Ежедневно огромные массивы бумажных документов переводятся в электронный вид. Часть из них загружается в программные продукты типа Электронного архива, а часть продолжает храниться на серверных пространствах или рабочих компьютерах пользователей.

Перед загрузкой образов документов в электронный архив с целью последующего поиска необходимо извлечь из них и перенести в систему основные поисковые параметры (тип документа, номер, дата, контрагент и т. д.). Данный процесс весьма трудоёмок и на порядок дороже сканирования. Чем больше количество параметров, по которым пользователи планируют искать документ, тем дороже этот процесс. Часто оказывается, что занесенных атрибутов по каждому типу документов меньше, чем требуется, и поиск оказывается неэффективным.

Обозначенную выше проблему при минимуме вложений решает полнотекстовое распознавание с формированием текстовой подложки к документу. Это позволяет искать документ по любому элементу, слову или словосочетанию. Такой подход очень доступен по стоимости и упрощает поиск нужной информации по любым образам документов, в том числе без использования специальных программных продуктов. Конечно, провести полнотекстовое распознавание и сформировать подложку можно и собственными силами, используя доступные программные продукты, но если эти документы исчисляются тысячами или миллионами, то эта задача требует много усилий, затрат и времени.