Das Marktforschungsunternehmen IDC prognostiziert, dass das weltweite Datenarchiv bis 2025 mehr als 175 Zettabyte umfassen wird. Die meisten dieser Daten werden in unstrukturierten Datenformaten wie Bildern, E-Mails und PDFs gebunden sein.
Stellen Sie sich vor, Sie könnten all die unstrukturierten Daten im Netzwerk Ihres Unternehmens – von E-Mails und Berichten bis hin zu gescannten Dokumenten und Bildern – in strukturierte Daten umwandeln, die sich problemlos analysieren oder für weitere Aktionen nutzen lassen. Darin liegt die Stärke der intelligenten Dokumentenverarbeitung (Intelligent Document Processing, IDP). Die Umwandlung unstrukturierter Daten in strukturierte Daten zur weiteren Analyse oder Nutzung mithilfe von IDP verschafft Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil.
IDP ist offensichtlich ein schnell wachsendes Feld mit zahlreichen Anwendungen im öffentlichen und privaten Sektor.
Intelligente Dokumentenverarbeitung verstehen
IDP nutzt künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), um den Umfang der manuellen Verarbeitung (und den damit verbundenen Faktor menschlicher Fehler) zu reduzieren, der für die Ausführung repetitiver Aufgaben und die Extraktion von Daten aus komplexen Dokumenten erforderlich ist.
Algorithmen für KI und ML werden zunehmend für die intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) eingesetzt. IDP umfasst den Einsatz von Computer Vision, natürlicher Sprachverarbeitung, und weiteren Verfahren, um Daten automatisch aus digitalen Dokumenten wie Bildern, PDFs und Scans zu extrahieren.
Diese Daten können anschließend für verschiedene Zwecke genutzt werden, etwa zur Dokumentklassifizierung, Vertragsanalyse und automatisierten Rechnungsstellung. ML-Algorithmen eignen sich aufgrund ihrer Fähigkeit, aus großen Datenmengen zu lernen, besonders gut für IDP-Aufgaben. So könnten Sie beispielsweise einen ML-Algorithmus anhand eines Datensatzes gekennzeichneter Dokumente trainieren, damit er lernt, neue Dokumente zu klassifizieren.
Siehe auch: Individuelle KI-Entwicklung vs. KI-Lösungen von der Stange
IDP vs. optische Zeichenerkennung (OCR)
Worin unterscheidet sich IDP von der optischen Zeichenerkennung (OCR)? Vereinfacht gesagt kann IDP als Erweiterung von OCR betrachtet werden. OCR konzentriert sich darauf, Text aus digitalen Bildern zu extrahieren, während IDP zusätzlich in der Lage ist, die Bedeutung des Textes zu interpretieren und zu verstehen.
Daher können Sie IDP nutzen, um Daten aus Dokumenten zu extrahieren, zu verarbeiten und auf dieser Grundlage Entscheidungen zu treffen. So kann IDP Dokumente anhand ihres Inhalts automatisch klassifizieren oder bestimmte Informationen aus einem Vertrag extrahieren und in eine Datenbank eintragen. IDP ist daher eine anspruchsvollere Technologie, die künstliche Intelligenz nutzt, um Daten aus verschiedenen Dokumentformaten zu identifizieren und zu extrahieren.
Darüber hinaus können Sie mit IDP-Lösungen sowohl unstrukturierte als auch semi-strukturierte Daten in strukturierte, nutzbare Informationen umwandeln. Dadurch können Sie Geschäftsprozesse, die stark von in Dokumenten gebundenen unstrukturierten und semi-strukturierten Daten abhängen, durchgängig automatisieren. Diese Möglichkeit, komplexe dokumentenbasierte Workflows auf Unternehmensebene zu automatisieren, ist ein großer Vorteil.
Tatsächlich würden Robotic-Process-Automation-Prozesse (RPA) ohne IDP-Tools einen Menschen im Prozess erfordern, der Dokumente liest und Daten extrahiert, um den Vorgang abzuschließen. IDP ist daher auch der Schlüssel, um das volle Potenzial von RPA auszuschöpfen.
Datentypen bei der intelligenten Dokumentenverarbeitung
Bei IDP kommen drei Haupttypen von Daten zum Einsatz:
- Visuelle Daten: Dabei handelt es sich um Daten, die durch Bilder oder Grafiken vermittelt werden, etwa Diagramme, Schaubilder und Fotografien. IDP nutzt Computer-Vision-Technologie, um diese Daten zu verstehen.
- Textdaten: Textdaten werden durch Wörter vermittelt und umfassen E-Mails, Artikel und Bücher. Sie sind in sprachlich relevanten Einheiten wie Zeichen, Sätzen und Absätzen organisiert. IDP nutzt Technologien zur natürlichen Sprachverarbeitung, um diese Daten zu verarbeiten.
- Numerische Daten: Dabei handelt es sich um Daten, die durch Zahlen vermittelt werden, etwa Finanzdaten, Social-Media-Daten und Sensordaten. Sie sind häufig in einer Tabelle oder einem Arbeitsblatt organisiert. IDP kann verschiedene Verfahren nutzen, um diese Daten zu verstehen, etwa Mustererkennung und statistische Analyse.
Vorteile von IDP
Der Einsatz von IDP bietet zahlreiche Vorteile, darunter:
Höhere Genauigkeit
IDP ist entscheidend, um die Genauigkeit bei der Dokumentenverarbeitung zu wahren. Durch den Einsatz von IDP können Unternehmen Schritte unternehmen, um Eingabefehler zu vermeiden, die häufig auftreten, wenn Beschäftigte Informationen manuell von einem Dokument in ein anderes übertragen.
Statt darauf zu vertrauen, dass Menschen Daten korrekt eingeben, nutzt IDP künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Informationen automatisch aus Dokumenten zu extrahieren. Das verringert die Fehlerwahrscheinlichkeit und spart Zeit und Geld, da weniger manuelle Dateneingabe erforderlich ist. Außerdem können Sie IDP verwenden, um die Genauigkeit bereits in ein System eingegebener Daten zu überprüfen und so sicherzustellen, dass alles korrekt ist, bevor der Prozess fortgesetzt wird.
Geringere Kosten
Die Kosten für die Verarbeitung von Dokumenten können hoch sein, insbesondere für Unternehmen, die täglich eine große Anzahl von Dokumenten bearbeiten. Durch die Automatisierung dokumentenbasierter Workflows können Unternehmen den Zeit- und Kostenaufwand für manuelle Aufgaben wie Dateneingabe, Sortierung und Ablage reduzieren. Außerdem kann IDP Unternehmen helfen, Säumnisgebühren und andere Strafen zu vermeiden, indem sichergestellt wird, dass Dokumente fristgerecht verarbeitet werden.
Effizientere Prozesse
Einer der wichtigsten Vorteile von IDP ist die höhere Effizienz, die damit in Geschäftsprozessen erzielt werden kann. Durch die Automatisierung dokumentenbasierter Aufgaben können Unternehmen Beschäftigte für wertschöpfendere Tätigkeiten freistellen. Außerdem kann IDP dazu beitragen, dass Prozesse rechtzeitig und korrekt abgeschlossen werden, wodurch der Bedarf an Nacharbeit sinkt.
Verbesserter Kundenservice
Neben der Effizienzsteigerung kann IDP auch den Kundenservice verbessern. Unternehmen können ihren Kunden schnellere Bearbeitungszeiten und eine höhere Genauigkeit bieten. IDP kann Unternehmen außerdem dabei helfen, die Kundenkorrespondenz im Blick zu behalten und sicherzustellen, dass alle Kundenanfragen umgehend bearbeitet werden.
Compliance
In vielen Branchen ist Compliance entscheidend, um Unternehmen und Kunden zu schützen. Organisationen können so sicherstellen, dass sie stets die neuesten Vorschriften einhalten. Darüber hinaus kann IDP zur Überwachung compliancebezogener Korrespondenz eingesetzt werden und sicherstellen, dass alle erforderlichen Dokumente fristgerecht eingereicht werden.
Höhere Straight-Through-Processing-Rate (STP)
Eines der übergeordneten Ziele von IDP ist eine hohe Straight-Through-Processing-Rate (STP). Dokumente werden automatisch verarbeitet, ohne dass Wissensarbeiter manuell eingreifen müssen. Durch hohe STP-Raten können Unternehmen Effizienz, Genauigkeit und Compliance verbessern und gleichzeitig Kosten senken.
Siehe auch: Wie eine bessere Employee Experience den Wettbewerbsvorteil steigert
Anwendungsfälle für die intelligente Dokumentenverarbeitung
IDP optimiert Geschäftsprozesse auf verschiedene Weise. Zu den alltäglichen Anwendungsfällen gehören:
Kreditorenbuchhaltung
IDP kann zur Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung eingesetzt werden, indem Daten aus Rechnungen und anderen Dokumenten extrahiert werden. Diese Daten können anschließend zur Erstellung von Zahlungen und zum Abgleich von Konten verwendet werden.
Debitorenbuchhaltung
IDP kann auch die Debitorenbuchhaltung optimieren. Zur Automatisierung von Rechnungsstellung und Forderungseinzug können Sie Daten aus Kundenrechnungen und anderen Dokumenten extrahieren.
Automatisierung der Geldwäschebekämpfung (AML)
Ein weiterer häufiger Anwendungsfall für intelligente Dokumentenverarbeitung ist die Geldwäschebekämpfung. US-Banken müssen den Bank Secrecy Act und damit verbundene Vorschriften einhalten. Banken und andere Finanzinstitute nutzen IDP, um die Identifizierung und Meldung verdächtiger Aktivitäten zu automatisieren.
Bearbeitung von Versicherungsansprüchen
Versicherungsunternehmen nutzen IDP häufig, um den Workflow zur Bearbeitung von Versicherungsansprüchen zu optimieren. Daten werden aus Dokumenten wie Polizeiberichten, Krankenakten und Versicherungsformularen extrahiert, um die Prüfung und Regulierung von Ansprüchen zu automatisieren.
Vertragsverwaltung
Unternehmen können IDP nutzen, um ihr Vertragsportfolio zu verwalten. Aus Verträgen und anderen Dokumenten werden Daten extrahiert, um wichtige Termine zu verfolgen, die Compliance zu überwachen und Berichte zu erstellen.
Kunden-Onboarding
Viele Unternehmen nutzen IDP, um den Kunden-Onboarding-Prozess zu automatisieren. Dazu extrahieren sie Daten aus Kundenanträgen und anderen Dokumenten, um neue Konten zu eröffnen und Dienstleistungen einzuleiten.
Mitarbeiter-Onboarding
Ähnlich wie beim Kunden-Onboarding nutzen Personalabteilungen IDP, um den Mitarbeiter-Onboarding-Prozess zu automatisieren. Aus Bewerbungen und anderen Dokumenten werden Daten extrahiert, um Hintergrundprüfungen einzuleiten, Personalakten anzulegen und Angebotsschreiben zu erstellen.
Kreditbearbeitung
Banken und andere Kreditinstitute nutzen IDP, um den Workflow der Kreditbearbeitung zu optimieren. Durch die Extraktion von Daten aus Kreditanträgen und anderen Dokumenten können sie den Entscheidungsprozess automatisieren.
Hypothekenprüfung
Die Hypothekenprüfung ist ein weiterer häufiger Anwendungsfall für IDP. Dabei werden Daten aus Hypothekenanträgen und anderen Dokumenten extrahiert, um Risiken zu bewerten und Kreditentscheidungen zu treffen.
Auftragsbearbeitung
Unternehmen nutzen IDP, um den Workflow der Auftragsbearbeitung zu optimieren. Aus Kundenaufträgen und anderen Dokumenten werden Daten extrahiert, um Kommissionierscheine, Rechnungen und Versandetiketten zu erstellen.
Verwaltung von Versicherungspolicen
Versicherungsunternehmen nutzen IDP, um die Verwaltung von Versicherungspolicen zu automatisieren. Durch die Extraktion von Daten aus Versicherungsanträgen und anderen Dokumenten können sie Policendokumente erstellen und Versicherungsschutz bindend vereinbaren.
Supply-Chain-Management
Unternehmen nutzen IDP, um den Supply-Chain-Management-Prozess zu automatisieren. Durch die Extraktion von Daten aus Bestellungen und anderen Dokumenten können sie Bestände verfolgen, Lieferantenbeziehungen verwalten und Berichte erstellen.
Erste Schritte mit IDP
Ein leistungsfähiges Unternehmen ist auf einen effizienten Informationsfluss angewiesen. Von der Datenanalyse bis zur Dokumentenarchivierung ist es für den Erfolg entscheidend, die richtigen Informationen zur richtigen Zeit an die richtigen Personen zu übermitteln.
IDP kann Ihnen helfen, eine Vielzahl von Geschäftsprozessen zu automatisieren und zu optimieren und dadurch Zeit und Geld zu sparen. Außerdem kann IDP Sie dabei unterstützen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem genaue und aktuelle Informationen bereitgestellt werden. Wenn Sie die unstrukturierten Daten in Ihrem Netzwerk nutzen möchten, ist IDP ein guter Ausgangspunkt.