Was ist intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP)?

Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) automatisiert die Datenerfassung, Validierung und Weiterleitung aus Dokumenten wie Rechnungen, E-Mails und PDFs.

Wichtigste Erkenntnisse:

• Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) automatisiert die Textextraktion, 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 und spart Zeit sowie wiederholende 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 rein einfache 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.

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 und fehlerfrei generieren.

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 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

Trifft das System auf unsichere Daten, werden diese zur menschlichen Überprüfung weitergeleitet. Dies gewährleistet die Datenqualität und kontinuierliche Verbesserungen bei der Produktivitätsanalyse.

• 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. Per Integration und API 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 liegt jedoch nicht nur in der Effizienz, sondern in der Datenqualität. Viele Unternehmen automatisieren Prozesse, stellen aber fest, dass unvollständige oder inkonsistente Daten alles ausbremsen. Ist die Basis der Automatisierung von minderwertiger Qualität, steckt das Team mehr Zeit in Fehlerkorrekturen als in echte Erkenntnisse. Hochwertige, standardisierte Daten machen die Automatisierung erst zu einem echten strategischen Hebel.

Gleichzeitig fördert Automatisierung die Mitarbeitenden: Indem repetitive, manuelle Dateneingaben wegfallen, können sich Teams auf anspruchsvollere Aufgaben wie Analyse, Entscheidungen und Innovation konzentrieren. Diese Veränderung steigert nicht nur die Produktivität, sondern auch die Arbeitszufriedenheit – weniger Zeit für Fehlerbehebung und Routineaufgaben, mehr für strategische Projekte und Unternehmenswachstum.

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.

Funktionen eines intelligenten Dokumentenverarbeitungstools

Bei der Auswahl eines automatisierten Dokumentenverarbeitungstools ist es entscheidend zu verstehen, welche Funktionen Ihr Unternehmen benötigt. Die wichtigsten Merkmale im Überblick:

Benutzerfreundliche und nahtlose Workflows

Ein einfach zu bedienendes Tool ist gerade dann wichtig, wenn Sie keine IT-Erfahrung haben. Eine No-Code-Lösung, mit der Sie Workflow-Automatisierungen ohne Programmierkenntnisse einrichten können, erleichtert den Einstieg erheblich.

Integration mit anderen Anwendungen

Die Integration des Dokumentenverarbeitungstools mit anderen Wunsch-Anwendungen spart zusätzlich Zeit. Wenn Sie das Tool beispielsweise für Lead-Generierung nutzen, ist die Anbindung an Mailchimp oder Intercom essenziell, damit Daten automatisch weitergeleitet werden.

Arten von IDP-Lösungen

Durch den technologischen Fortschritt gibt es viele Wege der Datenerfassung – je nach Dokumentenvolumen oder -struktur.

AI Builder von Power Automate

Der AI Builder ist das neue Microsoft-Automatisierungstool, mit dem Sie künstliche Intelligenz in Ihre Anwendungen einbinden können. Per Point-and-Click können zahlreiche KI-Modelle für Ihr Unternehmen erstellt werden.

OCR

Optische Zeichenerkennung (OCR) verwandelt Bilder (eingescannte PDFs, Fotos, Screenshots) in normalen Text, 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 weiter, indem Automatisierungssysteme Sinn und Kontext erschließen – nicht nur reinen Text. NLP kann beispielsweise ähnliche Begriffe (“Rechnungsnummer”, “Referenz-ID”) unterscheiden, Satzstrukturen erkennen und Informationen auch aus unstrukturierten Dokumenten wie E-Mails oder Verträgen extrahieren.

Abschließend schließt Robotic Process Automation (RPA) die Lücke zwischen Datenerfassung und Geschäftsprozess. 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.

Anwendungsfälle der intelligenten Dokumentenverarbeitung

Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) kann Workflows in Abteilungen und Branchen automatisieren, indem sie unstrukturierte Daten in strukturierte, verwertbare Informationen verwandelt. Dank OCR, Machine Learning und natürlicher Sprachverarbeitung schlägt IDP eine Brücke zwischen Rohdokumenten und business-tauglichen Daten – das beschleunigt Betriebsabläufe, verbessert Genauigkeit und Compliance, und sorgt für Skalierbarkeit, was im Sinne von ISO 8000 besonders relevant ist.

Hier ein paar Praxisbeispiele:

Kreditorenbuchhaltung

IDP vereinfacht die Rechnungsverarbeitung, indem automatisch Schlüsselfelder (Lieferant, Beträge, Steuercodes usw.) 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 Daten werden direkt in ERP- oder Buchhaltungstools wie QuickBooks oder Zoho Invoice übernommen – das spart manuelle Arbeit, minimiert Fehler und verbessert Liquiditätsübersicht.

Bestellabwicklung

IDP vereinfacht die Bestellverarbeitung, indem Bestellpositionen, Nummern, Lieferantendetails, Mengen und Gesamtsummen automatisch aus Bestellungen extrahiert werden. Laut Reuters verlassen sich 57 % der Einkaufsteams immer noch auf manuelle Dateneingabe. Die Plattform erreicht bis zu 99,9 % Genauigkeit beim Parsen von Bestellungen. Nach der Extraktion gelangen die strukturierten Daten direkt ins Bestellmanagement oder ERP – das reduziert den Aufwand und beschleunigt Abwicklung und Compliance.

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.

Parseur: Beste intelligente Dokumentenverarbeitungssoftware im Jahr 2025

Parseur ist ein KI-Dokumentenverarbeitungstool, das Daten aus E-Mails und PDFs extrahiert. Mit einem KI-Dokumentenparser wie Parseur sparen Sie unzählige Stunden manueller Arbeit und schaffen einen automatisierten Workflow.

Die KI-Software von Parseur ist die leistungsstärkste Parsing-Engine am Markt zur Umwandlung von Dokumenten in strukturierte Daten – und sie passt sich jedem Layout an.

Parseur lässt sich mit Tausenden von Anwendungen integrieren, wie etwa Zapier, Power Automate und Integromat.

Durch die Einbettung automatisierter Dokumentenprozesse im Unternehmen ermöglichen Sie End-to-End-Automatisierung betrieblicher Abläufe. Die Einführung der Dokumentenverarbeitungsautomatisierung bringt zahlreiche Vorteile zur Optimierung der Geschäftsprozesse und sorgt für schnellere Ergebnisse.

Häufig gestellte Fragen

Da immer mehr Unternehmen auf Automatisierung setzen, um ihre Abläufe zu optimieren, stellen sich häufig Fragen dazu, was intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) leisten kann und wie sie in bestehende Workflows integriert werden kann. Nachfolgend haben wir einige der häufigsten Fragen beantwortet, damit Sie besser verstehen, wie IDP funktioniert, welche Vorteile sie bietet und wie Tools wie Parseur die Automatisierung mühelos machen können.

Was ist der Hauptzweck der intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP)?

Das Hauptziel von IDP ist die Automatisierung der Extraktion, Validierung und Organisation von Daten aus verschiedenen Dokumenten. Es hilft Unternehmen, Zeit zu sparen, menschliche Fehler zu reduzieren und eine gleichbleibend präzise Datenverarbeitung in allen Workflows sicherzustellen.

Wie unterscheidet sich IDP von traditioneller OCR?

Während OCR (Optische Zeichenerkennung) Bilder und gescannte Dokumente in lesbaren Text umwandelt, geht IDP mehrere Schritte weiter. Sie nutzt KI, maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, um den Kontext eines Dokuments zu verstehen, strukturierte Daten zu extrahieren und diese automatisch an andere Unternehmenssysteme weiterzuleiten.

Welche Dokumenttypen kann IDP verarbeiten?

IDP kann nahezu jeden Dokumenttyp verarbeiten – von Rechnungen, Quittungen und Bestellungen bis zu Verträgen, Formularen und E-Mails. Ob strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert – intelligente Systeme können lernen, unterschiedliche Dokumentformate zu verarbeiten.

Wie kann Parseur die Dokumentenverarbeitung automatisieren?

Parseur automatisiert den gesamten Dokumenten-Workflow von der E-Mail-Analyse bis zur Datenerfassung und -weiterleitung. Mit vorgefertigten Vorlagen und einer No-Code-Einrichtung können Unternehmen wichtige Informationen sofort extrahieren und ohne manuellen Aufwand an Apps wie Google Sheets, Power Automate oder Zapier senden.

Welche Vorteile hat die Implementierung von IDP im Unternehmen?

Die wichtigsten Vorteile sind reduzierter manueller Arbeitsaufwand, schnellere Bearbeitungszeiten, verbesserte Datenqualität und erhebliche Kosteneinsparungen. Viele Unternehmen verzeichnen zudem eine höhere Mitarbeiterzufriedenheit, da Teams weniger Zeit mit repetitiven Aufgaben verbringen und sich stärker auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren können.

Ist IDP auch für kleine Unternehmen geeignet?

Ja! Intelligente Dokumentenverarbeitung wächst bedarfsorientiert und ist flexibel. Kleine Unternehmen können mit wenigen automatisierten Dokumenten-Workflows starten und diese mit dem Wachstum ausbauen. Cloud-basierte Tools wie Parseur machen diesen Schritt einfach und erschwinglich.

Wie sicher ist die Dokumentenverarbeitungsautomatisierung?

Die meisten modernen IDP-Tools, einschließlich Parseur, sind cloud-basiert und befolgen strenge Datenschutzstandards. Die Daten werden verschlüsselt, sicher gespeichert und sind nur autorisierten Nutzern zugänglich. Die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO wird gewährleistet.

Zuletzt aktualisiert am 7. November 2025