Оптическое распознавание символов

Что такое OCR в антиплагиате?

Несмотря на то, что оптическое распознавание текста активно используется уже достаточно долгое время, Антиплагиат внедрил в свой механизм проверки модуль OCR сравнительно недавно.

Общие сведения

Использование OMR не ограничено школами или агентствами сбора данных; многие коммерческие предприятия и агентства здравоохранения используют OMR, чтобы упростить их процессы ввода данных и уменьшить входную ошибку. Технологии OMR, OCR, и ICR обеспечивают средство собрания данных от бумажных бланков. В OMR может применяться сканер с дискретной читающей головкой или сканер изображения.

Текст извлечен с помощью OCR – что это значит?

Нередко студенты сталкиваются с фразой, представленной в полных отчетах системы Антиплагиат.ВУЗ, «Текст извлечен с помощью OCR». Это значит, что перед проверкой работы преподаватель подключил модуль OCR – поставил галочку напротив «Использовать распознавание текста (OCR)». С помощью этого модуля в файле будут подвергаться проверке только видимые элементы, а это значит, что искусственное завышение уникальности с помощью скрытых символов в 90% случаев не сработает. Поскольку для того, чтобы использовать распознавание текста при проверке документа его сначала нужно подключить, многие преподаватели просто забывают о такой возможности, однако если же этот модуль действительно включен, информация об этом обязательно отобразиться в полном отчете о проверке.

После того как мы разобрали принципы распознавания текста OCR и что это в антиплагиате, стоит подробней остановиться на способах повышения уровня оригинальности текста и на том, как можно обойти модуль OCR.

Давайте теперь поподробнее разберем, что такое OCR в антиплагиате. На самом деле, сам механизм распознавания текста остался неизменным, но приобрел новое значение. С помощью OCR система Антиплагиат уже не просто сканирует исходный машинописный текст, а сначала трансформирует его в изображение, делая своего рода фотографию, а уже потом производит оптическое распознавание. Распознанный текст в конечном итоге и подвергается проверке на уникальность. Звучит достаточно сложно, так зачем же такие трудности?

Дело в том, что система OCR в антиплагиате позволяет исключить все устаревшие способы искусственного завышения уникальности. Теперь программа будет работать именно с изображением текста, а не с текстом как таковым.

Еще одной фишкой модуля OCR является то, что теперь распознаваться будут изображения и таблицы, включенные в документ. Если раньше таблицы и изображения системой не распознавались и воспринимались антиплагиатом как уникальный текст, то теперь дела обстоят иначе – проверке будут подвергаться все элементы курсовой или дипломной работы.

Конечно, как и любые другие поисковые модули, модуль OCR не бесплатный. Доступен он только в системе Антиплагиат.ВУЗ или же его можно подключить на одну проверку в Антиплагиат.ру, минимальная цена которой 270 рублей.

Для использования OCR во время проверки работы необходимо поставить галочку напротив «Использовать распознавание текста (OCR)».

Разработчики антиплагиата предупреждают, что при проверке документа с помощью распознавания текста, скорость обработки файла может значительно увеличится.

Почему эти двое — идеальная пара

Теперь, когда мы лучше разберемся в распознавании оптических символов, давайте углубимся в роботизированную автоматизацию, технологию, в которой широко используется OCR.

Роботизированная автоматизация процессов, или RPA — это технология, которая позволяет людям развертывать «цифровую рабочую силу» или запрограммированных роботов, которые имитируют действия человека в компьютерных системах для более эффективного выполнения бизнес-процессов. RPA связан с повторяющимися, повседневными задачами, которые обычно занимают много времени.

Ни для кого не секрет, что OCR + RPA является идеальным сочетанием, когда речь идет об автоматизации повседневной работы компании.

Но что делает его таким особенным?

В то время как OCR используется для распознавания и считывания информации из различных документов, таких как печатные или отсканированные счета, счет-фактуры, контракты, изображения с наложенным на них текстом, RPA помогает правильно распространять информацию в соответствующих корпоративных системах — CRM или других видах корпоративного программного обеспечения. RPA также позволяет готовить финансовые транзакции, создавать или обновлять таблицы Excel, отправлять сообщения в Outlook и выполнять практически любые другие офисные процедуры. Все эти действия основаны на данных, которые были распознаны и извлечены OCR.

Следует отметить, что RPA добавляет ценность к OCR, поскольку обычно оптическое распознавание символов используется с высокоструктурированными документами, в то время как в сочетании с RPA он может обрабатывать и анализировать неструктурированные файлы различного формата. В довершение всего, роботы RPA могут адаптироваться к различным сценариям и улучшать процессы сбора и анализа данных, что невозможно сделать только с помощью OCR.

Почему многие управляющие и коммерческие директора торговых центров анализируют продажи арендаторов и используют данные товарооборотов магазинов в принятии управленческих решений вне зависимости от того, на какой арендной ставке находится арендатор: «фиксированная», «фикс+процент с товарооборота», или «чистый процент с товарооборота».

И так, для чего торговому центру нужны детализированные данные продаж арендаторов и как они используются?

• Отслеживание и увеличение качества состава арендаторов (tenant mix). Используя показатель «товарооборот/кв.м» каждого отдельного арендатора, можно оценить эффективность арендатора по отношению к одноклассникам, другим арендаторам в зоне. Понимание сильных и слабых арендаторов в торговом центре с точки зрения продаж, позволит выстроить правильную стратегию взаимоотношений с арендаторами, а также определить кого стоит включить в ротацию для поддержания эффективности работы торгового центра в целом.
• Оценка OCR (Occupancy cost rate- доля арендных платежей в товарообороте арендатора). Чем выше доля аренды в продажах арендатора, тем выше вероятность, что арендатор прекратит свою деятельность в торговом центре, появляется риск увеличения вакансии и затрат на привлечение нового арендатора. И наоборот, чем ниже OCR, тем больше потенциал увеличения арендной ставки арендатора.
• Определение потенциала для изменения/увеличения арендной ставки за счет оценки эффективности работы арендатора в торговом центре:
  Если операционная деятельность арендатора слаба, при этом у него высокая фиксированная ставка по отношению к доходам, торговому центру может быть выгодно работать с ним сегодня, а уже завтра придется искать ему замену.Если операционная деятельность арендатора сравнительно сильная, возможно стоит увеличить фиксированную часть аренды, или добавить «процент с товарооборота» в состав арендных платежей, т.к. это принесет большую экономическую выгоду ТЦ.Как следствие, становится возможным оценивать в целом потенциал увеличения доходности торгового центра.
• Если операционная деятельность арендатора слаба, при этом у него высокая фиксированная ставка по отношению к доходам, торговому центру может быть выгодно работать с ним сегодня, а уже завтра придется искать ему замену.
• Если операционная деятельность арендатора сравнительно сильная, возможно стоит увеличить фиксированную часть аренды, или добавить «процент с товарооборота» в состав арендных платежей, т.к. это принесет большую экономическую выгоду ТЦ.
• Оценка влияния маркетинговых мероприятий на продажи арендаторов. Задача маркетинга – привлечь не посетителей, а покупателей. Имея данные продаж арендаторов с разбивкой по часам и дням, можно оценивать непосредственное влияние маркетинговых инициатив на трафик и продажи арендаторов. Такие аналитические отчеты можно использовать в качестве доказательства эффективного использования маркетинговых платежей арендаторов, и, напротив, отказаться от маркетинговых инициатив, которые генерят трафик посетителей, но не влияют вовсе или, что хуже, влияют отрицательно на продажи.

Focus Sales Flow (Автоматизированная система сбора продаж)— комплексное программное решение, которое позволяет автоматически выгружать и обрабатывать данные о продажах с кассовых аппаратов, и обеспечить безопасную передачу данных торговому центру.

Данные, которые вы получаете:

• Выручка за период
• Средняя сумма покупки
• Количество чеков
• Дата и время транзакции
• Сумма транзакции
• Тип транзакции: покупка/возврат, отмена
• Количество позиций в чеке
• Тип оплаты: наличные/ банковская карта / подарочная карта
• Дополнительные указатели

г.Москва, Большой Саввинский переулок,д.12, стр.6

Система сбора продаж

• Выручка
• Средний чек
• Количество чеков
• Тип оплаты
• Время и дата транзакции
• Сумма транзакции
• Количество товарных позиций
• Номенклатура

• Контроль продаж арендаторов при арендной ставке «процент с оборота»
• Расчёт конверсии посетителей в покупателей
• Увеличение скорости анализа и финансового планирования
• Оценка финансового потенциала арендатора для расчёта оптимальной арендной ставки
• Определение влияния маркетинговых активностей на продажи арендаторов
• Увеличение продаж арендаторов с помощью анализа продаж и товарной номенклатуры

Программное решение, позволяющее автоматически выгружать и обрабатывать данные о продажах арендаторов

Разные методы подключения обеспечивают 100% покрытие:

• Установка модуля • Подключение через оператора фискальных данных (ОФД)

Получите эффективный инструмент контроля продаж кафе и ресторанов

Некоторые совершенные покупки рестораны отменяют, ограничиваясь выдачей «Пречека».

Часть выручки рестораны могут относить к категориям:

• Испорченные продукты • Обеды сотрудников • Комплименты от шеф-повара

Sales Flow собирает все чеки, включая «Пречеки» и коды валют.

Система сбора продаж интегрирована со всеми крупнейшими операторами фискальных данных (ОФД) России

• ОФД.РУ • Первый ОФД • ОФД-Я • Такском ОФД • Тензор • Платформа ОФД • ОФД Контур

Уникальные функции выделения НДС и покупок, совершенных в интернет-магазинах

Для анализа доступна выручка в чистом виде. При этом можно видеть размер НДС на каждый товар и место совершения покупки: в интернет магазине арендатора или в офлайн точке продаж.

Готовые скрипты для переговоров с вашими арендаторами.

• Общая аргументация • Работа с возражениями арендаторов • Ответы на часто задаваемые вопросы • Шаблоны таблиц для менеджеров по лизингу • Шаблоны писем арендаторам и многое другое.

Контроль корректности и качества получаемых данных о продажах

Мы каждый день выявляем и устраняем причины аномальных данных у 30% арендаторов:

• Отсутствие ежедневных продаж (35% случаев) • Нетипичные суммы продаж (20% случаев) • Большое количество возвратов • Отсутствие типичных номенклатурных рядов • Отсутствие роста продаж в дни акций или выходные дни

Более 150 довольных клиентов
Нам доверяют компании со всего мира

Около 10% арендаторов занижают свою выручку в ежемесячных отчетах на 30-40% с
целью понижения арендной платы.

Наш клиент увеличил свою выручку на 9,900,000 рулей в месяц (118,800,000 рублей в
год) после внедрения автоматизированной системы сбора продаж

Арендная ставка

Ежедневное получение данных о продажах арендаторов в ТЦ позволяет оперативно
реагировать на изменения в их доходах. С помощью этих данных и анализа доли
арендной ставки в выручке арендатора (OCR), торговый центр может своевременно
повышать арендную ставку, при этом не влияя на бизнес арендатора.

С уменьшением OCR торговый центр может увеличивать фиксированную ставку и
процент оборота.

Использование системы Focus Sales Flow может повысить ваш доход на 5,800,000
рублей в месяц (64,000,000 рублей в год) в стандартном торговом центре с 100
арендаторами.

Увеличение продаж арендатора

Использование системы Focus Sales Flow позволяет выявить продукцию, способную
увеличить выручку как арендатора, так и торгового центра.

Например, наш клиент отметил существенную разницу в выручке двух магазинов
одной сети в 2 разных торговых центрах. После проведения АВС-анализа были
выявлены популярные товары, которые отсутствовали в магазине с низкой выручкой.
После решения этой проблемы выручка арендатора увеличилась на 20%, а доход
торгового центра от арендной платы увеличился на 5,280,000 рублей в год

Запланировать демо
Начните контролировать продажи арендаторов прямо сейчас

МОДУЛЬ ОКР НА ПРАКТИКЕ (ПРИ ПРОВЕРКЕ)

На практике, дела обстоят совершенно иначе.

Данная функция уже больше года присутствует в системах проверки антиплагиата и ей уже можно пользоваться, однако, алгоритм с распознаванием не работает.

Антиплагиат заявляет, что оптическое распознавание символов внедрено, но по факту его нет. Это мы проверили на практике.

На деле, никакого оптического рапознавания не происходит, а вместо OCR происходит более глубокий анализ документа с показанием более низкого процента.

Включение модуля OCR действительно делает процесс технического повышения уникальности текста более сложным, но все равно обойти антиплагиат возможно, без больших проблем.

К тому же данный модуль в антиплагиате не включен автоматически. Чтобы его активировать, нужно нажать на галочку(см.фото)

На практике преподаватели практически не пользуются OCR при проверках. Лишь 1 преподаватель из 10000 подключает данную функцию перед проверкой документа.

Несколько десятков вузов вообще отказались от данной функции, ведь стоит она дорого, а эффекта особого не приносит.

Настоящее оптическое распознавание символов (ОКР) в антиплагиате это утопия. Кто активно пользуется системой Антиплагиат, часто сталкиваются с дикими перегрузками на сайте, даже в обычные месяцы.

А в месяцы сессии, одну работу система может проверять по часу. Сервера по-просту не выдерживают нагрузки.

Если же внедрить полноценный модуль OCR в антиплагиат, чтобы он работал, действительно используя распознавание текста, процесс анализа документов затянется на часы.

Системе антиплагиат нужно будет вначале сделать фото текста, затем совершить онлайн распознавание текст и лишь затем, провести его проверку на оригинальность.

Проверять работу по несколько десятков минут и даже часов никому не интересно, в результате от системы Антиплагиат будут отказываться. Речь идет именно о вузовской версии Антиплагиат вуз, за которую ежегодно, компания получает около 1 миллиона рублей с учебного заведения.

Более того, создать непроходимую систему антиплагиата, элементарно, невыгодно самим разработчикам.

Сегодня более 80% студентов повышают антиплагиат, используя кодирование и технический подъем. Если система станет не проходимой, нас ждет миллионы отчисленных студентов, что вызовет огромный общественный резонанс и возможно, отмену системы Антиплагиат в принципе.

“Хозяевам” антиплагиата это совершенно не выгодно. Ведь кормушка под названием “Антиплагиат” приносит колосальные прибыли их владельцам.

Вы наверняка часто слышали фразу «В нашем вузе используется супер-мега-крутой антиплагиат, и никто не сможет его обмануть». Мы решили узнать, что конкретно может помешать пройти проверку на уникальность, кроме OCR. Посмотрите наше видео, чтобы узнать правду.

ОПТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ ЗНАКОВ

Оптическое распознавание знаков (OMR) — процесс поиска отмеченных человеком данных из бланков документа, таких как опрос и тест.

Разбираем технологию

Типичные примеры изображений, которые преобразуются с помощью технологии OCR, всегда содержат напечатанные или рукописные тексты и могут быть в формате отсканированных бумажных документов, файлов PDF или изображений, снятых цифровой камерой.

Хотя каждая система оптического распознавания символов работает немного по-разному, в зависимости от разработчика и цели, существуют некоторые общие этапы обработки файлов, которые могут включать все типы программного обеспечения для распознавания текста:

Этап 1. Предварительная обработка

Этап предварительной обработки делает документ визуально четким и обеспечивает его удобочитаемость.

Вот наиболее распространенные средства на этапе предварительной обработки, которые устраняют недостатки при распознавании символов:

Шаг 2. Распознавание символов

Этот шаг подразумевает разделение каждого символа и распознавание всех символов пикселей и пробелов. Обработка каждого символа позволяет системе распознавать определенные группы символов как слова.

Обычно распознавание основано на двух методах:

Суть этого метода — сравнение изображения с сохраненным глифом. Лучше всего применять, если шрифты в документах стандартизированы и распространены.

Этот метод распознает линии, петли, пересечения и другие функции, эффективно способствуя общему распознаванию данных в файле.

Стоит также отметить, что почти во всех системах OCR используются вариации нейронных сетей, поскольку, с точки зрения распознавания символов, ML (машинное обучение) является более эффективным и надежным, чем подход, основанный на правилах.

Шаг 3. Постобработка

Как только обработка данных завершена, программное обеспечение повышает их точность. На этом этапе точность окончательных данных будет зависеть от 2 факторов: сложности системы OCR и сложности исходных данных.

Например, как правило, простые системы OCR хранят стандартные шрифты в своих библиотеках, и, если документ содержит необычные шрифты или рукописный текст, простой OCR со стандартными шрифтами, хранящимися в его библиотеке, не может назначить ему соответствующие метаданные. В случае если документ содержит сложные и нестандартизированные символы, для этого потребуются усовершенствованные системы распознавания.

История

Оптическое распознавание знаков (OMR) — сканирование бумаги с целью обнаружения присутствия или отсутствия знака на предопределенной позиции. Оптическое распознавание знаков развилось из нескольких других технологий. В начале 19-ого и в 20-ом столетиях патенты выдавались для машин, которые помогали слепым.

Сейчас OMR используется как входное устройство для ввода данных. Две ранних формы OMR — бумажная лента и перфокарты, в которых использовались пробитые отверстия вместо заполнения кругов карандашом. Бумажная лента использовалась уже в 1857 как входное устройство для телеграфа. Перфокарты были созданы в 1890 и использовались как входные устройства для компьютеров. Использование перфокарт значительно уменьшалось в начале 1970-ых с введением персональных компьютеров. С современным OMR, где распознается нанесенный карандашом знак, распознавание происходит за счет оптического сканера.

Первым чувствительным к распознаванию сканером была подсчитывающая очки испытательная машина IBM 805, которая считывала знаки за счет электрической проводимости графита карандаша при использовании пары проводных щеток, которые сканируют страницу. В 1930-ых Ричард Уоррен, IBM, экспериментировал с системами оптического распознавания знаков для подсчетов результатов тестов, что зарегистрировано в патентах США № 2 150 256 (подан в 1932, предоставлен в 1939) и 2 010 653 (подан в 1933, предоставлен в 1935). Первый успешный оптический сканер был разработан Эвереттом Франклином Линдкуистом, что зарегистрировано в американском патенте 3 050 248 (подан в 1955, предоставлен в 1962). Линдкуист разработал многочисленные стандартные образовательные испытания и нуждался в более совершенной машине по подсчету баллов, чем стандартный IBM 805. Права на патенты Линдкуиста были переданы Исследовательскому центру измерений до 1968, когда Университет Штата Айова продал действие Westinghouse Corporation.

В течение того же самого периода времени, IBM также успешно разработала чувствительную к знакам оптическую машину для подсчета баллов, что зарегистрировано в американском патенте 2 944 734 (подан в 1957, предоставлен в 1960). IBM поставила на поток оптическую машину для подсчета баллов IBM 1230 в 1962. Эта, а также многие другие подобные машины позволили IBM перенести большое разнообразие приложений, разработанных для своих чувствительных машин на новые оптические технологии. Эти приложения включали разнообразие формы описи инвентаря и отчеты о повреждениях, большинство которых имело размеры стандартных перфокарт.

В то время как другие конкуренты в сфере контроля образования были сосредоточены на продаже услуг сканирования Scantron Corporation, основанной в 1972, развивавшейся по другой модели; она распространяла недорогие сканеры по школам и получила доходы от продажи тестовых бланков. В результате многие люди стали думать, что все бланки с нанесенными метками (светочувствительные и нет) являются бланками Scantron Corporation. Scantron работает как филиал M&F Worldwide(MFW) и поставляет тестирующие и оценивающие системы, услуги, собрание данных и услуги анализа образовательным учреждениям, коммерческим предприятиям и правительству.

Westinghouse Learning Corporation была приобретена National Computer Systems в 1983. В 2000 Pearson Education приобретала National Computer Systems; OMR технология сформировала ядро административной группы Pearson. В феврале 2008 Pearson продала эту группу M&F Worldwide, и теперь это — часть бренда Scantron.

Использование OMR в системах инвентаризации являлось переходом от перфокарт к штрих-кодами и не используется больше для этой цели. OMR все еще широко используется при опросах и тестированиях.

Как обойти OCR в антиплагиате?

Использование преподавателями при проверке студенческих работ функции OCR действительно осложнило ситуацию, особенно если она используется в совокупности с множеством дополнительных модулей поиска.

Старые методы искусственного завышения с появлением модуля OCR уже не действуют. Благодаря тому, что функция распознавания позволяет работать не с текстом как таковым, а с его видимым изображением, то замена букв и прочие устаревшие методы повышения уникальности никак не повлияют на процент в антиплагиате, а только обеспечат вам пометку «подозрительный документ», что наверняка не обрадует вашего научного руководителя. Однако обойти OCR все же возможно.

Самым действенным и честным способом остается самостоятельное написание работы. Так вы можете быть уверены, что успешно пройдете любые проверки на антиплагиате и получите отличную оценку. Конечно, далеко немногие студенты могут позволить себе самостоятельно писать курсовую или диплом вввиду своей загруженности, а написание качественного и оригинального материала требует много времени и сил.

Можно также заказать работу на профильном сайте, предлагающем услуги авторов по различным направлениям подготовки. Этот способ обойдется достаточно дорого, ведь на хорошие, качественные работы цены очень высокие. Кроме того, всегда есть шанс попасть на недобросовестного исполнителя, который срывает все сроки и предоставляет скопированный текст.

Глубокий, основательный рерайт – это еще один способ значительно повысить уровень оригинальности работы. Воспользовавшись данным методом, вы получите совершенно новый текст. Несмотря на очевидные плюсы, глубокий рерайт занимает очень много времени и совершенно не подходит для ситуаций, когда действовать приходится в сжатые сроки.

В 2018 году Антиплагиат анонсировал большую новость. Сайт внедряет в свою систему проверки, модуль OCR. По заявлениями разработчиков компании Анти-плагиат, внедрение данного модуля автоматически означает, что искусственное повышение уникальности текста (кодирование, макросы, технический подъем) теперь будут неэффективны.

Так ли это? Давайте разбираться. В статье мы расскажем, что такое модуль OCR в антиплагиате и так ли он страшен и непроходим, как о нем говорят.

Модуль ОCR на практике (при проверке)

Как обойти ОCR в Антиплагиате

OCR – дословно, переводится как “оптическое распознавание символов”. Для лучшего понимания приведем пример. Все знают, что такое сканер. И многие не раз делали такую процедуру – сканировали какой нибудь текст с книги, а затем, с помощью программы (самая известная Abbyy FineReader) производили распознавание текста. В результате текст с книги оказывался в печатном виде на компьютере.

Именно это и внедрил Антиплагиат в свою систему проверки, пока правда, только в платную его версию Антиплагиат ВУЗ.

На нашем сервисе вы можете заказать проверку документа через Антиплагиат ВУЗ вместе с модулем ОCR. Также мы поможем вам повысить уникальность текста. За пару минут ваша работа получить высокий процент оригинальности до 80-90%. При этом ваш текст не изменится, только файл будет перекодирован незаметно для человеческого глаза.

Заказывайте повышение прямо сейчас и мы пришлем вам готовый вариант бесплатно. Сначала выубедитесь в том, что кодировка текста реально работает. Заранее ничего платить не нужно.

Области применения

OMR имеет различные области, которые обеспечивают необходимый клиенту формат. Эти области включают:

• Множественный выбор, где есть несколько вариантов, но выбрать нужно только один, ABCDE, 12345, полностью не согласен, не согласен, воздержался, согласен, полностью согласен, и т.д.
• сетка, места для отметок или линии расположены в формате сетки, чтобы пользователь смог заполнить телефонный номер, имя, ID и так далее.
• добавить, подвести ответы под одно значение
• ответ «да» или «нет» касательно всех вопросов (булевый)
• ответ «да» или «нет» только на один (бинарный)

Анализируем ТРЦ как бизнес

Мы проводим глубокий анализ ТРЦ, осуществляем мониторинг финансовой динамики
и формируем выводы, как сделать проект лучше.

внешние факторы

Плотность населения в прилегающих районах

Потенциальная и фактическая посещаемость ТРЦ жителями каждого района

Транспортная доступность ТРЦ

Стоимость недвижимости в округе

Потенциал населения: возраст, платежоспособность

Конкуренты в округе

Трафик проходимости в ТРЦ по этажам, галереям, в торговый зал

OCR (отношение аренды к товарообороту)

Количество чеков, средний чек

Комплексная оценка ТРЦ в системе 360 Audit

Конверсии, capture rate, dwell time

МОДУЛЬ OCR – КАК ЭТО РАБОТАЕТ?

По замыслу разработчиков Антиплагиата, при анализе текста с помощью модуля OCR (оптическое распознование текста), система будет, по простому говоря, делать фотографию проверяемого – видимого текста, после чего он будет распознаваться онлайн и именно уже распознанный текст, будет подвергаться проверке на уникальность в программе.

Логично, что если это действительно будет работать, то все фишки со скрытым текстом, символами и прочими махинациями с текстом, направленные на повышения уникальности, будет неэффективны. Они попросту не будут распознаны.

Свободное ПО

Некоторые из программных продуктов OMR разрабатываются и распространяются по свободной лицензии.

• queXF, который может использоваться один или в соединении с обзорами, экспортируемыми LimeSurvey.
• Udai OMR
• Разделенная Система Анкетного опроса (SQS)
• Moodle также имеет расширение, Quiz OMR, которое обеспечивает онлайн поддержку автономным контрольным опросам, проводимым на OMR бланках.

Улучшаем работу ТРЦ

Объективная оценка помогает арендаторам держать общий уровень качества. Когда каждый работает лучше, выигрывает весь ТРЦ.

В комфортный ТРЦ приходит больше посетителей

В популярный ТРЦ приходят новые якорные арендаторы

В хороший ТРЦ люди приходят за всеми покупками сразу

Развиваем ТРЦ как продукт

Мы развиваем ТРЦ как продукт, а наши партнёры поддерживают в нем комфорт, чистоту и безопасность.

ДРУЖИМ С БРЕНДАМИ

Долгосрочные отношения с крупными международными и федеральными торговыми сетями

СТАНДАРТЫ СОДЕРЖАНИЯ ТРЦ

Единый набор правил поведения и работы для охранных, клининговых и технических компаний. Поддерживаются на всех объектах.

Прозрачность отношений и получение данных о фактических расходах на содержание ТРЦ.

Все партнёры и подрядчики подписывают соглашение о соответствии уровню услуг (SLA).

МЕНЕДЖМЕНТ ТРЦ КОСМИЧЕСКОГО УРОВНЯ

Собственная система умного менеджмента торгово-развлекательным центром MARS основана на одноименной Big Data технологии. Ее использование позволяет вести комплексный мониторинг всех процессов, выявлять слабые места в системе управления ТРЦ и оперативно их устранять, что позитивно отражается как на работе всего центра в целом, так и каждого арендатора в отдельности.

MARS состоит из нескольких функциональных компонентов, каждый из которых решает свою задачу анализа и управления, включая Wi-Fi-аналитику, мониторинг посещаемости и транзакций по картам, ГЕО-аналитику, фиксацию автомобилей и отчеты арендаторов. Система всесторонней управленческой отчетности MALLTECH Report объединяет ключевые показатели, финансовую и управленческую отчетность, а технология микроконтроля арендаторов 360 ° Audit детально анализирует их деятельность по 40 показателям и выявляет неэффективных.

Прогрессивные IT-технологии, использованные при создании MARS, имеют широчайший функциональный спектр и позволяют проанализировать множество внешних и внутренних факторов, оказывающих влияние на успешность эксплуатации ТРЦ.

Анализируемые внешние факторы

Плотность и структура населения (возраст, платёжеспособность) в прилегающих районах

Срез по потенциальной и фактической посещаемости всех ТРЦ из каждого района

Транспортная сеть города, доступность ТРЦ

Анализ лояльности и оценка вероятности посещения ТРЦ населением из разных районов

Анализируемые внутренние факторы

Трафик в ТРЦ. Распределение потока посетителей по этажам и галереям

Посещаемость магазинов, повторные посещения, синергия

Количество чеков, средний чек, конверсии, capture rate, dwell time

Свободные площади
и tenant mix

Комплексная оценка ТРЦ / арендаторов

Комплексный аудит арендаторов и выявление проблем / возможностей

Анализ конкретного арендатора

Визуализация проблемных зон на планах ТРЦ

Преимущества менеджмента с системой MARS

Подробный портрет покупателя и путей его передвижения по ТРЦ, а также исчерпывающие знания о конкурентном окружении и инфраструктуре, влияющей на предпочтения потребителя.

• аналитика эффективности каждого конкретного арендатора и решения по оптимизации его коммерческих показателей;
• автоматизация управленческих процессов;
• быстрое принятие более эффективных решений;
• полный контроль и визуальная отчётность в режиме реального времени;
• упрощённая система документооборота.

Мы контролируем риски

Собственная система безопасности MALLTECH Risk позволяет контролировать техническое состояние ТРЦ и предотвращать чрезвычайные ситуации.

Мы ввели в штат специалиста, который регулярно контролирует соблюдение арендаторами правил противопожарной безопасности.

Единые стандарты безопасности для всех ТРЦ

Чек–лист состояния ТРЦ включает более 500 пунктов

Учебные эвакуации 2 раза в год

Учения по антитеррористической безопасности

Постоянный контроль соблюдения арендаторами противопожарного режима

Положения об управлении кризисными ситуациями

Инструкция о правилах поведения при возникновении ЧС

OCR и распознавание образов

Под паттерном мы понимаем модель, которая служит для получения чего-то подобного; В то время как наши глаза и мозг идентифицируют каждую букву по ее написанию, компьютер не обладает такой способностью к абстракции и должен иметь возможность проводить сравнение, которое всегда является результатом вычитания между двумя элементами: если вычитание дает 0 так что это означает, что сравнение положительное.

В 1960 году Лоуренс (Ларри) Робертс, исследователь Массачусетского технологического института, который, как ни парадоксально, позже стал одним из изобретателей того, что в конечном итоге стало Интернетом, создал систему распознавания символов и связанный с ней шрифт, предназначенный для оцифровки банковских чеков и т. Д. на. конфиденциальная информация, которую нужно было хранить на ранних компьютерах. Этот источник получил название OCR-A.

Если подумать, для компьютера буква, как и любой другой тип данных, представляет собой не что иное, как набор бит, поэтому все, что нам нужно, это сохранить ее в системе, отвечающей за сравнение шрифта в его разных размерах. как сравнительный шрифт.

Распознавание символов через OCR

Как только у вас будут только символы, вам нужно будет просмотреть то, что осталось от изображения, взять его блоки и оцифровать их для последующего сравнения с информацией в памяти. Другими словами, система обнаружения символов просматривает изображение, считывая его блоками с регулярным числом пикселей и непрерывно сравнивая с формами, которые она хранит в своей памяти.

Если он найдет совпадение, он пометит его в файле, который затем покажет и / или сохранит как заключение; указанный файл будет текстовым файлом с самим текстом, извлеченным в процессе распознавания.

Это означает, что наша система распознавания символов должна иметь в памяти шрифт, которым текст был написан на бумаге, или изображение, из которого мы хотим его извлечь, если она может производить сравнение. Но что происходит в особых случаях, таких как рукописный ввод или специальные шрифты?

Завивка локонов без распознавания текста

Но компьютер, как правило, не знает этого напрямую и нуждается в системе отсчета, которую мы прокомментировали выше, чтобы знать, является ли сравнение положительным или нет, что привело к тому, что при чтении почерка, который различен для каждого человека, пришлось пройти через долгие усилия в течение нескольких лет.

Как историческое любопытство, когда Apple выпустили то, что можно было бы считать первым в мире «карманным» компьютером, Apple Newton, они пообещали, что у него будет система распознавания рукописного ввода, которая вовремя преобразует вводимые пользователем тексты в печатные. настоящий.

Результат? Катастрофа, так как я не понимал, как пишут большинство людей, и устройство вышло из строя.

Причина этого заключалась не в том, что системы Newton и более поздние были плохими, а в том, что для распознавания образов требовалось много вычислительной мощности, чего не было и не было в течение длительного времени. Даже системы распознавания рукописного ввода поддерживают огромные центры обработки данных и обработки, с которыми они общаются через Интернет.

Искусственный интеллект на помощь в распознавании символов

Системы искусственного интеллекта на самом деле представляют собой системы, обученные распознавать определенные шаблоны, и их можно обучить распознавать символы не на основе сравнительного элемента, а путем применения шаблонов. Например, мы можем идентифицировать букву A с помощью простого шаблона, подобного следующему:

Но идея состоит в том, чтобы обучить машину так, чтобы она знала, как распознавать шаблон без необходимости проводить сравнение, и именно в этот момент появляется искусственный интеллект. Точно так же, как мы можем обучить искусственный интеллект распознавать дорожные знаки. чтобы он мог двигаться в автоматическом режиме, мы также можем научить его распознавать символы. Как? Ну, через нейронную сеть, которая была этому ранее обучена.

Наиболее широко в этих случаях используются так называемые сверточные нейронные сети, которые представляют собой тип искусственных нейронов, которые имеют структуру, аналогичную нейронам первичной зрительной коры биологического мозга, и отлично подходят для классификации и сегментации изображений. и другие приложения компьютерного зрения.

Эти нейронные сети копируют работу биологических систем, отвечающих за обнаружение шаблонов, которые позволяют нам идентифицировать каждую букву.

В то же время каждый раз, когда идентификация оказывается положительной и подтверждается несколько раз, этот пример сохраняется в базе данных для использования в качестве шаблона позже. Фактически, системы в этом случае работают сначала, если есть соответствие в базе данных, которая была создана, и только тогда, когда она не находит, когда активируются механизмы для идентификации шаблонов с помощью искусственного интеллекта.

4 варианта использования

Давайте посмотрим, как эта идеальная пара работает в бизнес-реальности на 4 примерах из разных отраслей.

Бухгалтерский учет

Кредиторская задолженность и обработка счетов, особенно когда речь идет о больших объемах документов — являются обыденными трудоемкими задачами, которые могут привести к утомлению сотрудников и, как следствие, к ошибкам. Технология OCR + RPA может взять на себя это бремя, автоматизируя обработку счет-фактур после их поступления.

Процесс заключается в следующем: помимо распознавания отсканированных документов, соответствующие данные проходят системный анализ и помещаются в необходимые поля данных в бухгалтерском программном обеспечении или ERP.

Обработка заказов на продажу / покупку

Менеджеры по продажам часами собирают информацию о клиентах из различных систем и вводят ее в CRM или ERP. Сотрудники отдела финансов и бухгалтерии уделяют время копированию и вводу данных в учетные системы. Очевидно, что это может привести к дублированию данных и ошибкам, что напрямую влияет на эффективность работы предприятия.

Однако, комбинируя технологии OCR и RPA, вы можете автоматизировать такие сложные операции продаж в областях ввода заказов на продажу, выставления счетов и т. д.

Процесс найма

Поступающие резюме кандидатов могут быть быстро отсортированы и классифицированы с использованием комбинированной технологии OCR + RPA. Установив ряд релевантных ключевых слов, вы сможете увидеть список заявлений подходящих кандидатов, исключить тех, кто не соответствует открытой позиции, или выполнить любую обычную задачу в процессе найма.

OCR RPA может помочь в обработке отсканированных документов от новых сотрудников, то есть он не только распознает данные, но и введет их в соответствующую систему управления персоналом для дальнейшего управления данными.

Обработка данных пациентов

Существует распространенная практика ручного ввода данных в здравоохранении после их извлечения с помощью технологии OCR. Например, в больницах OCR может распознавать и считывать данные, заполненные пациентами; однако сотрудники впоследствии должны вручную ввести его в CRM. RPA автоматизирует этот процесс, и после того как OCR завершил свою часть, программный робот RPA обрабатывает ввод данных и устраняет ручную работу.

Всегда лучше вместе

Мы обсудили особенности OCR и RPA и проиллюстрировали потенциальные последствия для различных предприятий, когда они используются вместе.

OCR и RPA — это две отдельные системы, обе из которых направлены на повышение эффективности бизнес-процессов. Сочетание этих двух технологий может принести еще лучшие результаты для вашего предприятия, увеличивая ценность ваших бизнес-процессов без каких-либо рисков, связанных с неправильным хранением и вводом данных между системами.

Поэтому при рассмотрении вопроса об автоматизации бизнес-процессов крайне важно искать поставщика с опытом и знаниями как в OCR, так и в RPA.

Обратившись в Electroneek, вы получите как высокоточную систему оптического распознавания текста, встроенную в вашу систему, так и сложные решения RPA, которые гарантируют качественное управление данными.

Приложения

• в исследованиях, проводимых учреждениями
• опрос населения
• опрос клиентов
• тестирование/оценка
• оценка/обратная связь
• сбор данных
• оценка продукции
• составление расписания/подсчет инвентаря
• формы вступительного взноса
• лотереи/подсчет голосов
• распознавание кода (например, почтового кода)
• ипотека, банковское дело и страхование

Возможности / требования

Для некоторых систем OMR требуется специальная бумага, специальные чернила и специальное устройство, считывающее входящую информацию (Bergeron, 1998). Это ограничивает типы вопросов, которые можно задать и не позволяет варьировать входную форму. Усовершенствованный OMR позволяет пользователям создавать и печатать свои собственные формы и использовать сканер (предпочтительно с подающим документы устройством) для считывания информации (Bergeron, 1998). Пользователь может расположить вопросы в формате, который удовлетворяет его потребности и может легко вводить данные (LoPresti, 1996). Системы OMR приближаются к точности на сто процентов и распознавание знаков занимает в среднем только 0.005 секунды (Bergeron, 1998). Пользователи могут использовать квадраты, круги, эллипсы и шестиугольники для зоны внесения знака. Можно установить программное обеспечение для распознавания внесенных в зону ответа крестиков или галочек.

OMR может также использоваться в личных целях. На рынке существуют единые принтеры, которые печатают фотографии, выбранные пользователем, который указывает размер и тип бумаги на распечатанном предметно-именном указателе. После заполнения этого листа пользователь помещает его в сканер для сканирования, и принтер распечатывает фотографии в соответствии с нанесенными отметками (M. Meek, personal communication, 11.02.2006).

OCR, история и принцип работы этой технологии распознавания

OCR сегодня используется круглосуточно и не только для оцифровки текстов, но и для таких вещей, как перевод в реальном времени текста, написанного на других языках, и мы даже можем преобразовать рукописный текст в печатный.

Помогаем посетителям тратить с удовольствием

Мы анализируем посещаемость магазинов и историю покупок, чтобы создать комфортные для шопинга условия.

Программа лояльности, подарочная карта «Tinkoff»

Банк предоставляет Cashback на покупки в ТРЦ. Посетители тратят больше и чаще, привыкают к повторным покупкам. Это бесплатно для ТРЦ и арендаторов.

Мы постоянно анализируем доходы магазинов и арендную нагрузку ТРЦ.

• Автоматический расчёт и формирование счёта на аренду
• Минимизация человеческого фактора
• Система уведомления о предстоящих индексациях и сроках окончания договоров
• Настройка любой формы отчёта по арендатору / группе арендаторов
• Сохраняем историю взаимотношений с арендаторами

Программное обеспечение OMR

Простая бумажная форма OMR без регистрационных отметок и цветов предназначена для обработки сканером изображения и OMR программным обеспечением.

Компьютерная программа делает возможным обработку опросников, тестов, листов обслуживания, контрольных списков и других простых бумажных форм, напечатанных на лазерном принтере, на рабочем столе компьютера с использованием сканера изображений.

Потребность в программном обеспечении OMR возникла, потому что ранние оптические системы распознавания знаков были разработаны с использованием специализированных сканеров и специальных предварительно распечатанных бланков, на которых отсутствуют цвета и отметки. Такие бланки обычно стоили от USD 0.10 $ до 0.19 $ за страницу. Напротив, пользователи программного обеспечения OMR проектируют их собственные чувствительные к отметке бланки с помощью текстового процессора или встроенного редактора бланков и распечатывают их в местном масштабе на лазерном принтере с экономией в тысячи долларов на большом количестве бланков.

Упрощаем отношения с арендаторами

Мы автоматизируем все рутинные операции и документооборот, анализируем доходы магазинов и арендную нагрузку ТРЦ. Программы не забывают выставлять счета и объективно оценивают арендаторов.

Коммерческие отношения с арендаторами.

Система автоматизирует отношения с арендаторами: выставляет счета и оценивает коммерческую эффективность.

Web–based портал для арендаторов.

«Служба одного окна» принимает ежедневные документы и оповещает арендаторов. Документооборот проходит быстро, ничего не теряется.

Помогаем арендаторам зарабатывать

Ежедневный аудит на местах помогает магазинам лучше работать с посетителями. Каждый магазин оцениваем по 40 критериям.

• Полнота коллекции
• Внешний вид
• Эффективная раскладка товаров
• Оформление и рекламные материалы
• Вежливый сервис
• Навигация внутри магазина

OMR. История вопроса

OMR проверяет бланки, на которых имеются или отсутствуют отметки, и которые сканируются специализированным OMR устройством.

Многие традиционные OMR устройства работают со специализированным сканирующим устройством, которое направляет луч света на бумагу бланка. Отражательная способность в предопределенных положениях на странице применяется для обнаружения отмеченных областей, потому что они отражают меньше света, чем чистые области бумаги.

Некоторые OMR устройства используют бланки, которые предварительно напечатаны на светочувствительной бумаге и измеряют количество света, который проходит через бумагу, таким образом, отметка с обеих сторон бумаги уменьшит количество света, проходящего через бумагу.

В отличие от специализированного OMR устройства, рабочий стол программы OMR позволяет пользователю создавать их собственные бланки в текстовом процессоре и печатать их на лазерном принтере. Программа OMR работает с настольным сканером изображений и с подающим документы устройством, чтобы обработать заполненные бланки.

OMR отличается от оптического распознавания символов (OCR) тем, что не нуждается в сложном механизме распознавания образца. Отметки, расположены таким способом, что маловероятно неправильное прочтение отметки. Это требует, чтобы изображение имело высокую контрастность и легко-распознаваемую или нестандартную форму. Связанная область OMR и OCR — распознавание штрих-кодов типа UPC штрих-кода, расположенного на упаковке продукта.

Одно из самых известных применений OMR — использование #2 (HB в Европе) оптических бланков ответа, заполняемых карандашом в вопроснике с множественным выбором. Студенты отмечают ответы или другую личную информацию, закрашивая круги, отмеченные на распечатанном листе. Впоследствии лист автоматически проверятся машиной распознавания. В большинстве европейских стран горизонтальная или вертикальная отметка в прямоугольнике — наиболее часто используемый тип бланка OMR, самое известное применение – бланк для британской национальной лотереи. Отметки в прямоугольнике — более поздняя технология, она имеет преимущество в том, что их легче отмечать и удалять. Большие круглые отметки – технология, унаследованная от очень ранних OMR машин, которые были столь нечувствительными, что требовалась большая отметка для надежности. В большинстве азиатских стран используется специальный маркер для заполнения оптических бланков ответа. Студенты аналогично отмечают ответы или другую информацию закрашиванием кружков на предварительно распечатанном бланке. Затем бланк автоматически проверяется машиной.

Сегодняшнее применение OMR включает заполнение людьми специализированных бланков. Эти бланки оптимизированы для сканирования компьютером с сохранением качества печати и продуманным дизайном так, чтобы двусмысленность была уменьшена до возможного минимума. Из-за чрезвычайно низкой вероятности ошибки, низкой цены и простоты использования OMR — популярный метод при подсчете голосов.

Недостатки

У OMR имеются также некоторые недостатки и ограничения. Если пользователь хочет обработать большие объемы текста, то OMR усложняет собрание данных (Green, 2000). Возможен и пропуск данных в процессе сканирования, а также неправильно расположенные или непронумерованные страницы могут быть сканированы в неправильном порядке. Если предохранители не на месте, то страница может быть повторно сканирована, что приводит к дублированию и искажению данных (Bergeron, 1998).

OMR обеспечивает быстрый и точный сбор и вывод данных; однако он не удовлетворяет потребности каждого.

В результате широкого распространения и легкости в использовании OMR, экзамены единого образца преимущественно состоят из вопросов с множественным выбором, в результате изменяется характер того, что проверяется.

Если вам необходимо повысить уникальность текста таким образом, чтобы при проверке с OCR процент показало высокий, можете обратиться к нам, мы поможем сделать это каждому клиенту.

Мы имеет доступ к системе Антиплагиат ВУЗ в которой подключен данный модуль, и сделаем кодировку таким образом, что документ пройдет проверку на уникальность даже с подключением OCR.

Мы работаем без предоплаты. Высылаем работу вперед, оплатить услугу можно после проверки текста на уникальность.

Эффективность ТРЦ, NOI, OCR-карты и показатели трафика

Есть множество показателей эффективности: это и средний чек ТРЦ, и конверсия из посетителей в покупателей, и количество продаж на квадратный метр. Как правило, эти показатели между собой взаимосвязаны, позволяют отслеживать основные тренды как посещаемости, так и продаж, и влияют на главный показатель эффективности торгового центра – NOI.

NOI или Net Operating Income (чистый операционный доход) в случае коммерческой недвижимости показывает прибыль от ее использования. NOI показывает прибыль до налогообложения.

NOI считается для определения эффективности работы управляющей компании, то есть служит KPI для всех отделов. В более широком контексте NOI является методом оценки точной стоимости объектов недвижимости.

Этот показатель рассчитывается следующим образом: NOI = валовой доход – операционные расходы.

Валовой доход может также включать несколько каналов, в том числе дополнительный доход, но обычно основной источник дохода ТЦ – это арендные платежи.

Под операционными расходами понимаются текущие расходы на эксплуатацию торгового центра. Как правило, в операционные расходы включаются: зарплата обсуживающего персонала, коммунальные платежи, налог на имущество, страховые взносы, содержание и уборка территории, охрана, а также рекламные расходы.

Можно предположить, посмотрев на формулу, что существует два пути увеличения показателя: увеличение выручки или сокращение операционных расходов. Определить, какой путь выбрать в каждом конкретном случае, могут помочь два инструмента – ОСR-карты и счетчики трафика.

Вообще, индекс OCR (Occupancy Cost Ratio) – это соотношение арендной платы к товарообороту. В нашем случае, мы рисуем карты OCR по планировкам, где делим арендаторов по категориям. Соответственно, индекс OCR от 0 до 15 показывает, что арендатор прекрасно чувствует себя в торговом центре, и мы обозначаем помещения таких арендаторов зеленым цветом. Индекс от 15 до 30 считается средним и обозначается желтым, а все, что выше этого показателя попадает в «красную зону». Красная зона сигнализирует о потенциальной дебиторской задолженности и возможной ротации оператора. Если арендатор на протяжении нескольких месяцев попадает в «красную зону», необходимо сообщить об этом в отдел аренды, чтобы найти потенциальную замену на ротацию. Такой анализ у себя мы делаем каждый месяц: так мы понимаем, на каком этапе управления находимся в торговом центре.

Подсчеты и аналитика не займут много времени, если пользоваться специальными системами и программами. В нашем случае, мы используем сервис «Аренда 1С», в котором сделали собственные решения именно для торговых центров, автоматизировав процесс. Анализ можно делать по планировкам, также в системе можно проанализировать данные по дате окончания договора аренды, что очень удобно для планирования ротаций и реконцепции. Там же мы сравниваем товарооборот, средний чек, конверсию, продажи на квадратный метр.

Такая карта помогает собственнику и управляющему торговым центром оперативно отслеживать результаты арендаторов и вовремя принимать меры по предотвращению нежелательных ситуаций.

Еще один важный показатель, который важно отслеживать, это трафик или посещаемость торгового центра. Здесь на начальном этапе необходимо установить счетчики. Данные по трафику позволяют отслеживать динамику посещаемости, эффект от маркетинговых акций, кроме того, это достаточно показательный KPI. Мы получаем данные не только о том, сколько людей находятся в торговом центре в тот или иной момент времени, но и определяем периоды пиковой посещаемости в течение дня и характеризующиеся наибольшей посещаемостью дни недели. Также это помогает нам при сдаче площадей в аренду – трафик показывают активность торгового центра и потенциальное число посетителей, на которое может рассчитывать арендатор.

Используя эти инструменты, можно влиять на NOI проекта следующим образом.

Во-первых, можно увеличить доходную часть за счёт корректировки арендных ставок. ОСR-карты прояснят, есть ли у существующих арендаторов потенциал для увеличения платы, но при этом необходимо проводить постоянный мониторинг и анализ арендных ставок на рынке и делать поправку на конкурентов. OCR-карты работают и в обратную сторону, помогая вовремя принять меры к низкоэффективным арендаторам.

Во-вторых, можно работать с трафиком, повышая посещаемость торгового центра или конверсию из посетителей в покупатели уже лояльной аудитории.

Привлекать посетителей можно привычными способами, с помощью маркетинговых кампаний и акций. Но есть и альтернативы: например, сделать приложение торгового центра, установив которое посетители получают бонусы и скидки от арендаторов. Есть и более классические формы программ лояльности – карты. Не так давно ТРЦ «Охта Молл» и «Жемчужная Плаза» начали действовать подарочные карты, которой можно воспользоваться во всех магазинах и ресторанах комплекса. Лояльным клиентам необходимо обязательно сообщать о скидках, акциях, мероприятиях в торговом центре.

Также можно использовать свободные площади в ТЦ (атриумы и проходы) для размещения островных арендаторов. Это станет ещё одной статьей дохода для владельцев торгового центра. Чем дольше посетитель находится в торговом центре, тем больше вероятность того, что он совершит дополнительную покупку. На островках могут располагаться, как товары импульсного спроса — полезные недорогие мелочи, так и наоборот дорогостоящие товары, например, электроника, часы, ювелирные украшения. Товары островной торговли могут дополнить основные приобретения посетителей, на них и обращают внимание люди, которые пришли в торговый центр отдохнуть и приятно провести время.

Ещё один способ увеличения доходов в ТЦ – сдача в аренду рекламных площадей. Данный способ уже давно используется в торговых центрах. Главное, в погоне за дополнительным доходом, не превратить атриумы в Times Square, иначе посетитель просто потеряется в таком большом количестве информации.

Таким образом, OCR-карты и метрики трафика служат основой для отслеживания трендов в торговом центре и помогают как принимать решения в моменте, так и планировать долгосрочную стратегию. Следить за этими показателями не сложно, если использовать специальные системы аналитики. В конечном счете, эти показатели влияет на NOI – чистый операционный доход, что и является главным показателем эффективности в торговом центре.

Почему оптическое распознавание символов — лучшее решение для RPA

Давайте представим распространенную ситуацию. Вам нужно составить стандартное соглашение или форму заявки и найти шаблон для него в интернете. Наконец, вы нашли что-то подходящее, но документ в формате PDF и не редактируется. Что бы вы сделали?

Доступны два варианта:

Первый — сделать копию соглашения вручную. Но что, если это будет десять страниц? Не лучший конец дня, верно?

Или вы можете выбрать второй вариант — использовать специальное программное обеспечение, которое преобразует PDF-документ в любой необходимый редактируемый формат, экономя ваше время и силы.

Большинство из нас выберет второй вариант.

Технология преобразования документов различных форматов (изображений, отсканированных копий, pdf-файлов и т. д.) в редактируемый и доступный для поиска формат называется оптическим распознаванием символов или OCR.

В этой статье мы определим, что такое OCR и какие технологии, лежат в его основе, рассмотрим типы OCR и форматы, обычно используемые в нем. Более того, мы покажем ценность, которую OCR вносит в бизнес-процессы в сочетании с инструментами RPA.