Automatisierung mit Intelligent Document Processing Die Automatisierung der Dokumentenverarbeitung

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Schluss mit zeitaufwendiger manueller Arbeit. Mithilfe von KI-gestütztem Intelligent Document Processing gelingt es Unternehmen, ihre Arbeitsprozesse effizienter zu gestalten, Mitarbeitende zu entlasten und Fehleranfälligkeit zu reduzieren. Welche Technologien sind involviert, für welche Prozesse eignen sich die Tools am besten und wie gelingt eine reibungslose Einführung?

Intelligent Document Processing (IDP) zielt darauf ab, unstrukturierte und strukturierte Dokumente automatisch zu erfassen, zu verarbeiten und relevante Informationen daraus zu extrahieren. Dazu werden verschiedene Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI), natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Maschinelles Lernen (ML), Deep Learning (DL) und Optical Character Recognition (OCR) kombiniert. So lassen sich Dokumente intelligent analysieren und interpretieren.

Im Gegensatz zu klassischen Dokumenten-Management-Technologien kann IDP dabei auch den Kontext von Informationen verstehen und komplexe Datenstrukturen erkennen. Herkömmliches OCR hingegen beschränkt sich primär auf das Erkennen und Extrahieren von Text aus gescannten oder digitalen Dokumenten, ohne den Kontext oder die Bedeutung des Geschriebenen zu analysieren.

Mithilfe KI-gestützter Modelle lernt IDP aus 'Erfahrungen' und verbessert sich kontinuierlich, während traditionelle Systeme statisch bleiben. Auf diese Weise gelingt es Unternehmen, komplexe Prozesse zu automatisieren, die Effizienz der Mitarbeiter zu steigern und manuelle Eingriffe und damit Fehler zu reduzieren. Konkret kommt IDP bei der Umwandlung unstrukturierter Daten zum Einsatz, die per E-Mail, Fax oder Post eingehen, etwa Rechnungen, Bestellungen, Auftragsbestätigungen oder Lieferscheine.

Bereiche, in denen IDP am sinnvollsten ist

Der Nutzen von IDP hängt stark von den branchenspezifischen Anforderungen der Unternehmen ab. Im Rahmen von Supply-Chain-Prozessen lassen sich mit IDP beispielsweise Bestellabwicklung, Rechnungsverarbeitung oder Lieferanten-Management umfassend abbilden und die Erfassung und Validierung von Dokumenten automatisieren. Darüber hinaus ist es möglich, Dokumente als strukturierte Daten nahtlos an ERP-Systeme zu übergeben, was die Effizienz und Transparenz erheblich steigert. Analyse- und Reporting-Tools wiederum erlauben es, die Performance in Echtzeit zu überwachen, Fehlerquellen zu identifizieren und Optimierungspotenziale aufzuzeigen.

Unternehmen können IDP-Software jederzeit an spezifische Anforderungen anpassen, was eine schnelle Skalierbarkeit und nahtlose Integration in bestehende Prozesse bedeutet.

IDP im Unternehmen richtig umgesetzt

Der typische Implementierungsprozess in einem großen Unternehmen gliedert sich in mehrere Phasen und erfordert die Zusammenarbeit unterschiedlicher Abteilungen. Insgesamt kann die Einführung einer IDP je nach Komplexität und Umfang zwischen einigen Tagen bis wenigen Wochen dauern und gliedert sich in folgende Abschnitte:

• Kickoff: Zu Beginn findet ein Kickoff-Meeting statt, bei dem alle relevanten Stakeholder aus verschiedenen Abteilungen zusammenkommen, um Kunden-interne Prozesse, spezifische Anforderungen und Ziele zu definieren.

• Aufsetzen der IDP-Umgebung: Anschließend wird die technische Umgebung für die IDP-Software eingerichtet.

• Einrichtung des Eingangskanals: Im nächsten Schritt wird der Eingangskanal für Dokumente eingerichtet. Dies kann verschiedene Formate wie E-Mail, Fax, Scan oder Upload umfassen.

• Stammdatenintegration: In dieser Phase erfolgt die Integration der Stammdaten, um eine konsistente Datenbasis zu schaffen und eine effiziente Verarbeitung sicherzustellen.

• Output-Generierung: Verarbeitete Daten werden für die nahtlose Weiterleitung in bestehende Systeme konfiguriert.

• Testing: Abschließend wird ein umfassendes Testing geführt, um sicherzustellen, dass die IDP-Anwendung korrekt funktioniert und alle Anforderungen erfüllt sind.

Für eine reibungslose Implementierung sind viele Faktoren entscheidend. Dazu zählt vor allem die Bereitstellung repräsentativer Beispieldokumente, die ein optimales Training des KI-Modells ermöglichen, sowie die Sicherstellung einer hohen Qualität der Masterdaten. Darüber hinaus ist es wichtig, die Projektverantwortlichen des Kunden von Anfang an in die Prozesse einzubinden und die regulatorischen Anforderungen an Sicherheit und Risikomanagement zu beachten.

Zudem spielt bei der Übermittlung sensibler Daten auch immer der Verarbeitungsort eine entscheidende Rolle. Optimalerweise geschieht dies in europäischen Rechenzentren lokaler Anbieter – Stichwort: Cloud Act.

Alles KI? Die faszinierende Technik hinter IDP

Einige moderne IDP-Lösungen nutzen KI-basierte Technologien mit zwei Modellen (Multi-AI-Model-Ansatz). Das erste ist ein textbasiertes KI-Modell mit integrierter OCR-Software zur Erkennung von Textbausteinen, während das zweite Modell die Analyse von Visuals und komplexen Dokumentenstrukturen wie zum Beispiel Tabellen- oder Bildelemente übernimmt. Ermöglicht wird dies durch eine Kombination von ML und DL. Dabei ist DL eine fortgeschrittene Form von ML, die komplexere Muster erkennen kann und sich daher ideal für unstrukturierte Daten eignet.

DL steigert die Automatisierungsfähigkeit und Genauigkeit von IDP-Systemen und ist in der Lage, ganze Sprachstrukturen zu verstehen, was wiederum die Lernfähigkeit stark erhöht. Die automatische Stammdatenvalidierung durch den Abgleich mit bestehenden Datenbanken und logischen Prüfungen stellt zudem sicher, dass die extrahierten Daten korrekt sind. Sollten Fehler auftreten, werden diese automatisch identifiziert und korrigiert.

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Agentenbasierte Aufsicht über KI-Agenten

Die Genauigkeit der Extraktion kann jedoch durch eine mangelhafte Qualität der ursprünglichen Dokumente, zum Beispiel unscharfe Scans oder handschriftliche Notizen, beeinträchtigt werden. Zudem besteht die Möglichkeit, dass Fachbegriffe oder Abkürzungen vom System nicht korrekt erkannt werden.

Je nach Confidence Level ist demnach noch eine anschließende menschliche Überprüfung notwendig. Über ein HITL-Interface (Human-in-the-Loop) lässt sich in solchen Fällen dennoch eine 100-prozentige Erkennungsquote erreichen: Die Lösung markiert automatisch die Daten, die nicht exakt erkannt werden. HITL-Operator können die markierten Daten anschließend manuell überprüfen und bei Bedarf mit wenig Aufwand korrigieren.

Automatisierung entlastet

Die Zukunft der Dokumentenverarbeitung liegt in der intelligenten Automatisierung. Sie entlastet Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, steigert die Effizienz der Prozesse, spart Kosten und vermeidet Fehler.

So drängen regelmäßig neue Technologien auf den Markt, die es ermöglichen, Dokumente auch kontextuell zu verstehen und relevante Informationen automatisch zu extrahieren. Zudem gewinnen selbstlernende große Sprachmodelle (LLMs), die ohne umfangreiche Trainingsdaten auskommen, zunehmend an Bedeutung. Fortschritte in der natürlichen Sprachverarbeitung und im Maschinellen Lernen machen IDP-Systeme immer besser darin, komplexe Dokumente zu analysieren.

So sind multimodale KI-Modelle etwa in der Lage, verschiedene Datentypen wie Text, Bilder und Tabellen gleichzeitig zu verarbeiten. Das Ende der technologischen Fahnenstange ist also noch lange nicht erreicht und es werden vor allem diejenigen Unternehmen profitieren, die möglichst frühzeitig in die intelligente Automatisierung investieren.

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