Willkommen in der Ära, in der Daten auf künstliche Intelligenz treffen – Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP). Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Data-Science-Tools wie KI, maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache zusammenarbeiten, um jeden Schritt der Datenverarbeitung effizienter zu gestalten. Es geht nicht nur darum, Daten zu verarbeiten; es geht darum, die Art und Weise, wie Unternehmen mit Informationen umgehen, zu digitalisieren.
Laut einem Bericht von ThinkAutomation beträgt der Markt für digitale Automatisierung derzeit 6,76 Milliarden US-Dollar und wird bis 2023 auf 12,61 Milliarden US-Dollar ansteigen.
Wir haben einen vollständigen Leitfaden zusammengestellt, der erklärt, worum es bei der intelligenten Dokumentenverarbeitung geht und wie Unternehmen sie nutzen können, um ihr Geschäft zu skalieren.
Was ist intelligente Dokumentenverarbeitung?
Einfach ausgedrückt besteht der Hauptzweck von IDP (auch bekannt als intelligente Dokumentautomatisierung) darin, menschliche Eingriffe durch Technologie zu minimieren. Die auch als Dokumentenerstellung bekannte Methode hilft dabei, Daten aus verschiedenen Quellen und Layouts zu extrahieren.
Wikipedia definiert Dokumentautomatisierung als das Entwerfen von Systemen und Workflows, die bei der Erstellung elektronischer Dokumente unterstützen.
„Automatisches Sammeln der erforderlichen Daten aus verschiedenen Dokumenttypen, Überprüfen ihrer Gültigkeit und Nutzung der extrahierten Daten, Hinzufügen relevanter Funktionen und Erhöhen ihres Werts“ – Definition von AI Multiple, Mai 2020
Laut der neuesten Studie von Fact.MR wird der globale Markt für Business Workflow Automation voraussichtlich ein starkes Wachstum verzeichnen. Technologische Lösungen werden bis Ende 2026 voraussichtlich einen Umsatz von über 2.100 Millionen US-Dollar erzielen.
Bis Ende 2026 wird der globale Markt für Business Workflow Automation voraussichtlich einen Umsatz von 5.247,2 Millionen US-Dollar erzielen.
- Fact.MR
Es wird erwartet, dass Nordamerika den gesamten Prognosezeitraum über den globalen Markt für Business Workflow Automation dominieren wird. Die Automatisierung der Dokumentenverarbeitung gewinnt weltweit an Bedeutung, da sie disruptive Lösungen für die Datenextraktion bietet.
Wie funktioniert intelligente Dokumentenverarbeitung?
Die Datenextraktion ist der Prozess der Umwandlung unstrukturierter Daten in strukturierte Daten und spielt eine große Rolle bei der Automatisierung der Dokumentenverarbeitung. Ein 2019 in Forbes veröffentlichter Bericht stellte fest, dass 95 % der Unternehmen regelmäßig mit unstrukturierten Daten umgehen müssen.
Die Extraktion von Daten hängt von 3 Arten von Dokumenten ab:
- Unstrukturierte Daten sind Daten, die keine vordefinierte Struktur haben und von Computern nicht einfach verarbeitet werden können. Beispiele für unstrukturierte Daten sind Bücher, Zeitschriften, Krankenakten oder Textdateien.
- Semi-strukturierte Daten sind eine Art von Daten, die zwar nicht vollständig strukturiert sind, aber dennoch einige organisatorische Elemente aufweisen. Digitale Fotos, Datumsstempel, Bilder und Rechnungen gelten als semi-strukturiert.
- Strukturierte Daten sind Informationen, die in ein wohldefiniertes Datenmodell umgewandelt wurden und somit leicht von Computern verarbeitet werden können.
Lesen Sie mehr über strukturierte Daten vs. unstrukturierte Daten
Die 7 Schritte der Dokumentautomatisierung
Die manuelle Bearbeitung der Dokumentenverarbeitung ist fehleranfällig und zeitaufwändig. Durch die Umstellung auf automatisierte Tools können Unternehmen innerhalb von Sekunden automatisch mehr Dokumente generieren. Nachfolgend haben wir die Schritte der Dokumentautomatisierung hervorgehoben, die keinen menschlichen Eingriff erfordern:
Schritt 1: Datenaufnahme
Die Datenaufnahme ist der erste Schritt, um den Prozess zu starten, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen (E-Mails, PDFs, MS Excel) an ein einziges Ziel verschoben oder importiert werden. Die Daten werden verschoben, damit sie gespeichert und analysiert werden können.
Schritt 2: Datenerfassung
Der Prozess der Extraktion von Informationen aus einem Dokument und deren Umwandlung in computerlesbare Daten wird als Datenerfassung bezeichnet. Die Datenerfassung erfolgt in der Regel durch optische Zeichenerkennung (OCR) mit Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep-Learning-KI-Technologie für Quittungen, Bilder oder Bücher.
Schritt 3: Datenklassifizierung
Dabei werden Daten in verschiedene Kategorien eingeteilt, die ein einfaches Auffinden und Abrufen basierend auf der Vertraulichkeit dieser Dokumente ermöglichen. Beispielsweise gibt es in einem E-Mail-Parsing-Tool wie Parseur spezifische Vorlagen für verschiedene Anwendungsfälle wie Immobilien, Essensbestellungen oder Google Alerts.
Schritt 4: Datenextraktion
Dabei werden gezielt Informationen aus den Dokumenten extrahiert. So werden beispielsweise auf einer Bestellung Daten wie Kundendaten, Bestellnummer, Gesamtpreis und Menge extrahiert.
Lesen Sie mehr darüber, was Datenextraktion ist
Schritt 5: Datenvalidierung
Dieser Schritt stellt die Genauigkeit und Qualität der extrahierten Daten sicher. Die Endergebnisse sind nicht korrekt, wenn die analysierten Daten nicht korrekt sind. Dies geschieht durch mehrere logische Prüfungen ohne menschliches Zutun.
Schritt 6: Datentransformation
Nachdem die Datengenauigkeit überprüft wurde, ist es an der Zeit, die Rohdaten in ein anderes, verwendbares Format umzuwandeln, d. h. in strukturierte Daten (die Endergebnisse).
Schritt 7: Datenexport
Der letzte Schritt ist das Herunterladen, Senden oder Exportieren der extrahierten Daten mit automatisierten Workflows an jede andere Anwendung Ihrer Wahl.
Vorteile des Einsatzes intelligenter Dokumentenverarbeitung in Ihrem Unternehmen
IDP kann in jeder Branche und in verschiedenen Anwendungsfällen eingesetzt werden, z. B. in den Bereichen Finanzen, Immobilien und Lebensmittelindustrie. Die Vorteile der Implementierung dieser Art von Workflow-Automatisierung in Ihrem Unternehmen sind wie folgt:
Kosteneinsparungen bei Zeit und Ressourcen
Laut Mckinsey-Bericht könnten 60 % der Berufe bei Geschäftsprozessen durch Automatisierung 30 % ihrer Zeit einsparen. Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben ließe sich eine enorme Menge an Zeit und Ressourcen einsparen. 90 % der Mitarbeiter werden mit langweiligen und sich wiederholenden Aufgaben belastet, die leicht automatisiert werden könnten - Wichtige Nachfragestatistiken, ThinkAutomation.
Ein im Juni 2024 bei Parseur durchgeführter Benchmark-Test ergab, dass ein Kunde des Dokumentenverarbeitungstools von Parseur durchschnittlich etwa 150 Stunden manuelle Dateneingabe und etwa 6.413 US-Dollar pro Monat einspart. - Parseur-Statistiken, Juni 2024
Weniger menschliche Fehler
Das tägliche manuelle Durcharbeiten von Hunderten von Dokumenten ist fehleranfällig. Durch die Automatisierung der Dokumentenverarbeitung können Sie diese Fehler auf nahezu Null reduzieren. Die Roboter und Maschinenalgorithmen werden trainiert, um die Ergebnisse mit jedem Durchlauf zu perfektionieren.
Sicherung von Daten
Es versteht sich von selbst, dass die Verwendung automatisierter Tools Ihre Daten automatisch sichert. Dokumentenverarbeitungstools sind in der Regel Cloud-basierte Anwendungen, bei denen Ihre Daten sicher gespeichert werden und Sie jederzeit und überall darauf zugreifen können.
Vortrainierte Modelle und vorgefertigte Vorlagen
Es gibt automatisierte Lösungen, die vorgefertigte Vorlagen für verschiedene Branchen bereitstellen. Parseur unterstützt beispielsweise viele Immobilienplattformen, auf denen Ihre Dokumente automatisch extrahiert und verarbeitet werden (Kontaktdaten, Immobilieninformationen, Leadquelle).
Prozesseffizienz
Unternehmen können sich auf andere Kernaspekte wie das Kundenerlebnis konzentrieren und so die Produktivität und den Umsatz steigern. Die Implementierung von Automatisierung im Büro generiert 30-200 % ROI im ersten Jahr, hauptsächlich durch Arbeitseinsparungen Da die Mitarbeiter nicht mehr an zeitaufwändigen Aufgaben arbeiten müssen, können sie ihre kreative Zeit besser für das Unternehmen einsetzen.
Funktionen eines intelligenten Dokumentenverarbeitungstools
Bei der Auswahl eines automatisierten Dokumentenverarbeitungstools für Ihr Unternehmen ist es wichtig zu verstehen, welche Art von Funktionen Ihr Unternehmen benötigt. Nachfolgend haben wir die wichtigsten gemeinsamen Merkmale hervorgehoben:
Benutzerfreundliche und nahtlose Workflows
Vielleicht möchten Sie ein automatisiertes Tool verwenden, das einfach zu bedienen ist, insbesondere wenn Sie sich mit Technik nicht auskennen. Ein No-Code-Tool ohne Programmierkenntnisse, mit dem Sie nahtlose Workflows zwischen verschiedenen Prozessen einrichten können, wäre großartig!
Integration mit anderen Anwendungen
Die Integration des Dokumentenverarbeitungstools in jede Anwendung Ihrer Wahl trägt ebenfalls zur Zeitersparnis bei. Wenn Sie das Tool beispielsweise für die Leadgenerierung verwenden, ist es wichtig, dass Sie eine Verbindung zu anderen Anwendungen wie Mailchimp oder Intercom herstellen können, damit Daten automatisch übertragen werden.
Arten von IDP-Lösungen
Mit dem Aufkommen von Big Data und neuen Technologien kann die Extraktion von Daten auf viele verschiedene Arten erfolgen, je nachdem, wie viele Dokumente in welcher Struktur verarbeitet werden müssen.
AI Builder von Power Automate
Der AI Builder ist das neue automatisierte Microsoft-Tool, mit dem Sie künstliche Intelligenz zu Ihren Anwendungen und Integrationen hinzufügen können. Mit einer einfachen Point-and-Click-Erfahrung können Sie verschiedene KI-Modelle erstellen, die auf Ihr Unternehmen zugeschnitten sind.
OCR
Optische Zeichenerkennung (OCR) ist wichtig, damit Maschinen Text aus verschiedenen Bildern lesen können. Einige Unternehmen müssen Sammelbelege verarbeiten, und hier hilft ein Tool, das sich auf OCR konzentriert.
Parseur: Die beste Software für intelligente Dokumentenverarbeitung im Jahr 2024
Parseur ist ein KI-Dokumentenverarbeitungstool, das Daten aus E-Mails und PDFs extrahiert. Mit einem KI-Dokumentenanalysetool wie Parseur sparen Sie unzählige Stunden manueller Arbeit und verfügen über einen automatisierten Workflow-Prozess.
Die KI-Software von Parseur ist eine der besten und intelligentesten KI-Parsing-Engines auf dem Markt, um Dokumente in strukturierte Daten zu verarbeiten. Sie passt sich an jedes Layout an.
Parseur lässt sich auch in Tausende von Anwendungen integrieren, wie zum Beispiel Zapier, Power Automate und Integromat.
Durch die Einbettung der Automatisierung der Dokumentenverarbeitung in Ihr Unternehmen ermöglichen Sie durchgängige automatische Geschäftsprozesse. Die Einführung der Dokumentautomatisierung bringt zahlreiche Vorteile mit sich, die dazu beitragen, Geschäftsabläufe zu rationalisieren und schnellere Ergebnisse zu erzielen.
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