Was ist Dokumenten-KI?

Dokumenten-KI verarbeitet strukturierte Daten wie Tabellen, unstrukturierte Daten wie E-Mails und Verträge sowie halbstrukturierte Dokumente wie Formulare, Rechnungen und Finanzberichte. Solche Dokumente enthalten wertvolle Informationen, aber ihre Formate erfordern oft fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens, um Erkenntnisse effizient zu gewinnen.

Wenn Menschen Informationen manuell aus großen Mengen von Dokumenten extrahieren, ist dies ein zeitaufwändiger Prozess, der unweigerlich zu Ungenauigkeiten führt. Im Gegensatz dazu „lesen“ KI-Systeme für Dokumente diese ähnlich wie Menschen und haben ein kontextbezogenes Verständnis des Materials. So können sie Bedeutungen und Zusammenhänge auf die gleiche Weise interpretieren wie ein Mensch – allerdings in einem schnelleren und größeren Maßstab und mit Ergebnissen ohne menschliche Fehler.

Dokumenten-KI simuliert das menschliche Lesen, indem sie eine Kombination von Technologien verwendet, um viele Arten von Dokumenten mit einem hohen Maß an Verständnis aufzunehmen, zu verarbeiten und zu interpretieren.

Der Kern der Dokumenten-KI ist dieoptische Zeichenerkennung (OCR), die gescannten oder handgeschriebenen Text in maschinenlesbaren Text umwandelt. Dieser Prozess ermöglicht es der Dokumenten-KI, verschiedene Formate zu „lesen“, darunter PDFs, benutzerdefinierte Dokumente, Bilder und Formulare, unabhängig davon, ob der Text getippt oder geschrieben ist. Nach der Digitalisierung wird der Text durchsuchbar und bearbeitbar, wodurch das Dokument für weitere Analysen oder die Verwendung in verschiedenen Geschäftsprozessen leichter zugänglich wird.

OCR übernimmt nur die Zeichenerkennung, interpretiert aber nicht die Bedeutung hinter dem Text. Hier spielt die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) eine wichtige Rolle. NLP ermöglicht es der Dokumenten-KI, die Bedeutung und den Kontext innerhalb des Textes zu interpretieren, ähnlich wie ein menschlicher Leser. Durch die Anwendung linguistischer Modelle kann Dokumenten-KI Beziehungen zwischen verschiedenen Teilen eines Dokuments identifizieren, um Namen, Daten und Adressen zu erkennen, auch ohne explizite Kennzeichnungen.

Maschinelle Lernmodelle, insbesondere Deep Learning, verbessern die Genauigkeit der Dokumenten-KI. Diese Modelle werden mit riesigen Datensätzen trainiert, wobei Data Science-Techniken verwendet werden, die es ihnen ermöglichen, komplexe Muster in Dokumenten zu erkennen. Ähnlich wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet, analysieren neuronale Netze in der Dokumenten-KI Dokumentenlayouts, Schriften und Sprachen und passen sich kontinuierlich an verschiedene Formate an. Dank dieser Flexibilität kann die Dokumenten-KI mehrere reale Szenarien bewältigen – von einfachen Rechnungen bis hin zu komplexen rechtlichen Verträgen – und ihre Funktionen durch kontinuierliches Lernen verbessern.

Auch Metadaten spielen eine große Rolle, indem sie zusätzliche, oft versteckte, Informationen zu einem Dokument liefern. Metadaten enthalten Details wie das Erstellungsdatum, den Autor, das Dateiformat und Schlüsselwörter, die den Inhalt genauer beschreiben. Durch die Verwendung von Metadaten kann die Dokumenten-KI Dokumente besser organisieren, verwalten und abrufen und so die Effizienz der Workflows verbessern.

Programmierschnittstellen (APIs) sind für die Verbindung von Dokumenten-KI-Modellen mit anderen Systemen unerlässlich. APIs von Dokumenten-KI erleichtern die nahtlose Integration von Dokumenten-KI in Unternehmensplattformen, automatisieren dokumentenbezogene Workflows und unterstützen die Datenextraktion und -analyse in Echtzeit. Diese APIs helfen dabei, KI zu skalieren und sie an eine Vielzahl von Geschäftsaufgaben anzupassen, während sie gleichzeitig in breitere IT-Infrastrukturen integriert werden.

Dokumenten-KI-Plattformen verwenden ebenfalls Prozessoren als Vermittler zwischen den Dokumentdateien und den maschinellen Lernmodellen. Diese Prozessoren sind für bestimmte Aktionen wie das Klassifizieren, Aufteilen, Parsen und Analysieren von Dokumenten verantwortlich und tragen dazu bei, dass das System jedes Dokument richtig verarbeitet und versteht.

Der Parser analysiert und interpretiert die Datenstruktur. Er zerlegt Dokumente in ihre grundlegenden Komponenten, versteht die Beziehungen zwischen diesen Elementen und wandelt unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten in Formate um, die das KI-System verarbeiten kann.

Dokumenten-KI kann nicht nur Text verstehen, sondern auch die Struktur und das Layout von Dokumenten analysieren. Sie erkennt Elemente wie Überschriften, Absätze, Tabellen und Listen und hilft der KI, die Hierarchie und den Kontext des Dokuments zu verstehen. Diese strukturierte Analyse ist nützlich, um Schlüssel-Wert-Paare zu identifizieren, z. B. innerhalb von Rechnungen, wo die Dokumenten-KI fällige Beträge und Zahlungsdaten extrahiert, um den Bedarf an manuellen Eingaben zu reduzieren.

Die meisten standardmäßigen Dokumenten-KI-Modelle sind auf zahlreiche Dokumenttypen vortrainiert, aber Unternehmen verwenden oft spezielle Dokumente mit speziellen Formaten, Terminologie oder Layouts, die für ihren Bereich spezifisch sind. Durch die Feinabstimmung von Dokumenten-KI-Modellen können sie auf spezifische Anforderungen zugeschnitten werden. Beispielsweise könnte eine Anwaltskanzlei ein Modell einer Feinabstimmung unterziehen, um die Fachsprache, Vertragsklauseln und Formatierungsbesonderheiten besser zu verstehen und die KI präziser zu machen.

Fortschrittliche Dokumenten-KI-Systeme gehen über die einfache Datenextraktion hinaus und liefern Zusammenfassungen umfangreicher Dokumente. Durch die Hervorhebung wichtiger Punkte innerhalb des Dokuments ermöglichen diese Systeme es den Benutzern, wichtige Informationen schnell zu erfassen, ohne das gesamte Dokument durchlesen zu müssen.

Dokumenten-KI ist oft in Cloud-Speicher und Unternehmenssysteme integriert, um das Dokumentenmanagement und die Analyse im gesamten Unternehmen zu optimieren und den entsprechenden Benutzern Zugriff auf die Dokumente und Informationen zu geben, die sie benötigen, wann immer sie sie benötigen.

Herkömmliche Dokumenten-KI-Lösungen verlassen sich bei der Extraktion, Klassifikation und Datenverarbeitung stark auf OCR, regelbasierte Systeme und maschinelles Lernen. Viele Dokumenten-KI-Plattformen verwenden von Natur aus keine generative KI oder große Sprachmodelle (LLMs), insbesondere wenn sich die Aufgaben auf die einfache Datenextraktion und Klassifikation aus Dokumenten konzentrieren.

Generative KI hat sich jedoch bei der Verbesserung der Dokumenten-KI als wirksam erwiesen. Bei der Integration mit generativer KI kann ein Dokumenten-KI-System angewiesen werden, neue Dokumente auf der Grundlage extrahierter Datenvorlagen zu entwerfen. Beispielsweise kann bei der Bearbeitung von Versicherungsansprüchen ein generatives KI-Modell, das in die Dokumenten-KI-Plattform eingebettet ist, einem Agenten dabei helfen, auf der Grundlage der eingegebenen Daten eine Folgeanfrage, einen Bericht über den Anspruch oder Empfehlungen zu erstellen, nachdem Daten aus Anspruchsformularen extrahiert wurden.

Während herkömmliche Dokumenten-KI-Systeme in den meisten Fällen Daten nahtlos extrahieren können, haben sie Schwierigkeiten, wenn sie mehrdeutige Sprache interpretieren, mehrstufige Schlussfolgerungen ziehen oder Zeichen in minderwertigen, verrauschten Bildern erkennen muss. Generative Modelle helfen, diese Lücken zu schließen, indem sie Fehler korrigieren, eine tiefere kontextbezogene Interpretation liefern und die Fähigkeit des Systems verbessern, juristische, medizinische oder technische Dokumente zu verarbeiten, die ein nuanciertes Verständnis erfordern.

IBM Automation Document Processing ist eine Low-Code-Lösung, die KI und Deep Learning zum Klassifizieren und Extrahieren von Informationen aus strukturierten und unstrukturierten Dokumenten verwendet. Die Low-Code-Schnittstelle ermöglicht es Benutzern, dokumentenbezogene Workflows mit minimalem Programmieraufwand zu automatisieren und so die Produktivität und Effizienz zu steigern.

Google Cloud Document AI ist eine Unternehmensplattform, die eine umfassende Suite an Tools zur Automatisierung der Dokumentenverarbeitung bietet. Sie nutzt generative KI, um Daten zu extrahieren und Dokumente zu klassifizieren, ohne dass ein vorheriges Modelltraining erforderlich ist, wodurch sie für eine schnelle Implementierung und Bereitstellung zugänglich ist. Benutzer können ihre Dokumenten-KI-Modelle über die Google Cloud Console verwalten und überwachen, die eine benutzerfreundliche Oberfläche bietet.

BigQuery von Google Cloud ist ein vollständig verwaltetes, serverloses und skalierbares Data Warehouse. Es unterstützt die schnelle Analyse großer Datensätze mithilfe der strukturierten Abfragesprache (Structured Query Language, SQL). BigQuery eignet sich hervorragend für die Verarbeitung von Big Data, wo herkömmliche Datenbanken Schwierigkeiten haben, große Datenmengen effizient zu verarbeiten.

Vertex AI ist eine einheitliche Plattform, die den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens optimiert, von der Datenaufbereitung über die Modellbereitstellung bis hin zur Überwachung. Vertex AI bietet Tools für AutoML und kundenspezifische Modellentwicklung und richtet sich an Benutzer mit unterschiedlichem Fachwissen, von Anfängern bis hin zu erfahrenen Data Scientists, was es zu einer vielseitigen Lösung für den Aufbau und die Bereitstellung von KI-Modellen für maschinelles Lernen macht.

Dokumenten-KI bietet eine Vielzahl von Vorteilen in verschiedenen Branchen-Anwendungsfällen, indem sie die Dateneingabe automatisiert und Geschäftsprozesse verbessert. Die Fähigkeit von Dokumenten-KI, Daten aus verschiedenen Dokumenten zu extrahieren, ist in Poststellen, Versandabteilungen, bei der Hypothekenbearbeitung und der Beschaffung nützlich, wo große Mengen an Papieren eine effiziente Bearbeitung erfordern.

Im Versicherungssektor unterstützt die Dokumenten-KI die Bearbeitung von Schadensfällen und Versicherungsanträgen durch die Extraktion wichtiger Daten, die Verkürzung der Bearbeitungszeiten und die Verbesserung der betrieblichen Effizienz.

Im Verlagswesen kann Dokument-KI physische Publikationen digitalisieren und in Formate konvertieren, die mit E-Readern kompatibel sind, wodurch die Inhalte leichter zugänglich, durchsuchbar und einfacher zu verwalten sind.

Im Gesundheitswesen rationalisiert Dokumenten-KI die Verarbeitung von medizinischen Aufnahmeformularen in Arztpraxen, reduziert den Workload und hilft bei der genauen Erfassung von Patientendaten. Bei klinischen Studien verbessert die Dokumenten-KI die Überwachung, indem sie Daten aus Studiendokumenten genau extrahiert, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherstellt und den Berichtsprozess beschleunigt.

Im Finanz- und Rechnungswesen analysiert die Dokumenten-KI effizient Belege und Rechnungen und ermöglicht so eine effiziente Validierung der Spesenabrechnung, spart Zeit und verbessert die Genauigkeit. Darüber hinaus kann sie Personalausweise und andere offizielle Dokumente analysieren, um die Identitätsauthentifizierung zu unterstützen und die sichere Verifizierung zu bestätigen. Die Dokumenten-KI kann auch Einkommensdetails aus Steuerformularen extrahieren und so Kreditgenehmigungsprozesse und finanzielle Bewertungen vereinfachen. Im Rechnungswesen automatisiert Dokumenten-KI die Rechnungsverarbeitung, verbessert die Genauigkeit und beschleunigt die Workflows für ein effizienteres Finanzmanagement.

Die Technologie kann auch Finanzdokumente analysieren, um Falschgeld und betrügerische Schecks zu erkennen und so die Sicherheitsmaßnahmen in Finanzinstituten zu verbessern. Dokumenten-KI verbessert die betriebliche Effizienz, indem sie wichtige Daten aus Kunden-E-Mails und SMS extrahiert und die Antwortzeiten verkürzt. Sie verbessert die Betrugserkennung durch die Automatisierung der Dokumentenanalyse und ermöglicht es Unternehmen, verdächtige Aktivitäten schnell zu erkennen.

In Bezug auf juristische und geschäftliche Dokumente hilft Dokumenten-KI Unternehmen, Verträge zu analysieren, wichtige Begriffe und Klauseln zu identifizieren, den Überprüfungsprozess zu beschleunigen und die Einhaltung von Vereinbarungen zu bestätigen. Sie kann auch Unregelmäßigkeiten in Rechnungen erkennen und auf potenzielle Fehler oder Betrug hinweisen. Die Dokumenten-KI automatisiert auch die Überprüfung von Rechtsdokumenten und reduziert so den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Bewertung von Verträgen und Vereinbarungen und verbessert gleichzeitig die Genauigkeit und die Skalierbarkeit.

In den Bereichen Compliance und Regulierung hilft Dokumenten-KI bei der automatischen Bewertung von regulatorischen Änderungen und deren Auswirkungen auf Verträge und vereinfacht so das Compliance-Management.

In der Hypothekenbranche beschleunigt Dokumenten-KI Workflows, indem es schnell wesentliche Informationen aus dem Kreditantrag extrahiert und verarbeitet. Zudem wird die Überwachung von Portfolios automatisiert, was zu einem effizienteren Kreditrisikomanagement und zur rechtzeitigen Identifizierung potenzieller Probleme beiträgt. In der Immobilienbranche standardisiert es die Dokumentenklassifizierung und automatisiert die Extraktion entscheidender Informationen aus Verträgen, Mietverträgen und anderen zugehörigen Dokumenten.

Ein weiterer Hauptvorteil ist die Fähigkeit, wertvolle Daten aus Dokumentensilos zu extrahieren und bisher unzugängliche Informationen freizulegen, die fundiertere Geschäftsentscheidungen unterstützen. Für weltweit tätige Unternehmen vereinfacht Dokumenten-KI die Bearbeitung von Belegen in verschiedenen Ländern und reduziert die Komplexität internationaler Transaktionen. Die Technologie wandelt außerdem statische PDF-Dokumente in umsetzbare Workflows um, indem sie Aufgaben wie das Festlegen von Fälligkeitsterminen, die Verwaltung von Genehmigungen und die Zuweisung von Verantwortlichkeiten automatisiert.