Was ist Dokumentverarbeitung?

Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) haben es Unternehmen ermöglicht, die Dokumentenverarbeitung noch weiter zu automatisieren. Die intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) nutzt KI-gestützte Automatisierung und maschinelles Lernen, um Dokumente zu klassifizieren, Informationen zu extrahieren und Daten zu validieren. Darüber hinaus automatisiert und beschleunigt es die Dokumentenverarbeitung durch Automatisierung und Strukturierung unstrukturierter Daten.  

IDP kann auch Tools für Robotic Process Automation (RPA) und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) einbeziehen, um den Übergang von analog zu digital schneller und weniger fehleranfällig zu machen. Insbesondere RPA kann praktische Point-and-Click-Vorgänge automatisieren, sodass weniger menschliche Interaktion mit dem Prozess erforderlich ist.

Die Dokumentenverarbeitung kann mithilfe von Computer-Vision-Algorithmen, Neural Networks oder sogar Handarbeit erfolgen. Normalerweise folgt der Prozess der Digitalisierung analoger Daten in digitale Daten diesen Schritten:

1. Kategorisierung und Extrahierung von Layout und Struktur:  Lösungen für die Dokumentenverarbeitung sind regelgesteuert. Programmierer erstellen diese vordefinierten Extraktionsregeln, bevor die Arbeit beginnen kann. Dazu gehört die Definition der Kategorie und des Formats der Dokumente. Sobald das definiert ist, kann das Team das Layout und die Struktur extrahieren.
2. Extrahieren von Dokumentinformationen: Es gibt verschiedene Methoden, mit denen Teams die  Texttranskription automatisieren können. Die optische Zeichenerkennung (OCR) scannt das Dokument nach getipptem Text aus manuellen Dokumenten und wandelt ihn in Daten um. Die intelligente Zeichenerkennung, eine Art der Handschriftenerkennung (HTR), kann sowohl Standardtexte als auch verschiedene Schriftarten und Stile der Handschrift erkennen.
3. Erkennen und korrigieren von Dokumentfehlern: Die OCR-Technologie kann fehleranfällig sein, was bedeutet, dass die extrahierten Daten möglicherweise manuell überprüft werden müssen. Wenn ein Dokumentenformat nicht verarbeitet werden kann oder Fehler erkannt werden, kann es zur menschlichen Überprüfung markiert und durch manuelle Eingabe korrigiert werden.
4. Speichern von Dokumenten und Daten: Das endgültige Dokument wird in einem Format gespeichert, das die Integration in aktuelle Anwendungen ermöglicht.   

Wenn Sie die intelligente Dokumentenverarbeitung verwenden, wird die herkömmliche Dokumentenverarbeitung durch folgende Schritte verbessert:

• Schnellere Datenverarbeitung: Die fortschrittliche Automatisierung ermöglicht eine schnellere und genauere Extraktion relevanter Informationen aus unstrukturierten und analogen Daten. Dies verkürzt die Workflows, indem manuelle Prozesse eliminiert und Fehler reduziert werden.
• Verarbeitung unstrukturierter Dokumente: Im Gegensatz zur herkömmlichen Dokumentenverarbeitung kann IDP strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Informationen transformieren und die Daten auf Geschäftsanwendungen und Workflows anwenden.
• Höhere Datengenauigkeit: Maschinelles Lernen verbessert die Dokumentenklassifizierung, Informationsextraktion und Datenvalidierung, um die Verarbeitungsqualität und Zuverlässigkeit zu verbessern. Die Verwendung von überwachtem Low-Code-Training innerhalb des Workflows zielt darauf ab, die Genauigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern, ohne dass die Extraktionsregeln neu programmiert werden müssen.
• Erhöhung der Sicherheit: IDP speichert Dokumente und persönliche Informationen an einem sicheren (digitalen) Ort. Dies ist besonders wichtig in Branchen wie dem Gesundheitswesen und den Finanzdienstleistungen, in denen strenge Sicherheitsvorschriften und Compliance-Richtlinien gelten.
• Kostenreduzierung: Die manuellen Aspekte der herkömmlichen Dokumentenverarbeitung machen sie zeitaufwändig und halten Experten von anderen Arbeiten ab. Die Automatisierung verkürzt die Bearbeitungszeit, was die Betriebskosten senkt und dafür sorgt, dass Mitarbeiter besser eingesetzt werden können.

Unabhängig davon, ob Ihr Unternehmen Gesundheitsakten digitalisiert oder die Rechnungsverarbeitung rationalisieren möchte, ist es hilfreich, einige Vorbereitungen zu treffen und Best Practices zu befolgen, um kostspielige und zeitaufwändige Probleme zu vermeiden, sobald Sie beginnen. Dazu gehören unter anderem:

• Kategorisierung von Dokumenten: Erstellen und organisieren Sie Dokumente nach Funktionen, die relative Informationen für eine präzise Datenextraktion verdeutlichen.
• Datenkonvertierung:  Wandeln Sie unstrukturierte und halbstrukturierte Daten in strukturierte Daten um, die nutzbare Informationen zur Verbesserung der Automatisierung liefern.
• Berücksichtigen Sie Integration und APIs: Wie werden die Daten nach der Konvertierung in ein digitales Format innerhalb des Unternehmens verwendet? Werden sie kompatibel und für alle, die sie benötigen, leicht zugänglich sein? Besprechen Sie die geschäftlichen Anforderungen mit den Beteiligten, um sicherzustellen, dass sie richtig in Ihr Unternehmen integriert werden.
• Befragen Sie die Experten: Sprechen Sie mit den Personen, die die Informationen, die Sie digitalisieren, verwenden, um deren Wert für das Unternehmen besser zu verstehen und um zu erfahren, wie die Informationen zu interpretieren sind. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass derjenige, der die Fehler behebt, versteht, wie die Daten aussehen sollten und dass der Prozess richtig durchgeführt wird.

Die traditionelle Dokumentenverarbeitung bringt einige Herausforderungen mit sich, die vor Beginn eines digitalen Transformationsprojekts berücksichtigt werden sollten, um Verzögerungen zu vermeiden:

• Verwendet nur ein Format für die Verarbeitung: Bei der Dokumentenverarbeitung werden vordefinierte Extraktionsregeln verwendet, um die relevanten Informationen in eine digitale Form umzuwandeln. Diese Art der Datenerfassung eignet sich hervorragend für strukturierte Daten, bei denen die Informationen konsistent sind. Bei großen Mengen unstrukturierter Daten oder komplexen Dokumenten, in denen die bereitgestellten Informationen nicht einheitlich sind, kann der Prozess jedoch zu zeitintensiven Fehlern führen. 
• Rückgriff auf Verarbeitungsexperten: Wenn Probleme und Fehler auftreten, werden sie oft zur manuellen Überprüfung an Verarbeitungsexperten weitergeleitet. Dies kann zeitaufwändig sein und erhebliche Personalressourcen erfordern.
• Mangelnde laufende Verbesserung: Dokumentenverarbeitungssystemen fehlt ein operativer Überblick darüber, wie Ihre Dokumentenverarbeitung funktioniert und welche Fehler den Prozess häufig verlangsamen.

Dies sind einige der häufigsten Situationen, in denen Sie die Dokumentenverarbeitung einsetzen können:

• Rechnungsstellung/Lohnbuchhaltung: Die digitale Transformation erfordert die Digitalisierung und Automatisierung manueller Rechnungs- und Gehaltsabrechnungssysteme. Mit einem Tool wie Automation Document Processing von IBM können Sie ein vordefiniertes Deep-Learning-Modell für die Datenextraktion für den Rechnungsprozess konfigurieren und verwenden.
• Versicherung: Die Dokumentenverarbeitung ermöglicht es Ihnen, Daten aus Formularen zu extrahieren und Versicherungsschutz und Teilnahmeberechtigung schnell zu überprüfen. Dies sorgt auch dafür, dass Dokumente den Branchenstandards und Protokollen entsprechen, und schützt sensible Dokumente und persönliche Informationen.
• Personalwesen: Nutzen Sie die Dokumentenverarbeitung, um Mitarbeiter- und Bewerberdaten in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln, die Personalverwaltung und Einstellungsentscheidungen optimieren.
• Betrugserkennung: Die Dokumentenverarbeitung hat sich zu einem wertvollen Werkzeug für Finanzdienstleistungen entwickelt, das Unterschriften auf Schecks autorisiert und die Echtheit von Transaktionen mit hohem Volumen feststellt, um Bankdiskrepanzen zu beseitigen.
• Hypothek: Bei der Bearbeitung von Hypotheken müssen die Kreditgeber jedes Jahr Millionen von Papierdokumenten verarbeiten. Die Dokumentenverarbeitung sorgt für einen schnellen und einfachen Abruf von Dokumenten und erhöht die Geschwindigkeit und den Umfang der Hypothekeneinreichung.

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