Automatisieren Sie die Datenverarbeitung aus Dokumenten

Verbessern Sie die Mitarbeiterproduktivität und treffen Sie schnellere Entscheidungen mit intelligenter Dokumentenverarbeitung

Die Dokumente enthalten wertvolle Informationen und kommen in. In den meisten Fällen müssen Sie die Dokumente manuell bearbeiten, was zeitaufwändig, fehleranfällig und kostspielig ist. Sie benötigen diese Informationen nicht nur schnell, sondern können auch Geschäftsprozesse automatisieren, die heute auf manuellen Eingaben beruhen und in verschiedene Dateitypen und -Formate eingreifen.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, bietet AWS Machine Learning (ML) Ihnen jetzt die Möglichkeit, Informationen aus komplexen Inhalten in beliebigen Dokumentenformaten zu extrahieren, z. B. aus Versicherungsansprüchen, Hypotheken, Ansprüchen im Gesundheitswesen, Verträgen und Rechtsverträgen. 

Automatisierte Datenextraktion und -Analyse aus Dokumenten mit maschinellem Lernen (2:41)

Vorteile

Liefern Sie bessere personalisierte Erlebnisse

Höhere Genauigkeit der Daten

Wenn Sie ML benutzen, können Sie Dokumente schneller und präziser verarbeiten und so die durch manuelle Eingabe verursachten Fehler reduzieren. In Fällen, in denen die Daten zu 100 % genau sein müssen, kann ein Mensch jederzeit eingreifen und die Daten überprüfen.

Kundenengagement stärken

Schnellere Datenverarbeitung

Durch die Implementierung einer intelligenten Dokumentenverarbeitung können Sie Wochen oder Monate in wenigen Tagen arbeiten.

Personalisieren Sie jeden Berührungspunkt

Steigern Sie die Mitarbeiterproduktivität

Durch Machine Learning entfällt der manuelle Prozess des Herausziehens von Erkenntnissen aus Dokumenten und des Eingebens von Informationen in verschiedene Systeme, sodass Ihre Mitarbeiter mehr Zeit für wertschöpfende Geschäftsaufgaben aufwenden können.

Personalisieren Sie jeden Berührungspunkt

Kosteneinsparungen

Die Automatisierung von Dokumenten-Workflows reduziert die Komplexität der Datenextraktion und
Analyse, was die durchschnittlichen Kosten pro Dokument senkt.

Branche

Banking

Hypothekenpakete enthalten verschiedene Dokumententypen wie Steuererklärungen, W-2s, Gehaltsabrechnungen und Anträge, die oft geteilt und klassifiziert werden müssen. Benutzen Sie ML, um die wichtigsten Informationen aus Hypothekenanträgen zu extrahieren, wie z. B. die Bewertung von Vermögenswerten, Credit Scores oder den Immobilienwert, indem Sie eine Kombination aus optischer Zeichenerkennung (OCR) und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) verwenden, um die Antwortzeiten für Ihre Kunden zu verkürzen. 

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Versicherungsdokumente

Viele Versicherungsformulare haben unterschiedliche Layouts und Formate, was die Textextraktion erschwert. Mit Hilfe von maschinellem Lernen können Sie relevante Felder wie den Kostenvoranschlag für Reparaturen, Immobilienadresse oder Fall-ID aus Abschnitten eines Dokuments extrahieren oder Dokumente mühelos klassifizieren. Durch die Kombination von Textextraktion und NLP können Sie Versicherungsformulare, wie z. B. Versicherungsangebote, Aktenordner, ACORD-Formulare und Schadensformulare, schneller und mit höherer Genauigkeit verarbeiten. 

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Marktdokumente

Finanzprokuristenerklärungen, SEC-Einreichungen (10-K, 8-K, 14A, 497K usw.), KYC-Formulare, Steuerdokumente und vieles mehr liegen in einem dichten Textformat vor oder sind mit Tabellen und Text vermischt, so dass sie mit herkömmlichen Methoden nur schwer zu verarbeiten sind. Mit AWS ML können Sie verschiedene Formate und Dateitypen verarbeiten, indem Sie OCR und NLP kombinieren, um Tabellenformate zu extrahieren und Entitäten aus Dokumenten abzuleiten, und benutzerdefinierte Modelle benutzen, um die Entitäten zu erkennen und Dokumente zu klassifizieren. 

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Dokumente des Gesundheitswesens

Viele Formulare im Gesundheitswesen enthalten Freitext, dichte Absätze, Kontrollkästchen und Tabellen. Benutzen Sie ML, um die notwendigen Daten aus diesen Dokumenten unabhängig vom Layout zu extrahieren. Wenn Sie die API für die Extraktion von Formularen und Tabellen und die Verarbeitung natürlicher Sprache benutzen, können Sie nicht nur die Textextraktion nutzen, sondern auch medizinische Terminologie aus medizinischen Formularen extrahieren, um Ihren Patienten und Abonnenten schnelle Ergebnisse zu liefern. 

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Produktionsdokumente

Stücklisten (BOM), Analysezertifikate (COA) und Bestellungen (PO) sind ein wichtiger Bestandteil eines Fertigungsprozesses, der heute in der Regel manuell und zeitaufwändig ist. Mithilfe von KI können Sie nun den Prozess automatisieren, indem Sie Text aus Verträgen extrahieren, bestimmte Felder und Werte identifizieren und die Daten zur Information nachgelagerter Systeme in Ihren Fertigungssystemen benutzen. 

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Öl und Gas Dokumente

Ihr Unternehmen bewahrt seit Jahrhunderten Aufzeichnungen auf, die wertvolle Informationen über verschiedene Bereiche Ihres Geschäftsbetriebs enthalten, z. B. Druckprüfungsprotokolle oder Wartungsprotokolle. Die Dokumente enthalten eine Mischung aus Text und Bildern, was den Aufbau einer Dokumenten-Pipeline zu einer Herausforderung macht. Mit Hilfe von Computer Vision können Sie eine benutzerdefinierte Pipeline erstellen, um den Text aus den Dokumenten sowie die Diagramme oder Bilder auf den Seiten zu extrahieren und so den manuellen Prozess der Einzelprüfung dieser Dokumente zu umgehen. 

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Branchenübergreifende Dokumente

Die Bearbeitung von Dokumenten, wie z. B. Verträgen, Gerichtsakten oder Schriftsätzen, ist eine schwierige Aufgabe für juristische Teams. Vertragsdokumente haben oft ein nicht standardisiertes Format. Der typische Workflow für die Überprüfung von Gerichtsakten umfasst das Laden, Lesen und Extrahieren von Fallnummern, beteiligten Parteien oder juristischen Personen aus den Dokumenten, was Stunden an manuellem Aufwand erfordert. Durch Benutzen von OCR und NLP zur Extraktion von Text und bestimmten Begriffen kann dieser Prozess automatisiert und mit höherer Genauigkeit durchgeführt werden. 

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Konten- und Buchhaltungsdokumente

Rechnungen und Quittungen sind für alle Unternehmen unverzichtbar, und oft gibt es diese Art von Dokumenten in verschiedenen Layouts. Benutzen Sie ML, um automatisch wertvolle Informationen aus diesen Dokumenten zu extrahieren, um Ihr Geschäft zu automatisieren und die Kosten pro Seite und den manuellen Aufwand zu reduzieren.  

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Partner für intelligente Dokumentenverarbeitung

AWS hat ein Team von Partnern zusammengestellt, die über umfassendes Know-how bei der Anwendung von Workflows für die maschinelle Verarbeitung von Dokumenten in verschiedenen Branchen verfügen. AWS-Lösungen für die intelligente Dokumentenverarbeitung von AWS-Partnern bieten schlüsselfertige Lösungen, mit denen Kosten gesenkt, Umsätze gesteigert und das Engagement erhöht werden können. Gehen Sie auf die Partnerseite, um die Partnerlösung für Ihren Anwendungsfall zu finden. 

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