Was ist Intelligente Dokumentenverarbeitung?
Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) automatisiert den Prozess der manuellen Dateneingabe aus papierbasierten Dokumenten oder Dokumentbildern, um ihn in andere digitale Geschäftsprozesse zu integrieren. Stellen Sie sich beispielsweise einen Geschäftsprozess-Workflow vor, der automatisch Bestellungen an Lieferanten ausgibt, wenn die Lagerbestände niedrig sind. Obwohl der Prozess automatisiert ist, wird keine Bestellung versendet, bis der Lieferant die Zahlung erhalten hat. Der Lieferant sendet eine Rechnung per E-Mail, und das Buchhaltungsteam gibt die Daten manuell ein, bevor die Zahlung abgeschlossen wird. Das bringt manuelle Kontrollpunkte mit sich, die zu Engpässen oder Fehlern führen. Stattdessen extrahieren IDP-Systeme automatisch Rechnungsdaten und geben sie im erforderlichen Format in das Buchhaltungssystem ein. Sie können die Dokumentenverarbeitung verwenden, um das Dokumentenmanagement mithilfe von Machine Learning (ML) und verschiedenen Technologien für künstliche Intelligenz (KI) zu automatisieren.
Was sind die Vorteile der intelligenten Dokumentenverarbeitung?
IDP bietet Unternehmen eine Reihe von Vorteilen. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Vorteile aufgeführt.
Skalierbarkeit
Die manuelle Dokumentenverarbeitung kann zu menschlichen Fehlern führen und die Effizienz Ihres Unternehmens beeinträchtigen. Sie bringt auch Beschränkungen für die Anzahl der Dokumente mit sich, die Sie gleichzeitig verarbeiten können. Mit IDP-Lösungen können Sie Dokumente in großem Maßstab präzise scannen. ML/KI-Lösungen verarbeiten Dokumente ohne Fehler. Sie können hohe Betriebsanforderungen mit verbesserter Genauigkeit und Effizienz bewältigen.
Kosteneffizienz
Die Automatisierung der Dokumentenverarbeitung und -analyse reduziert die Gemeinkosten. Sie können alle sich wiederholenden Aufgaben automatisieren, die für Ihren Betrieb von zentraler Bedeutung sind, und Engpässe überwinden, wodurch Kosten vermieden werden, die durch manuelle Dateneingabe und -verarbeitung entstehen. Sie können IDP nutzen, um die Produktivität zu steigern und die Arbeitsabläufe in Ihrem gesamten Geschäftsbetrieb zu optimieren.
Kundenzufriedenheit
Mit IDP können Sie Kundendokumente schneller bearbeiten. Sie können IDP verwenden, um Aufgaben wie Kunden-Onboarding, Buchungen und Zahlungen zu automatisieren, die eine Dokumentation beinhalten. Chatbots können Daten aus Kundendokumenten verwenden, um Kundenanfragen personalisierter zu beantworten. Die schnellere Bereitstellung von Antworten und Dienstleistungen für Kunden verbessert die Kundenbeziehungen.
Was sind die Anwendungsfälle der intelligenten Dokumentenverarbeitung?
Intelligente Dokumentenverarbeitung ist für Unternehmen in vielen verschiedenen Branchen nützlich.
Gesundheitswesen
IDP verbessert die Verwaltung von Patientenakten. Die Gesundheitsbranche muss an jedem Kontaktpunkt mit einem Krankenhaus oder einer medizinischen Einrichtung makellose Patientenakten führen. Unternehmen im Gesundheitswesen verwenden IDP, um Daten aus Patientenakten zu extrahieren und medizinische Dokumente besser zu organisieren. Auch die Krankenversicherungsbranche nutzt IDP zur Überprüfung von Ansprüchen und zur Verringerung von manuellem Verwaltungsaufwand in diesem Bereich.
Finanzen
Der Finanzsektor verwendet IDP, um verschiedene Aspekte des Ausgabenmanagements und der Rechnungsverarbeitung zu automatisieren. Unternehmen können die Erstellung von Spesenabrechnungen optimieren, indem sie Daten aus Ausgaben, Formularen und Geschäftsbelegen extrahieren. Finanzabteilungen können Zahlungen von Mitarbeitern und Auftragnehmern schnell und effizient verwalten. Eine IDP-Lösung kann beispielsweise Zahlen aus Finanzdokumenten extrahieren und Daten für zukünftige Zahlungen verarbeiten.
Rechtlicher Hinweis
Unternehmen im Rechtssektor können IDP verwenden, um Verträge zu analysieren. Rechtsteams verwenden Natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um die Bedingungen und Verpflichtungen eines Rechtsvertrags zu analysieren. Sie können Daten aus Rechtsdokumenten und Gerichtsakten extrahieren, um aussagekräftigere Rechtsfälle zu erstellen.
Logistik
Unternehmen, die in der Logistik tätig sind, müssen Sendungen, Transitgenehmigungen und andere wichtige Dokumente nachverfolgen. Unternehmen verwenden IDP für die Verarbeitung von Dokumenten, um die Wahrscheinlichkeit zu verringern, dass ein menschlicher Fehler zu einem kritischen Fehler führt. IDP hilft bei der Datenextraktion, -validierung und -klassifizierung, sodass Unternehmen in der Logistikbranche ihre logistischen Funktionen beschleunigen können.
Personalverwaltung
Mitarbeiter der Personalabteilung (HR) verwenden IDP, um wichtige Informationen aus dem Lebenslauf eines Bewerbers zu extrahieren. Ein IDP-System spart Zeit und stellt sicher, dass sich die HR-Teams darauf konzentrieren, zwischen den besten Kandidaten zu wählen. Die Personalbranche verwendet IDP auch bei der Verwaltung von Gehaltsabrechnungen, Urlaubstagen und anderen HR-Funktionen.
Die folgende Abbildung zeigt, wie IDP wichtige Informationen aus der Gehaltsabrechnung eines Mitarbeiters extrahieren kann, z. B. den Bruttolohn seit Jahresbeginn und die geleistete Krankenzeit.
Welche Technologien werden bei der intelligenten Dokumentenverarbeitung eingesetzt?
IDP verwendet eine Reihe von Technologien, um verschiedene Arten von Dokumenten zu verarbeiten.
Optische Zeichenerkennung
Die optische Zeichenerkennung (OCR) wandelt ein Bild von einem Text in ein maschinenlesbares Textformat um. Sie können OCR verwenden, um Papierdokumente zu scannen und sie in Bilder mit durchsuchbaren Textdaten umzuwandeln. OCR ist für die Dokumentenverarbeitung von entscheidender Bedeutung, da Papierformulare, Quittungen, Rechnungen, Verträge, Rechtsdokumente und mehr in digitalisierte Dokumente umgewandelt werden.
Es gibt verschiedene Arten von OCR, von denen jede unterschiedliche Anwendungen hat:
- Einfache OCR-Software verwendet Matching-Algorithmen, um Textbilder mit Text- und Schriftbildmustervorlagen zu vergleichen
- Die intelligente Zeichenerkennungssoftware (ICR) verwendet ML-Software, um verschiedene Bildattribute wie Kurven und Linien zur Textverarbeitung zu verarbeiten
- Die intelligente Worterkennung verwendet ähnliche Prinzipien wie ICR, konzentriert sich jedoch auf die Verarbeitung ganzer Wörter, anstatt an einzelnen Zeichen zu arbeiten.
- Die optische Markenerkennung verwendet einen Matching-Algorithmus zur Identifizierung von Textsystemen, Logos und Wasserzeichen
Natürliche Sprachverarbeitung
NLP ist eine ML-Technologie, die es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu analysieren, zu interpretieren und zu verstehen. NLP-Software verarbeitet Text- und Sprachdaten, um die Stimmung, den Inhalt oder die Absicht zu analysieren. NLP verwendet eine Reihe von Technologien – darunter ML, Computerlinguistik und Deep-Learning-Modelle –, um menschliche Sprache zu verarbeiten. Im Folgenden werden einige dieser Technologien vorgestellt:
- Computerlinguistik beinhaltet semantische und syntaktische Analysen, um Frameworks zu schaffen, die die Essenz der menschlichen Sprache erfassen.
- Die ML-Technologie ermöglicht es NLP-Modellen, ihr Verständnis von Metaphern, Satzstrukturänderungen, Grammatik, Umgangssprache, Sarkasmus und anderen Elementen der menschlichen Sprache zu verbessern
- Neuronale Deep-Learning-Netzwerke ermöglichen es Computern, komplexe Muster in Probendaten zu erkennen, zu klassifizieren und zu identifizieren
NLP ist besonders nützlich, wenn Sie mit unstrukturierten Dokumenten und unstrukturierten Daten wie Live-Aufzeichnungen oder menschlicher Sprache arbeiten.
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Robotergestützte Prozessautomatisierung
Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) ist eine Technologieform, die die Entwicklung und Bereitstellung von Software erleichtert, die menschliche Handlungen automatisiert. Sie können Geschäftsabläufe mit RPA-Software automatisieren. Ein Benutzer kann beispielsweise aufzeichnen, wie er ein Dokument verarbeitet. Die RPA-Software wiederholt dann dieselben Schritte, sodass keine manuelle Dokumentenverarbeitung erforderlich ist. Sie können RPA verwenden, um jeden Prozess zu automatisieren, von der Datenextraktion bis zur Datenerfassung und mehr.
Wie funktioniert Intelligente Dokumentenverarbeitung?
IDP kann Daten aus einer Vielzahl von Dokumenttypen interpretieren, klassifizieren und extrahieren, von strukturierten Daten bis hin zu unstrukturierten Texten wie E-Mails oder Berichten. Im Folgenden finden Sie einen Überblick über den Prozess.
Klassifizierung der Dokumente
Der erste Schritt in IDP ist das Erfassen und Klassifizieren von Dokumenten. Dabei werden sowohl Papier- als auch digitale Dokumente in das System importiert. Tools zur Dokumentenverarbeitung verwenden KI, um verschiedene Arten von gescannten Dokumenten wie Rechnungen, Bestellungen oder Rechtsverträge zu erkennen und zu kategorisieren. Diese Klassifizierung ist entscheidend für die Festlegung der nachfolgenden Verarbeitungsschritte für jeden Dokumenttyp.
Datenextrahierung
Nach der Klassifizierung extrahiert das System relevante Daten aus den Dokumenten. Mithilfe von OCR und NLP identifizieren IDP-Systeme präzise spezifische Informationen wie Daten, Mengen oder Namen.
Nach der Extraktion führt das System auch eine Datenvalidierung durch, um die Genauigkeit sicherzustellen. Beispielsweise kann das System extrahierte Daten mit vorhandenen Datenbanken abgleichen oder vordefinierte Regeln verwenden, um nach Fehlern zu suchen.
Datenverarbeitung
Nach der Validierung werden die extrahierten Daten ihrem Zweck entsprechend verarbeitet. Beispielsweise könnten Rechnungsdaten zur Zahlungsabwicklung weitergeleitet werden, und Vertragsdetails könnten an eine legale Plattform gesendet werden. Das IDP-System lässt sich in andere Geschäftssysteme wie ERP und CRM integrieren, um einen nahtlosen Datenfluss und die Automatisierung von Aktionen auf der Grundlage der verarbeiteten Daten zu gewährleisten.
Kontinuierliches Lernen
Ein Hauptmerkmal von IDP-Systemen ist ihre Fähigkeit, im Laufe der Zeit zu lernen und sich zu verbessern. Durch den Einsatz von ML-Algorithmen lernen die Systeme aus früheren Fehlern und passen sich an Änderungen der Dokumentformate an, um die Genauigkeit zu verbessern. Der kontinuierliche Lernprozess stellt sicher, dass das System auch dann effektiv bleibt, wenn sich die Geschäftsanforderungen und Dokumenttypen weiterentwickeln.
Berichterstellung und Analyse
IDP-Systeme können Kennzahlen wie Verarbeitungszeit, Fehlerraten und Durchsatzvolumen verfolgen. Sie können durch Geschäftsanalysen weiter verarbeitet werden, um Erkenntnisse abzuleiten, die helfen, Engpässe zu erkennen, Arbeitsabläufe zu verbessern und datengestützte Entscheidungen für die Gesamteffizienz zu treffen.
Wie kann AWS bei der intelligenten Dokumentenverarbeitung helfen?
Amazon Web Services (AWS) bietet zwei Services zur Unterstützung Ihrer IDP-Anforderungen.
Amazon Textract erleichtert das automatische Extrahieren von Handschrift, Layoutelementen, gedrucktem Text und Daten aus beliebigen Dokumenten. Amazon Textract verwendet ML, um Dokumente aller Art zu lesen, zu verarbeiten und zu verstehen, ohne dass eine manuelle Interaktion erforderlich ist. Mit Amazon Textract können Sie:
- Wichtige Informationen aus Geschäftsdokumenten mit hoher Genauigkeit extrahieren
- Ihre Dokumentenverarbeitungspipeline skalieren, damit Sie die Flexibilität haben, die Sie benötigen, um sich an die Marktanforderungen anzupassen
- Die Datenverarbeitung in einer sicheren Umgebung automatisieren, die den Compliance-Standards entspricht
Amazon Comprehend ist ein NLP-Service, der ML nutzt, um wertvolle Erkenntnisse und Zusammenhänge im Text aufzudecken. Es ist ein vollständig verwalteter und kontinuierlich trainierter Service. Sie müssen sich also nicht um die Skalierung der Ressourcen, die Verwaltung des Codes oder die Wartung der Trainingsdaten kümmern. Mit Amazon Comprehend können Sie:
- Wertvolle Erkenntnisse aus Text in jeder Form von Dokument entdecken
- Die Dokumentenverarbeitungspipeline vereinfachen, indem Sie Stimmungen, Texte, Ausdrücke oder Themen aus Dokumenten extrahieren
- Persönlich identifizierbare Informationen (PII) aus privaten Dokumenten identifizieren und redigieren
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