Intelligent Document Processing -Klippa

Nach Angaben von PWC gibt es allein in den USA mehr als 4 Billionen Papierdokumente, und die Zahl wächst jedes Jahr um 22 %. 

Leider gibt es diese Dokumente immer noch hauptsächlich in Unternehmensszenarien. Ganz gleich, welche Branche Sie wählen, Sie werden sie höchstwahrscheinlich in großen Mengen finden. 

Am problematischsten ist, dass Dokumente und Informationen immer noch in unstrukturierten Formaten eingehen, die von Software nicht gelesen oder verarbeitet werden können. Warum ist das so? Weil diese Papierdokumente oft gescannt und per E-Mail an die verschiedenen Parteien geschickt werden müssen.

Neben dem Scannen der Dokumente muss jemand die Daten manuell sortieren, konvertieren, extrahieren und validieren. Wie Sie sich vorstellen können, ist dies ein extrem langsamer und zeitaufwändiger Prozess. Das Schlimmste daran ist, dass diese alte Arbeitsweise zu einer großen Anzahl kritischer menschlicher Fehler einlädt. 

Zum Glück gibt es innovative Technologien, die Unternehmen dabei helfen können, Dokumente schneller zu verarbeiten und Arbeitsabläufe zu vereinfachen. Eine davon ist die intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP). 

In diesem Blog wird erklärt, was Intelligent Document Processing ist, wie es funktioniert, welche Vorteile es bietet und welche Anwendungsfälle am häufigsten vorkommen. Lesen Sie also weiter, um mehr darüber zu erfahren, wie IDP Ihre Geschäftsabläufe verbessern kann!  

Was ist Intelligent Document Processing (IDP)?

Haben Sie schon einmal eine ausgeklügelte Technologie gesehen, die verstehen kann, worum es in einem Dokument geht, welche Informationen es enthält, diese Informationen extrahiert und sie dann an die Stelle weiterleitet, an der sie benötigt werden (z. B. Datenbank, ERP-System)? Nun, das ist, kurz gesagt, Intelligent Document Processing (IDP). 

IDP ist eine Form der intelligenten Dokumentenautomatisierung, die Data Science nutzt, um Maschinen dabei zu helfen, unstrukturierte Daten zu verstehen und sie als strukturierte Daten weiterzugeben. Zu den strukturierten Datenformen gehören häufig CSV, JSON und XLSM, die zum Beispiel an ERP-Systeme gesendet werden können.

Intelligent Document Processing automatisiert einfach die Arbeitsabläufe der Dokumentenverarbeitung unter Verwendung verschiedener Technologiekomponenten. Zu diesen Technologiekomponenten können gehören: 

  • Optical Character Recognition (OCR)
  • Artificial Intelligence (AI)
  • Computer Vision
  • Machine Learning (ML)
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Robotic Process Automation (RPA)

Als Nächstes werden wir uns mit der Rolle jeder dieser Technologien befassen. 

Optical Character Recognition (OCR)

Optical Character Recognition (OCR) ist eine Technologie, die Daten wie Text aus Bildern oder gescannten Dokumenten extrahiert, indem sie einzelne Zeichen erkennt. 

Außerdem wandelt sie den extrahierten Text in eine maschinenlesbare Ausgabe wie JSON um. Dies sind die Aufgaben der OCR in einer IDP-Lösung. 

Darüber hinaus führt die OCR-Technologie mehrere Schritte durch, um die Qualität der Bilder zu verbessern und genauere Ergebnisse zu erzielen. Mehr darüber erfahren Sie in unserem ultimativen Leitfaden zur OCR. 

Artificial Intelligence (AI)

Künstliche Intelligenz ist ein Computersystem, das Aufgaben ausführt, für die früher menschliche Intelligenz und Beteiligung erforderlich waren.

Bei Lösungen für Intelligent Document Processing extrahiert KI die Bedeutung von Bildern, Dokumenten oder handgeschriebenen Texten, erkennt sowohl Muster als auch Anomalien und erstellt Vorhersagen auf der Grundlage von Algorithmen. 

Darüber hinaus macht KI die Lösungen im Laufe der Zeit intelligenter, so dass IDP die Genauigkeit (z. B. Datenextraktion, Klassifizierung) kontinuierlich verbessern kann.

Es gibt vier verschiedene Möglichkeiten, wie KI eingesetzt werden kann:

  • Automatisierte Intelligenz – Einfache Aufgaben werden automatisiert und erfordern keine menschliche Beteiligung.
  • Unterstützte Intelligenz – Erfordert menschliches Urteilsvermögen und Entscheidungsfindung für komplexere Aufgaben, aber die Empfehlungen werden vom KI-System bereitgestellt. Dies wird auch als Human-in-the-Loop-Automatisierung bezeichnet. 
  • Erweiterte Intelligenz – konzentriert sich auf adaptive Systeme zur Verbesserung von Algorithmen mit der Erfahrung und Entscheidungsfindung von Menschen.
  • Autonome Intelligenz – KI-Systeme sind lernfähig und treffen Entscheidungen ohne menschliches Mitwirken.

Computer Vision

Computer Vision

Computer Vision ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die sich auf Deep Learning konzentriert und es Computern ermöglicht, sinnvolle Informationen aus digitalen Bildern, Videos und anderen visuellen Inhalten zu verstehen. 

Innerhalb einer IDP-Lösung ermöglicht die Computer Vision, Objekte zu sehen, zu beobachten und zu verstehen. Computer Vision kann zum Beispiel Objekte wie Preisschilder, Getränkedosen, Nummernschilder, Stromzähler usw. erkennen.

Sie ist sehr gut mit dem menschlichen Sehen vergleichbar. Mit den richtigen Daten und Algorithmen hat die Computer Vision jedoch das Potenzial, die menschlichen Fähigkeiten in Bezug auf Geschwindigkeit und Skalierbarkeit zu übertreffen.

Machine Learning (ML)

Machine Learning ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI), bei dem Algorithmen eingesetzt und Daten an einen Computer weitergeleitet werden, damit dieser lernt, eine Aufgabe besser zu bewältigen. 

Durch den Einsatz statistischer Methoden ist es nicht mehr notwendig, eine Million Codezeilen zu schreiben, nur damit der Computer eine bestimmte Aufgabe erfüllen kann. 

Die Rolle von Machine Learning in einer IDP-Lösung besteht darin, die Lösung so zu trainieren, dass sie die Aufgaben (d. h. die Aufgaben der Dokumentenverarbeitung) mit einem hohen Maß an Genauigkeit besser ausführen kann. 

Natural Language Processing (NLP)

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist ebenfalls eine Komponente der künstlichen Intelligenz. Diese zielt darauf ab, Computer in die Lage zu versetzen, die volle Bedeutung eines Textes oder gesprochener Worte in der gleichen Weise zu verstehen, wie es Menschen können.

NLP ermöglicht es der IDP-Lösung, Daten schneller und intelligenter zu verstehen.

Eine der verwendeten Techniken ist die Named Entity Recognition (NEM), also die Erkennung von Wörtern oder Sätzen in Dokumenten. Dank NLP kann IDP beispielsweise erkennen, dass „Jane“ der Name einer Frau und „Amsterdam“ ein Ort ist.

Robotic Process Automation (RPA)

Robotic Process Automation (RPA) ist die Automatisierung von regelbasierten Prozessen mit Software, die häufig eine Benutzeroberfläche verwendet. Bei dieser Art der Automatisierung führt die Software Aufgaben aus, die von Computern kodiert werden, weshalb sie auch als “robotisch” oder “Roboter” bezeichnet werden.

Die Technologie ist effizient, wenn es um strukturierte Daten geht, die wenig oder gar nicht variieren. Die Rolle von RPA in einer Intelligent Document Processing-Lösung besteht darin, Informationen aus strukturierten Quellen zu erfassen. Auf diese Weise kann IDP eine Transaktion verarbeiten oder mit anderen digitalen Systemen mit einem Satz von Regeln kommunizieren. 

Nachdem wir uns mit den Schlüsseltechnologien hinter IDP beschäftigt haben, wollen wir nun die Unterschiede zwischen den folgenden Terminologien herausarbeiten: IDP, OCR und RPA.

IDP vs RPA vs OCR

Intelligent Document Processing (IDP) und Robotic Process Automation (RPA) zielen beide auf die Automatisierung von Prozessen wie der Datenextraktion ab. Diese beiden Lösungen unterscheiden sich durch ihren Ansatz – RPA konzentriert sich auf regelbasierte Automatisierung, während IDP auf KI-basierte Automatisierung setzt.

Oft ist eine Kombination der beiden Ansätze für Unternehmen vorteilhafter, da nicht alle Daten in strukturierten oder unstrukturierten Formaten vorliegen. Strukturierte Dokumentenformate sind oft am besten für die Verarbeitung durch RPA geeignet, während IDP unstrukturierte Daten besser verarbeitet. 

Unternehmen können durch die Kombination von beidem eine deutlich bessere betriebliche Effizienz erreichen. 

OCR ist die zugrunde liegende Technologie, die sowohl in RPA als auch in IDP integriert ist, um Bilder in Text umzuwandeln, was die Grundlage für die Datenextraktion aus Dokumenten ist. Ohne OCR könnten weder IDP noch RPA Daten aus Dokumenten, Bildern usw. extrahieren.

Es gibt jedoch auch ein paar Gemeinsamkeiten zwischen OCR und RPA:

  • Sie haben Schwierigkeiten, eine Vielzahl von Dokumenten zu verarbeiten
  • Sie sind begrenzt skalierbar 
  • Ihnen fehlt ein tieferes kognitives Verständnis der Dokumente

Bei Intelligent Document Processing hingegen gibt es keine Probleme mit den zuvor genannten Einschränkungen. Vielmehr wird häufig eine Kombination aus OCR und RPA verwendet, um strukturierte Dokumente zu verarbeiten und höhere Genauigkeit zu erreichen.

IDP-vs-RPA-vs-OCR-Vergleich

Nachdem wir nun die Unterschiede zwischen RPA, OCR und IDP erläutert haben, wollen wir näher auf IDP eingehen: was es kann und wie es funktioniert. 

Wie funktioniert Intelligent Document Processing und was kann es leisten?

Es ist nun klar, dass Intelligent Document Processing eine hochentwickelte Weiterentwicklung von OCR ist, die KI zur Automatisierung von Aufgaben in dokumentenbezogenen Workflows nutzt. Aber was kann es eigentlich? Werfen wir einen Blick auf die Liste der Funktionen, die IDP häufig bietet:

  • Datenerfassung
  • Datenextraktion
  • Klassifizierung
  • Anonymisierung
  • Überprüfung
  • Dateikonvertierung

Datenerfassung

Klippa OCR

IDP erfasst Daten aus verschiedenen Quellen in einem Computersystem zur weiteren Verarbeitung, oft mit einem mobilen Gerät. Es kann zum Scannen und Erfassen von Daten aus verschiedenen Dokumenten wie Quittungen, Rechnungen, Ausweisen, Bestellungen und vielen anderen Dokumenten verwendet werden.

Datenextraktion

Datenextraktion aus Quittung
Beispiel einer Belegdatenextraktion

Nach Erhalt eines gescannten oder erfassten Bildes eines Dokuments extrahiert IDP mithilfe von OCR- und KI-Algorithmen auf intelligente Weise relevante Daten aus dem Dokument. Es können alle Arten von Daten extrahiert werden, einschließlich:

  • Strukturierte Daten – Daten, die organisiert sind und eine logische Struktur haben (z. B. CSV, JSON, XML) 
  • Unstrukturierte Daten – Erfordern Manipulation wie z. B. Datenbereinigung vor dem Datenextraktionsprozess, da sie nicht immer eine logische Struktur aufweisen, die Maschinen lesen können (z. B. E-Mails, Bilder, gescannte Dokumente)

Je ausgefeilter die Algorithmen sind, desto genauer ist die Datenextraktion.

Klassifizierung

Rechnung Klassifizierung
Beispiel einer Rechnungsklassifizierung

Nach der Datenextraktion verwendet IDP KI-Algorithmen in Kombination mit NLP, um Dokumenttypen zu identifizieren, indem unbekannte Dokumente mit bestehenden Kategorien abgeglichen werden.

Die Merkmale werden extrahiert und an die Algorithmen weitergeleitet, die einen Ähnlichkeitswert berechnen. Der Ähnlichkeitswert wird verwendet, um die genaueste Kategorie für die Klassifizierung des Dokuments zu bestimmen.

Anonymisierung

Beispiel einer geschwärzten Kreditkarte

Einige Lösungen für Intelligent Document Processing können automatisch sensible Informationen aus Dokumenten anonymisieren. Dies bedeutet die Entfernung oder Verschlüsselung sensibler Daten, wie z. B. Sozialversicherungsnummern zur Einhaltung der DSGVO und anderer Datenschutzbestimmungen.

Überprüfung

Nach den vorangegangenen Schritten kann IDP das Dokument durch Vergleich mit amtlichen Aufzeichnungen und Datenbanken authentifizieren. Dies geschieht, um gefährliche Betrugsversuche zu verhindern und das Risiko, gefälschte Dokumente zu erhalten, zu minimieren.

Intelligent Document Processing Lösungen können die folgenden Methoden zur Aufdeckung von Betrug einsetzen:

  • Datenintegrität – KI-Algorithmen prüfen Datenfelder, um die Gültigkeit des Dokuments zu bestimmen (Unterschriften, Händlernamen, Rechnungsnummern, Daten usw.)
  • Dokumentenechtheit – KI-Algorithmen suchen nach Anomalien in Dokumenten, die für das menschliche Auge schwer zu erkennen sind (Änderungen der Schriftart, Pixelqualität, Änderungen der Metadaten, Hologramme usw.)
  • Gesichtsbiometrie – KI-Algorithmen stellen fest, ob das Gesicht einer Person mit dem hochgeladenen oder gescannten Foto übereinstimmt, um zu überprüfen, ob es sich um dieselbe Person handelt (vor allem bei Anwendungen zur Identitätsüberprüfung)
Fahrzeugscheincheck
Beispiel für eine Überprüfung des Fahrzeugbriefs

Zustellung & Einbindung

Nach der Dokumentenprüfung liefert IDP die maschinenlesbare Ausgabe an das gewünschte Ziel, sei es eine Datenbank oder ein ERP-System (Enterprise Resource Planning). 

Speichern und Organisieren von Rechnungen in der Cloud

Dies hängt sehr stark davon ab, welche Arten von Integrationen die Lösung für Intelligent Document Processing bietet.

Nachdem wir uns nun mit den Möglichkeiten von IDP beschäftigt haben, wollen wir uns die wesentlichen Vorteile ansehen. 

Die 8 Vorteile von Intelligent Document Processing

Intelligente Dokumentenautomatisierung mit IDP-Lösungen kann sehr wirkungsvoll sein, um dokumentenbezogene Prozesse effizienter zu gestalten. Es gibt eine ganze Reihe von Vorteilen, die Sie sich zunutze machen können: 

  1. Steigerung der Produktivität um sechs Stunden pro Woche
  2. Verringerung der Bearbeitungszeit um 90%
  3. Bis zu 99% Genauigkeit bei der Datenextraktion
  4. Einfacher Datenzugriff durch Digitalisierung
  5. Verbesserte Sicherheit und Compliance
  6. Skalierbarkeit für Unternehmenswachstum
  7. Über 80 % Kostenreduzierung für ein solideres Ergebnis
  8. Verbesserte Datenqualität und Benutzerfreundlichkeit

Erhöhte Produktivität um sechs Stunden pro Woche

OCR-Anbieter-Klippa

Laut Smartsheet schätzten fast 60 % der befragten Arbeitnehmer, dass sie durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben sechs oder mehr Stunden pro Woche (fast einen ganzen Arbeitstag) einsparen würden. Hier kommt IDP ins Spiel. 

IDP kann eine Vielzahl von Aufgaben wie die manuelle Dateneingabe oder die Dokumentenprüfung automatisieren. Mit einem einfachen Mausklick können Sie Daten erfassen, konvertieren, kategorisieren, überprüfen und an den richtigen Endpunkt weiterleiten. Auf diese Weise können Sie die Produktivität Ihrer Mitarbeiter steigern.

Verkürzung der Bearbeitungszeit um 90%

Angenommen, ein Mitarbeiter benötigt durchschnittlich zwei Minuten, um ein Dokument zu sortieren und die Daten daraus zu extrahieren. Eine IDP-Lösung kann dies innerhalb von 10 Sekunden erledigen. Dies würde eine Verkürzung der Bearbeitungszeit um 90% bedeuten.

Die Geschwindigkeit, mit der IDP-Lösungen große Datenmengen verarbeiten, ist einer der bemerkenswertesten Vorteile ihres Einsatzes.

Bis zu 99% Datenextraktionsgenauigkeit

Mühsame Aufgaben wie die manuelle Dateneingabe sind fehleranfällig. In der Regel sind Menschen nicht genauer als 95 %. Bei größeren Mengen kann jeder Prozentpunkt eines Fehlers leicht Tausende von Euro kosten und Ihr Einkommen gefährden.

Senkung der Fehlerquote

Im Vergleich dazu können Sie mit einer IDP-Lösung eine Datenextraktionsgenauigkeit von mehr als 99 % erreichen, ohne Ihre Gemeinkosten zu erhöhen.

Einfacher Datenzugriff durch Digitalisierung

Der Empfang von Dokumenten und ihre Umwandlung in ein digitales Format ist kein Problem, unabhängig davon, ob sie strukturiert oder unstrukturiert sind. IDP kann jedes Dokument mühelos in ein maschinenlesbares Format umwandeln, das für die vorgesehenen Parteien und Systeme zugänglich ist.

Darüber hinaus kann es Dokumente kategorisieren, sortieren und an die richtige Abteilung und Plattform weiterleiten. Das Tolle daran ist, dass Sie sich nicht mehr mit einem enormen Rückstau an Papierdokumenten herumschlagen müssen.

Verbesserte Sicherheit und Compliance

Ein weiterer großer Vorteil von Intelligent Document Processing ist, dass es Unternehmen hilft, die Einhaltung von Vorschriften zu verbessern. Wie? 

Es kann sensible Datenfelder wie Felder mit personenbezogenen Informationen (PII) definieren und Datenmaskierung verwenden, um sie zu schwärzen oder zu anonymisieren. Dies hilft Unternehmen, die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO oder HIPAA zu gewährleisten. 

Darüber hinaus verwenden IDP-Lösungen verschiedene Techniken zur Betrugserkennung, die für Know Your Customer (KYC)– und Anti-Money Laundering (AML)-Kontrollen in der Finanzbranche nützlich sein können. 

Skalierbarkeit für Unternehmenswachstum

Intelligent Document Processing Lösungen ermöglichen es Unternehmen, Dokumente in großen Mengen mit einer Geschwindigkeit zu verarbeiten, die ein Mensch nicht erreichen kann. Und das, ohne Kosten zu erhöhen

Wenn Ihr Unternehmen wächst und das Dokumentenvolumen zunimmt, sorgt IDP dafür, dass Sie nicht mehr Mitarbeiter einstellen oder mehr Geld ausgeben müssen.

Über 80 % Kostenreduzierung für ein solideres Ergebnis

Manchmal ist es für Unternehmen schwierig, Betriebskosten niedrig zu halten. Dies bringt uns zu einem der Hauptvorteile von IDP, nämlich der Kostensenkung.

Im Durchschnitt kann das manuelle Sortieren eines Dokuments und die Eingabe von Daten in ein System zwischen 4 und 6 € pro Dokument kosten. Mit RPA können die Kosten pro Dokument auf 1-2 € und mit IDP auf weniger als 0,50 € gesenkt werden.

Das sind über 80 % weniger Kosten als bei der manuellen Bearbeitung. Generell gilt: Je mehr Dokumente Sie verarbeiten, desto mehr Geld sparen Sie.

Testen Sie unseren ROI-Rechner, um zu sehen, wie viel Sie einsparen können!

Verbesserte Datenqualität und Benutzerfreundlichkeit

Da 80 % der Geschäftsdaten in unstrukturierten Formaten vorliegen, sind Datenqualität und Benutzerfreundlichkeit für viele kein leichtes Thema. Genau hier zeichnet sich Intelligent Document Processing aus. 

Es ist nicht durch die Art des Dokuments eingeschränkt. Vielmehr können Daten aus unstrukturierten und strukturierten Dokumenten verarbeitet und extrahiert werden, sofern KI-Modelle richtig trainiert wurden.

Bestellschein zu JSON
Beispiel für die Umwandlung einer Bestellung in eine JSON-Ausgabe

Sobald die Daten extrahiert sind, werden sie in eine maschinenlesbare Ausgabe umgewandelt. Da IDP so konfiguriert werden kann, dass nur relevante Daten extrahiert werden, müssen Sie sich nicht darum kümmern, ob die Daten gut organisiert sind oder nicht. IDP verbessert somit die Datenqualität und die Nutzbarkeit. 

Nachdem wir nun die wesentlichen Vorteile von Intelligent Document Processing erläutert haben, wollen wir uns einige Anwendungsfälle ansehen.

Was sind die Anwendungsfälle für Intelligent Document Processing?

Es sollte inzwischen klar sein, dass Unternehmen, die IDP zur Automatisierung ihrer Dokumenten-Workflows einsetzen, davon erheblich profitieren können. Aber wie können Sie es in Ihrem Geschäftsfall einsetzen? Nachfolgend haben wir die gängigsten Anwendungsfälle aufgeführt, denen wir häufig begegnen:

Es gibt noch viele weitere Anwendungsfälle für IDP. Also, keine Panik, wenn Ihrer nicht dabei ist! Lesen Sie weiter, um herauszufinden, wie Klippa Ihre Herausforderungen bei der Dokumentenverarbeitung lösen kann!

Intelligent Document Automation mit Klippa DocHorizon

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass, wenn Ihr Unternehmen nur eine geringe Anzahl oder eine geringe Vielfalt von Dokumenten verarbeitet, RPA vielleicht die bessere Lösung für den Anfang ist. Oft braucht RPA Intelligenz, besonders wenn Sie mit Dokumenten in verschiedenen Sprachen, Formaten und Strukturen arbeiten. Hierfür benötigen Sie Intelligent Document Processing.  

Aus diesem Grund können wir bei Klippa Ihre Dokumenten-Workflows mit unserer KI-gestützten IDP-Lösung DocHorizon in großem Umfang automatisieren. Sie wird Ihre Datenextraktion, Klassifizierung, Dokumentenkonvertierung, Maskierung und Verifizierung auf das nächste Level bringen. 

Klippa-DocHorizon-DE

Unsere intelligente Lösung wird häufig als Rückgrat der Automatisierung der Dokumentenverarbeitung in größerem Maßstab eingesetzt. Sie wird über API und SDK zugänglich gemacht. Mit unserem Onboarding-Team und einer gut strukturierten Dokumentation werden Sie nicht mehr als einen Tag brauchen, um loszulegen! 

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