Dokumentenverarbeitungsautomatisierung – Schritt-für-Schritt-Implementierungsleitfaden

Wichtige Erkenntnisse

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

Die manuelle Dokumentenbearbeitung ist nach wie vor ein erheblicher Flaschenhals in vielen Unternehmen. Von Rechnungen und Quittungen über Versandetiketten bis hin zu Bewerbungsunterlagen verlassen sich Firmen häufig auf arbeitsintensive Prozesse, bei denen Mitarbeitende Dokumente lesen, interpretieren und die Daten manuell in verschiedene Systeme eingeben müssen. Dieses Vorgehen ist nicht nur zeitaufwändig, sondern auch fehleranfällig – das führt zu Verzögerungen, gefährdeter Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (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 heute immer zugänglicher und benutzerfreundlicher. Sie müssen kein Entwickler mehr sein oder tiefes technisches Wissen besitzen, um Dokumentenautomatisierung in Ihrem Unternehmen zu implementieren. Moderne Tools bieten eine intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche und KI-gestützte Datenauslese – so kann jedes Team effiziente, automatisierte Workflows umsetzen, die Zeit sparen, Fehler reduzieren und die Gesamtproduktivität steigern.

Dieser Leitfaden begleitet Sie Schritt für Schritt durch den gesamten Prozess der Automatisierung der Dokumentenverarbeitung – mit Praxisbeispielen für Bereiche wie Finanzen, Personal und Logistik. Ob Betriebsleiter, IT-Lead oder Teamleitung: Dieser Artikel hilft Ihnen, die ersten Schritte zur Automatisierung souverän zu meistern.

Wenn Sie neu im Bereich Dokumentenmanagement sind, empfehlen wir Ihnen, vor dem Einstieg in die Automatisierung unseren Artikel zur Dokumentenverarbeitung als Grundlage zu lesen.

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 – 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 häufig, dass Mitarbeitende jede E-Mail öffnen, Anhänge herunterladen, die Dokumente lesen und interpretieren und anschließend die Daten in mehrere Werkzeuge eingeben. Mit der Automatisierung entfallen diese wiederkehrenden Aufgaben und Mitarbeitende gewinnen Freiraum für höherwertige Tätigkeiten.

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

Die Automatisierung Ihres Dokumentenmanagements kann die Unternehmensabläufe erheblich verbessern, indem sie manuelle Dateneingabe reduziert, Fehler minimiert und Workflows optimiert. Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Schritte, um eine effektive Dokumentenautomatisierung nach den Bedürfnissen Ihres Unternehmens einzuführen.

Schritt 1: Identifizieren Sie Ihren Anwendungsfall

Der erste und wichtigste Schritt bei der Automatisierung des Dokumentenmanagements ist die Identifikation eines konkreten Anwendungsfalls. 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, um zu bestimmen:

Wo liegen die entsprechenden Dokumente heute?

Kommen sie in Ihrem E-Mail-Postfach an, stehen sie auf einem Unternehmensserver, sind sie in einer Cloud abgelegt oder auf unterschiedlichen PCs verstreut? Die Kenntnis des aktuellen Speicherorts der Dokumente ist essenziell für die Wahl des richtigen Ansatzes für die Automatisierung.

Welche Dokumententypen müssen bearbeitet werden?

Typische Beispiele sind: Rechnungen, Quittungen, Bestellungen, Versandetiketten, Bewerbungsunterlagen, 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 abgelegt sind.

Wer bearbeitet diese Dokumente aktuell?

Identifizieren Sie die verantwortlichen Teams oder Personen: Finanzen, HR, Operations, Kundenservice usw. und dokumentieren Sie deren Prozessschritte und Übergaben.

Was passiert mit den Daten nach der Extraktion?

Klärung, ob die extrahierten Daten z. B. in eine Buchhaltungstabelle eingetragen, an ein ATS weitergeleitet, ins CRM geloggt oder an eine andere Stelle übermittelt werden. Das definiert Ihre Integrationsanforderungen.

Wie hoch sind Volumen und Frequenz?

Schätzen Sie, wie viele Dokumente pro Tag oder Woche eintreffen und ob es Lastspitzen gibt, die eine erhöhte Kapazität erfordern.

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

Omega Healthcare, ein Unternehmen im Bereich Revenue Cycle Management, das über 350 Gesundheitsorganisationen unterstützt, automatisierte seine Abrechnungs- und Versicherungsdokumente mit einem KI-gestützten System zur Dokumentenverarbeitung.

Das Projekt hat seit 2020 über 100 Millionen Transaktionen verarbeitet und spart mehr als 15.000 Arbeitsstunden pro Monat, verkürzt die Dokumentationszeit um 40 % und halbiert die Durchlaufzeit, 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 – was einen erheblichen Engpass darstellte.

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

Schritt 2: Wählen Sie das passende Dokumentenverarbeitungstool

Die Auswahl der richtigen Software ist essenziell für den Erfolg Ihres Automatisierungsprojekts. Angesichts der Vielzahl an Lösungen kommt es darauf an, eine Plattform zu finden, die sowohl zum technischen Skill-Level, zu den Dokumententypen als auch zu den Workflow-Anforderungen Ihres Teams passt. Achten Sie dabei auf folgende Kernfunktionen:

• Optische Zeichenerkennung (OCR): Liest Texte zuverlässig aus gescannten oder digitalen Dokumenten.
• Regelbasierte oder KI-gestützte Analyse: Extrahiert und klassifiziert relevante Datenfelder und passt sich unterschiedlichen Dokumentformaten an.
• Integrationsfähigkeit: Verbindet sich mit Ihren bestehenden Geschäftstools wie Excel, Google Sheets, ERP-Systemen, CRM, E-Mail-Plattformen sowie Automatisierungsdiensten wie Zapier oder Microsoft Power Automate.
• Intuitive, keine-fachkenntnisse-erfordernde Oberfläche: Erlaubt Nutzern ohne Programmierkenntnisse das Erstellen von Parsing-Vorlagen, die Zuordnung von Datenfeldern und das Konfigurieren von Workflows.

Schritt 3: Schlüsseldaten per KI extrahieren

Sobald Ihre Dokumente erfasst und digitalisiert sind, folgt als nächster Schritt die Extraktion wertvoller Daten wie Rechnungsnummern, Kontaktdaten, Produktbeschreibungen oder Beträge – hier kommen KI-basierte Tools zum Einsatz.

Moderne Plattformen zur Dokumentenverarbeitung nutzen maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um strukturierte Daten aus unstrukturierten Inhalten automatisch zu extrahieren. Allerdings bieten nicht alle Tools dasselbe Benutzererlebnis: Bei manchen Plattformen ist ein aufwendiges Training von Modellen und Annotationen erforderlich, was die Einführung verzögert und technisches Know-how voraussetzt.

Im Gegensatz dazu liefern Lösungen wie Parseur eine No-Code-KI, die ohne individuelles Modelltraining sofort eine breite Palette von Dokumentenformaten erkennt und Daten extrahiert. Nutzer können mit smarten Vorlagen und KI-unterstütztem Parsing innerhalb von Minuten präzise Ergebnisse erzielen – der Einrichtungs- und Betriebsaufwand sinkt drastisch.

Ein von Indico Data beschriebenes Unternehmen nutzte eine KI-basierte IDP-Plattform, um Claims und Rechnungen zu automatisieren. Durch das Training mit nur 200 Beispielrechnungen lernte die KI, unterschiedlichste Layouts mit hoher Genauigkeit zu verarbeiten. Das führte zu einer 85 %igen Reduzierung der Bearbeitungszeit, beseitigte einen Großteil an Papierstaus und ermöglichte es dem Team, sich auf die Prüfaufgaben zu konzentrieren statt auf manuelle Dateneingabe.

Eine relevante Statistik von PR Newswire besagt, dass der globale Markt für Intelligent Document Processing von 0,8 Milliarden US-Dollar (2021) auf 3,7 Milliarden (2026) wachsen wird, mit einer jährlichen Wachstumsrate von 36,8 % – angetrieben durch die zunehmende Nutzung von KI-Tools, die präzise Template-Konfiguration und KI-gestütztes Training zur Verbesserung von Geschwindigkeit und Genauigkeit nutzen.

Schritt 4: Output-Integrationen einrichten

Dieser Schritt stellt sicher, dass Ihr automatisierter Workflow nicht bei der Extraktion endet, sondern die Informationen direkt in die bereits von Ihrem Team eingesetzten Werkzeuge einspeist.

Gängige Ziele sind:

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

Je nach Plattform stehen native Konnektoren zur Verfügung oder Sie können Automatisierungstools wie Zapier oder Make (früher Integromat) einsetzen, um Ihren Dokumentenauslese-Workflow mit hunderten anderen Apps zu verbinden.

Laut Gartner wird der Markt für intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) bis 2026 voraussichtlich 2,09 Milliarden US-Dollar erreichen – getrieben vor allem von Unternehmen, die extrahierte Daten direkt in Enterprise-Systeme wie ERP, CRM und Kommunikationsplattformen integrieren, um Workflows zu optimieren und die betriebliche Effizienz zu erhöhen.

Typische Stolperfallen und wie Sie diese vermeiden

Auch wenn die Automatisierung der Dokumentenverarbeitung die Effizienz und Genauigkeit signifikant verbessert, stoßen viele Teams bei der Umsetzung auf vermeidbare Hindernisse. Wer diese Stolperfallen früh kennt, spart wertvolle Zeit und Ressourcen.

1. Alles auf einmal automatisieren wollen:

Der Versuch, viele komplexe Workflows gleichzeitig zu automatisieren, kann die Ressourcen überfordern und Fortschritte ausbremsen. Setzen Sie stattdessen auf einen einzelnen, wirkungsvollen Anwendungsfall, um Schwung zu holen und erste Ergebnisse zu zeigen.

2. Einsatz von OCR ohne strukturierte Datenauslese:

OCR alleine verwandelt Bilder lediglich in Text; eine Organisation oder Klassifizierung der Daten erfolgt jedoch nicht. Setzen Sie auf Tools, die intelligente Extraktion, Klassifizierung und Integrationsmöglichkeiten bieten.

3. Fehlerhafte Datenvalidierung und mangelnde Qualitätskontrolle:

Automatisierte Workflows müssen Validierungsschritte und Fehlermanagement enthalten. Nutzen Sie Confidence Scores und manuelle Überprüfungen für unsichere Daten, damit die Ergebnisqualität dauerhaft hoch bleibt.

Beispiele erfolgreicher Automatisierungs-Workflows

Die Automatisierung von Dokumenten ist nicht auf eine Abteilung oder Branche beschränkt: Teams aus vielen Bereichen haben sie erfolgreich zur Zeitersparnis und Genauigkeitssteigerung eingesetzt. Hier einige Praxisbeispiele:

• Finanzen: Automatisierte Eingangsrechnungsverarbeitung reduziert den manuellen Aufwand erheblich. Extrahierte Rechnungsdaten werden automatisch nach Excel übertragen und Zahlungserinnerungen bei Fälligkeit verschickt.
• Logistik: Automatisches Auslesen von Lieferscheindetails und die Aktualisierung eines Live-Dashboards verbessert die Sendungsverfolgung und beschleunigt die Problembehebung.
• Personalwesen: Automatisches Parsing von Bewerbungsformularen, indem Kandidatendaten direkt ins ATS gelangen, optimiert die Personalbeschaffung und reduziert Verwaltungsaufwände.

Klein starten, schnell wachsen

Die Automatisierung Ihrer Dokumentenworkflows bringt Ihrem Unternehmen spürbare und messbare Vorteile. Sie sparen wertvolle Zeit, die bisher für manuelle Dateneingabe verwendet wurde, reduzieren Fehler durch menschliche Nachlässigkeit drastisch – und Ihr Team kann sich auf höherwertige Aufgaben konzentrieren. Neben Effizienzsteigerungen profitieren Sie von besserer Datenqualität und Compliance, was Ihre Abläufe verlässlicher und skalierbarer macht.

Der Schlüssel zum Erfolg: Starten Sie klein. Automatisieren Sie zunächst einen Workflow oder Dokumententyp – zum Beispiel Lieferantenrechnungen, HR-Formulare oder Lieferscheine. So sammeln Sie Erfahrung, optimieren Ihre Prozesse und gewinnen Vertrauen – ohne das Team zu überfordern. Sobald positive Ergebnisse sichtbar sind, kann die Automatisierung nach und nach auf andere Bereiche ausgeweitet werden und der Nutzen vervielfacht sich im gesamten Unternehmen.

Zögern Sie nicht: Machen Sie Ihre Dokumentenautomation schneller, intelligenter und effizienter. Starten Sie noch heute kostenlos mit Parseur, um Ihre Workflows zu optimieren und neue Produktivitätsniveaus zu erreichen.

FAQ

Zum Einstieg in die automatisierte Dokumentenverarbeitung finden Sie hier Antworten auf die häufigsten Fragen. Ganz gleich, ob Sie neu bei der Automatisierung sind oder nach den besten Tools und Strategien suchen – diese FAQ geben Ihnen einen Überblick über das Wichtigste.

Kann ich die Dokumentenverarbeitung ohne Programmierkenntnisse automatisieren?

Ja, absolut. Moderne Dokumentenautomatisierungsplattformen wie Parseur bieten eine intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche, mit der Sie automatisierte Workflows auch ohne Programmierkenntnisse einrichten können. Das macht die Automatisierung für Geschäftsanwender, Operationsmanager und Teamleitungen zugänglich.

Was sind die besten Tools für die Dokumentenverarbeitungsautomatisierung?

Die besten Tools kombinieren leistungsstarke OCR (Optische Zeichenerkennung), KI-gestützte Datenauslese, einfache Template-Erstellung und eine nahtlose Integration in Ihre existierenden Systeme wie CRM, ERP oder Tabellenkalkulationen. Parseur, UiPath und Automation Anywhere sind gängige Lösungen – doch das ideale Tool hängt immer vom spezifischen Anwendungsfall und den technischen Anforderungen ab.

Welche Dokumententypen lassen sich mit Tools zur Dokumentenautomatisierung verarbeiten?

Die meisten modernen Dokumentenverarbeitungstools unterstützen eine breite Palette von Dokumenten, darunter:

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

Lösungen wie Parseur unterstützen sowohl strukturierte als auch semi-strukturierte Formate – darunter PDFs, gescannte Dokumente, E-Mail-Texte und Anhänge. Das macht sie besonders geeignet für Branchen wie Finanzen, Logistik, Personalwesen, Recht und mehr.

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

Nicht unbedingt. Manche Plattformen erfordern ein umfangreiches Training von KI-Modellen, also das Erfassen von Beispieldaten, deren Annotation und maschinelles Lern-Know-how – was Tage oder Wochen dauern kann.

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

Wie sicher ist die automatisierte Dokumentenverarbeitung?

Sicherheit steht bei der Automatisierung der Dokumentenverarbeitung an oberster Stelle. Seriöse Plattformen bieten:

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

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

Zuletzt aktualisiert am 29. August 2025