Intelligente Dokumentenverarbeitung

Was ist intelligente Dokumentenverarbeitung (Intelligent Document Processing, IDP)?

Intelligente Dokumentenverarbeitung (Intelligent Document Processing, IDP) ist eine Art Workflow-Automatisierungstechnologie, die entwickelt wurde, um den Prozess der Datenextraktion aus physischen Papieren und bildbasierten Dokumenten zu automatisieren. Dies geschieht durch die Automatisierung des Scannens, der Extraktion, Kategorisierung und Organisation von Daten aus diesen Dokumenten.

Moderne Organisationen haben es in der Regel mit riesigen Mengen strukturierter, unstrukturierter und halbstrukturierter Daten zu tun. Intelligente Dokumentenverarbeitung kann jeden dieser Datentypen verarbeiten, auch wenn es traditionell schwieriger ist, unstrukturierte Daten zu verarbeiten und zu analysieren, da sie nicht auf eine vordefinierte Weise organisiert sind.

Intelligente Dokumentenverarbeitung nutzt auch Technologien wie KI, maschinelles Lernen (ML) und optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR), um die Dokumentenverarbeitung zu automatisieren. Dadurch wird die Notwendigkeit der manuellen Dateneingabe reduziert und die Verarbeitungsgeschwindigkeit einer Organisation erhöht.

Wie funktioniert die intelligente Dokumentenverarbeitung?

Viele Daten sind in Dokumenten, Bildern, E-Mails und PDFs gespeichert, doch die manuelle Digitalisierung und Organisation dieser Daten ist ein mühsamer Prozess. Intelligente Dokumentenverarbeitung kombiniert KI, ML, natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) und OCR, um Daten aus diesen Formaten zu extrahieren, zu klassifizieren und zu verwalten. Intelligente Dokumentenverarbeitung funktioniert auf folgende Weise:

1. Vorverarbeitung. In diesem ersten Schritt wird die Qualität der Dokumente oder Bilder verbessert, bevor sie offiziell verarbeitet werden. Dies kann das Entfernen von Rauschen oder die Verbesserung des Kontrasts umfassen, wodurch sichergestellt wird, dass alle extrahierten Daten so genau wie möglich sind.
2. Dokumentenklassifizierung. In diesem Schritt werden Dokumente auf der Grundlage definierter Regeln oder erlernter Muster kategorisiert. Dabei werden NLP und OCR eingesetzt, was eine effizientere Dokumentenweiterleitung ermöglicht.
3. Datenextraktion und -verarbeitung. Relevante Daten werden mithilfe von KI-, OCR- und NLP-Prozessen identifiziert und extrahiert. Nach der Datenextraktion werden die Daten mithilfe von Normalisierungs- und Strukturierungstechniken verarbeitet.
4. Datenvalidierung. Dieser automatisierte Prozess stellt die Genauigkeit der erfassten Daten sicher.
5. Speicherung und Integration. Die Daten werden kategorisiert und zur Speicherung oder Verwendung durch andere integrierte Geschäftssysteme gesendet.
6. Kontinuierliches Lernen. Mithilfe von ML-Algorithmen kann ein intelligentes Dokumentenverarbeitungssystem aus jeder Erfahrung lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern.

Vorteile der intelligenten Dokumentenverarbeitung

Die intelligente Dokumentenverarbeitung bietet folgende Vorteile:

• Skalierbarkeit. Intelligente Dokumentenverarbeitung kann große Mengen an Dokumenten verschiedener Art ohne zusätzlichen manuellen Aufwand verarbeiten.
• Kosteneffizienz. Durch die Automatisierung der Dokumentenverarbeitung muss eine Organisation nicht für die manuelle Dateneingabe und Dokumentenverarbeitung bezahlen.
• Genauigkeit. Der Einsatz von KI reduziert das Risiko menschlicher Fehler.
• Betriebliche Effizienz. Der Einsatz intelligenter Dokumentenverarbeitung ist wesentlich effizienter als die manuelle Dokumentenverarbeitung.
• Produktivität. Durch die Verwendung von Software für die intelligente Dokumentenverarbeitung können sich Mitarbeiter anderen Aufgaben widmen.
• Datenintegration. Intelligente Dokumentenverarbeitung kann in andere Geschäftssysteme integriert werden, wodurch ein reibungsloserer Datenfluss entsteht.

Merkmale intelligenter Dokumentenverarbeitungssoftware

Zu den allgemeinen Merkmalen intelligenter Dokumentenverarbeitungssoftware gehören:

• Unterstützung mehrerer Formate. Software für intelligente Dokumentenverarbeitung unterstützt PDF, Microsoft Word, E-Mails und Bilder.
• OCR. Software mit OCR ermöglicht die Extraktion und Verarbeitung visueller Daten.
• KI und ML. Software für intelligente Dokumentenverarbeitung verwendet in der Regel KI, um den Prozess zu automatisieren.
• NLP. Software mit NLP kann den Kontext der extrahierten Daten verstehen.
• Klassifizierung und Kategorisierung. Intelligente Dokumentenverarbeitungssoftware kann häufig Dokumenttypen identifizieren und diese automatisch organisieren.
• Integration. Die Software kann in ERP- (Enterprise Resource Planning) oder CRM-Systeme (Customer Relationship Management) integriert werden.

Anwendungsfälle für die intelligente Dokumentenverarbeitung

Intelligente Dokumentverarbeitung bietet mehrere wertvolle Anwendungsmöglichkeiten in vielen verschiedenen Branchen, darunter die folgenden:

• Gesundheitswesen. Intelligente Dokumentenverarbeitung wird zur Verbesserung der Verwaltung von Gesundheitsakten eingesetzt. Daten aus Patientenakten müssen präzise aus verschiedenen Dokumenten extrahiert werden. Ebenso wird IDP auch zur Überprüfung der Bearbeitung von Versicherungsansprüchen und zur Reduzierung des manuellen Papieraufwands eingesetzt.
• Finanzdienstleistungen. Intelligente Dokumentenverarbeitung automatisiert die Ausgabenverwaltung, Kreditanträge, Rechnungsbearbeitung und Digitalisierung von Papierunterlagen. Schlüsseldaten wie Beträge, Daten, Quittungen und Rechnungen können aus Dokumenten extrahiert werden.
• Rechtswesen. Intelligente Dokumentenverarbeitung wird häufig zur Verarbeitung, Archivierung und Verwaltung großer Mengen an Rechtsdaten und Fallakten eingesetzt.
• Personalwesen. Intelligente Dokumentenverarbeitung wird zur Automatisierung der Verarbeitung von Lebensläufen, Onboarding-Dokumenten und Gehaltsabrechnungen eingesetzt.
• Versicherungswesen. Intelligente Dokumentenverarbeitung verbessert die Bearbeitung von Schadensfällen, indem es in der Regel Daten wie Versicherungsdetails, Schadensformulare und andere Belege extrahiert.
• Lieferkette. Intelligente Dokumentenverarbeitung wird im Lieferkettenmanagement eingesetzt, um Bestelldaten, Lieferkettendokumente und die Einhaltung von Vorschriften zu extrahieren. Intelligente Dokumentenverarbeitungssoftware ist in der Regel in ERP-Systeme integriert.
• Behörden. Intelligente Dokumentenverarbeitung kann die Bearbeitung von Steuerformularen, Genehmigungsanträgen und Dokumenten zur Identitätsprüfung automatisieren.

Herausforderungen bei der Einführung und Umsetzung von intelligenter Dokumentenverarbeitung

Die Implementierung von intelligenter Dokumentenverarbeitung bringt jedoch eine Reihe von Herausforderungen mit sich. Dazu können die folgenden gehören:

• Datenqualität. Auch wenn die Daten eine Vorverarbeitungsphase durchlaufen, ist die OCR- und NLP-basierte Datenextraktion möglicherweise nicht genau, wenn das Bild von schlechter Qualität ist oder das Layout verschwommen oder verblasst ist.
• Integration. Obwohl intelligente Dokumentenverarbeitung in andere Geschäftsprozesse integriert werden kann, ist es möglicherweise nicht mit jedem System kompatibel, insbesondere nicht mit Altsystemen.
• Sicherheit. Einige Organisationen verarbeiten sensible Daten, wie zum Beispiel Patientenakten, und müssen gesetzliche Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) einhalten. Das bedeutet, dass sie die Datenschutz- und Sicherheitsfunktionen des gewählten Tools doppelt überprüfen müssen.
• Support. Intelligente Dokumentenverarbeitungssoftware erfordert in der Regel kontinuierlichen technischen Support, das heißt eine Organisation muss über die Ressourcen und das technische Wissen verfügen, um die Implementierung zu unterstützen.

Überlegungen bei der Auswahl von Software für die intelligente Dokumentenverarbeitung

Bei der Auswahl eines Tools sollte eine Organisation mehrere Faktoren berücksichtigen, darunter die folgenden:

• Datenverarbeitungsanforderungen. Stellen Sie sicher, dass die Software strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten verarbeiten kann. Beispiele für unstrukturierte Daten sind Rechnungen, Verträge, gescannte Dokumente, Formulare und E-Mails.
• Genauigkeit. Stellen Sie sicher, dass OCR und NLP bei der Verarbeitung verschiedener Dokumenttypen sehr genau sind.
• Sicherheit und Compliance. Überprüfen Sie, ob die Software die Branchenstandards für Compliance und Sicherheitsstandards erfüllt.
• Integrationen. Stellen Sie sicher, dass sich die Software ordnungsgemäß in bereits vorhandene Systeme integrieren lässt.
• Skalierbarkeit. Wählen Sie eine Software, die sich mit dem Wachstum der Organisation skalieren lässt.

Beliebte IDP-Tools

Im Folgenden finden Sie eine Auswahl verfügbarer Tools:

• Adobe Acrobat AI Assistant
• Appian Intelligent Document Processing
• Amazon Comprehend
• Google Document AI
• Hyland Intelligent Document Processing
• Microsoft Azure AI Document Intelligence
• OpenText Intelligent Capture
• Rossum Aurora
• ServiceNow Automation Engine
• UiPath Business Automation Platform

Intelligente versus automatisierte Dokumentenverarbeitung

Bei der automatisierten Dokumentenverarbeitung (Automated Document Processing, ADP) werden mithilfe von Technologie relevante Daten automatisch aus Dokumenten in einem vordefinierten und strukturierten Format erfasst und extrahiert. Der Hauptunterschied zwischen dieser und der intelligenten Dokumentenverarbeitung besteht in der eingesetzten Technologie. ADP stützt sich in erster Linie auf den Einsatz von OCR und definierbaren regelbasierten Systemen zur Datenextraktion aus Dokumenten, während IDP OCR mit KI-Elementen wie maschinellem Lernen und NLP verwendet. Diese zusätzlichen Funktionen machen intelligenten Dokumentenverarbeitung flexibler. So kann es beispielsweise neue Dokumenttypen verarbeiten und klassifizieren, ohne das vorhandene System wesentlich zu verändern.

Automatisierten Dokumentenverarbeitung eignet sich besser für die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben mit standardisierten Dokumentenformaten, während intelligente Dokumentenverarbeitung ideal für komplexere Arbeitsabläufe ist, die eine größere Formatflexibilität erfordern.

Geschichte und Entwicklung der intelligenten Dokumentenverarbeitung

Die Dokumentenverarbeitung war ursprünglich ein langer, arbeitsintensiver Prozess, da sie manuell durchgeführt werden musste. Die Dateneingabe war eine Vollzeitbeschäftigung, die oft zu Engpässen und Fehlern führte.

Optische Zeichenerkennung war eine der ersten tragenden Technologien, die einen Teil des Prozesses automatisierte. Sie konnte gescannte Textbilder in ein maschinenlesbares Format umwandeln. Zunächst war diese Hilfe begrenzt, da sie nur Text aus gut strukturierten Dokumenten extrahieren konnte.

Allerdings reichte OCR immer noch nicht aus, da Organisationen mit größeren Datenmengen umgehen mussten. Die automatisierte Dokumentenverarbeitung war ein weiterer Meilenstein, da sie optische Zeichenerkennung nutzte und gleichzeitig regelbasierte Systeme verwendete. Automatisierte Dokumentenverarbeitung verwendet Vorlagen, um extrahierte Daten bestimmten Feldern zuzuordnen, wodurch ein größerer Teil des Prozesses automatisiert wird. Automatisierte Dokumentenverarbeitung konnte jedoch nur in einem strukturierten und standardisierten Prozess eingesetzt werden. Sie konnte keine neuen Dokumenttypen und unstrukturierten Daten verarbeiten.

Intelligente Dokumentenverarbeitung baut auf automatisierter Dokumentenverarbeitung auf, indem es auch KI-, ML- und NLP-Tools integriert, damit das System Daten aus strukturierten und unstrukturierten Dokumenten verstehen, klassifizieren und extrahieren kann. Während automatisierte Dokumentenverarbeitung auf vordefinierte Vorlagen angewiesen war, konnte sich intelligente Dokumentenverarbeitung an neue Dokumententypen anpassen und die Genauigkeit verbessern. Dadurch konnten Organisationen komplexere Arbeitsabläufe mit größeren Datenmengen automatisieren. Intelligente Dokumentenverarbeitung wird wahrscheinlich genauer werden, da seine KI-Modelle immer besser darin werden, Absichten zu erkennen und spezifische Arbeitsabläufe zu verstehen. Durch weitere Feinabstimmung und Schulung wird sich die Leistung der Systeme langsam verbessern.