Die größten Herausforderungen bei der Dokumentenverarbeitung im Jahr 2025 (und wie man sie mit Automatisierung löst)

Wichtigste Erkenntnisse

• OCR-Einschränkungen bleiben ein zentrales Nadelöhr bei der Dokumentenverarbeitung. Selbst fortschrittliche Engines stoßen an Grenzen bei handschriftlichem Text, schlechten Scans oder speziellen Schriftarten – ohne erweiterte Parsing-Technologien gehen bis zu 36 % der relevanten Daten verloren.
• Starre Vorlagen sind anfällig, wenn sich das Format von Dokumenten ändert. KI-gestützte Parsing-Plattformen wie Parseur bieten hybride Lösungen, die sich an neue Layouts anpassen – so werden Workflow-Unterbrechungen und manuelle Nachbearbeitungen minimiert.
• Wichtige Daten können verloren gehen, wenn Feldbeschriftungen variieren oder Parsing-Regeln zu positionsbasiert und nicht kontextbasiert sind. Der Einsatz kontextsensitiver, KI-basierter Extraktion sorgt für eine zuverlässig bessere Felderkennung in unterschiedlichen Dokumenttypen.

Die Automatisierung der Dokumentenverarbeitung kann enorm Zeit sparen und die Datenqualität signifikant erhöhen. Doch viele Teams stoßen auf unerwartete Hürden.

Von falsch ausgelesenen Daten über unpassende Templates bis zu Integrationsproblemen – die Herausforderungen bei der Dokumentenverarbeitung können Automatisierungsinitiativen stoppen oder verlangsamen.

Eine aussagekräftige Statistik von File Center bezieht sich auf einen 2025er Bericht von M-Files, wie auf FileCenter.com zitiert. 66 % der Unternehmen nennen erhebliche Herausforderungen bei der Dokumentenfreigabe und -prüfung, vor allem ausgelöst durch manuelle, papierbasierte Signaturen, die Prozesse verlangsamen und die Zusammenarbeit erschweren. Dies macht deutlich, dass ineffiziente oder unterbrochene Dokumenten-Workflows weiter ein zentrales Hindernis für Automatisierung und operative Effizienz bleiben.

Die gute Nachricht: Für die meisten dieser Herausforderungen gibt es praxisnahe, direkt umsetzbare Lösungen.

Im Folgenden stellen wir Ihnen sechs der häufigsten Herausforderungen bei der Dokumentenverarbeitung vor. Für jeden Punkt schildern wir, was schief läuft, warum es passiert, und wie Sie effizient gegensteuern. So profitieren Sie direkt von praktischen Tipps – und sparen langfristig Zeit, Kosten und Nerven.

Wer Grundlagenwissen benötigt, findet hier vertiefende Infos: Was ist Dokumentenverarbeitung?

Herausforderung 1: Ungenaue OCR-Ergebnisse

Optical Character Recognition (OCR) gehört zu den Schlüsseltechnologien der Dokumentenautomatisierung: Sie übersetzt gescannte Papierdokumente maschinenlesbar in Daten. Doch auch moderne OCR-Engines liefern im Alltag oft ungenaue Ergebnisse. Schon eine falsche Zeichenkennung kann Prozesse ins Stocken bringen – es drohen Fehler, Verzögerungen und manueller Mehraufwand.

Viele Unternehmen erwarten, dass OCR jedes eingescannte Dokument zuverlässig verarbeitet. Tatsächlich versagen selbst fortschrittliche Tools, wenn Scans unscharf, schräg oder mit ungewöhnlichen Zeichen oder handschriftlichen Notizen versehen sind. Was für das menschliche Auge erkennbar bleibt, wird nach dem OCR-Prozess oft unleserlich, fragmentiert oder als Kauderwelsch ausgegeben.

Problem:

OCR-Tools erzeugen regelmäßig fehlerhaften Text, vermisste Zeichen oder unsauberes Layout. Die Folge: Sonderzeichen, Lücken oder Verschiebungen stören Folgeprozesse.

Ursachen:

• Schlechte Scanqualität: Unscharfe, verrauschte, schiefe oder schwach aufgelöste Dokumente überfordern OCR, besonders mit Schatten oder Hintergrundstörungen.
• Unübliche bzw. verschnörkelte Schrift: Standard-OCR-Lösungen sind meist auf einfache Schriften trainiert – ausgefallene Fonts führen zu Fehlinterpretationen.
• Handschrift, Stempel oder Notizen: Handschrift oder analoge Stempel führen bei den meisten Engines zu sehr niedrigen Erkennungsraten.

Lösungen:

• Optimierung der Bildvoraussetzungen: Durch Nachbearbeitung wie Größenanpassung, Kontrastverbesserung und Ausrichtungskorrektur steigt das OCR-Ergebnis beträchtlich.
• Einsatz fortschrittlicher Engines: Lösungen wie Parseur und Tesseract bieten – insbesondere in Verbindung mit KI-Plattformen wie Parseur selbst – eine verbesserte Texterkennung und erweitern OCR durch eingebaute KI.
• Systemtraining auf spezifische Layouts: Kontextuelles Wissen zu Dokumententypen und -strukturen erhöht die Mustererkennung und minimiert Fehler.

Moderne OCR-Systeme erreichen etwa 80–85 % Genauigkeit bei sauber gedruckten Dokumenten. Für Handschrift oder schlechte Scanqualität sinkt die Genauigkeit signifikant, die durchschnittliche Handschrifterkennung beträgt nur etwa 64 %. Diese Schwankungen in der OCR-Leistung machen nach wie vor manuelle Nacharbeit notwendig, wie auch Octaria betont.

Fazit: Die OCR-Leistung steht und fällt mit der Dokumentenqualität. Investieren Sie in bessere Vorlagen, leistungsfähigere Tools und Vorkorrekturen – so sparen Sie langfristig manuelle Korrekturen und steigern die Automatisierungsquote.

Herausforderung 2: Vorlage scheitert bei Layoutänderung

Vorlagen sind effizient, wenn Dokumentformate stabil bleiben. Sie ermöglichen schnelle, wiederholbare Extraktion z. B. für Rechnungen, Lieferscheine oder Quittungen. In der Realität ändern viele Absender jedoch Felder, Spalten oder deren Reihenfolge – mit sofortigen Folgen für die Automatisierung.

Bereits kleine Layoutänderungen lassen starre Templates scheitern. Die Teams müssen dann kurzfristig Vorlage, Regelsätze oder Positionen manuell anpassen – Zeitverlust und Prozessabbrüche sind die Folge.

Problem:

Eine Vorlage, die gestern noch Daten lieferte, extrahiert nach der Layout- oder Feldumbau eines Lieferanten plötzlich nichts mehr.

Ursachen:

• Feste Positionslogik: Parser findet die gewünschten Infos nicht mehr, da Positionen verschoben wurden.
• Manuelle Regeln sind störanfällig: Hartkodierte Regeln sind nur für exakt definierte Formate robust – schon kleinste Änderungen führen zum Ausfall.
• Mangelnde Layout-Flexibilität: Klassische Parser erkennen keine Felder, die anders beschriftet, verschoben oder neu gruppiert sind.

Lösungen:

• Hybrides oder KI-basiertes Parsing einführen: Solche Systeme finden Daten anhand von Inhalt, Labels oder Kontext statt nur über feste Positionen.
• Flexible Felder oder smarte Zonen: Diese passen sich dynamisch an, wenn Text oder Zeilenabstände sich verändern.
• Plattformen wie Parseur einsetzen: Dort verbinden sich Templates und KI; selbst wenn sich das Layout ändert, bleibt Ihr Workflow stabil.

Accenture, eines der größten Beratungsunternehmen weltweit, verarbeitet jährlich über eine halbe Million Rechnungen und verzeichnete signifikante Template-Ausfälle im eigenen Rechnungsprozess. Bis zu 30 % aller Rechnungsanfragen scheiterten in der ersten Runde an Template-Inkompatibilitäten.

Vorlagenbrüche verursachen viel manuelle Nacharbeit und untergraben das Automatisierungsvertrauen. Adaptive Parsing-Strategien erlauben auch bei wechselnden Dokumentformaten stabile Prozesse.

Herausforderung 3: Unvollständige oder uneinheitliche Datenerfassung

Selbst korrekt gelesene Dokumente führen häufig zu lückenhafter oder inkonsistenter Felderfassung, vor allem wenn:

• Feldnamen je nach Dokumenttyp variieren (z. B. „Fällig“, „Gesamtsumme“, „Zahlbar bis“)
• Daten in unterschiedlichen Kontexten erscheinen
• Parsing-Regeln an festen Layouts statt an Kontext orientiert sind

Solche Inkonsistenzen verursachen Datenlücken, Fehlallokationen oder vertauschte Werte – mit besonderem Nachteil für Branchen mit hoher Formularvielfalt (Finanzen, Logistik, Versicherung etc.).

Ursachen:

• Parser weiß nicht, was extrahiert werden soll: OCR kann den Text korrekt auslesen, aber wenn dem Tool nicht alle Feldvariationen bekannt sind, werden Daten einfach übersprungen.
• Variierende Beschriftungen: Unterschiedliche Begriffe für identische Inhalte überfordern klassische Regellogik.
• Verschiedene Layouts: Felder stehen an wechselnden Positionen oder in neuen Gruppierungen.

Lösungen:

• Manuelle Zuordnung alternativer Begriffe: Parser auf verschiedene Bezeichnungen desselben Feldes trainieren.
• Einsatz KI-basierter oder kontextsensitiver Parsing-Tools: Smarte Lösungen erkennen Felder anhand von Sinn und Bedeutung sowie Kontext statt fixer Positionen.
• Fallback-Logik: Beim Absinken von Vertrauenswerten automatische Warnungen oder manuelle Prüfung einplanen, damit Ihnen keine Daten entgehen.
• Suchen Sie nach Verarbeitungsplattformen, die KI-basiertes Parsing und Regel-Logik kombinieren – damit können selbst seltene Formate zuverlässig interpretiert werden.

Wenn Sie häufig Korrekturen vornehmen oder Daten neu importieren müssen, ist eine Automatisierungsoptimierung nötig. Mit smarter Felderkennung und gezielter Validierung wird der Nachbearbeitungsaufwand deutlich reduziert.

Herausforderung 4: Integrationsfehler oder fehlende Datenübertragung

Das ist ein besonders frustrierendes Problem, vor allem wenn Teams auf Automatisierung für die Übergabe in Google Sheets, CRM-Systeme oder Buchhaltungsplattformen vertrauen. Der Extraktionsprozess läuft fehlerfrei – und doch kommt am Ziel kein Datenpaket an.

Oft klappt die Datenextraktion, aber wenn der finale Schritt misslingt, stoppt die Automatisierung. Egal ob Webhook-Fehler, API-Probleme oder Störungen der Automationsplattform: Das Resultat ist gleich – Daten fehlen und Nacharbeit ist nötig.

Problem:

Die extrahierten Informationen landen nicht im Zielsystem, wie etwa einer Tabelle, Datenbank oder Anwendung.

Ursachen:

• Fehlerhafte oder ungültige Webhook-URLs – Daten werden nicht übertragen
• Fehler in Drittanbieter-Integrationen wie Zapier oder Make, z. B. ausgelassene Tasks oder Fehl-Routings
• API-Probleme wie Limits, falsches Format oder abgelaufene Tokens
• Webhook-Timeouts

Lösungen:

• Testen Sie den Integrations-Flow vor Livegang mit Beispieldokumenten, damit sämtliche Mappings und Übertragungen funktionieren.
• Wählen Sie Tools, die automatische Wiederholungen/Retry-Funktionen und Überwachungsmechanismen bieten – wie Parseur –, um fehlgeschlagene Übertragungen selbstständig erneut auszuführen.
• Richten Sie Backup-Vorkehrungen wie E-Mail-Benachrichtigungen oder Webhook-Statusüberwachung ein, sodass Ihr Team rechtzeitig über Fehler informiert wird.

Laut IRJMets zeigen 1.240 Dokumentenautomatisierungsprojekte aus verschiedenen Branchen wie Gesundheit, Finanzen und Fertigung, dass 41,7 % aller Integrationsfehler auf Formatinkonsistenzen und Datenumwandlungsfehler beim Systemwechsel zurückgeführt werden.

Fehlgeschlagene Integrationen verursachen Brüche zwischen Datenerfassung und -nutzung – Teams verlieren Zeit für Nachforschung, erneute Durchführung und Kontrollschleifen und verringern so den Automatisierungsnutzen.

Herausforderung 5: Sicherheit und Compliance

Vor allem Unternehmen in regulierten Branchen (Gesundheit, Banking, Logistik) müssen sicherstellen, dass Speicherung, Transfer und Zugriff auf Daten maximale Compliance garantieren. Lösungen ohne GDPR-, HIPAA- oder SOC 2-Konformität bergen erhebliche juristische und Image-Risiken.

Falscher Umgang mit personenbezogenen, Gesundheits- oder Finanzdaten kann gravierende Folgen (Bußgelder, Vertrauensverlust) haben. Deswegen ist die richtige Wahl von sicheren, zertifizierten Plattformen entscheidend.

Problem:

Das Team hat Vorbehalte, sensible Dokumente automatisiert zu verarbeiten – aus Sorge vor Datenschutzverletzungen oder fehlender Compliance.

Ursachen:

• Unklare Datenablage oder fehlende Verschlüsselung
• Keine Informationen zu Zertifizierungen/Sicherheitsarchitektur des Anbieters
• Strenge Vorgaben (GDPR, HIPAA, CCPA) zwingen umfassende Sicherheitsmaßnahmen

Lösungen:

• Verwenden Sie Plattformen für Dokumentenmanagement, die zertifizierte Cloud-Infrastruktur bieten, etwa SOC 2, ISO 27001 oder HIPAA-Compliance.
• Achten Sie auf Tools mit vollständiger Ende-zu-Ende-Verschlüsselung für Übertragung und Speicherung sowie fein abgestufter Zugriffskontrolle.
• Bevorzugen Sie Lösungen mit regionalem Hosting (z. B. nur EU oder nur USA), um lokalen Datenschutzgesetzen zu entsprechen.
• Nutzen Sie Plattformen wie Parseur, die hohe Zuverlässigkeit (99,99 % Verfügbarkeit), Wiederholungsmechanismen und transparente Sicherheitsprozesse gewährleisten.

Laut IBM lag der weltweite Durchschnittsschaden pro Datenpanne 2024 bei 4,88 Millionen Dollar – ein Anstieg von 10 % gegenüber dem Vorjahr und damit der höchste jährliche Sprung seit der Pandemie. Dies unterstreicht, wie bedeutend effektiver Datenschutz für Unternehmen mit Dokumentenautomatisierung geworden ist.

Herausforderung 6: Widerstand gegen Veränderungen

Selbst mit den besten Automatisierungstools steht die Akzeptanz und Nutzung durch die Menschen im Mittelpunkt. Wenn das Team dem neuen System nicht vertraut oder es nicht versteht, verharrt es bei alten, ineffizienten Prozessen. Widerstand gegen Veränderung ist normal – besonders, wenn Automatisierung als Bedrohung wahrgenommen wird und keine echte Hilfe darstellt.

Problem:

Trotz neuer Automatisierung greifen Mitarbeitende auf manuelle Methoden (Copy/Paste, E-Mail-Weiterleitung etc.) zurück. Das verlangsamt Ihre Rendite und sorgt für Inkonsistenzen – zudem wird das Automatisierungspotenzial kaum ausgeschöpft.

Ursachen:

• Fehlende Einbindung: Die Belegschaft wurde beim Einführungsprozess nicht befragt oder beteiligt.
• Sorgen um den Arbeitsplatz: Automatisierung wird oft als Bedrohung statt als Unterstützung wahrgenommen.
• Wissenslücken bei Training: Die Teams wissen nicht, wie oder warum sie das neue Tool einsetzen sollen.
• Tool-Müdigkeit: Früher genutzte, komplizierte Tools führen zu Vorbehalten gegenüber neuen Plattformen.

Lösungen:

• Beziehen Sie Ihr Team frühzeitig in Planung und Test ein, um deren Feedback zu holen und Unterstützung zu sichern. Wer Workflows mitgestaltet, akzeptiert sie leichter.
• Bieten Sie Demos, Shadowing und Schulung genau für die Aufgaben, in denen Dokumente verarbeitet werden. Machen Sie den Einstieg möglichst einfach.
• Rahmen Sie Automatisierung als Assistent, nicht als Gefahrenquelle; sie nimmt monotone Aufgaben ab und gibt Raum für höherwertige Tätigkeiten wie Analyse oder kreative Problemlösung.
• Feiern Sie kleine Erfolge: Zeigen Sie auf, wie Automatisierung ein konkretes Problem löste, Zeit sparte oder Fehler verhinderte. Echte Beispiele stärken Vertrauen.
• Setzen Sie auf Benutzerfreundlichkeit: Klare, übersichtliche Tools mit verständlichen Erklärungen und responsive Unterstützung minimieren zusätzliche Widerstände.

Akzeptanz wächst nicht über Nacht. Sie braucht Geduld, Kommunikation und sichtbare Verbesserungen. Sobald das Team erkennt, dass Automatisierung die Arbeit erleichtert, öffnet es sich der Technologie.

Herausforderungen bei der Dokumentenverarbeitung lassen sich mit der richtigen Basis meistern

Die Automatisierung der Dokumentenverarbeitung verspricht schnellere Abläufe, weniger Fehler und skalierbare Workflows – vorausgesetzt, die gängigen Stolpersteine werden gezielt adressiert. Von OCR-Limitierungen und starren Templates bis hin zu Integrationsfehlern und Compliance-Fragen können diese Hürden still und leise die Effizienzgewinne schmälern, die Unternehmen sich von Automatisierung erhoffen.

Das Positive: Die meisten Probleme sind nicht das Ende der Technik – sondern ein Signal, die Herangehensweise zu modernisieren.

Lösungen wie Parseur überwinden diese Herausforderungen, indem sie KI-basierte Extraktion, flexible Templates, nahtlose Integrationen und Sicherheitsstandards auf Enterprise-Level auf einer Plattform vereinen. Egal, ob Sie Rechnungen, Verträge oder Logistikdokumente verarbeiten: Parseur bringt Ordnung in die Komplexität – ganz ohne Programmierung oder Wartungsaufwand.

Häufig gestellte Fragen

Hier finden Sie die am häufigsten gestellten Fragen zur Dokumentenverarbeitung.

Warum schlägt meine OCR ständig fehl?

OCR schlägt häufig fehl wegen schlechter Scanqualität, ungewöhnlichen Schriftarten oder handschriftlichem Text. Niedrige Auflösung, Schatten und schiefe Scans führen dazu, dass OCR-Engines die Inhalte nicht korrekt erkennen. Für bessere Ergebnisse verwenden Sie saubere Scans, bereiten Ihre Bilder vorab auf und nutzen fortschrittliche OCR-Werkzeuge mit KI-gestützten Optimierungen.

Was sind die Ursachen für ungenaue Datenextraktion?

Ungenaue Extraktions-Ergebnisse treten meist auf, wenn Templates zu stark von einem festen Layout oder einzelnen Positionen abhängig sind. Verschiebt sich die Feldbezeichnung oder wird leicht geändert, wird das Feld möglicherweise nicht erkannt. Auch die Vielfalt unterschiedlicher Dokumententypen erschwert die Extraktion. Der Einsatz von kontextbasiertem Parsing und dynamischen Zonen hilft dabei, diese Probleme zu verringern.

Wie behebe ich gebrochene Dokumentvorlagen?

Prüfen Sie zunächst, ob sich das Dokumentenlayout verändert hat. Falls ja, passen Sie das Template an oder wechseln Sie zu einem hybriden Ansatz, der auf KI zur Felderkennung nach Kontext setzt. Tools wie Parseur bieten adaptives Parsing, das Templates mit maschinellem Lernen kombiniert und so auch kleinere Layoutänderungen robust verarbeitet.

Können Automatisierungs-Tools Sicherheit und Compliance gewährleisten?

Ja, allerdings sind nicht alle Tools gleich leistungsfähig. Achten Sie auf Plattformen mit sicherer Cloud-Infrastruktur, Verschlüsselung und regionalem Datenhosting. Zertifikate wie SOC 2 und ISO stellen die Einhaltung von GDPR, HIPAA und vergleichbaren Standards sicher. Parseur unterstützt sichere Automatisierung mit 99,99 % Verfügbarkeit und feingranularen Zugriffsrechten.

Zuletzt aktualisiert am 1. August 2025