Разработчики: | ABBYY |
Дата премьеры системы: | 2013/10/24 |
Технологии: | СЭД - Системы потокового распознавания, Средства разработки приложений |
Содержание |
Основная статья: OCR - Optical Character Recognition
ABBYY FineReader Engine - комплект программных инструментов для разработчиков функционала для решений оптического распознавания текста.
2021
Использование в сервисе Entera для быстрого ввода данных в учетные системы 1С
Компания «Энтера» представила сервис для быстрого ввода данных в учетные системы 1С. С помощью ABBYY FineReader Engine в сервисе реализовано автоматическое определение типов документов, распознавание всех необходимых номенклатур и проверка корректности информации. Об этом ABBYY сообщила 17 мая 2021 года. Подробнее здесь.
Совместимость с "Ред ОС"
26 января 2021 года РЕД СОФТ сообщил, что совместно с ABBYY в рамках соглашения о технологическом сотрудничестве провели тестирование совместимости продуктов. Результаты испытаний подтвердили корректную работу технологического продукта ABBYY FineReader Engine с операционной системой РЕД ОС (производства РЕД СОФТ).
То, как пользователь ощущает себя в среде операционной системы - важный показатель ее эффективности. Ему должны быть доступны все необходимые для работы инструменты. Продукты ABBYY среди самых популярных, поэтому совместимость с ними определенно расширяет возможности РЕД ОС, – комментирует Рустамов Рустам, заместитель генерального директора РЕД СОФТ. |
При разработке и создании технологий ABBYY придерживается принципов кросс-платформенности. Мы стремимся сделать так, чтобы решения компании для интеллектуальной обработки информации и анализа бизнес-процессов одинаково хорошо работали на любых операционных системах и устройствах, помогая заказчикам повышать эффективность, решать трудоемкие задачи бизнеса и привлекать клиентов. Сотрудничество с компанией РЕД СОФТ позволит нам предоставить больше возможностей по обработке документов и данных для пользователей Linux, - комментирует Дмитрий Шушкин, генеральный директор ABBYY Россия. |
2020
Добавление в мобильное приложение банка «Россельхозбанка»
4 августа 2020 года Abbyy сообщила, что «Россельхозбанк» упростил и уcкорил удаленное обслуживание для юридических лиц в мобильном приложении. ABBYY FineReader Engine в приложении «Россельхозбанка» извлекает около десятка атрибутов, необходимых для формирования платежки: название организации, ИНН, КПП, номер счета, БИК, наименование расчетного счета, основание платежа и другие. Остается только проверить данные и подтвердить транзакцию. Подробнее здесь.
Добавление в мобильное приложение банка "Точка"
12 марта 2020 года компания ABBYY сообщила, что «Точка» дополнила мобильное приложение технологиями искусственного интеллекта ABBYY. Подробнее здесь.
2018
Совместимость с ОС на платформе АЛЬТ
25 декабря 2018 года стало известно, что компании «Базальт СПО» и ABBYY успешно провели тестирование инструментария для разработчиков ABBYY FineReader Engine 11 и 12 версий для Linux с ОС Альт Линукс СПТ 7.0, Альт Рабочая станция 8, Альт Сервер 8, что позволяет рекомендовать технологии распознавания ABBYY для встраивания в приложения, работающие под управлением ОС АЛЬТ.
ABBYY FineReader Engine 12
6 июня 2018 года стало известно, что ABBYY представила ABBYY FineReader Engine 12 – улучшенный инструментарий разработчика для распознавания информации из отсканированных бумажных и PDF-документов, изображений и фотографий, а также скриншотов с экранов устройств, в том числе промышленных дисплеев. В представленной версии, созданной с применением сверточных нейронных сетей, используются технологии обработки естественного языка и машинного обучения. С их помощью можно определить тип документа не только по внешним признакам, но и по его смыслу, выявляя малейшие отличия между разными категориями.
Возможности версии:
- Интеллектуальная классификация: технология самостоятельно выявляет внешние и смысловые признаки, характерные для документов. Эффективность работы можно регулировать за счет установления баланса между полнотой и точностью классификации.
- Улучшен анализ и восстановление логической структуры документа с помощью алгоритмов на основе искусственного интеллекта и технологий ABBYY-ADRT (Adaptive Document Recognition Technology). ABBYY FineReader Engine делит документ на отдельные страницы и анализирует оформление и содержание каждой из них. При экспорте в различные форматы файлов получается точно воссозданный документ с полным сохранением элементов форматирования, например, шрифтов, колонтитулов, колонок и др. Значительно улучшено качество восстановления таблиц: ячеек с текстом, пунктирных границ, цветов линий.
- Более быстрый и расширенный экспорт в XML.
- Появилась возможность сохранять файлы в форматах HTML 5 и ALTO 3.1. Кроме того, теперь документы можно экспортировать в форматы PDF: PDF 2.0, PDF/UA, PDF/A-2b и PDF/A-3b с возможностью поиска, что особенно важно для архивного хранения.
- Более надежное шифрование: поддержка 256-битного AES-шифрования и поддержка символов юникода позволяет использовать пароли независимо от операционной системы.
- Поддержка облачных технологий: теперь развернуть приложения с использованием ABBYY FineReader Engine можно и на облачных платформах, таких как Microsoft Azure.
«В ABBYY FineReader Engine мы использовали технологии в области машинного обучения и обработки естественного языка, которые позволяют наиболее точно классифицировать документы по смыслу и распознавать полезные данные. Эти возможности будут особенно востребованы в системах предотвращения утечек данных, технологиях машинного зрения и платформах для управления контентом предприятий, в которых важную роль играет быстрое распознавание документов». Дмитрий Шушкин,генеральный директор ABBYY Россия
|
Инструментарий ABBYY FineReader Engine 12 содержит готовые примеры кода, которые помогут ускорить разработку приложений. С их помощью можно решить наиболее распространенные задачи по интеллектуальной обработке документов.Станислав Обухов, Т1 Иннотех: Автоматизация меняет функцию закупок
ABBYY FineReader Engine поддерживает 208 языков распознавания, в том числе в представленной версии добавлены фарси и бирманский. Также технология позволяет распознавать документы, которые содержат сразу несколько языков. Это расширяет возможности компаний при выводе решений на международный рынок.
2016: ABBYY FineReader Банк
ABBYY FineReader Банк – решение для автоматизации ввода данных из платежных документов в банковскую информационную систему. Решение разработано для банковской отрасли с учетом ее особенностей, чтобы упростить работу с наиболее востребованными документами: платежными поручениями, платежными требованиями и инкассовыми поручениями.
2013: FineReader Engine 11
24 октября 2013 года компания ABBYY сообщила о выходе FineReader Engine 11 – SDK, который позволяет добавлять в cоздаваемые решения функции оптического распознавания текста (OCR), распознавания рукопечатных символов (ICR), оптического распознавания меток (OMR), распознавания штрих-кодов и конвертации документов в PDF-файлы. SDK выходит одновременно для Windows, Linux и Mac-платформ.
В версии 11 появилась функция автоматической классификации для сортировки документов во входящих пакетах по заранее заданным типам (например, счета, счета-фактуры, договоры, справки, полисы и т.п.). Предварительно классификатор обучается на небольшом наборе документов, представляющих тип, который необходимо определять. Определение типа происходит по графическим и текстовым признакам. Новая функция позволяет классифицировать документы со скоростью до 120 страниц в минуту на одно ядро процессора.
В FineReader Engine 11 улучшена работа с форматом PDF: экспорт в PDF стал быстрее на 12%, сжатие фона документа позволяет уменьшить размер файлов на 50%, добавлен экспорт в принятый в Европе и США стандарт архивного хранения PDF/A-2. Полностью поддерживается 64-битная архитектура. Добавлен ряд возможностей для улучшения качества распознавания изображений, полученных с помощью фотокамеры. Новый API позволяет извлекать данные из всех полей визитной карточки и экспортировать их в CRM-системы или другие программы. Улучшено качество распознавания арабского, китайского, японского и корейского языков. Всего инструментарий распознаёт печатные тексты на 202 языках, заполненные от руки формы – на 126 языках. В новую версию включена словарная поддержка латыни, азербайджанского языка, а также дореволюционного варианта орфографии русского языка.
Заказчик | Интегратор | Год | Проект |
---|---|---|---|
- Райффайзенбанк (Raiffeisen Bank) | Abbyy Россия | 2020.01 | |
- Точка Банк | Abbyy Россия | 2019.07 | |
- МодульБанк (Банк региональный кредит) | Abbyy Россия, ITFB Group (АйТиЭфБи Групп) | 2017.07 | |
- Промсвязьбанк (ПСБ) | Abbyy Россия | 2017.04 | |
- Т-Банк (Тинькофф Банк) | Abbyy Россия | 2016.10 |
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (240)
Directum (Директум) (132)
Smart Engines (Смарт Энджинс) (123)
Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) (91)
Синтеллект (Syntellect) (78)
Другие (745)
Синтеллект (Syntellect) (52)
Smart Engines (Смарт Энджинс) (14)
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (10)
Directum (Директум) (5)
Abbyy Россия (4)
Другие (32)
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (10)
Beorg (Биорг) (8)
Smart Engines (Смарт Энджинс) (7)
NVI Solutions (Норд Вижен Интелледженс Солюшенс) (3)
Digital Design (Диджитал Дизайн) (2)
Другие (19)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (11, 241)
Directum (Директум) (6, 161)
Smart Engines (Смарт Энджинс) (16, 130)
Abbyy Россия (16, 111)
Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) (5, 96)
Другие (171, 621)
Синтеллект (Syntellect) (2, 52)
Smart Engines (Смарт Энджинс) (2, 14)
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (3, 8)
Abbyy Россия (2, 7)
Directum (Директум) (3, 6)
Другие (16, 19)
Smart Engines (Смарт Энджинс) (3, 11)
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (3, 10)
Beorg (Биорг) (1, 8)
Directum (Директум) (3, 4)
Digital Design (Диджитал Дизайн) (3, 2)
Другие (10, 11)
Smart Engines (Смарт Энджинс) (2, 22)
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (4, 13)
Синтеллект (Syntellect) (2, 5)
Digital Design (Диджитал Дизайн) (2, 4)
Beorg (Биорг) (1, 4)
Другие (8, 10)
Smart Engines (Смарт Энджинс) (3, 16)
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (3, 7)
Digital Design (Диджитал Дизайн) (2, 2)
Content AI (Контент ИИ) (1, 2)
Beorg (Биорг) (1, 2)
Другие (4, 4)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
ЭЛАР ПланСкан - 151
Synerdocs - 130
Smart ID Engine (ранее Smart IDReader) - 113
ABBYY FlexiCapture - 90
Е1 Евфрат - 87
Другие 774
Syntellect Tessa Мобильное согласование - 30
Syntellect Tessa Графический визуализатор процессов - 28
Smart ID Engine (ранее Smart IDReader) - 12
ABBYY FlexiCapture - 6
ЭЛАР ПланСкан - 6
Другие 28
Smart ID Engine (ранее Smart IDReader) - 10
ЭЛАР ПланСкан - 9
Beorg Smart Vision - 8
ЭЛАР ПауэрСкан - 2
Directum Jazz - 2
Другие 16
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (46)
Финансовые Информационные Системы (ФИС, FIS, Финсофт) (15)
Форсайт (11)
Бипиум (Bpium) (10)
Синимекс (Cinimex) (9)
Другие (387)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (8)
Финансовые Информационные Системы (ФИС, FIS, Финсофт) (4)
ЛАНИТ - Би Пи Эм (Lanit BPM) (2)
IFellow (АйФэлл) (2)
Консом групп, Konsom Group (КонсОМ СКС) (2)
Другие (30)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (10)
Форсайт (3)
Banks Soft Systems, BSS (Бэнкс Софт Системс, БСС) (3)
Cloud.ru (Облачные технологии) ранее SberCloud (2)
КРИТ (KRIT) (2)
Другие (13)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (2, 48)
Microsoft (41, 47)
Oracle (49, 26)
Hyperledger (Open Ledger Project) (1, 23)
IBM (33, 18)
Другие (588, 301)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 8)
Финансовые Информационные Системы (ФИС, FIS, Финсофт) (1, 4)
Microsoft (4, 3)
Oracle (2, 3)
SAP SE (2, 2)
Другие (16, 19)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 11)
Banks Soft Systems, BSS (Бэнкс Софт Системс, БСС) (1, 3)
Форсайт (1, 3)
Сбербанк (1, 2)
Cloud.ru (Облачные технологии) ранее SberCloud (1, 2)
Другие (9, 9)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 6)
Unlimited Production (Анлимитед Продакшен, eXpress) (1, 6)
Мобильные ТелеСистемы (МТС) (1, 4)
МТС Exolve (Межрегиональный ТранзитТелеком, МТТ) (1, 4)
РЖД-Технологии (1, 3)
Другие (14, 24)
Мобильные ТелеСистемы (МТС) (2, 3)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 3)
Unlimited Production (Анлимитед Продакшен, eXpress) (1, 3)
МТС Exolve (Межрегиональный ТранзитТелеком, МТТ) (1, 2)
Оператор Газпром ИД (ГИД) (1, 1)
Другие (10, 10)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
Solar appScreener (ранее Solar inCode) - 48
Hyperledger Fabric - 23
Windows Azure - 20
FIS Platform - 15
Форсайт. Мобильная платформа (ранее HyperHive) - 12
Другие 321
Solar appScreener (ранее Solar inCode) - 8
FIS Platform - 4
Java - 2
Турбо X - 2
Парадокс: MES Builder - 2
Другие 22
Solar appScreener (ранее Solar inCode) - 11
Форсайт. Мобильная платформа (ранее HyperHive) - 3
BSS Digital2Go - 3
Cloud ML Space - 2
Leroy Merlin Platformeco - 1
Другие 8