LichtLotPersönliche Angaben in deutschen Finanztexten
29,0 % mehr exakte Treffer als das bei Microsoft entwickelte Presidio.
LichtLot erkannte in unserem Test insgesamt mehr Namen, E-Mail-Adressen, Telefonnummern und IBANs. Heute betreut eine unabhängige Open-Source-Community Presidio.
Vom Treffer zur Ausgabe
Was bleibt im fertigen Text lesbar?
![Fiktives Beispiel. Vollständig geschützt erscheint Mara Winter als [PERSON]. Bei teilweisem Schutz bleibt Winter lesbar.](../assets/bilder/namensfeld.svg)
Wenn nur der Vorname ersetzt ist, kann der Nachname die Person weiterhin verraten. Prüfen Sie die fertige Kopie, bevor Sie einen Auszug an eine KI weitergeben.
Tabellen in Text-PDFs und Scans
100 % der geprüften Werte richtig zugeordnet.
LichtLot las die Werte in der richtigen Zeile und Spalte. Apple Vision ordnete im selben Belegvergleich 91,5 % der Werte richtig zu.
| Artikel | Menge | Betrag |
|---|---|---|
| Kabelrolle | 2 Stück | 48,00 € |
| Abzweigdose | 3 Stück | 12,00 € |
Telefonnummern in deutschen Finanztexten
LichtLot erkennt fast doppelt so viele Telefonnummern exakt.
Im Vergleich mit der spezialisierten Bibliothek python-phonenumbers erkannte LichtLot mehr Telefonnummern in voller Länge. Bei LichtLot gab es dafür mehr Vorschläge, die eine Fachkraft nachprüfen musste.
Sie möchten die Ergebnisse nachvollziehen?
Schreiben Sie uns, welcher Vergleich Sie interessiert. Die Testunterlagen mit Messverfahren und Einzelergebnissen erhalten Sie per E-Mail.
Wie schneidet Ihr Beleg ab?
Wählen Sie einen typischen Beleg und eine Angabe, auf die Ihr Team besonders achten muss. Bei einem Patententwurf kann das eine interne Kennung sein, bei einem Angebot der Rabatt. Gemeinsam prüfen wir an einem erfundenen Muster, ob der Auszug für die Aufgabe taugt.
Für anymize, doccape und Docuflair können Sie Bedienung, Eigenbetrieb und Preise vergleichen. Gemeinsame Qualitätsmessungen mit diesen Anbietern stehen aus. Anbieter nach Funktionen vergleichen →