Automatische Streichungserkennung
in Vertragsdokumenten
- Case Study: Finanzdienstleister
Herausforderung
- Die tägliche Herausforderung des Finanzdienstleisters besteht darin, große Dokumentenmengen verarbeiten zu müssen.
- Bisherige manuelle Überprüfungen auf mögliche Veränderungen durch den Kunden des Finanzdienstleisters beim Zurücksenden von Vertragsdokumenten sind aufwendig und sollen optimiert werden.
- Für jedes Dokument soll erkannt werden, ob dieses eine Streichung enthält und auf welcher Seite sich diese Streichung befindet.
- Die Dokumente enthalten sowohl Maschinenschrift als auch Handschrift (z. B. ausgefüllte SEPA-Mandate). Es sollen möglichst nur Streichungen von Maschinenschrift erkannt werden.
Unsere Lösung
- Es wurde eine KI-Lösung trainiert die Dokumente klassifiziert nach "mit Streichung" und "ohne Streichung".
- Für das Training wurden künstlich erzeugte Dokumente verwendet mit eigens erstellten Streichungsvarianten.
- Das Resultat: Eine kundenspezifische Lösung, die dem Use Case des Finanzdienstleisters entspricht und direkt eingesetzt werden kann.
Kundennutzen
- Automatisches erkennen von vereinzelten Streichungen in Dokumenten.
- Prozessoptimierung und deutliche Zeiteinsparung durch den erfolgreichen Verzicht einer manuellen Überprüfung.
- Ausblick: Es wird bereits an einem weiteren Use Case gearbeitet: Erkennung von handschriftlichen Ergänzungen in Rückmeldungen.
Key Results
- 99% erfolgreiche Streichungserkennung im Proof-of-Concept
- Prozessoptimierung durch den Einsatz der automatisierten Überprüfung auf mögliche Dokumentenveränderungen
Problemstellung
Vereinzelte Streichung von fest definierten Textpassagen
