Top uitdagingen bij documentverwerking in 2025 (en hoe je ze oplost met automatisering)

Belangrijkste inzichten

• OCR-beperkingen blijven in 2025 een belangrijke uitdaging bij documentverwerking. Zelfs geavanceerde engines hebben moeite met handgeschreven tekst, slechte scans of afwijkende lettertypes, waardoor tot wel 36% van de essentiële gegevens verloren kan gaan zonder geavanceerde parsing-technieken.
• Rigide sjablonen breken snel bij documentformaatwijzigingen. AI-gedreven parsing-platforms zoals Parseur bieden hybride oplossingen die zich automatisch aanpassen aan lay-outveranderingen en zo workflow-onderbrekingen en dure herstelacties beperken.
• Kritieke velden kunnen ontbreken door inconsistente labels of parsing-logica die te veel leunt op positie in plaats van context. Met contextbewuste, AI-gebaseerde extractie wordt veldherkenning in verschillende documenttypes sterk verbeterd.

Automatisering van documentverwerking bespaart uren handmatig werk en verbetert nauwkeurigheid drastisch. Toch lopen teams vaak tegen obstakels aan.

Van OCR-fouten tot niet-werkende sjablonen en mislukte integraties – uitdagingen bij documentverwerking zijn een grote belemmering voor succesvolle automatiseringsworkflows.

Uit een actueel rapport van File Center blijkt dat volgens M-Files in 2025 66% van de bedrijven aanzienlijke uitdagingen ervaart bij documentgoedkeuringen en reviews, hoofdzakelijk door handmatige en papieren ondertekeningsprocessen die de workflow vertragen en samenwerking bemoeilijken. Dit toont aan dat inefficiënte documentverwerking nog steeds een belangrijke barrière vormt voor automatisering en operationele efficiëntie.

Het goede nieuws? Voor de meeste uitdagingen zijn heldere, praktische oplossingen beschikbaar.

In dit artikel behandelen we vijf van de meest voorkomende uitdagingen bij documentverwerking. Per uitdaging laten we zien wat er misgaat, waarom en hoe je het structureel oplost. Zo krijg je direct bruikbare inzichten die je documentworkflow toekomstbestendig maken.

Nog oriënterend? Bekijk onze gids: Wat is documentverwerking?

Uitdaging 1: Onnauwkeurige OCR-resultaten

Optical Character Recognition (OCR) vormt de basis van geautomatiseerde documentverwerking. OCR-software maakt het mogelijk gescande documenten te “lezen” en te converteren naar gestructureerde data. Maar in de praktijk zijn OCR-resultaten niet altijd accuraat. Een verkeerde interpretatie leidt tot foutieve gegevens, vertragingen en extra handmatig herstelwerk.

Veel bedrijven denken dat OCR elk gescand document probleemloos omzet in bruikbare data. In werkelijkheid hebben zelfs de beste tools moeite met vage, scheve of handgeschreven documenten. Wat voor mensen leesbaar blijft, wordt door OCR soms een brij van onbegrijpelijke tekens, ontbrekende fragmenten of vervormde regels.

Het probleem:

OCR-tools kunnen onleesbare tekst genereren, karakters overslaan en onsamenhangende output leveren. Dit leidt tot rare tekens, uitgevallen tekstsegmenten en verspringende velden die je workflow verstoren.

Oorzaken:

• Slechte scan-kwaliteit: OCR presteert slecht op vage, lage-resolutie of scheve scans, zeker met schaduwen of achtergrondruis.
• Ongebruikelijke lettertypes: Decoratieve fonts verwarren standaard OCR-systemen, die zijn getraind op standaardlettertypen.
• Handschrift, stempels en notities: De meeste OCR-tools zijn minder accuraat bij handgeschreven tekst of afdrukken die afwijken van standaardformaten.

Oplossingen:

• Pre-process afbeeldingen: Verbeter scans door de resolutie te verhogen, contrast aan te passen of automatische rotatie toe te passen voor betere OCR-resultaten.
• Gebruik geavanceerde OCR-engines: Combineer tools als Parseur en Tesseract met AI, voor meer nauwkeurigheid bij complexe documenten.
• Train OCR op veelvoorkomende layouts: Voer context toe aan je systeem voor betere patroonherkenning en minder fouten.

Moderne OCR-systemen behalen doorgaans 80–85% nauwkeurigheid op helder geprinte documenten, maar deze score valt sterk terug bij moeilijk leesbare of handgeschreven stukken; handschrift blijft hangen rond een gemiddelde van 64%. Deze variabele OCR-kwaliteit dwingt vaak tot extra handmatige controles en aanpassingen, zoals aangegeven door Octaria.

OCR presteert alleen optimaal als je de bronkwaliteit van de documenten en de gebruikte tools maximaliseert. Investeer in goede scans, krachtige OCR-engines én slimme bewerking vooraf voor het beste resultaat, met minder correctiewerk.

Uitdaging 2: Sjablonen breken bij veranderingen in documentopmaak

Sjablonen werken perfect zolang het document exact hetzelfde blijft. Ze versnellen datacaptatie bij uniform gestructureerde documenten zoals facturen, bonnetjes of pakbonnen. Maar zodra een leverancier een kolom verschuift, een label verandert of de veldvolgorde anders inricht, faalt het sjabloon direct.

Bij zelfs minimale wijziging wordt een soepele workflow ineens handwerk door het moeten updaten van parsingregels.

Het probleem:

Een sjabloon levert data, tot de lay-out of veldvolgorde plots wijzigt – waarna het sjabloon geen data meer oplevert.

Oorzaken:

• Statische sjablonen zijn locatie-afhankelijk: Verandert de documentstructuur, dan vindt de parser de juiste velden niet meer terug.
• Handmatige parsingregels zijn fragiel: Hard gecodeerde logica werkt voor één bron, maar loopt vast bij frequente formaatwijzigingen.
• Geen intelligentie bij lay-outafwijking: Rule-based tools hebben vaak geen fallback- of adaptielogica.

Oplossingen:

• Stap over op hybride of AI-ondersteunde parsing: Deze systemen zoeken velden op inhoud en context, niet alleen op vaste posities.
• Gebruik dynamische velden of slimme zones: Applicaties met deze functies passen zich automatisch aan, ook als tekst of witruimte verschuift.
• Kies platforms als Parseur: Zij combineren sjablonen met AI die zelf veldpatronen herkent, waardoor je automatisering robuust blijft.

Accenture verwerkte intern jaarlijks ruim een half miljoen facturen en kampte met sjabloonproblemen: tot 30% van de facturen werd de eerste keer niet juist verwerkt door sjabloon-incompatibiliteit.

Als sjablonen breken, verliezen teams tijd aan herstellen en handmatig overzetten van informatie. Dat leidt tot vertraging, lagere productiviteit en minder vertrouwen in automatisering. Met adaptieve parsing blijft je systeem functioneren, ook bij voortdurend veranderende documenten.

Uitdaging 3: Onvolledige of inconsistente data-extractie

Zelfs als het document goed wordt gelezen, is consistente correctie van alle benodigde velden een uitdaging. Problemen treden vaak op wanneer:

• Veldlabels verschillen per document (“Te betalen” versus “Totaal”)
• Data bevindt zich op meerdere plekken of in verschillende contexten
• Parsingregels zijn afhankelijk van specifieke opmaakstructuren

Het gevolg: ontbrekende gegevens, foute indelingen of verkeerd geïdentificeerde velden – vooral bij sectoren als logistiek, verzekeringen en finance, waar bronformaten vaak variëren.

Oorzaken:

• De parser herkent de velden niet: OCR leest wél de tekst, maar parsing levert verkeerde of missende velden op zonder goede instructies.
• Inconsistente labelgebruik: Verschillende documenten gebruiken andere benamingen voor dezelfde data (“Klant”, “Customer”, “Afnemer”), wat tot fouten leidt.
• Verschuiving in lay-out: Velden staan niet altijd op dezelfde plek of worden anders gegroepeerd, waardoor parsingregels falen.

Oplossingen:

• Maak mapping van alternatieve labels: Leer je parser alle mogelijke veldbenamingen te herkennen.
• Gebruik AI of context-bewuste parsing: Vind velden op inhoud en semantiek, niet enkel op locatie.
• Implementeer fallback-logica: Stel handmatige controles of alerts in bij twijfel, zodat een medewerker kan bijsturen.
• Kies een documentverwerkingsplatform dat AI-parsing combineert met flexibele regels als vangnet, zodat nieuwe formaten goed verwerkt worden.

Moet je vaak handmatig corrigeren of opnieuw parsen? Dan is het tijd voor slimmere veldherkenning en betere validatie, zodat handmatige controle tot een minimum beperkt blijft.

Uitdaging 4: Integratiefouten of mislukte datadoorlevering

Voor teams die automatisering inzetten om data naar bijvoorbeeld Google Sheets, een CRM of boekhoudpakket te sturen, zijn integratiefouten bijzonder frustrerend. De extractie lijkt gelukt, maar bij het importeren in het doelsysteem gaat het alsnog mis: een webhook hapert, een API werkt niet, of er ontstaat een storing bij synchronisatie – waardoor je alsnog handmatig moet controleren.

Het probleem:

Gedeelde data wordt succesvol geparsed, maar bereikt de beoogde bestemming zoals een sheet, database of andere app niet.

Oorzaken:

• Foutief ingestelde webhook-URL’s zorgen dat data niet aankomt
• Problemen met externe connectors (zoals Zapier, Make): taken blijven hangen of worden verkeerd doorgestuurd
• API-issues zoals throttling, verkeerde payloads of verlopen tokens
• Webhook time-outs

Oplossingen:

• Test integratiefuncties vooraf met testdata, zodat je zeker weet dat alles goed doorkomt.
• Gebruik tools die mislukte dataleveringen herkennen en automatisch opnieuw proberen, zoals Parseur met built-in retry.
• Stel back-upwaarschuwingen in, bijvoorbeeld via e-mailnotificaties of monitoringsdashboards, zodat je direct ziet wanneer iets misgaat.

Uit onderzoek door IRJMets blijkt: van 1.240 implementaties in diverse branches is 41,7% van alle integratiefouten het gevolg van niet-gestandaardiseerde documenten en fouten bij gegevensoverdracht tussen systemen.

Mislukte integraties veroorzaken zo een scheiding tussen extractie en het daadwerkelijke gebruik van data. Dit kost tijd, beperkt het rendement van automatisering en dwingt teams informatie handmatig te verwerken.

Uitdaging 5: Veiligheids- en compliance-uitdagingen

Sterk gereguleerde sectoren zoals zorg, finance en logistiek moeten nauwgezet toezien op opslag, versturen én toegang tot (gevoelige) data. Werk je met tools die niet voldoen aan normen zoals GDPR, HIPAA of SOC 2, dan loop je grote juridische en reputatierisico’s.

Onzorgvuldige omgang met bijvoorbeeld persoonsgegevens, medische data of klantfinanciën kan leiden tot ernstige juridische gevolgen en imagoschade. Teams moeten erop kunnen vertrouwen dat hun automatiseringstools voldoen aan de strengste eisen voor security en privacy.

Het probleem:

Teams twijfelen over automatisering vanwege zorgen rondom privacy, opslag in de cloud en wet- en regelgeving.

Oorzaken:

• Onzekerheid over de locatie en beveiliging van opgeslagen data
• Onbekendheid met certificeringen van leveranciers
• Batterijen aan internationale wetten (GDPR, HIPAA, CCPA) die exacte dataprocessen vereisen

Oplossingen:

• Gebruik documentverwerkingsplatforms met gecertificeerde, veilige cloudinfrastructuur zoals SOC 2, ISO 27001 of HIPAA.
• Check of het platform end-to-end encryptie (in transport én opslag) én instelbare toegangscontrole biedt.
• Kies tools met regionale hosting (bijvoorbeeld EU-only), zodat je altijd voldoet aan lokaal geldende privacywetgeving.
• Zet in op oplossingen als Parseur, met bewezen betrouwbaarheid, automatische herlevering en transparant beveiligingsbeleid (99,99% uptime).

Volgens het 2024 IBM Cost of a Data Breach Report zijn de wereldwijde gemiddelde kosten van een datalek gestegen tot maar liefst $4,88 miljoen – een toename van 10% in een jaar, en de grootste sprong sinds de pandemie. Dit onderstreept het belang van sterke databeveiliging wanneer je werkt aan automatisering van documentverwerking.

Uitdaging 6: Interne weerstand tegen verandering

Zelfs de beste automatisering valt of staat met je team. Als collega’s het systeem niet vertrouwen of onvoldoende begrijpen, blijven ze liever op de oude, handmatige manier werken. Weerstand tegen verandering is begrijpelijk, zeker als mensen automatisering als risico of extra belasting zien.

Het probleem:

Na de invoering van een nieuw documentverwerkingssysteem, blijven medewerkers handmatige processen hanteren zoals kopiëren, plakken of forwarden van e-mails. Dit belemmert het rendement, leidt sneller tot fouten en vertraagt adoptie.

Oorzaken:

• Beperkte betrokkenheid: Medewerkers zijn nauwelijks betrokken bij de uitrol van automatisering, waardoor draagvlak ontbreekt.
• Vrees voor baanverlies: Automatisering wordt – vaak onterecht – ervaren als bedreiging.
• Onvoldoende training of uitleg: Teams weten niet goed hoe de nieuwe tools werken of wat de voordelen zijn.
• Tool-moeheid: Slechte ervaringen met oude systemen maken medewerkers minder bereid om nieuwe software te proberen.

Oplossingen:

• Betrek medewerkers vroegtijdig: Laat ze meepraten, testen en feedback geven. Medewerkers die participeren, adopteren sneller.
• Bied praktische demo’s en trainingen: Stem deze af op ieders rol. Heldere uitleg en hands-on begeleiding verlagen de drempel.
• Breng automatisering als ondersteuning: Zorg dat duidelijk is dat het herhalend werk uit handen neemt, zodat medewerkers zich op inhoud kunnen richten.
• Vier successen: Deel voorbeelden waarop automatisering tijd bespaarde, fouten voorkwam of processen verbeterde. Concrete cases motiveren anderen.
• Kies voor gebruiksgemak: Een duidelijke interface, eenvoudige instructies en goede support bevorderen acceptatie. Lastige systemen wekken alleen maar meer weerstand op.

Adoptie kost tijd. Blijf investeren in communicatie, training en het delen van resultaten. Zodra het team merkt dat automatisering het werk daadwerkelijk makkelijker maakt, groeit het enthousiasme vanzelf.

Uitdagingen bij documentverwerking? Los ze structureel op!

Automatisering van documentverwerking biedt enorme kansen voor snellere processen, minder fouten en schaalbaarheid – mits je de grootste uitdagingen direct aanpakt. Van OCR-beperkingen en inflexibele sjablonen tot integratiestoringen en compliance-issues: deze valkuilen mogen de efficiëntiewinst niet ondermijnen.

Het goede nieuws? Het zijn geen onoplosbare technische blokkades, maar signalen dat je proces een update nodig heeft.

Oplossingen als Parseur zijn juist gemaakt om deze uitdagingen te overwinnen, met AI-gedreven parsing, flexibele sjablonen, naadloze integraties en beveiliging op enterpriseniveau samengebracht in één cloudplatform. Of je nu werkt met facturen, contracten of logistieke documenten: Parseur automatiseert documentverwerking zonder coderen of eindeloze onderhoudslast.

Veelgestelde vragen (FAQ)

Waarom presteert mijn OCR niet altijd goed?

OCR-fouten zijn meestal het gevolg van slechte scan-kwaliteit, afwijkende lettertypes of handgeschreven tekst. Wazige scans, schaduwen en ongebruikelijke lay-outs verlagen de OCR-nauwkeurigheid. Gebruik scherp gescande documenten, verbeter je afbeeldingen vooraf en kies voor geavanceerde, AI-ondersteunde OCR voor optimale resultaten.

Waarom krijg ik niet de juiste data-extractie?

Extractieproblemen ontstaan vaak doordat sjablonen te veel vastzitten aan specifieke formaten. Zodra een veldlabel of locatie wijzigt, loopt het fout. Ook grote variatie tussen documenttypes speelt mee. Contextgevoelige parsing en dynamische velddetectie helpen om deze issues op te lossen.

Hoe herstel ik gebroken document-sjablonen?

Controleer of de opmaak van je document is veranderd. Pas indien nodig het sjabloon aan, of schakel over naar een hybride AI-parsingaanpak waarbij velden op basis van context en inhoud worden gevonden. Parseur biedt deze adaptieve parsing, met machine learning én sjablonen voor robuuste automatisering.

Zijn automatiseringstools veilig en compliant?

Zeker, mits je kiest voor platforms met gecertificeerde cloudinfrastructuur, encryptie en regionale opslagopties. Certificeringen zoals SOC 2 en ISO 27001 helpen je te voldoen aan GDPR en HIPAA. Parseur ondersteunt veilige documentverwerking met 99,99% uptime en uitgebreide toegangscontrole.

Laatst bijgewerkt op 19 juni 2025