Wat is intelligente documentverwerking (IDP)?

Intelligente documentverwerking (IDP) automatiseert het extraheren, valideren en routeren van data uit documenten zoals facturen, e-mails en PDF's.

Belangrijkste punten:

• Intelligente documentverwerking (IDP) automatiseert gegevens-extractie, validatie en levering vanuit documenten, zodat je minder tijd kwijt bent aan handmatige taken.
• Tools met AI automatiseren het verwerken van ongestructureerde data en verhogen de nauwkeurigheid in je bedrijfsprocessen.
• Met Parseur kunnen teams documentverwerking volledig automatiseren, tijd besparen en repetitieve taken elimineren.

Kort gezegd is het hoofddoel van IDP (ook wel intelligente documentautomatisering genoemd) om menselijke tussenkomst zo veel mogelijk te minimaliseren met technologie. Ook wel documentassemblage genoemd, helpt het om data te halen uit verschillende bronnen en indelingen.

Intelligente documentverwerking (IDP) combineert kunstmatige intelligentie (AI), voorspellende analyse en natural language processing om documentverwerking binnen organisaties te automatiseren. Het gaat verder dan gewone data-extractie: het digitaliseert en vereenvoudigt je volledige documentflow.

Volgens een rapport van ThinkAutomation is de digitale automatiseringsmarkt momenteel $6,76 miljard waard en zal groeien tot $12,61 miljard in 2023.

We hebben een volledige gids samengesteld om uit te leggen wat intelligente documentverwerking precies is en hoe bedrijven het kunnen inzetten om hun bedrijf op te schalen.

Wat is IDP?

Wikipedia omschrijft documentverwerkingsautomatisering als het ontwerpen van systemen en workflows die helpen bij het aanmaken van elektronische documenten.

"Automatisch de benodigde gegevens verzamelen uit verschillende soorten documenten, de geldigheid controleren en de geëxtraheerde data toepassen, relevante functies toevoegen en zo de waarde vergroten" - AI Multiple, mei 2020

Uit een recent onderzoek van Fact.MR blijkt dat de wereldwijde markt voor bedrijfsworkflowautomatisering naar verwachting flink zal groeien. Oplossingen op basis van technologie zullen naar verwachting eind 2026 meer dan US$ 2,1 miljard aan omzet realiseren.

Tegen eind 2026 zal de wereldwijde markt voor bedrijfsworkflowautomatisering naar verwachting US$ 5.247,2 miljoen aan omzet genereren.

• Fact.MR

Noord-Amerika zal naar verwachting de wereldwijde markt voor bedrijfsworkflowautomatisering domineren gedurende de prognoseperiode. Automatisering van documentverwerking krijgt wereldwijd veel aandacht omdat het vernieuwende oplossingen biedt voor data-extractie.

Hoe werkt intelligente documentverwerking?

Gegevensextractie is het proces waarbij ongestructureerde data wordt omgezet in gestructureerde data en speelt een grote rol in documentverwerkingsautomatisering. Een rapport gepubliceerd op Forbes in 2019 stelde dat 95% van de bedrijven regelmatig ongestructureerde data moet verwerken.

De extractie van data hangt af van 3 soorten documenten:

1. Ongestructureerde data is data zonder vooraf gedefinieerde structuur die niet door computers kan worden gelezen. Voorbeelden zijn boeken, tijdschriften, medische dossiers of tekstbestanden.
2. Semi-gestructureerde data is een type ongestructureerde data die niet georganiseerd kan worden. Digitale foto's, datumstempels, afbeeldingen en facturen zijn semi-gestructureerd.
3. Gestructureerde data is informatie die is omgezet in een duidelijk datamodel.

Lees meer over gestructureerde data vs ongestructureerde data

De 7 stappen van documentverwerkingsautomatisering

Handmatig documentverwerking is foutgevoelig en tijdrovend. Door over te stappen op geautomatiseerde tools, kunnen bedrijven automatisch veel meer documenten genereren binnen enkele seconden.

1. Gegevensinvoer
2. Gegevensvastlegging
3. Gegevensclassificatie
4. Gegevensextractie
5. Gegevensvalidatie
6. Gegevenstransformatie
7. Gegevensexport

Hieronder lichten we de stappen van documentverwerkingsautomatisering toe die volledig zonder menselijke tussenkomst kunnen verlopen.

Stap 1: Gegevensinvoer

Documentinvoer is de eerste stap bij intelligente documentverwerking. Hiermee komen documenten het systeem binnen, bijvoorbeeld via e-mail, bestand upload, gedeelde mappen of een API-koppeling.

• Veelvoorkomende bronnen zijn PDF’s, afbeeldingen, spreadsheets en gescande documenten.
• Voorbeeld: facturen of bonnetjes worden automatisch per e-mail ontvangen of batch-geüpload in het IDP-platform.

Stap 2: Gegevensvastlegging

Voordat data geëxtraheerd wordt, moeten gescande documenten en afbeeldingen worden opgeschoond en omgezet naar machineleesbare tekst. Deze stap waarborgt OCR-nauwkeurigheid en een eenduidige opmaak.

• Technieken zijn beeldverbetering, uitlijnen en ruisonderdrukking.
• Voorbeeld: OCR haalt leesbare tekst uit een gescande factuur of handgeschreven bon.

Stap 3: Gegevensclassificatie

Data-extractie pikt belangrijke informatie op uit elk document. Met AI en patroonherkenning identificeert en extraheert het systeem automatisch gestructureerde velden voor verschillende use cases in uiteenlopende sectoren, van facturen en inkooporders tot contracten en formulieren.

• Velden kunnen zijn: factuurnummers, leveranciers, totaalbedragen en datums.
• Voorbeeld: “factuurnummer” en “bedrag” automatisch uitlezen voor verwerking in bijvoorbeeld de boekhouding of rapportages.

Stap 4: Gegevensextractie

Nadat data is geëxtraheerd, controleert validatie de juistheid en naleving van vooraf ingestelde regels. Het systeem controleert op ontbrekende velden, opmaakfouten en dubbele vermeldingen.

• Logische checks bevestigen dat de data voldoet aan zakelijke en boekhoudkundige eisen.
• Voorbeeld: facturen zonder btw-nummer van de leverancier of met een verkeerd totaal worden gemarkeerd.

Lees verder over wat gegevensextractie is

Stap 5: Gegevenstransformatie

Deze stap verfijnt de geëxtraheerde data voor consistentie en gebruiksgemak. Data wordt gestandaardiseerd, omgezet naar interne indelingen en verrijkt met externe details.

• Formaten zoals datums, valuta of leveranciersnamen worden genormaliseerd voor meer nauwkeurigheid.
• Voorbeeld: datum omzetten naar JJJJ-MM-DD en leveranciersnamen matchen met stamgegevens.

Stap 6: Gegevensvalidatie

Wanneer het systeem twijfelachtige gegevens tegenkomt, worden deze doorgestuurd voor menselijke controle. Zo blijft de datakwaliteit hoog en worden processen voortdurend slimmer.

• Gebruikers kunnen rechtstreeks in het dashboard foutvelden controleren en aanpassen.
• Voorbeeld: een onleesbare bijlage of een nieuw documentformaat wordt doorgestuurd naar een beoordelaar.

Stap 7: Gegevensexport

De laatste stap is het exporteren van schone, gevalideerde data naar andere bedrijfsapplicaties. Dankzij integraties en API's wordt de data automatisch doorgestuurd naar CRM’s, ERP’s of spreadsheets.

• Gegevenslevering is vaak realtime, zodat de data direct beschikbaar is in vervolgstappen.
• Voorbeeld: factuurvelden direct exporteren naar jouw boekhoudsoftware of Google Sheets.

Voordelen van intelligente documentverwerking voor jouw bedrijf

IDP kan ingezet worden in elke sector en verschillende situaties, zoals finance, vastgoed en de voedingsbranche. De voordelen van deze workflowautomatisering binnen jouw organisatie zijn onder andere:

Besparing van tijd en middelen

Volgens McKinsey's rapport kan in 60% van de beroepen 30% van de tijd bespaard worden dankzij automatisering. Door repetitieve taken te automatiseren, bespaar je enorme hoeveelheden tijd en middelen.

De echte kracht van automatisering schuilt echter in de nauwkeurigheid. Veel organisaties automatiseren een workflow, maar ontdekken pas later dat slechte of onvolledige data alles vertraagt. Als de basisinput slecht is, besteden teams alsnog veel tijd aan correcties en blijft de waarde beperkt. Juist hoogwaardige, gestandaardiseerde data maakt van automatisering een strategisch wapen in plaats van enkel tijdbesparing.

Daarnaast krijgen medewerkers meer mogelijkheden. Met minder repetitieve data-entry, kunnen teams zich richten op meer impactvol werk zoals analyse, besluitvorming en innovatie. Dat zorgt niet alleen voor hogere productiviteit, maar ook voor meer werkplezier. Minder tijd kwijt aan saaie correcties betekent méér ruimte voor projecten die echt bijdragen aan groei.

90% van de medewerkers wordt belast met saaie en repetitieve taken die eenvoudig te automatiseren zijn - Key demand statistics, ThinkAutomation.

Een benchmark bij Parseur in juni 2024 wees uit dat een gemiddelde klant van het Parseur-documentverwerkingstool ongeveer 150 uur handmatige gegevensinvoer en circa $6.413 per maand bespaart. - Parseur-statistieken, juni 2024

Geen menselijke fouten meer

Handmatig honderden documenten per dag doornemen leidt tot menselijke fouten. Met documentverwerkingsautomatisering kun je die fouten bijna tot nul terugbrengen.

Automatische back-up van data

Het spreekt voor zich dat automatisch tools automatisch je data back-uppen. Documentverwerkingstools zijn meestal cloud-gebaseerde applicaties waar je data veilig wordt opgeslagen en je er altijd en overal bij kunt.

Voorgetrainde modellen en kant-en-klare sjablonen

Veel geautomatiseerde oplossingen beschikken over kant-en-klare sjablonen voor verschillende branches. Zo ondersteunt Parseur bijvoorbeeld veel vastgoedplatforms, zodat je documenten direct en automatisch verwerkt worden (contactgegevens, vastgoedinfo, leadbron).

Proces-efficiëntie

Bedrijven kunnen zich richten op andere zaken zoals klantbeleving, en zo hun productiviteit & verkoop verhogen. Automatisering in het kantoor levert 30-200% ROI in het eerste jaar, vooral door arbeidsbesparing. Omdat medewerkers geen tijd meer verspillen aan tijdrovende taken, kunnen ze creatiever zijn en meer waarde leveren.

Functies van een intelligente documentverwerkingstool

Als je een geautomatiseerde documentverwerkingstool kiest voor jouw organisatie is het slim goed te kijken welke functies je precies nodig hebt. De belangrijkste kenmerken zijn:

Gebruiksvriendelijk en vlotte workflows

Je wilt waarschijnlijk een tool die makkelijk te gebruiken is, zeker als je niet technisch bent. Een no-code tool waar je zonder programmeerkennis vlotte workflows tussen verschillende processen bouwt werkt ideaal!

Integratie met andere toepassingen

Het integreren van je documentverwerkingstool met elke app naar keuze bespaart ook tijd. Gebruik je de tool bijvoorbeeld voor leadgeneratie, dan is het essentieel dat je eenvoudig koppelt met platforms zoals Mailchimp of Intercom zodat de data automatisch wordt verzonden.

Soorten IDP-oplossingen

Met de opkomst van big data en technologie kan de extrahering van data op verschillende manieren plaatsvinden, afhankelijk van de hoeveelheid documenten die verwerkt moeten worden en hun structuur.

AI builder van Power Automate

De AI builder is de nieuwe Microsoft-automatiseringstool waarmee je eenvoudig kunstmatige intelligentie toevoegt aan je applicaties en integraties. Met een simpele point-and-click ervaring bouw je verschillende AI-modellen volledig op maat van jouw organisatie.

OCR

Optische tekenherkenning (OCR) zet afbeeldingen (zoals gescande PDF’s, foto’s en screenshots) om naar platte tekst zodat machines tekst kunnen uitlezen. OCR is de essentiële eerste stap voor data-extractie uit afbeeldingen, maar levert op zichzelf alleen ruwe tekst – het begrijpt geen documentstructuur of betekenisvolle velden.

Neurale netwerken (een type machine learning model) worden doorgaans getraind op een enorm grote set documenten (publieke datasets of gelicentieerde data, niet klantbestanden). Door die training leren ze algemene patronen herkennen: hoe een factuur eruitziet, hoe datums en totalen meestal worden opgemaakt, typische label/waarde lay-outs enzovoorts.

Door deze pre-training kunnen modellen toegepast worden op nieuwe documenten. Velden worden ook bij uiteenlopende layouts en in verschillende talen correctherkend – veel nauwkeuriger en robuuster dan OCR-oplossingen zonder AI. Belangrijk: Parseur traint deze basismodellen niet op klantdocumenten; de modellen worden direct toegepast zonder dat je eigen data de kern van het systeem aanpast.

Natural Language Processing (NLP) gaat nog een stap verder. Daarmee kan het systeem zinsverband en betekenis interpreteren, niet alleen de losse tekst. Met NLP kunnen tools soortgelijke termen (zoals "factuurnummer" versus "referentie-ID") onderscheiden, zinsstructuren begrijpen en informatie halen uit zelfs ongestructureerde documenten zoals e-mails of contracten.

Tot slot Robotic Process Automation (RPA) overbrugt de kloof tussen data-extractie en concrete acties. Zodra OCR, ML en NLP de juiste data hebben opgehaald en geïnterpreteerd, zet RPA die gegevens om in automatische workflows: van je ERP bijwerken tot meldingen versturen of betalingen reconciliëren. Zo ontstaat een naadloze automatiseringspipeline: OCR leest, ML herkent patronen, NLP begrijpt betekenis en RPA voert zelfstandig acties uit – snel, consistent en betrouwbaar.

Toepassingen van intelligente documentverwerking

Intelligente documentverwerking (IDP) automatiseert workflows in allerlei afdelingen en sectoren en verandert ongestructureerde data in bruikbare, gestructureerde info. Door OCR, machine learning en natural language processing te combineren, vormt IDP de schakel tussen ruwe documenten en direct inzetbare bedrijfsdata. Hierdoor gaan processen niet alleen sneller, maar worden ze ook nauwkeuriger, beter compliant en schaalbaar – essentieel bij automatisering volgens ISO 8000-standaarden.

Enkele praktijkvoorbeelden:

Crediteurenadministratie

IDP vereenvoudigt factuurverwerking door automatisch velden als leverancier, totaalbedrag en btw-codes uit facturen te halen, in meer dan 160 talen. Volgens Ascend kost een papieren factuur verwerken gemiddeld $15, terwijl dat geautomatiseerd daalt naar $2,36. De geparseerde data vloeit direct naar je ERP of boekhouding, bijvoorbeeld QuickBooks of Zoho Invoice, waardoor handmatig werk verdwijnt, fouten verminderen en je inzicht in cashflow groeit.

Orderverwerking

IDP versnelt orderprocessen door automatisch orderregels, order- en klantnummers, leveranciers en totalen te extraheren uit inkooporders. Volgens Reuters vertrouwen 57% van de inkoopteams nog steeds op handmatige gegevensinvoer, terwijl parsing van PO’s tot 99,9% nauwkeurigheid oplevert. Geëxtraheerde, gestructureerde data gaat vervolgens direct het ordermanagement of ERP-systeem in, zodat je sneller handelt en compliant bent.

HR/Onboarding

Parseur haalt kerngegevens uit cv's, zoals contactinfo, opleidingen en werkervaring. Ook ondersteunt het geanonimiseerde workflows door persoonsgegevens te verwijderen. Na parsing wordt de gestructureerde data direct doorgestuurd naar HR-tools of een ATS zoals BambooHR of Monday via API of integraties. Zo focust je HR-team op selectie en onboarding, niet op data-overtypwerk.

Parseur: Beste intelligente documentverwerkingssoftware in 2025

Parseur is een AI-tool voor documentverwerking die data haalt uit e-mails en PDF’s. Met een AI parsing tool als Parseur bespaar je eindeloos veel uren handmatig werk en heb je een geautomatiseerd workflowproces.

Parseur's AI-software is de beste en meest geavanceerde AI parsing engine op de markt om documenten om te zetten naar gestructureerde data. En, het past zich aan elk formaat aan.

Parseur is bovendien te integreren met duizenden applicaties zoals Zapier, Power Automate en Integromat.

Door documentverwerkingsautomatisering in jouw organisatie te integreren, maak je automatische business processen mogelijk van begin tot eind. De introductie van documentverwerkingsautomatisering bevat talloze voordelen die helpen om bedrijfsprocessen te stroomlijnen en sneller resultaat te behalen.

Veelgestelde vragen

Nu steeds meer bedrijven overstappen op automatisering om hun processen te stroomlijnen, ontstaan er vragen over wat Intelligente Documentverwerking (IDP) kan en hoe het past in bestaande workflows. Hieronder beantwoorden we de meest gestelde vragen zodat je beter begrijpt hoe IDP werkt, wat de voordelen zijn en hoe tools zoals Parseur automatisering moeiteloos maken.

Wat is het hoofddoel van Intelligente Documentverwerking (IDP)?

Het primaire doel van IDP is het automatiseren van het extraheren, valideren en organiseren van data uit allerlei documenten. Zo besparen bedrijven tijd, verklein je de kans op menselijke fouten en wordt consistente, nauwkeurige gegevensverwerking in alle workflows gegarandeerd.

Hoe verschilt IDP van traditionele OCR?

Waar OCR (Optical Character Recognition) afbeeldingen en gescande documenten enkel omzet naar leesbare tekst, gaat IDP een stuk verder. Het gebruikt AI, machine learning en natural language processing om de context van documenten te begrijpen, gestructureerde data te extraheren en deze automatisch door te sturen naar andere bedrijfsapplicaties.

Welke soorten documenten kan IDP verwerken?

IDP kan vrijwel elk type document verwerken: van facturen, bonnetjes en inkooporders tot contracten, formulieren en e-mails. Of het nu gestructureerd, semi-gestructureerd of ongestructureerd is, intelligente systemen kunnen leren omgaan met allerlei documentindelingen.

Hoe helpt Parseur bij het automatiseren van documentverwerking?

Parseur automatiseert het volledige documentproces: van e-mail parsing en data-extractie tot export. Dankzij kant-en-klare sjablonen en een no-code setup halen teams direct essentiële informatie op en sturen het naar apps als Google Sheets, Power Automate of Zapier, helemaal zonder handmatige tussenkomst.

Wat zijn de voordelen van IDP invoeren binnen een bedrijf?

De belangrijkste voordelen zijn een lagere werkdruk, snellere verwerking, hogere nauwkeurigheid van je data en forse kostenbesparing. Veel bedrijven zien daarnaast meer werkplezier bij medewerkers doordat ze minder tijd kwijt zijn aan repetitieve taken en zich meer kunnen focussen op waardevolle werkzaamheden.

Is IDP geschikt voor kleine bedrijven?

Ja! Intelligente documentverwerking is schaalbaar en flexibel. Je kunt als klein bedrijf klein beginnen en slechts enkele repetitieve workflows automatiseren, om daarna eenvoudig op te schalen. Cloudtools zoals Parseur maken deze overstap eenvoudig én betaalbaar.

Hoe veilig is documentverwerkingsautomatisering?

Moderne IDP-tools, zoals Parseur, zijn cloudgebaseerd en voldoen aan strikte privacy- en gegevensbeveiligingsnormen. Je data wordt versleuteld, veilig opgeslagen en is alleen toegankelijk voor geautoriseerde gebruikers – zodat je voldoet aan wetgeving zoals de AVG.

Laatst bijgewerkt op 7 november 2025