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Intelligente Automatisierung: Moderne Dokumentenverarbeitung
Manuelle Dokumentenbearbeitung kostet Zeit und bindet wertvolle Ressourcen. Intelligent Document Processing soll Prozesse optimieren, Mitarbeitende entlasten und Fehler reduzieren.
Intelligent Document Processing (IDP) nutzt eine Kombination aus künstlicher Intelligenz (KI), natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), maschinellem Lernen (ML), Deep Learning (DL) und Optical Character Recognition (OCR), um sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Dokumente automatisch zu erfassen und relevante Informationen zu extrahieren.
Traditionelle Dokumentenmanagementsysteme beschränken sich auf die reine Texterkennung, während IDP darüber hinaus den Kontext von Informationen versteht. Anders als herkömmliche OCR-Systeme lernt IDP aus Erfahrungen und verbessert sich dadurch kontinuierlich. Dies ermöglicht es Unternehmen, komplexe Prozesse zu automatisieren und die Effizienz ihrer Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen zu steigern. Besonders nützlich ist IDP bei der Verarbeitung von Rechnungen, Bestellungen, Auftragsbestätigungen oder Lieferscheinen, die per E-Mail, Fax oder Post eingehen.
Implementierung und Herausforderungen
Die Einführung von IDP in Unternehmen erfordert eine sorgfältige Planung und die Zusammenarbeit verschiedener Abteilungen und lässt sich in folgende Abschnitte gliedern:
- Kickoff-Meeting: Zu Beginn definieren alle relevanten Stakeholder aus verschiedenen Abteilungen gemeinsam kundeninterne Prozesse, spezifische Anforderungen und Projektziele.
- Einrichtung der IDP-Umgebung: Im nächsten Schritt wird die technische Infrastruktur für die IDP-Lösung aufgesetzt.
- Konfiguration des Eingangskanals: Anschließend wird der Eingangskanal für Dokumente eingerichtet. Dabei können verschiedene Formate wie E-Mail, Fax, Scan oder Upload berücksichtigt werden.
- Integration der Stammdaten: In dieser Phase erfolgt die Anbindung der Stammdaten des Kunden, um eine konsistente Datenbasis zu gewährleisten und eine reibungslose Verarbeitung zu ermöglichen.
- Erstellung des Outputs: Die verarbeiteten Daten werden so aufbereitet, dass sie nahtlos in bestehende Systeme überführt werden können.
- Testphase: Abschließend wird die IDP-Lösung umfassend getestet, um sicherzustellen, dass sie fehlerfrei funktioniert und alle definierten Anforderungen erfüllt.
Für eine erfolgreiche Implementierung spielen mehrere Faktoren eine entscheidende Rolle. Dazu zählen die Bereitstellung repräsentativer Beispieldokumente, die eine optimale Trainingsgrundlage für das KI-Modell schaffen, sowie eine hohe Qualität der Stammdaten. Nur auf einer soliden Basis kann die Technologie ihr volles Potenzial entfalten.
Ebenso essenziell ist die enge Abstimmung zwischen Dienstleister und Kunde. Klare Anforderungen sollten frühzeitig definiert und kommuniziert werden, während iterative Testphasen dabei helfen, kontinuierlich Feedback zu sammeln und notwendige Anpassungen vorzunehmen. Ein solcher proaktiver Ansatz erhöht die Erfolgsquote der Implementierung und führt langfristig zu einer deutlich verbesserten Datenqualität.
Technische Innovationen und Herausforderungen
Einige moderne IDP-Lösungen nutzen fortschrittliche KI-Technologien, um Textbausteine zu erkennen und umfassende Dokumentenstrukturen zu analysieren. Deep Learning, eine fortgeschrittene Form des maschinellen Lernens, ermöglicht es, komplexe Muster und Sprachstrukturen zu erfassen. Dies erhöht die Automatisierungsfähigkeit und Genauigkeit von IDP-Systemen. Um bestmögliche Ergebnisse zu erzielen, ist es essenziell, repräsentativer Beispieldokumente bereitzustellen und das KI-Modell optimal zu trainieren. Nur so kann die Technologie ihr volles Potenzial ausschöpfen.
„Klare Anforderungen sollten frühzeitig definiert und kommuniziert werden, während iterative Testphasen dabei helfen, kontinuierlich Feedback zu sammeln und notwendige Anpassungen vorzunehmen. Ein solcher proaktiver Ansatz erhöht die Erfolgsquote der Implementierung und führt langfristig zu einer deutlich verbesserten Datenqualität.“
Lisa Hahn, Retarus
Der Mehrwert von IDP hängt dabei von der Branche und den jeweiligen Anforderungen ab. In Supply-Chain-Prozessen lassen sich Bestellabwicklungen, Rechnungsverarbeitung und das Lieferantenmanagement effizient automatisieren. Durch die Umwandlung von Dokumenten in strukturierte Daten und deren nahtlose Übergabe an ERP-Systeme werden Effizienz und Transparenz deutlich erhöht.
Die strategische Bedeutung von intelligenter Dokumentenverarbeitung
Die Zukunft der Dokumentenverarbeitung liegt in der intelligenten Automatisierung. IDP entlastet Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen, steigert die Effizienz, spart Kosten und reduziert Fehler. Fortschritte in der natürlichen Sprachverarbeitung und im maschinellen Lernen machen IDP-Systeme immer leistungsfähiger. Daraus ergibt sich, dass Unternehmen umso stärker davon profitieren, je eher sie in diese Technologien investieren. Dass das Potenzial dieser Systeme noch lange nicht ausgeschöpft ist, zeigen die kontinuierliche Weiterentwicklung von IDP und die Integration neuer Technologien wie multimodaler KI-Modelle.
Über den Autor:
Lisa Hahn ist Product Marketing Manager IDP bei Retarus.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
