Was ist intelligente Dokumentenverarbeitung?

Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) ist eine KI-gestützte Technologie, die optische Zeichenerkennung (OCR), maschinelles Lernen, Dokumentenklassifizierung, Datenextraktion, Validierung und Workflow-Automatisierung kombiniert, um Geschäftsdokumente von Anfang bis Ende mit minimalem menschlichem Eingreifen zu verarbeiten.

Wichtigste Erkenntnisse:

• Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) automatisiert die Datenerfassung, Validierung und Bereitstellung aus Dokumenten und reduziert den manuellen Arbeitsaufwand.
• KI-basierte Tools automatisieren die Verarbeitung von unstrukturierten Daten und verbessern die Genauigkeit in Geschäftsprozessen.
• Parseur hilft Teams, die Dokumentenverarbeitung von Anfang bis Ende zu automatisieren, spart Zeit und eliminiert wiederkehrende Aufgaben.

Einfach ausgedrückt besteht der Hauptzweck von IDP (auch als intelligente Dokumentenautomatisierung bekannt) darin, menschlichen Eingriff mit Technologie zu minimieren. Auch als Dokumentenzusammenstellung bezeichnet, hilft es, Daten aus unterschiedlichen Quellen und Layouts zu extrahieren.

Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) kombiniert künstliche Intelligenz (KI), prädiktive Analysen und natürliche Sprachverarbeitung, um die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten umgehen, zu automatisieren. Sie geht über eine reine Datenextraktion hinaus und digitalisiert und vereinfacht dokumentenbasierte Workflows vollständig.

Laut einem Bericht von ThinkAutomation ist der Markt für digitale Automatisierung derzeit 6,76 Milliarden US-Dollar wert und wird bis 2023 auf 12,61 Milliarden US-Dollar steigen.

Wir haben einen vollständigen Leitfaden zusammengestellt, um zu erklären, worum es bei der intelligenten Dokumentenverarbeitung geht und wie Unternehmen sie nutzen können, um ihr Geschäft zu skalieren.

Was ist IDP?

Wikipedia definiert die Automatisierung der Dokumentenverarbeitung als die Gestaltung von Systemen und Workflows, die die Erstellung elektronischer Dokumente unterstützen.

„Das automatische Sammeln erforderlicher Daten aus unterschiedlichen Dokumenttypen, Validierung ihrer Gültigkeit und die Nutzung und Anreicherung der extrahierten Daten mit relevanten Funktionen zur Wertsteigerung“ – Definition laut AI Multiple, Mai 2020

Laut der neuesten Studie von Fact.MR, wird der globale Markt für Business Workflow Automation wahrscheinlich ein starkes Wachstum verzeichnen. Technologie-basierte Lösungen werden bis Ende 2026 voraussichtlich einen Umsatz von über 2.100 Millionen US-Dollar erzielen.

Bis Ende 2026 soll der globale Markt für Business Workflow Automation einen Umsatz von 5.247,2 Millionen US-Dollar generieren.

• Fact.MR

Nordamerika wird voraussichtlich über den gesamten Prognosezeitraum hinweg den globalen Markt für Business Workflow Automation dominieren. Die Automatisierung der Dokumentenverarbeitung gewinnt weltweit an Aufmerksamkeit, da sie echte Fortschritte bei der Datenextraktion ermöglicht.

Was ist intelligente Dokumentenverarbeitungssoftware?

Intelligente Dokumentenverarbeitungssoftware ist die Plattformebene, die OCR, KI und maschinelles Lernen in einer einzigen automatisierten Pipeline zur Bearbeitung von Geschäftsdokumenten vereint. Sie empfängt eingehende Dokumente aus jedem Kanal – ob E-Mail, Datei-Upload, API oder gemeinsamer Ordner –, klassifiziert diese nach Typ, extrahiert die relevanten Datenfelder, validiert die Ergebnisse und liefert saubere, strukturierte Daten an die benötigten Systeme weiter.

Im Gegensatz zu einfachen OCR-Tools oder alleinstehenden Dokumentenscannern versteht IDP-Software den Kontext von Dokumenten. Sie erkennt den Unterschied zwischen einer Rechnung und einer Bestellung, erkennt einen Lieferantennamen im Unterschied zu einer Produktbeschreibung und kann für verschiedene Dokumentformate unterschiedliche Extraktionsregeln anwenden – und das alles, ohne für jedes neue Layout einen manuellen Eingriff zu erfordern.

Gute IDP-Software verarbeitet alle wichtigen Dokumententypen, darunter PDFs, gescannte Bilder, E-Mails und Tabellen, kann auf Tausende Dokumente pro Tag skaliert werden und passt sich neuen Formaten an, während Ihr Unternehmen wächst.

Intelligente Dokumentenverarbeitung vs. OCR vs. Dokumentenverarbeitung

Diese drei Begriffe werden oft synonym verwendet, bezeichnen aber unterschiedliche Fähigkeiten.

OCR (Optische Zeichenerkennung) wandelt gescannte Bilder oder Fotos in maschinenlesbaren Text um. Sie liest die Zeichen auf einer Seite, versteht aber nicht deren Bedeutung. OCR ist ein Grundbaustein im Dokumenten-Workflow, liefert aber zunächst nur Rohtext und keine strukturierten Daten.

Dokumentenverarbeitung ist ein weiter gefasster Begriff dafür, wie Unternehmen Dokumente empfangen, speichern und weiterverwenden. Dazu zählen manuelle Abläufe, einfache regelbasierte Extraktion oder grundlegende Scan-Pipelines. Der Begriff meint nicht zwangsläufig KI oder automatisierte Intelligenz.

Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) ergänzt OCR und herkömmliches Dokumentenmanagement um KI, maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung. IDP erkennt den Dokumentenkontext, klassifiziert Typen automatisch, extrahiert strukturierte Felder mit hoher Genauigkeit, validiert Daten anhand von Geschäftsregeln und leitet die Ergebnisse an nachgelagerte Systeme weiter. Sie lernt außerdem von menschlichen Korrekturen mit jeder Verarbeitung und verbessert so laufend die Genauigkeit.

Kurz gesagt: OCR liest. Dokumentenverarbeitung verarbeitet. IDP versteht und handelt.

Wie funktioniert intelligente Dokumentenverarbeitung?

Die Datenextraktion ist die Umwandlung von unstrukturierten Daten in strukturierte Daten und spielt eine bedeutende Rolle in der Automatisierung der Dokumentenverarbeitung. Ein 2019 auf Forbes veröffentlichter Bericht stellte fest, dass 95 % der Unternehmen regelmäßig mit unstrukturierten Daten umgehen müssen.

Die Extraktion von Daten hängt von 3 Dokumenttypen ab:

1. Unstrukturierte Daten sind solche, die keine vordefinierte Struktur aufweisen und nicht maschinell gelesen werden können. Beispiele: Bücher, Zeitschriften, Patientenakten oder Textdateien.
2. Halbstrukturierte Daten sind eine Sonderform von unstrukturierten Daten, die sich nicht klassisch organisieren lassen. Digitalfotos, Datumsmarkierungen, Bilder und Rechnungen gelten als halbstrukturiert.
3. Strukturierte Daten sind Informationen, die in ein präzise definiertes Datenmodell überführt wurden.

Lesen Sie mehr über strukturierte Daten vs. unstrukturierte Daten

Die 7 Schritte der Automatisierung der Dokumentenverarbeitung

Die manuelle Bearbeitung von Dokumenten ist fehleranfällig und zeitaufwändig. Mit automatisierten Tools können Unternehmen innerhalb weniger Sekunden Dokumente automatisch erzeugen.

1. Datenaufnahme
2. Datenerfassung
3. Datenklassifizierung
4. Datenextraktion
5. Datenvalidierung
6. Datentransformation
7. Datenexport

Wir haben die Schritte der Automatisierung der Dokumentenverarbeitung nachfolgend hervorgehoben. Sie erfordern keinerlei menschliches Eingreifen.

Schritt 1: Datenaufnahme

Die Dokumentenaufnahme ist die erste Stufe der intelligenten Dokumentenverarbeitung. So gelangen Dokumente ins System, etwa per E-Mail, Datei-Upload, gemeinsame Ordner oder API-Schnittstelle.

• Typische Quellen sind PDFs, Bilder, Tabellen und gescannte Dokumente.
• Beispiel: Rechnungen oder Belege treffen automatisch per E-Mail oder Massen-Upload auf der IDP-Plattform ein.

Schritt 2: Datenerfassung

Bevor Daten extrahiert werden, müssen gescannte Dokumente und Bilder bereinigt und in maschinenlesbaren Text umgewandelt werden. Dieser Schritt sorgt für eine bessere OCR-Genauigkeit und einheitliches Format.

• Methoden: Bildverbesserung, Begradigung, Rauschunterdrückung.
• Beispiel: OCR extrahiert lesbaren Text aus einer gescannten Rechnung oder einem handschriftlichen Beleg.

Schritt 3: Datenklassifizierung

Die Datenerfassung erkennt und erfasst Schlüsselinformationen aus jedem Dokument. Mithilfe von KI und Mustererkennung werden strukturierte Felder automatisch für verschiedene Anwendungsfälle extrahiert, etwa für Rechnungen, Bestellungen, Verträge oder Formulare.

• Beispiele für Felder: Rechnungsnummern, Lieferantennamen, Summen, Daten.
• Beispiel: Automatische Erkennung von „Rechnungsnummer“ und „fälliger Betrag“ zur Verwendung in Buchhaltung, Reporting oder Analyse.

Schritt 4: Datenextraktion

Nach der Extraktion stellt die Validierung die Korrektheit und die Einhaltung festgelegter Regeln sicher. Das System prüft auf fehlende Felder, Formatierungsfehler und Duplikate.

• Logische Prüfungen stellen sicher, dass die Daten den geschäftlichen und buchhalterischen Standards entsprechen.
• Beispiel: Rechnungen ohne USt-ID des Lieferanten oder mit fehlerhaften Summen werden markiert.

Lesen Sie mehr darüber, was Datenextraktion ist

Schritt 5: Datentransformation

In diesem Schritt werden die extrahierten Daten für Einheitlichkeit und Nutzbarkeit verfeinert. Daten werden standardisiert, in interne Formate überführt und ggf. durch externe Details angereichert.

• Formate wie Daten, Währungen oder Lieferantennamen werden für Genauigkeit vereinheitlicht.
• Beispiel: Datumsformat auf JJJJ-MM-TT umstellen und Lieferantennamen mit Stammdaten abgleichen.

Schritt 6: Datenvalidierung

Wenn das System auf unsichere Daten stößt, werden diese Fälle zur Überprüfung an Menschen weitergeleitet. Das gewährleistet die Datenqualität und kontinuierliche Produktivitätsverbesserungen.

• Benutzer können markierte Felder direkt im Dashboard überprüfen und korrigieren.
• Beispiel: Ein unleserlicher Anhang oder ein neues Dokumentlayout werden an einen Prüfer weitergeleitet.

Schritt 7: Datenexport

Der letzte Schritt ist der Export der bereinigten, geprüften Daten in andere Unternehmenssysteme. Über Integrationen und APIs gelangen extrahierte Daten automatisch in CRM, ERP oder Tabellen.

• Die Datenbereitstellung ist meist in Echtzeit und steht sofort in den Workflows zur Verfügung.
• Beispiel: Rechnungsdaten werden direkt in Buchhaltungssoftware oder Google Sheets übertragen.

Vorteile des Einsatzes intelligenter Dokumentenverarbeitung in Ihrem Unternehmen

IDP lässt sich in jeder Branche und für verschiedene Anwendungsfälle anwenden, zum Beispiel im Finanz-, Immobilien- und Lebensmittelbereich. Die wichtigsten Vorteile der Einführung dieser Workflow-Automatisierung sind:

Kosteneinsparungen bei Zeit und Ressourcen

Laut Mckinsey-Bericht könnten bei Geschäftsprozessen 60 % der Tätigkeiten durch Automatisierung bis zu 30 % der Arbeitszeit einsparen. Durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben können enorme Mengen an Zeit und Ressourcen eingespart werden.

Der wahre Wert der Automatisierung geht jedoch über die Effizienz hinaus; er hängt von der Genauigkeit ab. Viele Organisationen automatisieren Workflows, nur um festzustellen, dass inkonsistente oder unvollständige Daten alles ausbremsen. Wenn die Grundlage der Automatisierung eine schlechte Datenqualität ist, verbringen die Teams mehr Zeit mit der Fehlerkorrektur als mit echten Erkenntnissen. Hochwertige, standardisierte Daten verwandeln die Automatisierung von einem reinen Zeitsparer in ein strategisches Werkzeug.

Zugleich stärkt Automatisierung auch die Mitarbeitenden. Wenn sich die Teams nicht mehr mit repetitiven, manuellen Dateneingaben beschäftigen müssen, können sie sich auf wertvollere Aufgaben wie Analyse, Entscheidungsfindung und Innovation konzentrieren. Das steigert nicht nur die Produktivität, sondern auch die Arbeitszufriedenheit und das Engagement. Mitarbeitende verbringen weniger Zeit mit der Korrektur von Datenfehlern oder Routine-Dokumentenbearbeitung und können sich stärker strategischen Initiativen widmen, die Unternehmenswachstum fördern.

90 % der Beschäftigten werden durch monotone, sich wiederholende Aufgaben gebremst, die einfach automatisiert werden könnten – Key demand statistics, ThinkAutomation.

Ein im Juni 2024 durchgeführter Benchmark bei Parseur ergab, dass ein durchschnittlicher Kunde des Dokumentenverarbeitungstools Parseur monatlich etwa 150 Stunden manuelle Dateneingabe und rund 6.413 US-Dollar einspart. – Parseur-Statistik, Juni 2024

Nahezu keine menschlichen Fehler

Das tägliche händische Bearbeiten hunderter Dokumente ist fehleranfällig. Durch automatisierte Dokumentenverarbeitung können diese Fehler auf nahezu null gesenkt werden.

Datensicherung

Automatisierte Tools sichern Ihre Daten in der Regel automatisch. Dokumentenverarbeitungssoftware ist meistens Cloud-basiert, sodass Ihre Daten sicher gespeichert werden und von überall zugänglich sind.

Vorgefertigte Modelle und Templates

Es gibt automatisierte Lösungen mit vorgefertigten Vorlagen für unterschiedliche Branchen. Parseur unterstützt beispielsweise viele Immobilienplattformen, aus denen Ihre Dokumente automatisiert extrahiert und verarbeitet werden (Kontaktdaten, Objektdetails, Leadquelle).

Prozesseffizienz

Unternehmen können sich auf andere Kernbereiche wie Kundenerlebnis fokussieren – das steigert Produktivität und Umsatz. Die Implementierung von Automatisierung im Büro generiert 30–200 % ROI im ersten Jahr, vor allem durch Arbeitseinsparungen. Mitarbeitende können ihre Zeit so sinnvoller für das Unternehmen einsetzen.

Worauf Sie bei einer intelligenten Dokumentenverarbeitungsplattform achten sollten

Bei der Bewertung einer IDP-Plattform sollten Sie mehr als nur die OCR-Genauigkeit berücksichtigen. Die richtige Lösung muss sich nahtlos in Ihre bestehenden Workflows einfügen und mit Ihrem Unternehmen skalieren. Die wichtigsten Merkmale im Überblick:

KI-gestützte Extraktion ohne feste Templates

Die besten IDP-Plattformen nutzen maschinelles Lernen, um den Dokumentenkontext zu verstehen und die richtigen Felder auch bei unterschiedlichen Layouts zu extrahieren – ohne für jedes Format ein neues Template zu benötigen. Das ist besonders bei Dokumenten verschiedener Anbieter, Kunden oder Regionen wichtig.

Multi-Format- und Multi-Channel-Unterstützung

Ihre Plattform sollte sämtliche Dokumententypen verarbeiten können, die Ihr Unternehmen erhält: PDFs, gescannte Bilder, E-Mails und Tabellen. Außerdem sollte sie Dokumente aus verschiedensten Quellen annehmen, darunter E-Mail-Postfächer, gemeinsame Ordner, APIs oder manuelle Uploads.

Integrierte Validierungsregeln

Korrekte Extraktion ist nur ein Teil des Prozesses. Suchen Sie nach einer Plattform, die extrahierte Daten vorab anhand vordefinierter Regeln validiert und fehlende Felder, Formatfehler oder Dubletten erkennt, bevor Daten an nachgelagerte Systeme weitergeleitet werden.

Nahtlose Integrationen

Die Anbindung Ihres IDP-Tools an Ihre übrigen Systeme ist entscheidend. Achten Sie auf native Integrationen mit den bereits genutzten Apps, wie Buchhaltungssoftware, CRM oder ERP, sowie auf Unterstützung für Automatisierungsplattformen wie Zapier oder Power Automate.

No-Code- oder Low-Code-Einrichtung

Eine gute IDP-Plattform sollte keine Entwicklerressourcen für alltägliche Konfigurationen benötigen. Nicht-technische Anwender sollten Extraktionsregeln definieren, markierte Dokumente prüfen und Workflows steuern können – ganz ohne Programmieren.

Für eine vollständige Übersicht der besten Plattformen sehen Sie unseren Vergleich der besten intelligenten Dokumentenverarbeitungssoftware.

Arten von IDP-Lösungen

Mit der Entwicklung von Big Data und Technologie kann die Datenerfassung auf viele unterschiedliche Arten erfolgen – je nach Anzahl und Struktur der zu verarbeitenden Dokumente.

AI Builder von Power Automate

Der AI Builder ist das neue Microsoft-Automatisierungstool, mit dem Sie künstliche Intelligenz in Ihre Anwendungen und Integrationen einbinden können. Per Point-and-Click-Erlebnis können Sie verschiedene KI-Modelle erstellen, die für Ihr Unternehmen maßgeschneidert sind.

OCR

Optische Zeichenerkennung (OCR) wandelt Bilder (gescannte PDFs, Fotos, Screenshots) in normalen Text um, sodass Maschinen die Wörter auf einer Seite lesen können. OCR ist der entscheidende erste Schritt, um Daten aus Bildern zu extrahieren, liefert allein jedoch nur Rohtext, ohne Dokumentenstruktur oder Feldbedeutung zu erkennen.

Neuronale Netze (eine Art Modell des maschinellen Lernens) werden üblicherweise in einer langen, rechenintensiven Phase an sehr großen Dokumentenbeständen vortrainiert (öffentliche oder lizenzierte Datensätze, nicht Kundendateien). Dieses Vortraining erkennt allgemeine Muster: Wie sieht eine Rechnung aus, wie sind Daten und Summen typischerweise formatiert, welche Layouts von Bezeichnern/Werten gibt es usw.

Dank dieses Vortrainings können Modelle auf neue Dokumente angewendet werden und zuverlässig Felder über verschiedene Layouts und Sprachen hinweg identifizieren – das ergibt eine genauere, robustere Extraktion als reine OCR oder starre Regeln. Wichtig: Parseur trainiert diese Basismodelle nicht an Kundendokumenten, sondern wendet sie nur auf Kundenfälle an, ohne sie damit nachzuschärfen.

Natural Language Processing (NLP) geht noch einen Schritt weiter, indem Automatisierungssysteme Sinn und Kontext erschließen – nicht nur reinen Text. NLP kann beispielsweise ähnliche Begriffe (“Rechnungsnummer”, “Referenz-ID”) unterscheiden, Satzstrukturen erkennen und Informationen sogar aus unstrukturierten Dokumenten wie E-Mails oder Verträgen extrahieren.

Abschließend schließt Robotic Process Automation (RPA) die Lücke zwischen Datenerfassung und Geschäftsaktion. Nach der Erkennung und Interpretation von OCR, ML und NLP nutzt RPA diese Daten, um Workflows automatisch anzustoßen – z. B. ERP-Aktualisierung, Benachrichtigungen, Zahlungsabgleich. So entsteht eine vollständige Automatisierungskette: OCR liest, ML lernt, NLP versteht, RPA handelt – alles für Geschwindigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit in dokumentenbasierten Abläufen.

Mittlerweile wird Vision AI zur Modernisierung von IDP-Workflows eingesetzt, indem visuelles und textuelles Verständnis vereint werden. So kann die Automatisierung flexibler auf wechselnde Formate reagieren und löst starre Templates ab.

Anwendungsfälle der intelligenten Dokumentenverarbeitung

Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) kann Workflows in Abteilungen und Branchen automatisieren, indem sie unstrukturierte Daten in strukturierte, verwertbare Informationen verwandelt. Durch die Kombination von OCR, maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung schlägt IDP die Brücke zwischen Rohdokumenten und business-tauglichen Daten. Das beschleunigt nicht nur Betriebsabläufe, sondern verbessert auch Genauigkeit, Compliance und Skalierbarkeit – alles Schlüsselfaktoren z. B. für ISO-8000-konforme Automatisierung.

Hier ein paar Praxisbeispiele:

Kreditorenbuchhaltung

IDP vereinfacht die Rechnungsverarbeitung, indem automatisch Schlüsselfelder wie Lieferant, Beträge und Steuercodes aus Rechnungen in über 160 Sprachen extrahiert werden. Laut Ascend kostet die Verarbeitung einer Papierrechnung im Schnitt 15 US-Dollar, automatisiert dagegen nur 2,36 US-Dollar. Die extrahierten Daten fließen direkt in ERP- oder Buchhaltungs-Tools wie QuickBooks oder Zoho Invoice – das spart manuelle Arbeit, minimiert Fehler und verbessert die Liquiditätsübersicht.

Bestellabwicklung

IDP vereinfacht Bestellprozesse, indem Positionen, Bestellnummern, Lieferantendetails, Mengen und Gesamtsummen automatisch aus Bestellungen extrahiert werden. Laut Reuters verlassen sich 57 % der Beschaffungsteams immer noch auf manuelle Datenerfassung, und die Plattform erreicht eine Genauigkeit von bis zu 99,9 % beim Parsen von Bestellungen. Nach der Extraktion gelangen die strukturierten Daten direkt ins Bestellmanagement oder ERP-System, was manuelle Aufgaben stark reduziert und eine schnellere Bearbeitung und Compliance ermöglicht.

HR/Onboarding

Parseur extrahiert zentrale Felder aus Lebensläufen wie Kontaktdaten, Ausbildung und Berufserfahrung und unterstützt zugleich anonymisierte Workflows durch Entfernung von PII. Nach der Analyse fließen die strukturierten Daten via API oder Integration direkt in HR-Tools oder Bewerbermanagement-Systeme (ATS) wie BambooHR oder Monday. So gewinnt das HR-Team mehr Zeit für Talentbewertung und Mitarbeiterbindung statt monotone Dateneingabe.

Erste Schritte mit intelligenter Dokumentenverarbeitung

Parseur ist ein No-Code-IDP-Tool, das Daten aus E-Mails und PDFs extrahiert und durch Zapier, Power Automate und andere Plattformen mit Tausenden von Anwendungen verknüpft. Es verarbeitet unterschiedliche Dokumentenlayouts ohne feste Templates und skaliert mit Ihrem Team.

Zuletzt aktualisiert am 2. Juni 2026