Was sind Anwendungen zur Dokumentverarbeitung?
Anwendungen zur Dokumentverarbeitung extrahieren mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI) Daten aus Dokumenten und Formularen. Sie nehmen Daten wie Informationen aus Rechnungen, Belegen und Lieferaufträgen in E-Mail- oder Papierform auf, digitalisieren sie und speichern sie in einem strukturierten Datenbankformat. Diese Daten werden dann in ein Zielsystem importiert, beispielsweise eine ERP-Anwendung (ERP) oder CRM-Lösung (Customer Relationship Management). Die von Anwendungen zur Dokumentenverarbeitung gebotene Effizienz kann einen großen Einfluss darauf haben, wie Unternehmen Geld sparen, ihre Produktivität steigern und Mitarbeiter von sich wiederholenden, geringwertigen, fehleranfälligen Aufgaben befreien.
Eine Lösung für die Digitalisierung großer Mengen von Papierdokumenten zu finden, ist eine Herausforderung, der sich viele Unternehmen irgendwann stellen müssen. Anwendungen zur Dokumentverarbeitung liefern in diesem Bereich große Effizienzvorteile, indem sie nicht nur die arbeitsintensive manuelle Dateneingabe überflüssig machen, sondern Unternehmen auch Aufschluss darüber geben, wie sie mehr aus ihren Daten herausholen können.
Wie funktioniert die Dokumentenverarbeitung?
Die Grundlagen der Dokumentenverarbeitung sind optische Zeichenerkennung (OCR), maschinelles Lernen und robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA). Diese drei Elemente sind im Wesentlichen in der Lage, Informationen ähnlich wie Menschen zu interpretieren und zu verstehen.
- OCR erkennt gedruckten, geschriebenen oder getippten Text aus gescannten Dokumenten oder Bildern. Helle und dunkle Bereiche werden im gescannten Inhalt identifiziert. Es wird nach Buchstaben oder Ziffern gesucht, die dann anhand von Mustern oder Merkmalen kategorisiert werden.
- Maschinelles Lernen erstellt Algorithmen, die aus Mustern und Kontext in Dokumenten lernen. Bei der Verarbeitung von immer mehr Informationen lernt das maschinelle Lernen aus allen auftretenden Anwendungsfällen und wird dadurch immer intelligenter und effizienter bei der Entscheidungsfindung.
- RPA verwendet Bots, die Regeln und Anweisungen ausführen, die sie erhalten, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren. Durch die Verwendung erweiterter Texterkennungsfunktionen kann RPA Daten aus mehreren Quellen zügig verarbeiten.
OCR, maschinelles Lernen und RPA arbeiten zusammen, und die Dokumentenverarbeitung führt normalerweise diese Schritte aus:
Sammlung
Daten aus Quellen wie Papierdokumenten, PDFs, E-Mails und elektronischen Formularen werden gescannt und digitalisiert.
Vorverarbeitung
Die Qualität und Genauigkeit gescannter Daten wird verbessert, indem beispielsweise schiefe Winkel korrigiert, Rauschen durch Entfernen von Hintergrundflecken oder -markierungen verringert und unerwünschte äußere Bereiche von Bildern abgeschnitten werden.
Klassifizierung
Dokumente werden basierend auf ihrem Format, Inhalt und Typ in verschiedene Kategorien eingeteilt, wodurch die Extraktion und Archivierung von Daten verbessert wird.
Extraktion
Ein entscheidender Schritt in dem Prozess, in dem OCR Daten aus Dokumenten extrahiert und definiert, welche Typen übersetzt werden müssen (z. B. Namen, Zahlen, Daten oder handgeschriebener Text).
Prüfung
RPA prüft und verifiziert alle Daten, bevor sie in relevante Systeme, Datenbanken und Arbeitsstreams eingespeist werden. Etwaige Ungenauigkeiten werden in dieser Phase zur manuellen Überprüfung und Korrektur gekennzeichnet.
Integration
Nach Ausführung aller anderen Prozesse werden die Daten über Anwendungsprogrammierschnittstellen an die entsprechenden Datenbanken und Repositorys gesendet.
Was ist die Deep-Learning-Dokumentanalyse?
Deep-Learning-Dokumentation wird in die Dokumentenverarbeitung integriert, indem sie sich auf die Fähigkeiten neuronaler Netze zur Erkennung von Mustern in Daten stützt, insbesondere für Dokumenten- und Layoutanalyse, Textidentifikation und Dokumentenabruf. Ähnlich wie ein menschliches Gehirn lernt, sammeln neuronale Netze Informationen auf vielen Ebenen, indem sie immer mehr Informationen und Wissen erwerben und so immer intelligenter werden.
Die Deep-Learning-Dokumentanalyse nutzt ihre Fähigkeit, menschenähnliche KI durch verschiedene neuronale Netzwerkalgorithmen, vor allem Faltungsalgorithmen und rekurrente Algorithmen, zu unterstützen. Faltende neuronale Netze filtern Bilder, um jedes Element darin zu erkennen, während rekurrente neuronale Netze sich Datenpunkte merken können, was ihre Fähigkeit zur Vorhersage künftiger Ergebnisse prägt.
Vorteile der automatisierten Dokumentenverarbeitung
Automatisierte Dokumentenverarbeitung verbessert Geschäftsprozesse und steigert die Teameffizienz durch Geschwindigkeit, Genauigkeit und Skalierbarkeit. Sie kann weitreichende Auswirkungen darauf haben, wie Sektoren wie die Immobilienbranche, das Rechts-, Gesundheits- und Bankwesen ihre Prozesse und Gewinne verbessern.
Zu den Hauptvorteilen der automatisierten Dokumentenverarbeitung gehören:
Schneller Abruf:
Nach ihrer Digitalisierung sind Dokumente praktisch jederzeit und überall für jeden zugänglich, der zur Anzeige berechtigt ist.
Höhere Sicherheit und besserer Datenschutz
Unternehmen können ihre Dateien verschlüsseln und Sicherheitsstufen zuweisen, um ihre Daten vor unbefugten Benutzern zu schützen.
Zeit- und Kostenersparnis:
Durch den Wegfall der zeitaufwändigen und teuren Verwaltung von Papierakten haben Mitarbeiter mehr Zeit, sich geschäftskritischen Zielen zu widmen und können produktiver arbeiten.
Reduziertes Risiko menschlicher Fehler:
Ohne die Notwendigkeit einer manuellen Dateneingabe verbessert die Dokumentenautomatisierung die Genauigkeit und Qualität von Dokumenten erheblich.
Verbesserte Zusammenarbeit:
Mitarbeiter in verschiedenen Teams und Abteilungen können Dokumente teilen und gemeinsam bearbeiten und sind dabei in Echtzeit über den Status informiert.
Standardisierte Vorlagen:
Die Dokumentenautomatisierung ermöglicht die Standardisierung von Vorlagen und Strukturen, die fortlaufend auf Workflows angewendet werden können.
Auswählen einer Softwarelösung zur Dokumentenverarbeitung
Die Wahl einer Dokumentenverarbeitungslösung hängt von Faktoren ab, die für Ihre Anforderungen spezifisch sind. Als eine der wichtigsten Entscheidungen müssen Sie festlegen, ob die Lösung in der Cloud oder vor Ort an Ihrem Standort betrieben werden soll. Cloudbasierte Systeme werden gegen eine Gebühr von einem Anbieter gehostet und speichern automatisch alle Ihre Daten, sodass ein genereller Onlinezugriff möglich ist. Bei einer lokalen Lösung nutzen Sie eigene Server und eigenen Speicherplatz, führen die Wartung selbst durch und erstellen eigene Backups.
Auch folgende Überlegungen sind bei der Auswahl einer Dokumentenverarbeitungslösung wichtig:
Suchen:
Verschiedene Suchoptionen sind eine Grundvoraussetzung, z. B. Suche nach Dateiname und -typ, Inhalt und Änderungsdatum. Es ist auch sinnvoll, Metadaten und Tags für die Organisation aller Dateien zuweisen zu können.
Einfache Dateistruktur:
Es ist wichtig, dass die Dateistruktur benutzerfreundlich und logisch ist.
Sicherheit:
Das System sollte es Ihnen ermöglichen, den Zugriff auf vertrauliche Dokumente einzuschränken und Berechtigungen nach Benutzer festzulegen.
Einfachheit:
Alle Mitarbeiter sollen das System ohne Probleme und Unterbrechung ihrer täglichen Aufgaben einfach bedienen können.
Integration:
Stellen Sie sicher, dass Sie das System mit Programmen nutzen können, die Sie bereits verwenden, z. B. mit Ihrem E-Mail-Client und Ihrer CRM-Software.
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Häufig gestellte Fragen
Was sind Anwendungen zur Dokumentverarbeitung?
Anwendungen zur Dokumentenverarbeitung bieten eine automatisierte Lösung für die Digitalisierung großer Mengen von Papierdokumenten.
Wie funktioniert die Dokumentenverarbeitung?
Die Dokumentenverarbeitung beruht auf maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, mit denen Daten aus Dokumenten extrahiert und in einer Datenbank gespeichert werden.
Was ist die Deep-Learning-Dokumentanalyse?
Die Deep-Learning-Dokumentanalyse stützt sich auf die Fähigkeiten neuronaler Netze, die ähnlich wie das menschliche Gehirn lernen und sich Wissen aneignen. Je mehr Informationen diese Netze sammeln und verwerten, desto klüger werden sie, da sie mehr Informationen verarbeiten.
Welche Vorteile bietet die automatisierte Dokumentenverarbeitung?
Höhere Produktivität, geringeres Risiko menschlicher Fehler und verbesserte Skalierbarkeit sind einige der vielen Vorteile der automatisierten Dokumentenverarbeitung.
Wie wähle ich eine Softwarelösung zur Dokumentenverarbeitung aus?
Beginnen Sie mit der Bewertung Ihres aktuellen Dokumentworkflows, und ermitteln Sie die Bereiche mit Verbesserungspotenzial. Zu den wichtigsten Anforderungen an eine Dokumentenverarbeitungslösung gehören Scanfunktionen, Cloudspeicher, Suchfunktionen, Dokumentversionskontrolle und die Möglichkeit zur Berechtigungsverwaltung.