence (AI).
Memahami perbedaan antara OCR tradisional (batch) dan Stream OCR (real-time) merupakan kunci untuk memilih solusi yang paling sesuai dengan kebutuhan operasional Anda.
1. OCR Tradisional (Batch)
OCR tradisional, sering disebut sebagai OCR Batch, bekerja dengan memproses dokumen dalam jumlah besar sekaligus.
Cara kerjanya mirip dengan tumpukan pekerjaan yang harus diselesaikan dalam satu siklus. Dokumen-dokumen fisik terlebih dahulu dikumpulkan dalam jumlah tertentu, kemudian dipindai secara massal.
Setelah itu, perangkat lunak OCR akan memproses seluruh tumpukan tersebut.
Proses ini biasanya melibatkan beberapa langkah:
- Pengumpulan Dokumen: Faktur, kwitansi, atau formulir dikumpulkan hingga mencapai volume tertentu.
- Pemindaian Massal: Semua dokumen dipindai dan dikonversi menjadi format gambar digital.
- Pemrosesan Batch: Perangkat lunak OCR menganalisis gambar-gambar ini secara berurutan, mengekstraksi teks dari masing-masing dokumen.
- Verifikasi dan Koreksi: Setelah pemrosesan selesai, data yang diekstrak akan diverifikasi secara manual oleh operator untuk memastikan akurasi, terutama jika ada karakter yang tidak terbaca dengan baik.
- Integrasi Data: Setelah diverifikasi, data kemudian diimpor ke dalam sistem manajemen data atau ERP.
Pendekatan Batch ini cocok untuk volume dokumen yang sangat besar dan tidak memerlukan pemrosesan segera.
Keuntungannya adalah efisiensi dalam skala besar, di mana biaya per dokumen bisa lebih rendah karena pemrosesan terpusat. Namun, kekurangannya terletak pada latensi.
Ada jeda waktu yang signifikan antara saat dokumen diterima hingga data siap digunakan, yang bisa menjadi hambatan bagi bisnis yang membutuhkan informasi Real-Time.
2. Stream OCR (Real-time)
Berbeda dengan pendekatan Batch, Stream OCR (sering disebut juga OCR Real-Time atau on-the-fly) dirancang untuk memproses dokumen secara individual begitu dokumen tersebut diterima atau dipindai.
Proses ini lebih responsif dan gesit, memungkinkan data tersedia hampir secara instan setelah dokumen masuk.
Bagaimana Stream OCR bekerja:
- Penerimaan Dokumen Instan: Setiap dokumen, baik itu gambar yang diunggah, lampiran email, atau hasil pindaian langsung, segera diterima oleh sistem.
- Pemrosesan Segera: Teknologi OCR mulai mengekstrak data dari dokumen tersebut secara real-time. Ini sering kali didukung oleh AI dan Machine Learning untuk akurasi yang lebih tinggi dan kemampuan beradaptasi.
- Verifikasi Dinamis: Jika diperlukan, verifikasi dapat dilakukan secara inline atau otomatis dengan rules yang telah ditetapkan.
- Integrasi Cepat: Data yang sudah terekstrak dan diverifikasi dapat langsung diumpankan ke sistem bisnis lain, seperti sistem akuntansi, ERP, atau CRM, tanpa penundaan.
Stream OCR sangat ideal untuk bisnis yang membutuhkan akses data cepat dan Workflow yang responsif, seperti pemrosesan faktur Account Payable yang harus segera dibayar, pengelolaan pesanan, atau Onboarding pelanggan.
Keunggulan utamanya adalah kecepatan, yang secara signifikan mengurangi waktu siklus pemrosesan dokumen dan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat.
Meskipun Stream OCR seringkali melibatkan layanan berbasis Cloud, penting untuk mempertimbangkan apakah OCR online aman? Sebagian besar penyedia Stream OCR terkemuka mengimplementasikan protokol keamanan data tingkat tinggi, enkripsi, dan kepatuhan regulasi (seperti GDPR atau standar ISO) untuk memastikan keamanan dan privasi data yang diproses secara Online.
| Aspek | OCR Tradisional (Batch) | Mekari Stream OCR (Real-time) |
|---|---|---|
| Metode Pemrosesan | Diproses secara massal setelah dokumen dikumpulkan | Diproses satu per satu saat dokumen masuk |
| Kecepatan Akses Data | Lambat, karena butuh proses verifikasi batch | Cepat, hasil OCR tersedia hampir instan |
| Kebutuhan Template | Biasanya membutuhkan template tetap | Minim template, adaptif terhadap variasi layout |
| Teknologi Pendukung | Umumnya rule-based atau sederhana | Menggunakan AI & Machine Learning untuk akurasi tinggi |
| Verifikasi Data | Manual, dilakukan setelah batch selesai | Otomatis atau inline saat proses berlangsung |
| Integrasi Sistem | Tertunda, setelah semua batch selesai diverifikasi | Real-time, langsung masuk ke ERP/CRM/Accounting |
| Kesesuaian | Cocok untuk volume besar & tidak butuh kecepatan | Ideal untuk dokumen harian, responsif & fleksibel |
| Contoh Penggunaan | Pengarsipan massal, pemrosesan data historis | Invoice harian, struk belanja, onboarding pelanggan |
| Kelebihan Utama | Efisien dalam skala besar, biaya per dokumen rendah | Responsif, akurat, cocok untuk proses bisnis real-time |
| Kekurangan | Latensi tinggi, tidak fleksibel untuk format baru | Kurang cocok jika dokumen diproses dalam batch besar sekaligus |
3 Masalah Umum Dokumen Harian yang Tidak Bisa Diatasi OCR Biasa
Meskipun OCR tradisional telah membantu banyak bisnis, ada batasan signifikan ketika berhadapan dengan kompleksitas dokumen sehari-hari.
Nyatanya, ada beberapa masalah umum yang seringkali tidak dapat diatasi secara akurat oleh OCR biasa, mengharuskan intervensi manual yang justru menghilangkan sebagian besar efisiensi yang dijanjikan.
Mari kita selami tiga masalah umum dokumen harian yang seringkali membuat OCR biasa “menyerah”, dan mengapa solusi yang lebih canggih diperlukan.
1. Faktur dengan Format Tidak Standar
Salah satu masalah terbesar yang sering dihadapi bisnis adalah variasi format faktur dari berbagai vendor.
Setiap perusahaan memiliki desain faktur yang unik: ada yang menempatkan nomor faktur di kanan atas, yang lain di kiri bawah; ada yang menggunakan tabel sederhana, ada pula yang memiliki detail rumit dengan banyak baris item.
Bagi OCR biasa, variasi ini adalah mimpi buruk. Sistem OCR tradisional mengandalkan template atau aturan yang telah ditetapkan.
Jika format faktur sedikit saja menyimpang dari template yang dikenal, akurasi pembacaan bisa menurun drastis.
Akibatnya, tim harus melakukan verifikasi manual yang ekstensif untuk setiap faktur yang tidak terbaca dengan benar, mencari data yang hilang atau salah tempat.
Ini bukan hanya membuang waktu, tetapi juga dapat menyebabkan kesalahan entri data berdampak pada Account Payable dan laporan keuangan.
Di sinilah OCR Gen AI mulai menunjukkan keunggulannya, seperti yang akan kita bahas nanti.
2. Struk Belanja yang Pudar atau Berantakan
Struk belanja atau tanda terima seringkali menjadi sumber data penting, terutama untuk pelaporan pengeluaran atau reimbursement.
Namun, dokumen-dokumen kecil ini terkenal sulit dibaca. Kualitas kertas yang buruk, tinta yang pudar seiring waktu, lipatan, coretan, atau bahkan pencahayaan yang tidak optimal saat difoto dapat membuat teks nyaris tak terlihat.
OCR biasa memiliki kesulitan besar dalam memproses receipt semacam ini.
Mereka cenderung menghasilkan tingkat kesalahan yang tinggi pada karakter yang buram atau terdistorsi.
Alhasil, karyawan tetap harus memasukkan data secara manual dari struk-struk ini, atau bahkan receipt tersebut menjadi tidak dapat diproses sama sekali.
Ini jelas menghambat efisiensi, terutama bagi perusahaan dengan banyak pengeluaran yang perlu dilacak.
3. Formulir Dinamis yang Berubah Tergantung Pengisi
Banyak bisnis menggunakan formulir yang diisi oleh berbagai pihak, dan seringkali struktur atau detail pada formulir tersebut bisa sedikit berubah tergantung pada pengisi atau konteksnya.
Contohnya adalah formulir aplikasi pelanggan yang memungkinkan input opsional, atau formulir survei dengan bagian yang muncul berdasarkan jawaban sebelumnya.
Bagi OCR biasa, yang mengandalkan struktur statis, formulir dinamis ini adalah teka-teki yang sulit dipecahkan.
Ketika sebuah elemen data berpindah posisi, atau sebuah bagian formulir diisi dengan cara yang tidak sesuai dengan template awal, OCR tradisional akan gagal mengenali informasi tersebut.
Ini berarti data penting akan terlewat atau salah diinterpretasikan, yang pada akhirnya memerlukan intervensi manusia untuk melengkapi atau mengoreksi, menghambat otomatisasi Workflow.
Bagaimana Mekari Stream OCR Membaca Dokumen Berantakan dengan Akurasi Tinggi
Dokumen harian datang dalam berbagai bentuk dan format: faktur dari vendor yang berbeda, struk belanja yang sudah pudar, atau formulir yang diisi tangan dengan tulisan bervariasi.
Bagi teknologi OCR tradisional, hal tersebut tantangan besar. Namun, Mekari Stream OCR hadir sebagai solusi revolusioner yang mampu membaca dan memproses dokumen “berantakan” tersebut dengan akurasi yang luar biasa tinggi. Jadi, apa rahasianya?
1.Teknologi OCR AI dalam Mendeteksi Layout Tidak Standar
Berbeda dengan sistem OCR biasa yang mengandalkan Template atau aturan kaku untuk mengenali tata letak dokumen, Mekari Stream menggunakan kecerdasan buatan untuk mendeteksi Layout yang tidak standar.
Dalam hal ini, sistem tidak terkejut ketika menemui faktur dengan desain yang berbeda, informasi yang diletakkan di posisi tak lazim, atau bahkan dokumen yang memiliki Layout yang kurang rapi.
Algoritma AI pada Mekari Stream dilatih dengan kumpulan data dokumen yang sangat besar dan beragam.
Dengan demikian, ia mampu “memahami” struktur dokumen secara kontekstual, mengidentifikasi jenis-jenis informasi yang biasa ditemukan dalam faktur (misalnya, nomor faktur, nama perusahaan, total), terlepas dari di mana informasi tersebut diletakkan pada halaman.
Seperti memiliki seorang asisten cerdas yang tidak hanya bisa membaca, tapi juga mengerti konteksnya, bahkan jika tulisan atau tata letaknya sedikit “berantakan”.
2. NLP & Machine Learning yang Digunakan oleh Mekari Stream OCR
Kekuatan Mekari Stream OCR juga berasal dari integrasi Natural Language Processing (NLP) dan Machine Learning.
NLP memungkinkan sistem untuk memahami makna dari teks yang diekstraksi, bukan hanya mengidentifikasi karakter.
Misalnya, ketika melihat serangkaian angka dan kata “total”, NLP membantu Mekari Stream OCR untuk mengidentifikasi bahwa itu adalah jumlah total yang harus dibayar, bukan hanya deretan angka acak.
Sementara itu, Machine Learning berperan krusial dalam kemampuan adaptif Mekari Stream.
Setiap kali dokumen diproses, dan terutama saat ada verifikasi atau koreksi yang dilakukan oleh pengguna, sistem akan belajar dan meningkatkan akurasinya untuk dokumen serupa di masa mendatang.
Ini berarti semakin banyak dokumen yang diproses, semakin cerdas dan akurat Mekari Stream dalam mengekstrak data.
Fitur self-learning ini menjadikannya solusi yang terus berkembang dan semakin efisien seiring waktu.
Mekari Stream OCR Bekerja Real-time Tanpa Perlu Template Rumit
Salah satu highlight utama Mekari Stream OCR adalah kemampuannya untuk bekerja secara real-time dan tanpa perlu template rumit.
Menghilangkan hambatan besar yang seringkali ditemukan pada solusi OCR tradisional.
Anda tidak perlu lagi menghabiskan waktu berhari-hari atau berminggu-minggu untuk menyiapkan template yang cocok untuk setiap jenis dokumen baru.
Fleksibilitas ini sangat relevan untuk berbagai kasus penggunaan, termasuk Onboarding Karyawan dengan OCR AI. Bayangkan proses onboarding di mana Anda harus menginput data dari KTP, NPWP, ijazah, atau dokumen lainnya.
Dengan Mekari Stream, karyawan baru bisa langsung mengunggah dokumen mereka, dan sistem akan secara otomatis mengekstrak data penting tanpa perlu Template spesifik untuk setiap jenis ID atau dokumen.
Mempercepat proses Onboarding, mengurangi beban administratif HR, dan meningkatkan pengalaman karyawan baru.
Singkatnya, Mekari Stream OCR adalah solusi cerdas yang melampaui batasan OCR tradisional.
Dengan OCR AI, NLP, dan Machine Learning, ia mampu membaca dokumen paling “berantakan” sekalipun dengan akurasi tinggi, bekerja secara Real-Time, dan membebaskan bisnis Anda dari beban entri data manual yang memusingkan.