Fachartikel
Intelligente Dokumentenverarbeitung mit KI
Von LMIS
Die Einführung von OCR-Systemen hat die Dokumentenverarbeitung für Unternehmen erheblich verbessert. Mit OCR können Unternehmen Dokumente schnell digitalisieren und Unterlagen auslesen. Ein wesentlicher Nachteil dieser Lösung ist allerdings, dass OCR-Systeme nicht alles zuverlässig erfassen können.
Hier kommt generative KI ins Spiel. Sie unterstützt Unternehmen bei der intelligenten Dokumentenverarbeitung und ergänzt Dokumente dort, wo ein OCR-System scheitert.
Was tut ein OCR-System genau?
Optical Character Recognition (OCR) kann physische Dokumente wie Rechnungen und Belege in digitale Formate überführen und die digitalisierten Dokumente auslesen, um die Daten weiterzuverarbeiten. So können Nutzer Informationen aus Dokumenten effizient bearbeiten, speichern und analysieren.
Klingt bereits nach einer intelligenten Dokumentenverarbeitung? Trotz ihrer Vorteile sind OCR-Systeme nicht unfehlbar.
Herausforderungen von OCR-Systemen – Praxisbeispiele
Mit OCR-Systemen gibt es große Einschränkungen, die gegen eine intelligente Dokumentenverarbeitung sprechen. Welche Herausforderungen das genau sind, verdeutlichen wir anhand von Beispielen aus der Praxis.
Nicht erkannte Dokumente
Ein mittelständisches Unternehmen führt eine Umstrukturierung durch und muss zahlreiche Personalunterlagen in ein digitales Archiv überführen. Dazu gehören Arbeitsverträge, die aufgrund unterschiedlicher Schriftarten, handschriftlicher Notizen und altersbedingter Verfärbungen eine Herausforderung darstellen.
Trotz wiederholter Versuche schafft es das OCR-System nicht, alle Verträge korrekt zu erfassen. Daten sind unvollständig und wichtige Vertragsdetails fehlen. Im schlimmsten Fall können rechtliche Unsicherheiten entstehen, etwa durch unzureichend erfasste Kündigungsfristen. Intelligente Dokumentenverarbeitung kann solche Probleme verhindern.
Lücken durch Abweichungen von der Norm
Ein Unternehmen verwendet OCR für die automatisierte Verarbeitung von Rechnungen. Das OCR-System wurde mit Standardformatierungen trainiert.
Nach einem Jahr ändert der Lieferant seine Rechnungsstruktur und platziert zusätzliche Informationen an einer neuen Stelle. Bei der Erfassung der neuen Struktur kann das System entscheidende Daten nicht erkennen. Positionen werden nicht richtig zugeordnet, Beträge nicht korrekt erfasst und wichtige Informationen wie das Fälligkeitsdatum fehlen.
Die Rechnungsverarbeitung mit OCR wird ungenau und zeitaufwendig, da Mitarbeitende fehlende oder falsch erkannte Daten korrigieren müssen. Dadurch entstehen Zahlungsverzögerungen und Probleme mit Lieferanten.
Fehlerhafte Erkennung von Informationen
Ein E-Commerce-Unternehmen setzt für automatisierte Bestellverarbeitung OCR ein. Firma Müller AG bestellt regelmäßig drei Einheiten eines Produkts. Bei einer neuen Bestellung ändert sich die Schreibweise des Produktnamens. Das OCR-System interpretiert die neue Schreibweise falsch und aus den üblichen drei Einheiten werden acht.
Ohne Fachkontrolle werden mehr Einheiten bestellt, als tatsächlich benötigt werden. Daraus können folgende Probleme resultieren:
- kein Lagerplatz
- nicht eingeplante Kosten
- Kundenunzufriedenheit
- hoher Expertenaufwand bei Fehlersuche
Intelligente Dokumentenverarbeitung: KI wird zum Gamechanger
Genau in diesen Situationen wird deutlich, wie intelligente Dokumentenverarbeitung mit Künstlicher Intelligenz Prozesse automatisieren kann, ohne dass Unternehmen fatale Fehler wie bei OCR-Systemen befürchten müssen. So kann KI beispielsweise unvollständige Informationen ergänzen, indem sie Muster und Zusammenhänge in den vorhandenen Daten identifiziert und darauf aufbaut. Hier sind die grundlegenden Schritte, wie KI eine intelligente Dokumentenverarbeitung gewährleisten kann:
- Datenaufnahme: Die KI beginnt damit, vorhandene Daten zu analysieren.
- Mustererkennung: Die KI-Algorithmen identifizieren Muster und Zusammenhänge zwischen den vorhandenen Datenpunkten.
- Modellbildung: Auf der Grundlage der erkannten Muster erstellt die KI ein Modell, das die Struktur und die Beziehungen in den Daten repräsentiert.
- Datenergänzung: Nachdem das Modell erstellt wurde, nutzt die KI es, um fehlende Datenpunkte zu generieren oder zu schätzen.
So wird nicht nur die Belegerkennung mit KI effizienter, sondern auch eine intelligente Dokumentenverarbeitung gewährleistet. Gleichzeitig optimiert der Einsatz von KI Prozesse auf verschiedene Arten.
Flexibilität und Anpassungsfähigkeit
KI ermöglicht im Zuge der intelligenten Dokumentenverarbeitung einen flexiblen Umgang mit unstrukturierten Daten, wie sie häufig in realen Geschäftsdokumenten vorkommen. Während ein OCR-System auf klare Strukturen angewiesen ist, kann KI durch maschinelles Lernen Muster in unstrukturierten Daten erkennen, interpretieren und verarbeiten. KI-Modelle passen sich außerdem an neue Datenstrukturen an und lernen aus Erfahrungen. Wenn sich das Format von Dokumenten ändert, kann die KI ihr Modell aktualisieren und diese Änderungen berücksichtigen, ohne dass eine manuelle Anpassung erforderlich ist.
Effizienz und Geschwindigkeit
KI automatisiert den Prozess der Datenextraktion aus Dokumenten, was zu erheblichen Zeit- und Ressourceneinsparungen führt. Im Vergleich zu OCR, das auf vordefinierte Muster angewiesen ist, kann KI durch maschinelles Lernen schneller und effizienter relevante Informationen in großen Datenmengen extrahieren. Außerdem kann KI große Datenmengen gleichzeitig verarbeiten. Dies ermöglicht eine intelligente Dokumentenverarbeitung mit schneller Analyse und Extraktion von Informationen aus zahlreichen Dokumenten.
Innovation und kontinuierliche Verbesserung
KI-Systeme, die auf maschinellem Lernen basieren, lernen aus Erfahrungen. So können sie im Laufe der Zeit durch kontinuierliches Training und die Integration neuer Daten stetig verbessert werden. Zudem kann sich KI an neue Anforderungen und Bedingungen anpassen. Wenn neue Dokumentenmuster, Branchenstandards oder Anforderungen auftauchen, kann die KI entsprechend aktualisiert werden, um relevante Informationen im Zuge der intelligenten Dokumentenverarbeitung genauer zu extrahieren.
Setzen Sie auf generative KI für eine intelligente Dokumentenverarbeitung
Mit der intelligenten Dokumentenverarbeitung sind Unternehmen nicht länger darauf angewiesen, dass alle Dokumente ordentlich und sauber oder vollständig sind. Die KI kann Informationen auslesen und interpretieren, was sie letzten Endes dazu befähigt, fehlende Daten zu ergänzen.
Mehr zu generativer KI – beispielsweise in Form von Prompt Engineering – zeigen wir Ihnen in unserem Artikel.