Jedes Unternehmen verarbeitet jeden Tag eine riesige Menge an Dokumenten. Unabhängig von der Unternehmensgröße entstehen so hohe Kosten und Effizienzverluste. Dank der rasanten Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und Robotic Process Automation (RPA) entstehen nun mächtige Werkzeuge, um diese aufwändigen und traditionell arbeitsintensiven Prozesse zu automatisieren.
Wachsende Anzahl von Daten
Das IDC schätzt, dass im Jahr 2025 jährlich etwa 175 Zettabytes an Daten generiert werden. Ein Grund für dieses Wachstum ist der Einsatz intelligenter Werkzeuge, die ML und KI nutzen, um Daten zu analysieren. Die Quelle dieser Datenmenge sind sehr oft Dokumente, die entweder neu entstehen oder auch aus historischen Quellen digitalisiert und verarbeitet werden. (Quelle)
Da die Anzahl der zu verarbeitenden Dokumente und den darin enthaltenen Daten exponentiell wächst, führen manuelle Prozesse zur Verarbeitung dieser Dokumente zu weitreichenden Problemen in Bezug auf Kosten, Geschwindigkeit und Fehleranfälligkeit.
Intelligent Document Processing (IDP) kann hier eine moderne Lösung darstellen.
Mehr als OCR
Während Optical Character Recognition (OCR) darauf abzielt, gedruckten oder handschriftlichen Text in digitalen Bildern aus gescannten Dokumenten zu erkennen, geht IDP darüber hinaus. IDP kombiniert mehrere Technologien. OCR ist Teil des Werkzeugkastens von IDP. Die Informationen in Dokumenten werden dabei analysiert, strukturierte Daten daraus extrahiert und automatisierte Entscheidungen getroffen.
Durch den Einsatz von KI werden die festen Regeln, nach denen OCR Buchstaben und Zeichen erkennt, aufgebrochen. Dank maschinellem Lernen werden die Fähigkeiten zur Texterkennung optimiert, indem größere Datenmengen zum Training herangezogen werden. Mit neuronalen Netzen bzw. Convolutional Neural Networks (CNNs), also tiefen neuronalen Netzen können hierarchische Merkmale erfasst und die Genauigkeit der Erkennung verbessert werden. Die Erkennung wird außerdem durch die kontextuellen Fähigkeiten von KI verbessert: im Vergleich zu klassischen Systemen werden nicht nur die Zeichen erkannt, sondern ihre Sinnhaftigkeit durch ihren Kontext überprüft und etwaige Fehlerkennungen korrigiert. Ebenso erweitert KI die Erkennung von unstrukturierten Daten aus Tabellen, Diagrammen oder Bildern um weitere Arten von Dokumenten.
Weiterverarbeitung der Daten / RPA
IDP endet anders als die automatisierte Dokumentenverarbeitung nicht beim Auslesen und Digitalisieren der Dokumente. Die Nutzung von RPA und damit die Integration der von IDP intelligent erkannten Informationen in Geschäftsprozessen führt zu direkten Mehrwerten:
- Direkte Kosteneinsparungen bei der Verarbeitung großer Datenmengen
- Verbesserte Genauigkeit und weniger Fehlerkennungen
- Weniger manuelle Prozesse sorgen für höhere durchgehende Datenverarbeitung
- Höhere Prozesseffizienz durch die nun möglichen End-to-End-Automatisierung von Prozessen
Der Einsatz von IDP ist also ein wesentlicher Bestandteil von intelligenter Automatisierung in Unternehmen. Da immer noch ein großer Teil der relevanten Informationen in Dokumenten erstellt und verteilt wird, ist der Einsatz von IDP ein wichtiger Hebel, um die Vorteile echter Automatisierung nutzen zu können.
Use Cases von IDP
Alle dokumentenintensiven Bereiche in Unternehmen können vom Einsatz von IDP profitieren. Unabhängig von Industrie und Branche gibt es einige horizontale Use Cases, die schon heute häufig betrachtet werden:
Im Marketing können große Mengen an Medien automatisiert kategorisiert und im Digital Asset Management verwaltet werden. Kontextsensitive Metadaten werden den Medien hinzugefügt, ohne dass aufwändige manuelle Arbeit anfällt.
Der Kundendienst kann die Vielzahl an vorhandenen Dokumenten und Informationen viel effizienter in der Verarbeitung von Kundenanfragen und Supportfällen nutzen und so gleichzeitig das Kundenerlebnis verbessern und Kosten reduzieren.
Gerade der Bereich Human Resources verarbeitet Bewerber- und Mitarbeiterdaten in unterschiedlichsten Formaten und Varianten. IDP reduziert die Notwendigkeit manueller Bearbeitung und Erfassung von Dokumenten oder Art.
