Digitale Dokumentenanalyse dank KI-basierter Software

Digitale Dokumenten-analyse dank KI-basierter Software

2022-08-22
Use Case
René Weseler

Alles brauchen wir schwarz auf weiß: Die Rechnung auf dem Papier, eine Unterschrift auf dem anderen Blatt und dann noch sämtliche Belege, in digitaler Form, um zum Beispiel einen Artikel umtauschen zu können. Die Papierflut ist enorm. Wie funktioniert die digitale Dokumentenanalyse überhaupt?

Der Kreislauf von Dokumenten

Dokumente landen meistens dort wo alles angefangen hat– im Betrieb. Aufgrund einer Vielzahl an Kanälen und Möglichkeiten, online und digital wie auch offline auf dem Papier, erhalten Unternehmen verschiedene Anfragen und Dokumente in unterschiedlichen Formaten. Ziel ist es diese ganz spezifisch dem jeweils richtigen Bereich bzw. Kanal zuzuordnen. Jedoch wird diese Aufgabe zusätzlich erschwert, da viele Dokumente aufwendig von Hand manuell von verschiedenen Menschen erfasst und geprüft werden müssen, um sie anschließend in Systemen und Prozessen weiter zu verarbeiten. In unserer immer schneller werdenden Welt setzt der Kunde zudem eine schnelle Bearbeitung voraus.

Unterstützung durch künstliche Intelligenz – ohne bestehende Systeme abzulösen

Abhilfe kann ein Input Management Tool schaffen, welches an bisherige Systeme angebunden werden kann- ohne bereits eingearbeitete Systeme abzulösen. Kundenbelange und Dokumente werden einfach aus verschiedenen Quellen, dank K.I. Algorithmen intelligent und völlig automatisch erfasst. Dabei wird der Typ des Dokuments festgestellt, die sogenannte Klassifikation. Es kann sich um eine Rechnung, einen Vertrag oder einen Lieferschein handeln; oder etwas ganz Spezielles wie beispielsweise der Lottoschein der internen Tipp-Gemeinschaft.

Die Möglichkeiten sind im Input Management mit K.I. unbegrenzt. Inhalte und Strukturen werden ohne großen manuellen Aufwand erkannt und automatisch zugeordnet, sodass alle Anfragen anschließend den richtigen Kanälen, Prozessen, Systemen oder Personen im Unternehmen zugeordnet werden können. Beispielsweise können eigene Modelle mit den Eigenschaften erstellt werden, welche für das jeweilige Business benötigt werden. Die gängigen und klassischen Dokumenten-Typen wie Rechnungen oder Verträge können um kundenindividuelle Eigenschaften ergänzt und so auf die eigenen Dokumente des Unternehmens angepasst werden.

Machine Learning: Herzstück der Dokumentenverarbeitung der Zukunft

Mit Hilfe von Machine Learning Mechanismen wird automatisch der richtige Typ des Dokuments identifiziert. Je mehr Dokumente verarbeitet werden, desto besser wird die Qualität des Verarbeitungsergebnisses. Anschließend kann bei Bedarf das Dokument validiert und gegebenenfalls manuell nachbearbeitet werden. Durch die Unterstützung dieser Technologie sind Mitarbeiter in der Lange den Dokumenteneingang somit simpler und viel effizienter als bisher zu verarbeiten.