Dokumentenverarbeitungsautomatisierung – Schritt-für-Schritt-Implementierungsleitfaden

Wichtige Erkenntnisse

• Die Automatisierung der Dokumentenverarbeitung rationalisiert repetitive Aufgaben wie Datenerfassung, Klassifizierung und Weiterleitung, was Geschwindigkeit, Genauigkeit und Skalierbarkeit in allen Abteilungen steigert.
• Ein typischer Automatisierungs-Workflow umfasst fünf kritische Schritte: Erfassung von Dokumenten, Inhaltserkennung, Extraktion der Schlüsseldaten, Validierung der Ergebnisse und Übergabe an nachgelagerte Systeme.
• Lösungen wie Parseur kombinieren OCR, maschinelles Lernen und No-Code-Vorlagen, um Unternehmen die Bearbeitungszeit von Stunden auf Sekunden zu verkürzen – ganz ohne komplexe Einrichtung oder Entwicklerressourcen.

Die manuelle Dokumentenbearbeitung ist nach wie vor ein erheblicher Flaschenhals in vielen Organisationen. Von Rechnungen und Quittungen über Versandetiketten bis hin zu Bewerbungsunterlagen verlassen sich Unternehmen häufig auf arbeitsintensive Prozesse, bei denen Mitarbeitende Dokumente lesen, interpretieren und die Daten manuell in verschiedene Systeme eingeben müssen. Diese Methode ist nicht nur zeitaufwändig, sondern auch fehleranfällig – das führt zu Verzögerungen, erschwerter Compliance und steigenden Betriebskosten.

Laut Invensis liegt die Fehlerquote manueller Dateneingaben bei etwa 1 %, wobei sie je nach Datenkomplexität und Erfahrung der Mitarbeitenden zwischen 0,04 % und 3,6 % variieren kann.

Glücklicherweise ist Automatisierungstechnologie immer zugänglicher und benutzerfreundlicher geworden. Sie müssen heute weder Entwickler sein noch tiefes technisches Wissen besitzen, um Dokumentenautomatisierung in Ihrem Unternehmen zu implementieren. Mit modernen Tools, die auf benutzerfreundlichen Drag-and-Drop-Oberflächen und KI-gestützter Datenerkennung basieren, kann jedes Team effiziente, automatisierte Workflows umsetzen, die Zeit sparen, Fehler reduzieren und die Gesamtproduktivität steigern.

Dieser Leitfaden führt Sie Schritt für Schritt durch den gesamten Prozess der Automatisierung der Dokumentenverarbeitung, inklusive Praxisbeispielen für verschiedene Abteilungen wie Finanzen, Personal und Logistik. Ob Betriebsleiter, IT-Lead oder Teamleitung: Dieser Artikel hilft Ihnen, den Weg zur Automatisierung sicher zu starten.

Wenn Sie neu im Bereich Dokumentenmanagement sind, empfehlen wir, unseren Artikel zur Dokumentenverarbeitung als Grundlage zu lesen, bevor Sie in die Automatisierung einsteigen.

Was bedeutet Dokumentenverarbeitungsautomatisierung?

Dokumentenverarbeitungsautomatisierung bezeichnet den Einsatz von Software und KI-Technologien, um Inhalte aus unterschiedlichen Dokumententypen wie PDFs, E-Mails, gescannten Formularen oder Rechnungen zu extrahieren, zu klassifizieren und weiterzuleiten – ohne manuellen Eingriff. Manuelle Aufgaben wie Dateneingabe, Dokumentenprüfung und Sortierung werden durch automatisierte, schnellere, genauere und skalierbare Workflows ersetzt.

Diese Pipeline umfasst vier Hauptphasen:

1. Erfassung: Dokumente gelangen per E-Mail, Upload oder Scan ins System und werden automatisch übernommen – ganz ohne manuelles Zutun.
2. Erkennung: Optische Zeichenerkennung (OCR) und KI-Modelle lesen und verstehen die Inhalte der Dokumente, einschließlich Druck- und Handschrift.
3. Extraktion und Strukturierung: Relevante Felder wie Rechnungsnummern, Daten, Lieferantennamen, Beträge oder Bewerberdaten werden erkannt, extrahiert und in ein standardisiertes Format gebracht.
4. Auslieferung: Die extrahierten Daten werden automatisch an Zielorte wie Excel-Tabellen, ERP-Systeme, CRM-Plattformen oder Dashboards übermittelt.

Ein manueller Prozess erfordert oft, dass Mitarbeitende jede E-Mail öffnen, Anhänge herunterladen, die Dokumente lesen und interpretieren und die Daten in mehrere Tools eingeben. Die Automatisierung eliminiert diese wiederkehrenden Aufgaben und schafft Kapazitäten für wertschöpfende Arbeit.

Schritt-für-Schritt-Leitfaden für die Automatisierung der Dokumentenverarbeitung

Die Automatisierung Ihrer Dokumentenabläufe kann durch Reduzierung manueller Dateneingaben, Verringerung von Fehlern und Optimierung Ihrer Workflows die Unternehmensprozesse erheblich verbessern. Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Schritte, um effektive Dokumentenautomatisierung nach den Bedürfnissen Ihres Unternehmens einzuführen.

Schritt 1: Identifizieren Sie Ihren Anwendungsfall

Der erste und wichtigste Schritt bei der Automatisierung des Dokumentenmanagements besteht darin, einen spezifischen Anwendungsfall zu identifizieren. Der Versuch, alles auf einmal zu automatisieren, ist ein häufiger Fehler, der zu übermäßiger Komplexität und niedriger Akzeptanz führen kann.

Analysieren Sie Ihre bestehenden Workflows und klären Sie:

Wo liegen die entsprechenden Dokumente heute?

Kommen sie ins Postfach, liegen sie auf einem Unternehmensserver, sind sie in einer Cloud abgelegt oder auf verschiedenen PCs verteilt? Das Verständnis des aktuellen Speicherorts ist essenziell, um die passende Automatisierung auszuwählen.

Welche Dokumententypen werden benötigt?

Typische Beispiele sind: Rechnungen, Quittungen, Bestellungen, Versandetiketten, Bewerbungen, Verträge und kundenorientierte Formulare.

Tipp: Achten Sie bei der Auswahl von Lösungen darauf, dass das Tool Dokumente direkt aus den Ordnern oder Systemen abrufen kann, in denen sie heute vorliegen.

Wer bearbeitet diese Dokumente aktuell?

Identifizieren Sie verantwortliche Teams oder Personen (z. B. Finanzen, HR, Operations, Kundenservice) und analysieren Sie deren Prozessschritte und Schnittstellen.

Was passiert mit den Daten nach der Extraktion?

Werden sie z. B. in eine Buchhaltungstabelle eingegeben, an ein ATS übergeben, im CRM geloggt oder an andere Systeme weitergeleitet? Das legt Ihre Integrationsanforderungen fest.

Welches Volumen und welche Frequenz gibt es?

Schätzen Sie, wie viele Dokumente pro Tag oder Woche ankommen und ob es Lastspitzen gibt.

Mit diesem Wissen wählen Sie ein handhabbares Pilotprojekt und definieren klare Ziele.

Omega Healthcare, ein Unternehmen, das für über 350 Organisationen im Gesundheitswesen Prozessunterstützung leistet, automatisierte mit einem KI-gestützten System die Bearbeitung von Abrechnungs- und Versicherungsdokumenten.

Seit 2020 wurden so mehr als 100 Millionen Transaktionen automatisiert, monatlich über 15.000 Arbeitsstunden eingespart, die Dokumentationszeit um 40 % verkürzt und die Bearbeitungszeit halbiert, wie Business Insider berichtet.

In einem Finanzdienstleistungsunternehmen aus der HyperScience-Studie dauerte die manuelle Bearbeitung von Onboarding-Verträgen für Firmenkunden über 90 Minuten pro Fall – ein gravierender Engpass.

Durch den Einsatz von Intelligent Document Processing (IDP) wurden die Klassifizierung und Extraktion der Daten aus komplexen Dokumentenpaketen automatisiert – mit einer 10-fachen Beschleunigung der Bearbeitungszeit und jährlichen Einsparungen von 7.200 Arbeitsstunden, die für höherwertige Tätigkeiten frei wurden.

Schritt 2: Wählen Sie das passende Dokumentenverarbeitungstool

Die Wahl der richtigen Software ist entscheidend für den Erfolg Ihres Automatisierungsprojekts. Angesichts der Vielzahl an Lösungen kommt es darauf an, eine Plattform zu finden, die sowohl zum technischen Know-how, den Dokumententypen als auch zu den Workflow-Anforderungen Ihres Teams passt. Achten Sie auf folgende Schlüsselfunktionen:

• Optische Zeichenerkennung (OCR): Liest Texte zuverlässig aus gescannten oder digitalen Dokumenten.
• Regelbasierte oder KI-gestützte Analyse: Extrahiert und klassifiziert relevante Felder, auch bei verschiedenen Dokumentenlayouts.
• Integrationsfähigkeit: Lässt sich mit bestehenden Tools wie Excel, Google Sheets, ERP-Systemen, CRMs, E-Mail-Plattformen und Automatisierungsdiensten wie Zapier oder Microsoft Power Automate verbinden.
• Intuitives Interface ohne Fachwissen: Ermöglicht auch Nutzern ohne Programmierkenntnisse die Erstellung von Parsing-Vorlagen, Datenzuordnung und Workflow-Konfiguration.

Schritt 3: Schlüsseldaten per KI extrahieren

Nach der Erfassung und Digitalisierung Ihrer Dokumente folgt die Extraktion wertvoller Daten wie Rechnungsnummern, Kontaktdaten, Produktbeschreibungen oder Beträge – hier kommen KI-basierte Tools ins Spiel.

Moderne Plattformen zur Dokumentenverarbeitung nutzen maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um strukturierte Daten aus unstrukturierten Inhalten automatisch zu extrahieren. Allerdings ist nicht jede Lösung gleich effizient: Manche Plattformen erfordern aufwendiges Modelltraining und Annotationen, was die Einführung verzögert und technisches Know-how voraussetzt.

Im Gegensatz dazu bietet Parseur eine No-Code-KI, die ohne individuelles Modelltraining sofort eine große Bandbreite an Dokumentformaten erkennt und Daten extrahiert. Durch smarte Vorlagen und KI-unterstütztes Parsing erzielen Nutzer in wenigen Minuten präzise Ergebnisse und verringern Einrichtungszeit und laufende Aufwände drastisch.

Ein von Indico Data beschriebenes Unternehmen automatisierte die Verarbeitung von Schadensfällen und Rechnungen mit einer KI-basierten IDP-Plattform. Nach dem Training mit nur 200 Beispielrechnungen konnte die KI unterschiedlichste Layouts mit hoher Genauigkeit auslesen. Das führte zu einer 85 % schnelleren Bearbeitung, beseitigte den Aktenrückstau und ermöglichte, dass Mitarbeitende sich auf die Ergebnisüberprüfung statt auf Dateneingabe konzentrieren konnten.

PR Newswire berichtet, dass der weltweite Markt für Intelligent Document Processing von 0,8 Milliarden US-Dollar (2021) auf 3,7 Milliarden (2026) wachsen dürfte – mit einer jährlichen Wachstumsrate von 36,8 %, getrieben durch die zunehmende Nutzung KI-basierter Tools, die auf präzise Templates und KI-Training zur Steigerung von Geschwindigkeit und Genauigkeit setzen.

Schritt 4: Output-Integrationen einrichten

Mit diesem Schritt stellen Sie sicher, dass der automatisierte Workflow nicht bei der Extraktion endet, sondern die gewonnenen Informationen direkt an die von Ihrem Team genutzten Tools weitergegeben werden.

Typische Ziele hierfür sind:

• Tabellenkalkulationen: Excel oder Google Sheets zur Analyse oder Berichterstellung.
• Enterprise-Systeme: ERP-, CRM- oder ATS-Plattformen, in denen die Daten weitere Workflows auslösen.
• Kommunikationstools: Slack, E-Mail-Benachrichtigungen oder Dashboards, um Stakeholder in Echtzeit zu informieren.

Je nach Plattform gibt es native Schnittstellen oder die Möglichkeit, Automatisierungstools wie Zapier oder Make (früher Integromat) zu nutzen, um Ihren Dokumentenworkflow mit hunderten Anwendungen zu verbinden.

Laut Gartner wird der Markt für intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) bis 2026 voraussichtlich 2,09 Milliarden US-Dollar erreichen, im Wesentlichen da Unternehmen extrahierte Daten direkt in ERP-, CRM- und Kommunikationssysteme integrieren, um Workflows zu optimieren und die operative Effizienz zu erhöhen.

Typische Stolperfallen und wie Sie diese vermeiden

Auch wenn die Automatisierung der Dokumentenverarbeitung Effizienz und Genauigkeit erheblich steigert, stoßen viele Teams bei der Einführung auf vermeidbare Hürden. Wenn Sie diese Fallstricke frühzeitig kennen, sparen Sie Zeit und Ressourcen.

1. Alles auf einmal automatisieren wollen:

Der gleichzeitige Versuch, mehrere komplexe Workflows zu automatisieren, kann Ressourcen überlasten und den Fortschritt bremsen. Konzentrieren Sie sich stattdessen auf einen einzelnen, wirkungsvollen Anwendungsfall, um schnell Erfolge zu erzielen und das Team zu überzeugen.

2. Einsatz von OCR ohne strukturierte Datenauslese:

OCR allein verwandelt Bilder lediglich in Text, ordnet oder klassifiziert aber keine Daten. Setzen Sie auf Tools, die intelligente Extraktion, Klassifizierung und Integrationsmöglichkeiten bieten.

3. Fehlerhafte Datenvalidierung und mangelnde Qualitätskontrolle:

Automatisierte Workflows müssen Validierungsschritte und Fehlermanagement beinhalten. Nutzen Sie Confidence Scores und manuelle Überprüfung bei unsicheren Daten, um dauerhaft hohe Resultate zu gewährleisten.

Beispiele erfolgreicher Automatisierungs-Workflows

Die Automatisierung der Dokumentenverarbeitung ist nicht auf einzelne Branchen oder Abteilungen beschränkt – zahlreiche Teams haben damit Zeit und Genauigkeit gewonnen. Hier einige reale Praxisbeispiele:

• Finanzen: Automatisierte Rechnungsverarbeitung reduziert den manuellen Aufwand erheblich. Extrahierte Daten werden automatisch nach Excel übertragen und Zahlungserinnerungen bei Fälligkeit verschickt.
• Logistik: Automatisiertes Auslesen von Lieferscheinen und die Aktualisierung eines Live-Dashboards verbessert die Sendungsverfolgung und beschleunigt das Lösen von Problemen.
• Personalwesen: Automatisches Parsing von Bewerbungsformularen, indem Kandidatendaten direkt ins ATS gelangen, optimiert das Recruiting und minimiert Verwaltungsaufwand.

Klein starten, schnell wachsen

Die Automatisierung Ihrer Dokumentenprozesse verschafft Ihrem Unternehmen spürbare und messbare Vorteile: Sie sparen wertvolle Arbeitszeit, verringern Fehler durch menschliches Versehen drastisch und bringen Teams in die Lage, sich auf höherwertige Aufgaben zu konzentrieren. Neben Effizienzgewinnen profitieren Sie von erhöhter Genauigkeit und Compliance – das macht Ihre Abläufe verlässlicher und besser skalierbar.

Der Schlüssel zum Erfolg: Starten Sie klein. Automatisieren Sie zunächst einen einzigen Prozess oder Dokumententyp – etwa Eingangsrechnungen, HR-Formulare oder Lieferscheine. So sammeln Sie Erfahrungen, optimieren Ihren Ablauf und gewinnen Sicherheit, ohne Ihr Team zu überfordern. Sobald die ersten Resultate sichtbar sind, können Sie die Automatisierung schrittweise auf weitere Bereiche ausweiten und so den Nutzen im gesamten Unternehmen vervielfachen.

Zögern Sie nicht, Ihre Dokumentenautomation schneller, intelligenter und effizienter zu machen. Starten Sie noch heute kostenlos mit Parseur und bringen Sie Ihre Workflows aufs nächste Produktivitätsniveau.

FAQ

Zum Einstieg in die automatisierte Verarbeitung von Dokumenten finden Sie hier Antworten auf die häufigsten Fragen. Ganz gleich, ob Sie neu im Thema sind oder die besten Tools und Strategien suchen – diese FAQ geben Ihnen einen Überblick über das Wichtigste.

Kann man die Dokumentenverarbeitung ohne Programmierkenntnisse automatisieren?

Ja, absolut. Moderne Plattformen wie Parseur bieten intuitive Drag-and-Drop-Oberflächen, sodass Sie automatisierte Workflows auch ohne Programmierkenntnisse einrichten können. Das macht die Automatisierung für Geschäftsanwender und Teamleitungen zugänglich.

Was sind die besten Tools für die Dokumentenverarbeitungsautomatisierung?

Die besten Tools vereinen leistungsstarke OCR (Optische Zeichenerkennung) mit KI-gestützter Datenauslese, einfache Template-Einrichtung und nahtlose Integration in Ihre bestehenden Systeme wie CRM, ERP oder Tabellenkalkulationen. Parseur, UiPath und Automation Anywhere sind beliebte Lösungen, doch das ideale Tool hängt immer vom gewünschten Anwendungsfall und den technischen Anforderungen ab.

Welche Dokumententypen können mit Automatisierungstools verarbeitet werden?

Die meisten modernen Dokumentenverarbeitungstools unterstützen eine breite Palette, darunter:

• Rechnungen und Quittungen
• Bestellungen
• Verträge und Formulare
• Versandetiketten, Lieferscheine
• HR-Dokumente (z. B. Lebensläufe, Onboarding-Unterlagen)

Lösungen wie Parseur decken sowohl strukturierte als auch semi-strukturierte Formate ab, einschließlich PDFs, gescannte Dokumente, E-Mail-Texte und Anhänge, was sie besonders geeignet für Branchen wie Finanzen, Logistik, HR, Recht und andere macht.

Muss für die automatisierte Dokumentenverarbeitung ein KI-Modell trainiert werden?

Nicht unbedingt. Manche Plattformen verlangen ein aufwendiges Training von KI-Modellen – inklusive der Erhebung und Annotation von Beispieldaten und Fachwissen im maschinellen Lernen. Das kann Tage oder Wochen dauern.

Tools wie Parseur hingegen bieten eine einsatzbereite KI, die Dokumentenlayouts automatisch versteht und Daten mit smarten Templates extrahiert – ohne Modelltraining. So lässt sich die Automatisierung in Minuten statt Monaten einrichten.

Wie sicher ist die automatisierte Dokumentenverarbeitung?

Sicherheit hat bei der Automatisierung der Dokumentenverarbeitung höchste Priorität. Seriöse Anbieter setzen auf:

• Ende-zu-Ende-Verschlüsselung
• DSGVO- und SOC 2-Konformität
• Audit-Trails und rollenbasierte Zugriffsrechte
• Sichere Cloud-Speicherung oder Self-Hosting-Optionen

Parseur hält beispielsweise strenge Datenschutzstandards ein und bietet über die Status- und Uptime-Seite volle Transparenz und Enterprise-Qualität bei Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit.

Zuletzt aktualisiert am 4. Juli 2025