Gottfried Wilhelm Leibniz war ein Universalgelehrter des 17. Jahrhunderts, der sich gleichermaßen der Philosophie wie den Naturwissenschaften widmete. Er war zudem der Erste, der eine Rechenmaschine baute und er beschäftigte sich schon damals mit dem Binär-System. Leibniz schuf die Grundlagen für die Computer der heutigen Zeit und einer seiner Aussagen bezog sich Sinngemäß darauf, das es doch besser ist, eine Rechenmaschine zu nutzen, als die Zeit mit Rechenarbeiten zu verschwenden.
So basiert die Dokumentenerkennung in der Dokumentenmanagementsoftware PaperOffice DMS letztlich auf den Erkenntnissen von Gottfried Wilhelm Leibniz, geboren am 1. Juli 1646 in Leipzig.
Dokumentenerkennung und deren Zuordnung ist in vielen Unternehmen noch heute eine Sache, die quasi händisch erledigt wird. Das Dokument am Rechner aufrufen oder, wenn es in Briefform vorliegt, zunächst einscannen und dann ablegen. Mit der automatisierten Dokumentenerkennung von PaperOffice DMS lässt sich hier viel Handarbeit und damit Zeit einsparen.
Gut, das Einscannen analoger Dokumente bleibt wohl vorerst ein Akt, bei dem der Mensch seine Rolle als mechanischer Gehilfe beibehalten wird. Doch nach dem Wandel in einen binären Code kann jedes Dokument, gleich welchen Formats, automatisiert bearbeitet werden. Leibniz hätte fraglos seine Freude daran, wie in PaperOffice DMS seine mathematischen Ideen und Erfindungen in der Realität ihre Anwendung finden.
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Was bedeutet automatisierte Dokumentenerkennung?
Gerade im Geschäftsverkehr bestehen schon seit langem sogenannte Standards, die die Gestaltung von Dokumenten beeinflussen. So etwa die einheitliche Nutzung von Papier der Größe DIN A4, aber auch die Anordnung von Adressfeldern usw. In PaperOffice DMS können vordefinierte Ablagemasken erstellt werden, mittels derer Hilfe Dokumente mit identischem Aufbau erkannt und automatisiert zugeordnet werden. Das funktioniert sowohl durch Texterkennung, etwa eine gleichbleibende Adresse, als auch optisch, beispielsweise ein gleichbleibendes Logo.
Doch die intelligente Erkennung von Dokumenten in PaperOffice DMS geht noch einen Schritt weiter. Mit ihr ist es möglich, Dokumentenvariablen zu erkennen und diese ebenso nicht nur richtig zuzuordnen, sondern als Variablen für weitere Aufgaben zu nutzen. Basis dafür ist das, was in der theoretischen Informatik kurz Regex oder regulärer Ausdruck genannt wird. In der Umsetzung bedeutet dies zum Beispiel, das eine Rechnung als die Rechnung der Firma XYZ erkannt und von der Dokumentenerkennung dem Ordner der Firma XYZ in PaperOffice DMS zugeordnet wird.
Nun enthält diese Rechnung meist mehrere Variablen, etwa das Datum und der Rechnungsbetrag, beide weichen von zuvor eingegangenen Rechnungen der Firma XYZ ab, besitzen aber eine Zeichenkette, die den syntaktischen Regeln wie in den Vorgängerrechnungen entsprechen. Dies zu erkennen, ist in PaperOffice DMS die Aufgabe der künstlichen Intelligenz PIA. Mit etwas Humor kann PIA als die Ururururur-Enkelin von Leibniz angesehen werden, die dessen Überlegungen zur Matrix umsetzt.
Die KI PIA macht aber noch mehr. Sie ist in der Lage, die erkannten Variablen aufzubereiten. Die verschiedenen Rechnungsbeträge der Firma XYZ lassen sich so nach Datum sortiert summieren oder in intervallmäßig erstellte Geschäftsberichten einfügen, was im Übrigen auch durch PIA erfolgen kann. Es müssen nicht unbedingt Rechnungsbeträge sein.
PaperOffice DMS erlaubt es, jegliche Arten von Ablagemasken zu erstellen, womit es in der Anwendung keine Grenzen gibt und Ihnen somit nicht nur grenzenlose Anwendungsmöglichkeiten verschafft sondern auch den Arbeitsalltag erleichtert und allen Anforderungen des Gesetzgebers entspricht.
PaperOffice PIA realisiert die autonome automatische Ablage.
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Amina is a self-taught Machine Learning expert with a strong focus on applying AI in industries such as logistics, eCommerce, health-tech, linguistics, and Document AI. Leveraging her skills in Machine Learning, Natural Language Processing, and MLOps, she helps PaperOffice create fully automated document processing solutions, improving workflows and driving efficiency.
