文本识别（OCR）解决了从图像或物理文档中提取和数字化文本的问题，从而实现自动化处理和分析。OCR 将非结构化的视觉数据（例如扫描的纸质文档、照片或手写笔记）转换为机器可读的文本，然后可以将其集成到软件系统中。这项能力解决了跨行业的数据录入、可访问性以及工作流程自动化方面的挑战。
一个主要应用是减少手动数据录入和人为错误。例如，处理发票、收据或表格的企业通常依赖员工手动将信息转录到数据库或会计系统中。OCR 通过从扫描文档中提取文本来自动化此过程，从而节省时间并最大程度地减少输入错误。在医疗保健领域，存储为扫描 PDF 的患者记录可以转换为可搜索的数字格式，从而使诊所能够快速检索信息，而无需手动翻阅文件。类似地，物流公司使用 OCR 从图像中读取运输标签或跟踪号码，从而简化包裹分拣和配送更新。
OCR 还提高了可访问性和信息检索能力。扫描的书籍或历史档案本质上是文本的图像，经过 OCR 处理后变得可搜索和可编辑。图书馆和大学使用此技术对珍贵手稿进行数字化，使其可在线访问。对于视力障碍用户，OCR 与文本转语音工具配合使用，可以朗读通过智能手机摄像头拍摄的产品包装或路牌上的文本。此外，OCR 可以在扫描的 PDF 中进行搜索——这是管理大量文档库的专业人士常见的痛点。用户无需依赖元数据或手动标记，可以直接在文档内容中搜索关键词。
最后，OCR 支持现代软件系统中的自动化。例如，移动银行应用程序使用 OCR 从支票照片中提取账号和金额以进行远程存款。政府通过读取上传图像中的文本来自动化护照或身份证件验证。零售商通过抓取社交媒体图像或调查问卷中的文本来分析客户反馈。开发人员可以将 OCR API（如 Google 的 Vision AI 或 Tesseract）集成到应用程序中，以处理用户上传的图像、提取文本并触发操作，例如费用报销或记录更新。这减少了对人工干预的依赖，并加速了数据驱动的决策制定。通过弥合物理文档和数字工作流程之间的差距，OCR 在文本存在于非结构化数据库之外的场景中提高了效率。