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Der deutsche Mittelstand steht vor großen Herausforderungen. Wachsende Anforderungen der Kunden, die begrenzten Budgets und Ressourcen sowie die Sicherstellung von Lieferketten sind ohne eine durchgängige Digitalisierung kaum zu meistern. Doch dafür ist man auf die effektive Nutzung von Daten angewiesen. Nahezu 80% aller wichtigen Geschäftsdaten stecken unstrukturiert in Form von Scans, Bildern, PDFs in einer wahren Flut an Dokumenten überall im Unternehmen. Wie kann eine moderne Lösung für diese Herausforderungen aussehen?

Intelligent Document Processing (IDP)
Mithilfe künstlicher Intelligenz ermöglicht IDP die effiziente Nutzung von eingebetteten Daten für die Automatisierung von Geschäftsprozessen, eine schnellere Suche nach Informationen und den einfacheren Umgang mit personenbezogenen Daten für die Einhaltung von Compliance. Durch IDP werden repetitive, manuelle, zeitintensive und oft fehleranfällige Tätigkeiten automatisiert und der Alltag von Unternehmen somit erheblich effizienter und kostengünstiger gestaltet.

Vor allem in den Branchen Logistik, Finanzen, Life Science und Produktion ist der Bedarf an Lösungen zur intelligenten Dokumentenverarbeitung aktueller denn je. Branchen aller Art profitieren hier von diversen Vorteilen:

● Beschleunigung von Antragsbearbeitungen durch Übernahme von Daten der Antragsformulare und automatisierte Erkennung von Ansprüchen und Zuständigkeiten
● Steigerung der Customer Experience durch Implementierung von Chatbots
● Minimierung von monotonen Arbeitsprozessen durch Automatisierung mittels künstlicher Intelligenz
● Reduzierte Fehlerquoten durch ein sich stetig verbesserndes Machine Learning System
● Optimierung von Zahlungsprozessen durch Einlesen und Verarbeiten von Rechnungen und Implementierung in ein Warenwirtschaftssystem

Wie die Verarbeitung funktioniert
Das vorhandene Dokument wird gescannt. Die Daten können dabei in vielen verschiedenen Formaten existieren, z.B. Text, Tabellen, Formulare, Handschriften, Entitäten, persönliche Informationen, Bilder oder PDF-Dokumente. Durch Migrierung in die AWS Cloud werden die Vorteile des Cloud Computing angewendet und es entfällt die Notwendigkeit von Instandhaltung und Management von Infrastruktur. Durch den “Economies of scale” Effekt profitiert man von günstiger Computerkapazität, die auf anpassende Anforderungen skaliert. Dies setzt die Grundlage für eine intelligente Dokumentenverarbeitung mit KI voraus.
Gescannte und somit in der Cloud hochgeladene Dokumente laufen durch verschiedene AWS Services in einer automatischen Dokumentenverarbeitungs Pipeline. Hier werden Inhalte (Daten) extrahiert, von einem trainierten Modell analysiert und je nach Anforderung in den individuellen Nutzen integriert. Dafür werden unter anderem Computer Vision Technologien verwendet, die es ermöglichen, mit künstlicher Intelligenz aussagekräftige Informationen zu beobachten, erkennen und zu verstehen.
Aber auch ein Sprachverarbeitungsservice kann integriert werden. Auf Basis von Machine Learning Modellen werden Zusammenhänge aus den Daten analysiert und relevante Erkenntnisse weitergeleitet. Dabei lernt das Programm, was spezifisch relevant ist und kann so auf individuelle Anwendungsfälle trainiert werden. Das ML Modell verarbeitet die Informationen und kann z.B. Artikel- oder Teilenummern sowie Patientendaten herausfiltern. Die Privatsphäre der Kunden kann automatisch sichergestellt werden, indem das Modell lernt, die persönlichen Daten zu schwärzen. Die Pipeline verarbeitet die Dokumente automatisch und kann auf Millionen von Dokumenten skalieren.

Im Anschluss benötigt es nur noch eine minimale individuelle Kontrolle des Prozesses, wobei nur ein Bruchteil des vorher geleisteten Aufwandes nötig ist. Die manuelle Überprüfung ist in den meisten Fällen nur noch zur Validierung nötig und trainiert gleichzeitig das Modell, noch präziser zu werden. Mit einer IDP Lösung schafft man das Fundament für die Digitalisierung von Prozessen.

Im vollständigen Report erfahren Sie mehr über den nötigen ersten Schritt zu einer KI gestützten Dokumentenverarbeitung:

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Über den Autor:
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