Bis 2025 wird erwartet, dass das globale Datenvolumen 175 Zettabyte erreichen wird. Ein Großteil dieser Daten wird unstrukturiert sein, wie Fotos, E-Mails und Dokumente oder handschriftliche Notizen, was den Einsatz von intelligenter Dokumentenverarbeitungssoftware (IDP) notwendig macht, um die Daten in nutzbare Erkenntnisse umzuwandeln.
IDP ermöglicht das effiziente Durchforsten riesiger Datenmengen, die sonst kostspielig und zeitaufwändig wären.
In diesem Leitfaden zur intelligenten Dokumentenverarbeitung erfahren Sie:
- wie IDP die Datenoptimierung in Organisationen unterstützt
- redundante Aufgaben eliminiert und
- die Produktivität steigert, indem es Mitarbeiter in ihren Tätigkeiten unterstützt.
Der Leitfaden behandelt auch die Funktionsweise der Technologie und ihre praktischen Anwendungen in heutigen Organisationen.
Inhaltsverzeichnis
- Was ist Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP)?
- Die Technologien hinter der intelligenten Dokumentenverarbeitung
- Wo wird die Intelligente Dokumentenverarbeitung angewendet ?
- So funktioniert die intelligente Dokumentenverarbeitung mit PaperOffice DataExtractor:
- Die Top-Vorteile der intelligenten Dokumentenverarbeitung
- Fazit
Was ist Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP)?
Die Intelligente Dokumentenverarbeitung ist eine Technologie zur Automatisierung von Arbeitsabläufen, die semi-strukturierte und unstrukturierte Informationen aus großen Datenströmen in zugängliche Formate umwandelt.
IDP scannt, liest, extrahiert, kategorisiert und organisiert Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten.
Unstrukturierte Daten sind schwer zu speichern oder zu indizieren, da ihnen ein festgelegtes Muster fehlt. Dies führt oft zu Problemen bei der Datenerfassung. Ein zuverlässiges IDP-System kann jedoch die Datenverarbeitung automatisieren und die Informationsgewinnung vereinfachen.
Hauptsächlich extrahiert IDP wertvolle Informationen aus großen Datenmengen, ohne manuelle Eingriffe oder menschliches Zutun.
IDP-Lösungen finden in modernen Unternehmen vielfältige Anwendung, etwa in der Kundenbetreuung, Vertragsverwaltung, Datenerfassung und Dokumentenverarbeitung.
Die Technologien hinter der intelligenten Dokumentenverarbeitung
Die Basis der intelligenten Dokumentenverarbeitung bildet künstliche Intelligenz, ergänzt durch Technologien wie optische Zeichenerkennung (OCR), Computer Vision (CV) und natürliche Sprachverarbeitung (NLP).
1. Optische Zeichenerkennung (OCR): OCR konvertiert gedruckten, getippten oder handgeschriebenen Text in ein computerlesbares Format. Obwohl OCR intelligent ist, beschränkt sich ihre Fähigkeit darauf, nur das zu interpretieren, was sie „sieht“.
Daher ist OCR auf künstliche Intelligenz angewiesen, um aus den Daten Einsichten zu gewinnen.
2. Computer Vision (CV): CV, ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, befasst sich mit dem Verstehen und Extrahieren von Informationen aus digitalen Bildern.
Im Gegensatz zu OCR, die sich auf Texterkennung konzentriert, analysiert CV das Layout von Dokumenten, um spezifische Datenfelder aus nicht-textuellen Elementen wie Tabellen oder Grafiken zu identifizieren und zu extrahieren.
3. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): NLP ermöglicht es Unternehmen, Bedeutungen aus unstrukturierten Daten zu extrahieren und unterstützt die Datenanalyse in Sekundenschnelle, anstatt dass Mitarbeiter stundenlang nach häufigen Problemen in Unterstützungsanfragen suchen müssen.
4. Künstliche Intelligenz (KI): Nachdem sie anhand umfangreicher historischer Daten trainiert wurden, sind KI-Modelle in der Lage, eigenständige Entscheidungen zu treffen und Vorhersagen zu machen.
Diese Modelle lernen, Bilddaten zu „verstehen“ und Informationen aus unstrukturierten Dokumenten zu verarbeiten sowie die Bedeutung von Textdaten ähnlich wie Menschen zu analysieren.
Diese Technologien eröffnen neue Möglichkeiten in der Datenverarbeitung und bieten eine verbesserte Effizienz und Genauigkeit in der Dokumentenbearbeitung.
Wo wird die Intelligente Dokumentenverarbeitung angewendet ?
Ob ein Unternehmen Kundendaten digitalisieren, Rechnungen und Zahlungsbelege verarbeiten oder spezifische Informationen aus unstrukturierten Daten extrahieren möchte, IDP-Software kann diese Funktionen in Sekunden ausführen, branchenübergreifend.
Die Anwendungen der intelligenten Dokumentenverarbeitung umfassen:
Buchhaltung: IDP unterstützt die Finanz- und Buchhaltungsabteilungen beim Verständnis von unstrukturierten und semi-strukturierten Daten, indem es sie mithilfe von Technologien wie NLP, ML, OCR und Computer Vision in durchsuchbare Daten umwandelt.
Bankwesen: IDP wird häufig im Bankwesen eingesetzt, z.B. zur Automatisierung der Verarbeitung von Kontoauszügen mit mehr als 99% Genauigkeit.
Personalwesen: Vereinfacht komplexe administrative Arbeitsabläufe im Personalwesen durch die Beseitigung manueller Dateneingaben.
Versicherungswesen: Führt zu schnellerer Schadensabwicklung, verbessert die Betrugserkennung und reduziert Betriebskosten.
Logistik: Hilft, unstrukturierte Daten aus allen Arten von Transportdokumenten zu klassifizieren, zu extrahieren und zu analysieren.
Rechtswesen: Unterstützt Rechtsdienstleister durch Archivierung und Überprüfung von Dokumenten, M&A-Papieren, Grundbucheinträgen und Compliance-Regeln.
Diese Technologien verbessern die Effizienz und Genauigkeit der Dokumentenbearbeitung erheblich, indem sie Prozesse automatisieren und umfassende Analysen ermöglichen.
So funktioniert die intelligente Dokumentenverarbeitung mit PaperOffice DataExtractor:
PaperOffice DataExtractor bietet eine vielseitige Plattform für intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP), die sowohl NoCode– als auch LowCode-Optionen sowie eine umfassende API für Entwickler umfasst.
Zusätzlich sind diese Lösungen wahlweise als OnPremise / Cloud (Swiss Cloud) / Hybrid – Installationen verfügbar, was Organisationen volle Kontrolle über ihre Daten und Systeme gibt.
Schritt 1 – Sammlung: Daten werden automatisch aus verschiedenen Quellen und Formaten gesammelt und auf die Verarbeitung vorbereitet.
Schritt 2 – Klassifizierung: PaperOffice DataExtractor klassifiziert Informationen automatisch in relevante Kategorien mithilfe eigener fortschrittlicher KI-Systeme.
Schritt 3 – Extraktion: Die Software verwendet Machine Learning, um Daten präzise und vollautomatisch aus verschiedenen Inhalten zu extrahieren.
Schritt 4 – Feedback und Validierung: Extrahierte Daten werden durch die KI validiert, wobei Abweichungen und Fehlerquellen eigenständig identifiziert und korrigiert werden.
Schritt 5 – Integration: Die validierten Daten werden nahtlos in nachgelagerte Systeme integriert, um datengestützte Entscheidungen und Prozessoptimierungen zu ermöglichen.
Durch die Nutzung von 100% KI-gesteuerten Prozessen gewährleistet PaperOffice DataExtractor eine effiziente und fehlerfreie Dokumentenverarbeitung.
Die Top-Vorteile der intelligenten Dokumentenverarbeitung
Warum setzen Unternehmen zunehmend auf IDP zur Dokumentenverarbeitung? Zuerst eliminiert diese Software manuelle Dateneingaben und reduziert Fehler, die besonders in datenintensiven Branchen verbreitet sind. Weitere Vorteile umfassen:
Verbesserung der Datengenauigkeit um mehr als 99%: IDP minimiert menschliche Fehler bei der Dokumentenübertragung und sichert so präzise Daten für erfolgreiche Entscheidungen und Risikomanagement.
Steigerung der Effizienz um das Zehnfache: Automatisierung der mühsamen Aufgabe, unstrukturierte Daten auszuwerten, steigert die Produktivität erheblich.
Erhöhung der Kundenzufriedenheit: IDP beschleunigt die Bearbeitungszeiten bei kundenorientierten Prozessen wie Versicherungen und Hypotheken, was zu schnelleren Reaktionszeiten führt.
End-to-End-Datensicherheit: Plattformen für intelligente Dokumentenverarbeitung investieren in beste Sicherheitspraktiken, um die Integrität der Daten zu gewährleisten.
Verarbeitung von Informationen im großen Maßstab: IDP ermöglicht die Verarbeitung großer Dokumentenvolumen ohne zusätzliche Personalressourcen.
Fazit
Intelligente Dokumentenverarbeitungssoftware unterstützt einige der größten datengesteuerten Unternehmen weltweit, indem sie die Verarbeitung unstrukturierter und semi-strukturierter Dokumente mit mehr als 99% Genauigkeit automatisiert.
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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.
