Op het gebied van slimme documentverwerking zijn er veel verschillende soorten uitdagingen. Veel van deze uitdagingen hebben te maken met het geautomatiseerd uitlezen en het begrijpen van tekst. OCR, optical character recognition en NLP, natural language processing, zijn meestal de go-to technologieën om uitdagingen op het gebied van documentverwerking op te lossen. Geautomatiseerde factuurverwerking is een goed voorbeeld, waarbij het interessant is om gegevenspunten te identificeren zoals de naam en het adres van de verkoper en de koper, maar ook totale bedragen en belastingwaarden, enz. Dat geldt ook voor iets wat niet tekstueel is, zoiets als de foto of de handtekening op een ID. OCR en NLP zullen hiervoor niet volstaan. Daarom zullen we in deze blog uitleggen hoe onze Klippa API handtekeningen kan halen uit identiteitsdocumenten of elk ander type document.
Wat is geautomatiseerd handtekeningen uitlezen?
Kort gezegd is automatisch handtekeningen uitlezen een techniek die je in staat stelt om elke handtekening op een document te identificeren, bij te snijden, te converteren en te extraheren naar een bruikbaar formaat. Met behulp van deze techniek is het mogelijk om automatisch te vast te stellen of een document is ondertekend, hoe vaak het is ondertekend en om een beeld te krijgen van de handtekening (wat nuttig kan zijn voor automatische handtekening-vergelijking).
Hoe werkt het uitlezen van handtekeningen?
Om met succes een handtekening uit een document te halen, maakt onze API gebruik van een deep learning aanpak welke uit verschillende stappen bestaat. Eerst wordt het ingezonden document of foto geanalyseerd. Er wordt gebruik gemaakt van computervisie om het document te segmenteren in secties die ofwel tekst ofwel visuele componenten bevatten. Daarna wordt gecontroleerd of het visuele component een handtekening is. Als dat het geval is, snijdt de software de handtekening uit, verwijdert hij achtergrondpatronen of vlekken en haalt hij de overgebleven krabbel eruit in een bruikbaar formaat. Klinkt makkelijk genoeg toch? Hieronder vind je een visuele weergave van de stappen die genomen worden.
Handtekeningen uitlezen met deep learning
De deep learning techniek achter handtekening uitlezen vereist de training van een neuraal netwerk om nauwkeurige resultaten te bereiken. We voeden het neurale netwerk met een uitgebreide dataset met voorbeelden van ondertekende documenten, zoals ID’s of contracten. Vervolgens itereert het door elk voorbeeld in de dataset en herkent het patronen. Elke pixel wordt bevestigd als deel van een bepaalde klasse, ofwel handtekening ofwel achtergrond. De resulterende pixels van de handtekening vormen de output die wordt geëxtraheerd. Gemiddeld heeft onze engine een F-score (gewogen gemiddelde tussen recall en precisie) van >95%. Zoals je kunt zien, zijn wij in staat om zeer nauwkeurige resultaten te leveren voor jouw bedrijf. Hieronder is een visueel overzicht van de stappen die door het neurale netwerk worden genomen:
Waarvoor kun je het uitlezen van handtekeningen gebruiken?
Als jouw bedrijf te maken heeft met klantidentificatie of het valideren van ondertekende contracten, zul je vast de vervelende, handmatige klussen herkennen die gepaard gaat met het ontvangen, controleren en valideren van eindeloze papierstromen. Klippa’s API maakt gebruik van automatische handtekening uitlezing om je te helpen het proces van onboarding en verificatie te vereenvoudigen en de kwaliteit van de door jou geleverde service te verhogen. Neem de volgende gebruikssituaties:
Voldoen aan CDD, KYC en AML
Hoe vaak heb je al een paspoort of ID van een klant, of een scan daarvan, in je handen gehad, om te controleren of die overeenkomt met de informatie die op het scherm voor je staat? De stappen die je moet nemen in het proces van customer onboarding kunnen vermoeiend en tijdrovend zijn. Gelukkig kan onze API met handtekening extractie dit werk in een kwestie van seconden voor je doen. De API zal de input scannen en de handtekening en andere gegevensvelden extraheren. Je kunt deze output gebruiken om snel een controle uit te voeren en de database bij te werken. Het versnelt niet alleen het proces, het vermindert ook de menselijke fouten, bespaart tijd en kosten en laat je in de tussentijd voldoen aan de KYC-standaarden en AML-eisen. Dit alles in een seconde tijd.
Verwerken van contracten en overeenkomsten
Je kunt een advocaat zijn met een prijzig uurtarief of er een hebben. Waarom zou je dan eindeloos te herhalen taken uitvoeren, zoals het controleren van handtekeningen op contracten? Door het digitaliseren van de documentverwerking wordt een deel van dit handwerk overbodig, waardoor je tijd en geld bespaart. Daarnaast is het zeer waardevol om goed inzicht te hebben in de naleving van je contracten. Onze API vindt automatisch de handtekeningen op een contract en verifieert dit eventueel met externe bronnen. Het resultaat: dat prijzige uurtarief kan nu worden besteed aan belangrijkere taken dan het handmatig verifiëren van de handtekeningen.
Op welk soort documenten kun je handtekeningen uitlezen?
Zoals uit bovenstaande gebruikssituaties blijkt, zijn er tal van mogelijke toepassingen voor het extraheren van handtekeningen. In principe kan elk tekst- of identiteitsdocument met een handtekening door onze API worden verwerkt. De volgende voorbeelden van extractie geven je een praktisch overzicht van het proces:
Handtekeningen op ID, paspoort en rijbewijs uitlezen
Bij de verwerking van identiteitsdocumenten in overeenstemming met KYC-doeleinden is het van het grootste belang om nauwkeurig, betrouwbaar en veilig te zijn. Met het hoge nauwkeurigheidsniveau van onze API duurt het slechts enkele seconden om alle datapunten uit een ID te halen, zoals: naam, geboortedatum, foto en natuurlijk de handtekening. Om privacyredenen slaat Klippa geen ontvangen input of output op.
Handtekeningen op contracten en overeenkomsten uitlezen
Wanneer je dagelijks een heleboel contracten ontvangt, kan de controle op handtekeningen veel tijd kosten. Dat is kostbare tijd die beter elders kan worden besteed. Onze API kan je helpen om contracten in enkele seconden te verwerken. Elk ondertekend document, zoals een contract, een overeenkomst of een goedkeuringsbrief, kan automatisch worden geparseerd om de handtekening uit te lezen en worden verwerkt. Hier zijn de eenvoudige stappen die je kunt volgen:
- Upload een digitaal document of maak een foto of scan van een fysieke kopie en upload deze naar de Klippa API.
- Wacht een paar seconden terwijl onze API het document parseert, inclusief datapunten zoals het adres of de handtekening van het document. Bij overeenkomst worden deze datapunten bevestigd.
- De API geeft deze datapunten als output, meestal in een JSON formaat zoals in het voorbeeld hieronder:
Hoe kan automatisch handtekeningen uitlezen in bestaande software worden geïmplementeerd?
Misschien ben je geïnteresseerd in automatisch handtekeningen uitlezen voor je bedrijf, maar hoe realiseer je dat eigenlijk? Nou, je kunt beginnen met het trainen van je eigen deep learning systeem door het te voeden met enorme hoeveelheden voorbeelden van ondertekende documenten en het extraheren van de benodigde pixels voor de verwerking. Dit is een tijdrovende taak, je hebt een grote geannoteerde dataset nodig en het vereist diepgaande kennis over computervisie en AI.
De andere, effectievere optie is dat je eenvoudigweg een bestaande API implementeert. Gelukkig heeft Klippa een API voor het uitlezen van handtekeningen beschikbaar die je binnen enkele uren geïmplementeerd kunt hebben. Met onze API kun je vandaag nog beginnen met automatische handtekening extractie.
Neem contact op met Klippa
Wil je ons product in actie zien of heb je meer technische informatie nodig? Onze experts begeleiden je graag in een demonstratie van 30 minuten door onze oplossingen. Hieronder vind je een tijdschema. Wij vinden het niet erg om onze producten aan te passen, dus zelfs als je een unieke vraag hebt, neem dan gerust contact met ons op.