Dokumentenverarbeitung mit künstlicher Intelligenz

KI in der Dokumentenverarbeitung

Im Geschäftsleben, wo ständig mit einer Vielzahl von Dokumenten gearbeitet werden muss, ist eine effiziente Verarbeitung dieser Materialien entscheidend für den Erfolg. Der traditionelle Ansatz der Dokumentenverarbeitung, der manuelle Eingabe und Überprüfung umfasst, ist ein zeitaufwändiger Prozess, der anfällig für Fehler ist.

Wie in vielen anderen Bereichen des Geschäftslebens bringt die Künstliche Intelligenz (KI) auch in der Dokumentenverarbeitung bedeutende Veränderungen mit sich. KI-Tools, wie beispielsweise ownvia, automatisieren Routineaufgaben, reduzieren Kosten und das Fehlerrisiko und steigern gleichzeitig die Produktivität erheblich.

In diesem Blogbeitrag werden wir Ihnen die Welt der Intelligent Document Processing (IDP) vorstellen, die verwendeten Technologien aufzeigen und verschiedene Anwendungsfälle der Künstlichen Intelligenz in der Dokumentenverarbeitung erläutern.

Intelligent Document Processing kann den Kontext und die Bedeutung von Informationen verstehen.

WAS IST KI-DOKUMENTENVERARBEITUNG?

Die Dokumentenverarbeitung mithilfe von Künstlicher Intelligenz wird als Intelligent Document Processing (IDP) bezeichnet. IDP ist ein fortschrittlicher Prozess, der die automatische Klassifizierung und Extraktion von Daten aus Geschäftsdokumenten mithilfe von Technologien wie Künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und optischer Zeichenerkennung (OCR) ermöglicht.

Traditionelle OCR-Technologien wandeln Bilder in maschinenlesbaren Text um, während IDP darüber hinaus Dokumenttypen klassifizieren, spezifische Daten extrahieren und den Kontext sowie die Bedeutung von Informationen verstehen kann.

IDP ist in der Lage, alle Arten von Dokumenten zu verarbeiten, unabhängig von ihrem Strukturierungsgrad, und stellt somit eine optimale Lösung für verschiedene Branchen dar.

Während sich IDP auf die Dokumentenverarbeitung konzentriert, gehen Lösungen zur Verarbeitung unstrukturierter Daten (Unstructured Data Processing, UDP) noch einen Schritt weiter, indem sie die Analyse jeglicher Art von unstrukturierten Daten, wie Bilder, Videos und Audio, ermöglichen.

Diese Lösungen versetzen Organisationen in die Lage, wertvolle Erkenntnisse aus einer Vielzahl von Informationen zu gewinnen, wodurch Entscheidungsprozesse verbessert und betriebliche Abläufe optimiert werden können.

Die Kombination von KI-Technologien wie OCR, NLP, maschinellem Lernen und Computer Vision revolutioniert die Art und Weise, wie Organisationen Dokumente und Daten verwalten.

TECHNOLOGIEN IN DER DOKUMENTENVERARBEITUNG

Intelligent Document Processing (IDP) nutzt eine Kombination mehrerer Technologien, um den Prozess der Datenanalyse und -verwaltung zu optimieren.

• Die optische Zeichenerkennung (OCR) ist eine Technologie, die es ermöglicht, verschiedene Arten von Dokumenten, wie gescannte Papiere, PDF-Dateien oder Bilder, in maschinenlesbare Textformate umzuwandeln. OCR funktioniert, indem es die Formen von Zeichen in einem Bild analysiert, diese erkennt und in Textdaten umwandelt, die bearbeitet und durchsucht werden können, wodurch die Möglichkeit für eine weitere Verarbeitung und Analyse eröffnet wird.
• Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ermöglicht es Computern, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. In der intelligenten Dokumentenverarbeitung spielt NLP eine entscheidende Rolle bei der Informationsgewinnung, Dokumentklassifizierung und dem Verstehen des Kontexts, wodurch eine präzisere und effektivere Datenverwaltung ermöglicht wird.
• Maschinelles Lernen (ML) ist für die automatische Erkennung und Klassifizierung von Dokumenten verantwortlich. Maschinelle Lernmodelle lernen kontinuierlich aus großen Datenmengen, wie Informationen extrahiert, Muster erkannt und Automatisierungsprozesse optimiert werden können.
• Computer Vision (CV) verarbeitet visuelle Daten in Dokumenten, indem es Logos, Unterschriften, Wasserzeichen und Bilder interpretiert. Es verwendet Algorithmen, um visuelle Elemente zu extrahieren und Dokumente zu klassifizieren. Darüber hinaus optimiert es die Erkennung von Labels oder die optische Zeichenerkennung (OCR), was das Verständnis des gesamten Inhalts eines Dokuments weiter verbessert.

WIE FUNKTIONIERT IDP?

Intelligent Document Processing (IDP) beginnt mit dem Input und Hochladen von Dateien. Darauf folgt die Vorverarbeitung der Dokumente, die Schritte wie Binarisierung, Fleckenentfernung, Verzerrungskorrektur und Bilddrehung umfasst, um sicherzustellen, dass das Dokument optimal für die weitere Verarbeitung vorbereitet ist.

Das IDP-System nutzt Technologien wie NLP und OCR für die intelligente Dokumentklassifizierung, erkennt automatisch den Dokumenttyp und -inhalt und leitet diese an die entsprechenden Prozesse weiter. Danach erfolgt die Datenerfassungsphase, bei der fortschrittliche KI-Technologien wie maschinelles und tiefes Lernen verwendet werden, um wichtige Informationen wie Namen, Daten und Beträge zu extrahieren.

Im nächsten Schritt erfolgt die Validierung, bei der die Genauigkeit und Relevanz der Daten überprüft und potenzielle Fehler zur menschlichen Überprüfung markiert werden.

Im Rahmen des Human-in-the-Loop-Prozesses (HITL) überwachen Menschen die Genauigkeit der Verarbeitung, wodurch die KI-Modelle aus Fehlern lernen und immer präziser werden. Abschließend wird die extrahierte Daten in bestehende Geschäftssysteme integriert, um weiter analysiert und in Berichten verwendet zu werden.

KI-Tools für die Dokumentenverarbeitung erhöhen die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Effizienz von Geschäftsprozessen erheblich.

VORTEILE DER VERWENDUNG VON KI-TOOLS FÜR DIE DOKUMENTENVERARBEITUNG

Using AI tools for document processing brings numerous significant advantages that enhance business processes and increase operational efficiency.

1. Automatisierung und Effizienz:
   KI-Tools für die Dokumentenverarbeitung automatisieren alltägliche Aufgaben wie Dateneingabe und Validierung, wodurch der Bedarf an manueller Arbeit erheblich verringert wird. Dies beschleunigt Geschäftsprozesse, ermöglicht eine schnellere Dokumentenverarbeitung und senkt die Kosten, die mit manuellen Tätigkeiten verbunden sind.
2. Genauigkeit und Fehlerreduktion:
   Der Einsatz von KI-Technologien verringert das Risiko menschlicher Fehler, insbesondere bei der Dateneingabe und -verarbeitung. Genauere Daten bedeuten weniger Fehler und zuverlässigere Entscheidungen, was dazu beiträgt, kostspielige Fehltritte im Geschäftsablauf zu vermeiden.
3. Kosten- und Ressourcenreduktion:
   Die automatisierte Dokumentenverarbeitung ermöglicht Einsparungen an Zeit und finanziellen Ressourcen, da der Bedarf an manueller Arbeit bei großen Datenmengen entfällt. Unternehmen können die Anzahl der qualifizierten Mitarbeiter für diese Aufgaben verringern, während sie gleichzeitig ein hohes Produktivitätsniveau beibehalten.
4. Erhöhte Produktivität:
   KI-Tools können große Mengen an Dokumenten gleichzeitig verarbeiten, wodurch Unternehmen ihre Geschäftsprozesse schneller und effizienter gestalten können. Darüber hinaus werden Mitarbeiter von monotonen Aufgaben entlastet und können sich auf strategisch wichtige Tätigkeiten konzentrieren.
5. Skalierbarkeit und Flexibilität:
   IDP-Lösungen sind skalierbar und anpassungsfähig an Veränderungen im Geschäftsbetrieb, unabhängig von der Größe oder Art der Aufgabe. Diese Flexibilität ermöglicht eine einfache Anpassung an verschiedene Geschäftsprozesse und Branchen.

BEISPIELE FÜR ANWENDUNGEN VON IDP

Wir werden Ihnen anhand von Beispielen zur Nutzung von IDP mehrere KI-Tools aus der ownvia-Anwendung vorstellen.

1. Digitalisierung: IDP-Tools können Papierdokumente in maschinenlesbare Formate wie PDF oder Word umwandeln, was eine einfachere Textverarbeitung und Durchsuchbarkeit ermöglicht. Das Tool HandwriteConvert aus der ownvia-App erlaubt die Digitalisierung handschriftlicher Notizen und wandelt diese in leicht bearbeitbaren und durchsuchbaren Text um.
2. Intelligente Datensuche: Mithilfe intelligenter Datenverarbeitung können wir gezielt nach spezifischen Daten suchen, ohne eine manuelle Überprüfung der Dokumente durchführen zu müssen. Zum Beispiel ermöglicht das ProductFinder-Tool das Durchsuchen von Texten oder Dateien nach allen Produktnamen und das automatische Erstellen einer genauen Liste in nur wenigen Sekunden. Wenn wir verschiedene Informationen in Bezug auf eine bestimmte Datei finden möchten, laden wir diese einfach in das Chatbot / Data Analyst-Tool hoch. Anschließend können wir dem Chatbot Fragen stellen und schnell relevante Informationen erhalten.
3. Kategorisierung und Organisation von Dokumenten: IDP kann Dokumente nach verschiedenen Kriterien klassifizieren. Diese Fähigkeit ist äußerst nützlich, da organisierte Dokumente eine einfache Suche nach spezifischen Informationen ermöglichen und zu einer effizienteren Dokumentenverwaltung führen. Tools wie der TextDomainAnalyzer können Texte analysieren und genau bestimmen, welchem Bereich sie zuzuordnen sind.
4. Automatisierung der Dokumenten- und Berichtserstellung: Mit IDP können Vorlagen automatisch ausgefüllt, detaillierte Berichte und komplexe juristische Dokumente erstellt sowie Zusammenfassungen angefertigt werden. Die ownvia Micro-App TermExtract ermöglicht die Extraktion relevanter Terminologiekandidaten aus Texten. Diese Kandidaten werden in andere Sprachen übersetzt, um die konsistente Verwendung von Fachterminologie sowohl in der Ausgangs- als auch in der Zielsprache sicherzustellen. Zudem können die extrahierten Terminologielisten genutzt werden, um neuronale maschinelle Übersetzungssysteme (NMT) zu trainieren, wodurch die Übersetzungsqualität verbessert und die konsistente Terminologieverwendung unterstützt wird. Diese Micro-App ist besonders in der technischen Dokumentation nützlich, wo präzise und einheitliche Terminologie unerlässlich ist.

ANWENDUNG DER INTELLIGENTEN DOKUMENTENVERARBEITUNG IN VERSCHIEDENEN BRANCHEN

Künstliche Intelligenz spielt eine Schlüsselrolle bei der Dokumentenverarbeitung in verschiedenen Branchen und bringt erhebliche Vorteile mit sich. In der Rechtsbranche wird KI zur Analyse von juristischen Dokumenten, Verträgen und Vorschriften eingesetzt, wodurch Effizienz und Genauigkeit gesteigert werden. Die Finanzbranche nutzt KI zur Automatisierung von Prozessen wie Rechnungsverarbeitung, Berichterstattung und Kreditanträgen, was eine schnellere und genauere Nachverfolgung von Finanzdaten ermöglicht. Im Gesundheitswesen verbessert KI das Management medizinischer Dokumentationen und gewährleistet die Genauigkeit von Patientendaten. In der Logistik ermöglicht KI die automatische Erkennung von Versanddokumenten und Rechnungen, was die Abläufe in der Lieferkette beschleunigt. Im Personalwesen wird KI zur Verwaltung von Lebensläufen und Bewerbungen eingesetzt, während Regierungen KI verwenden, um Daten aus juristischen Dokumenten zu extrahieren und öffentliche Aufzeichnungen zu organisieren.

All diese Anwendungen tragen zu effizienteren Abläufen und Kosteneinsparungen in verschiedenen Sektoren bei.

Künstliche Intelligenz verändert zweifellos die Art und Weise, wie Unternehmen Dokumente verarbeiten, und ermöglicht ihnen, eine größere Effizienz, Genauigkeit und erhebliche Kosteneinsparungen zu erzielen. Da der Einsatz von KI-Tools zur Dokumentenverarbeitung das Dokumentenmanagement erheblich optimiert, besteht kein Zweifel daran, dass KI-Tools in Zukunft noch beliebter werden und noch mehr Anwendungsmöglichkeiten finden werden. Für Unternehmen, die wettbewerbsfähig bleiben wollen, ist der Einsatz von KI-Technologien keine Option mehr, sondern eine Notwendigkeit.

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