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: 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 Dokumenten-Workflows auch 2025 ein zentraler Bremsfaktor für Automatisierung und operative Exzellenz bleiben.

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

Im Folgenden stellen wir Ihnen die fünf (bzw. mit Change Management sechs) häufigsten Herausforderungen bei der Dokumentenverarbeitung vor, schildern die typischen Ursachen und zeigen jeweils, wie Sie diese mit modernen Methoden sofort beheben. So profitieren Sie schneller und langfristig von Automatisierung ohne teure Rückschläge.

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 stärkere Engine: Lösungen wie Parseur oder Tesseract bieten in Verbindung mit KI-Plattformen höhere Erkennungsgenauigkeit.
• Systemtraining auf spezifische Layouts: Kontextuelles Wissen zum Dokumentenformat reduziert Fehler und erhöht die Trefferquote.

Aktuelle OCR-Systeme liefern bei optimalen Bedingungen ca. 80–85 % Genauigkeit. Bei Handschrift oder schlechten Scans sinkt diese auf im Schnitt 64 %. Diese Varianz bleibt die große technische Herausforderung für reibungslose Dokumentenverarbeitung (vgl. Octaria).

Fazit: Die OCR-Leistung steht und fällt mit der Dokumentenqualität. Investieren Sie in bessere Vorlagen und smarte Tools – 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/KI-Parsing einführen: KI-Lösungen finden Daten per Kontext, Label oder Inhalt statt reiner Position.
• Flexible Felder oder dynamische Bereiche: Smarte Felder erkennen Daten auch bei Verschiebungen.
• Plattformen wie Parseur einsetzen: Sie verweben starke Templates mit KI zur Felderkennung und bleiben so robust gegen Layoutwechsel.

Accenture musste bei der Verarbeitung von über 500.000 Rechnungen jährlich mehr als 30 % Nachbearbeitung wegen Template-Ausfällen akzeptieren – wichtigste Ursache: sich ändernde Rechnungsformate.

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 erkennt Zielfeld nicht: Selbst wenn OCR den Text richtig liest, werden nicht alle Variationen erkannt.
• 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 kontextbasierter oder KI-basierter Parsing-Tools: Smarte Lösungen erkennen Felder anhand von Sinn und Logik statt fixer Positionen.
• Fallback-Logik: Alarmierung oder manuelle Kontrolle bei unklaren Fällen einbauen, um die Datenkonsistenz zu sichern.
• Dokumentenverarbeitungsplattformen mit gemischtem Ansatz wählen, damit neue oder seltene Formate sauber verarbeitet 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

Ein häufiger Engpass: Die Extraktion läuft sauber – doch die Daten schaffen es nicht ins Zielsystem (Google Sheets, ERP, CRM oder Buchhaltung). Ein fehlerhafter Webhook, ein API-Problem oder Mapping-Fehler genügt, um den Nutzen der Automatisierung zu unterbrechen.

Problem:

Die gewonnenen Informationen kommen nicht im Zielsystem an (z. B. Tabelle, Datenbank oder Anwendung).

Ursachen:

• Fehlerhafte oder ungültige Webhook-URLs – Daten landen im Nirwana
• Probleme durch Drittanbieter-Integrationen (Zapier, Make etc.), z. B. falsche Routingregeln oder ausgefallene Tasks
• API-Beschränkungen, fehlerhafte Datenformate, veraltete Zugangs-Token
• Timeouts und technische Übertragungsfehler

Lösungen:

• Testen Sie Integrationen mit Beispieldaten, bevor Sie live gehen – alle Felder und Datenströme sollten sauber gemappt werden.
• Setzen Sie auf Tools mit automatischem Retry und Überwachungsfunktion (wie Parseur) für fehlgeschlagene Übertragungen.
• Implementieren Sie Überwachung und Benachrichtigungen, damit Ihr Team bei Fehlern schnell informiert wird.

IRJMets zeigt, dass über 41 % aller Integrationsfehler in 1.240 Projekten durch Formatinkonsistenzen und Transformationsfehler zwischen Systemen entstehen.

Integrationslücken verkomplizieren den Weg von der Datenerfassung zur Datenverwertung – der gesamte Automatisierungsgewinn ist damit gefährdet.

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:

• Setzen Sie auf Management-Systeme mit zertifizierter Cloud-Infrastruktur (SOC 2, ISO 27001, HIPAA)
• Wählen Sie Anbieter mit durchgehender Verschlüsselung und granularer Zugriffskontrolle
• Achten Sie auf regionales Hosting, um lokale Datenschutzgesetze sicher einzuhalten (EU-only, US-only etc.)
• Nutzen Sie Plattformen wie Parseur, die 99,99 % Verfügbarkeit, automatische Wiederholungen und transparente Sicherheitskonzepte bieten

Laut IBM lag der weltweite Durchschnittsschaden pro Datenpanne 2024 bei 4,88 Millionen Dollar – ein Plus von 10 % zum Vorjahr und Rekord seit Pandemiebeginn. Unternehmen, die auf sichere Dokumentenautomatisierung setzen, schützen sich effektiv vor diesen Folgeschäden.

Herausforderung 6: Widerstand gegen Veränderungen

Modernste Automatisierungslösungen entfalten ihren Wert erst, wenn die Mitarbeitenden sie akzeptieren und nutzen. Fehlendes Vertrauen, mangelndes Verständnis oder Angst vor Jobverlusten halten Teams bei alten, ineffizienten Abläufen.

Problem:

Trotz neuer Automatisierung greifen Mitarbeitende auf manuellen Transfer (Copy/Paste, E-Mails etc.) zurück. Das verlangsamt Prozesse und unterläuft die Vorteile der Automatisierung.

Ursachen:

• Keine Einbindung des Teams bei Implementierung und Auswahl
• Angst vor Jobverlust oder Überforderung durch neue Tools
• Fehlende oder unzureichende Schulungen zur Anwendung und zum Nutzen der Lösung
• Schlechte Erfahrungen mit Software oder Überforderung durch komplexe Tools (Software Fatigue)

Lösungen:

• Team frühzeitig in Planung und Test einbinden, damit Akzeptanz und Ownership entstehen
• Gezielte Schulungen, Demos und Praxisbeispiele anbieten, abgestimmt auf den Alltag der Anwenderinnen und Anwender
• Automatisierung als Entlastung und Hilfe positionieren, nicht als Bedrohung – monotone Aufgaben werden abgenommen, mehr Zeit für Komplexeres
• Schnelle Erfolge sichtbar machen: Zeigen, wie Automatisierung echte Probleme löst und Zeit spart, zur Stärkung des Vertrauens
• Intuitive Tools wählen: Klare Oberflächen, verständliche Tutorials und zuverlässiger Support erleichtern den Übergang

Veränderungsbereitschaft entsteht über Transparenz, Training und sichtbare Ergebnisse – so wird das Team zum aktiven Vorteilsträger der neuen Lösung.

Herausforderungen bei der Dokumentenverarbeitung lassen sich mit der passenden Strategie lösen

Die Automatisierung der Dokumentenverarbeitung verspricht effizientere Workflows, weniger Fehler und schnelle Skalierbarkeit – solange die typischen Stolpersteine adressiert werden. OCR-Limitierungen, unflexible Templates, Integrationsprobleme oder Compliance-Fragen können ohne Gegenmaßnahmen den Gesamtnutzen schmälern.

Die gute Nachricht: Die meisten dieser Herausforderungen sind mit aktuellen Technologien und smarter Herangehensweise beherrschbar.

Lösungen wie Parseur sind speziell entwickelt, um sämtliche Hürden der modernen Dokumentenverarbeitung zu meistern – mit KI-basiertem Parsing, flexiblen Templates, nahtlosen Integrationen sowie Sicherheitsstandards auf Enterprise-Niveau. Egal ob Sie Rechnungen, Verträge oder Lieferdokumente automatisieren, Parseur bringt Ordnung, Transparenz und Pflegeleichtigkeit in jeden Dokumentenprozess.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Warum schlägt meine OCR ständig fehl?

Meist liegt es an schlechter Scanqualität, ungewöhnlichen Schriften oder Handschrift. Auch niedrige Auflösung, Schatten und schiefe Scans wirken sich negativ aus. Bessere Scans, Bildoptimierungen und der Einsatz moderner, KI-angereicherter OCR-Lösungen sorgen für deutliche Verbesserungen.

Was sind die Ursachen für ungenaue Datenextraktion?

Häufig resultiert ungenaue Extraktion aus zu positionsabhängigen Templates. Bereits minimale Änderungen im Layout oder bei Beschriftungen führen dazu, dass Felder übergangen werden. Unterschiedliche Dokumentformen verschärfen diesen Effekt. Kontextsensitive Parsing-Ansätze und dynamische Felder wirken dem entgegen.

Wie behebe ich gebrochene Dokumentvorlagen?

Prüfen Sie, ob sich das Layout geändert hat. Bei Bedarf passen Sie das Template an oder arbeiten mit KI-gestütztem, adaptivem Parsing. Plattformen wie Parseur vereinen templates und Machine Learning, um Layoutänderungen automatisch abzufangen.

Können Automatisierungstools Sicherheit und Compliance gewährleisten?

Ja – vorausgesetzt, Sie wählen eine Lösung mit zertifizierter Infrastruktur, starker Verschlüsselung und passendem regionalen Hosting. Zertifikate wie SOC 2 und ISO 27001 unterstützen die Einhaltung von GDPR, HIPAA und anderen Standards. Parseur garantiert Sicherheit, Verfügbarkeit (99,99 %) und kontrollierten Datenzugriff.

Zuletzt aktualisiert am 19. Juni 2025