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

Belangrijkste inzichten

• OCR-beperkingen blijven een belangrijke bottleneck in documentverwerking. Zelfs geavanceerde engines worstelen met handschrift, slechte scans of opvallende lettertypes, waardoor tot wel 36% van de sleuteldata verloren kan gaan als je geen geavanceerde parsingtechnieken gebruikt.
• Rigide sjablonen breken snel zodra documentformaten wijzigen. AI-gedreven parsingplatforms zoals Parseur bieden hybride oplossingen waarmee je workflows minder snel vastlopen bij wijzigingen in de lay-out, en dure herstelacties worden beperkt.
• Kritische velden kunnen ontbreken door inconsistente labels of parsing-logica die te veel vertrouwt op positie in plaats van op context. Met contextuele, AI-gebaseerde extractie verbeter je veldherkenning bij gevarieerde documenttypen.

Automatisering van documentverwerking kan uren handmatig werk besparen en de nauwkeurigheid flink verbeteren. Maar in de praktijk stuit je vaak op de nodige hobbels.

Van OCR-fouten tot gebroken sjablonen en mislukte integraties – uitdagingen met documentbeheer kunnen zelfs de meest veelbelovende automatiseringsworkflows laten ontsporen.

Een opvallende statistiek uit File Center noemt een rapport van M-Files, zoals aangehaald op FileCenter.com. Het rapport concludeert: 66% van de bedrijven ondervindt serieuze uitdagingen bij documentgoedkeuringen en reviews, vooral door handmatige, papieren ondertekeningsprocessen die voor vertragingen en ingewikkelde samenwerking zorgen. Dit laat zien hoe gebrekkige of verstoorde documentworkflows nog altijd een belangrijke hindernis vormen voor succesvolle automatisering en operationele efficiëntie.

Het goede nieuws? Voor de meeste problemen bestaan duidelijke, directe oplossingen als je weet waar je moet zoeken.

In dit artikel bespreken we vijf van de meest voorkomende uitdagingen bij documentbeheer. We leggen uit wat er misgaat, waarom het gebeurt en hoe je het efficiënt oplost. Je krijgt praktische inzichten die je direct kunt toepassen—voor minder kopzorgen op de lange termijn.

Nog niet zo bekend met het onderwerp? Bekijk onze gids: Wat is documentverwerking?

Uitdaging 1: Onnauwkeurige OCR-resultaten

Optical Character Recognition (OCR) is een van de basistechnologieën achter documentautomatisering. Hiermee kan je systeem gescande documenten “lezen” en omzetten in gestructureerde data. OCR is krachtig, maar in de praktijk schiet het vaak tekort. Wordt een document verkeerd gelezen, dan volgt een reeks van fouten, vertragingen en extra handmatig werk.

Veel bedrijven gaan ervan uit dat OCR elk gescand document vlekkeloos omzet in bruikbare data. In werkelijkheid hebben zelfs de beste tools nog moeite met vage, scheve of handgeschreven documenten en ongebruikelijke lettertypes. Wat voor mensen normaal leesbaar is, verandert in het OCR-proces soms in een warboel van tekens, ontbrekende stukken of vervormde regels.

Het probleem:

OCR-tools leveren soms onleesbare tekst, missen karakters of geven slecht geformatteerde output. Denk aan vreemde symbolen, ontbrekende delen of versprongen velden die downstream-processen verstoren.

Oorzaken:

• Slechte scan-kwaliteit: OCR-engines hebben moeite met wazige, lage resolutie of scheve documenten, vooral als er schaduwen of ruis op de achtergrond aanwezig zijn.
• Ongebruikelijke of opvallende lettertypes: Decoratieve of unieke fonts verwarren standaard OCR-systemen, die meestal op basislettertypes zijn getraind.
• Handschrift, stempels, notities: De meeste OCR-tools presteren slecht op handgeschreven tekst en content die niet is gedrukt volgens digitale standaarden.

Oplossingen:

• Pre-proces je afbeeldingen: Verbeter de kwaliteit van je scans door ze te vergroten, het contrast aan te passen of automatische rotatiecorrectie toe te passen voor aanzienlijk betere OCR-prestaties.
• Gebruik geavanceerdere OCR-engines: Tools als Parseur en Tesseract bieden verbeterde herkenning, vooral in combinatie met slimme platforms die OCR versterken met ingebouwde AI.
• Train het systeem op verwachte layouts: Geef extra context over het type document of de typische structuur, zodat patroonherkenning verbetert en fouten afnemen.

Moderne OCR-systemen halen ongeveer 80-85% nauwkeurigheid bij helder geprinte documenten. Maar de nauwkeurigheid kan fors dalen bij handgeschreven of slechte scans; handschrift-accuraatheid blijft gemiddeld steken op zo’n 64%. Deze verschillen in OCR-resultaat zijn nog altijd een grote uitdaging: workflow-automatisering stagneert regelmatig en kost extra handmatige correctierondes, zoals ook genoemd door Octaria.

Uiteindelijk is OCR net zo sterk als de documenten die je aanbiedt. Investeer in goede scans, betere tools en pre-processing–dat levert op termijn hogere nauwkeurigheid en minder handmatige correcties op.

Uitdaging 2: Sjablonen breken bij veranderingen in documentopmaak

Sjablonen werken ideaal als een document altijd gelijk blijft. Ze zorgen voor snelle en nauwkeurige data-extractie met minimale setup, vooral voor terugkerende formaten zoals facturen, bonnetjes of leveringsnota’s. Maar in de praktijk verandert de lay-out vaak onverwacht. Een leverancier zet een kolom om, wijzigt een veld of herschikt de volgorde—en ineens werkt je sjabloon niet meer zoals verwacht.

Zelfs een kleine wijziging kan een totale extractie-failure opleveren. De workflow stokt, en het team moet onder tijdsdruk parsingregels handmatig bijwerken.

Het probleem:

Een document-sjabloon werkt vandaag prima, maar stopt met dataextractie als de leverancier de lay-out of veldvolgorde aanpast.

Oorzaken:

• Statische sjablonen zitten vast aan exacte locaties: Wijzigt de structuur van het document, dan vindt je parser de juiste velden niet meer.
• Handmatig regels opstellen is kwetsbaar: Hardcoded parsing werkt voor de vaste layout, maar niet als je bronnen en layouts vaak veranderen.
• Geen flexibiliteit bij layout-wijzigingen: De meeste rule-based systemen bieden geen terugvalmechanisme of adaptive veldherkenning.

Oplossingen:

• Stap over op hybride of AI-gedreven parsing: Dergelijke systemen zoeken data op basis van inhoud, labels en context–niet alleen op vaste plekken.
• Gebruik flexibele velden of slimme zones: Deze passen zich dynamisch aan bij veranderende tekstposities of witruimte.
• Kies platforms zoals Parseur: Deze combineren sjablonen met AI die automatisch veldpatronen herkent. Wijzigt de lay-out, dan breekt je workflow niet meteen.

Accenture, een van de grootste consultancybedrijven ter wereld, verwerkt jaarlijks meer dan een half miljoen klantfacturen. Ze hadden veel last van falende sjabloonautomatisering in hun eigen facturatiesysteem: tot 30% van de facturen werd initieel niet verwerkt vanwege templates die niet overeenkwamen.

Breken sjablonen, dan blijft het team uren bezig met troubleshooting en handmatig overzetten van data. Het gevolg: vertragingen, productiviteitsverlies en groeiend wantrouwen jegens automatisering zelf. Met adaptieve parsingstrategieën blijft je systeem draaien, ook als documenten nooit helemaal hetzelfde zijn.

Uitdaging 3: Onvolledige of inconsistente data-extractie

Zelfs als documenten succesvol worden gelezen, blijft het consequent vastleggen van de juiste velden een veelvoorkomende uitdaging. Fouten ontstaan bijvoorbeeld wanneer:

• Veldlabels per document verschillen (“Te betalen” versus “Totaal”)
• Data in meerdere contexten voorkomt
• Extractieregels afhankelijk zijn van een fragiele opmaak

Het resultaat? Datagaten, verkeerde indeling of mismatch, vooral binnen sectoren met veel documenten en variatie (zoals logistiek, verzekeringen of finance).

Oorzaken:

• De parser weet niet wat ie moet pakken: OCR leest weliswaar de tekst, maar als je parsingtool niet weet wat hij moet extraheren, mist je de data.
• Label-inconsistentie: Verschillende bronnen gebruiken eigen labels voor hetzelfde (“Klant”, “Customer”, “Afnemer”), wat rule-based parsing snel verwart.
• Layout-wijzigingen: Staat een veld ergens anders of tussen andere content, dan missen klassiek opgezette extractieregels het veld.

Oplossingen:

• Map alternatieve labels handmatig: Zorg dat je parser alle variaties van sleutelveld-namen kent.
• Gebruik AI of keyword-gebaseerde parsing: Zo herkent je systeem velden op inhoud en context, niet enkel op vaste plekken.
• Implementeer fallback-detectie: Stel alerts of manuele controles in als de zekerheidsfactor van de parser te laag is, zodat je kan ingrijpen.
• Zoek platforms die AI-parsing combineren met rules als vangnet, zodat zelfs onbekende of inconsistente formaten accuraat verwerkt worden.

Moet je steeds handmatig corrigeren of opnieuw parseren? Dan is het tijd voor slimmere veldherkenning en validatie. Slimmere extractie bespaart je team handmatig checken en bijwerken.

Uitdaging 4: Integratiestoringen of geen datadoorlevering

Dit is een frustrerend probleem voor iedereen die erop vertrouwt dat automatisering data naar bijvoorbeeld Google Sheets, CRM’s of boekhoudtools stuurt. Alles lijkt goed te werken… tot opeens de laatste stap uitvalt.

Extractie verloopt ogenschijnlijk prima, maar wanneer de eindstap faalt–door een webhook-fout, een mislukte API-call of een storing in je automatiseringsplatform–heb je alsnog te maken met ontbrekende data en handmatig bijwerken.

Het probleem:

Data wordt succesvol geparsed, maar belandt niet op de juiste plek—zoals een spreadsheet, database of gekoppelde app.

Oorzaken:

• Foutieve of verkeerd ingestelde webhook-URL's zorgen voor niet-afgeleverde data
• Fouten in connectors van derden zoals Zapier of Make; taken worden overgeslagen of verkeerd gerouteerd
• API-problemen zoals throttling, verkeerde data-formaten, verlopen tokens
• Webhook time-outs

Oplossingen:

• Test je integratiefunnel met voorbeeld-documenten vóór livegang, zodat alles goed terechtkomt.
• Kies tools met retry-logica en leveringsmonitoring, zoals Parseur, dat automatisch gefaalde verzendingen opnieuw probeert.
• Richt fallback-mechanismen in zoals e-mailalerts of webhookstatus-checks, zodat jouw team gelijk wordt ingelicht als er iets misgaat.

Volgens IRJMets blijkt uit 1.240 documentautomatiseringsprojecten in diverse sectoren als zorg, finance en industrie, dat 41,7% van alle integratiestoringen wordt veroorzaakt door inconsistencies in documentopmaak en fouten bij data-transformatie tijdens de overdracht tussen systemen.

Mislukte koppelingen maken een eind aan de seamless flow tussen extractie en gebruik. Teams zijn tijd kwijt aan missende data, handmatig opnieuw inladen en dubbel checken, waardoor automatisering minder rendement oplevert.

Uitdaging 5: Veiligheids- en compliance-zorgen

Sterk gereguleerde branches (zorg, banken, logistiek) vereisen ijzersterke beveiliging van opslag, verzending en toegang tot data. Tools die niet voldoen aan normen als GDPR, HIPAA of SOC 2 brengen juridische en reputatierisico’s met zich mee.

Onjuist omgaan met documenten vol persoonsgegevens, gezondheidsinfo of klantfinanciën kan flinke boetes of reputatieschade opleveren. Teams willen zeker weten dat hun tools voldoen aan de strengste beveiligings- en compliance-eisen.

Het probleem:

Jouw team twijfelt om gevoelige documenten te verwerken via automatisering, uit angst voor privacy-issues, cloudopslag of juridische eisen.

Oorzaken:

• Onzekerheid waar data wordt opgeslagen en of deze versleuteld is
• Gebrek aan inzicht in certificeringen en de infrastructuur die een leverancier gebruikt
• Specifieke eisen als GDPR, HIPAA of CCPA die strenge dataprocessen voorschrijven

Oplossingen:

• Kies documentverwerkingsplatforms met veilige, gecertificeerde cloud-infrastructuur (SOC 2, ISO 27001, HIPAA).
• Controleer of het tool end-to-end encryptie ondersteunt én fijne afstemming biedt op wie toegang krijgt.
• Gebruik tools die regionale hosting bieden, zodat je voldoet aan lokale wetgeving (bijv. alleen EU- of VS-hosting).
• Ga voor oplossingen als Parseur, dat betrouwbaarheid (99,99% uptime), retry-mechanismen en transparant securitybeleid direct biedt.

In 2024 vond IBM in zijn Cost of a Data Breach Report dat de gemiddelde wereldwijde kosten van een datalek op $4,88 miljoen lagen–een stijging van 10% ten opzichte van het jaar ervoor en de grootste jaargroei sinds de pandemie. Deze stijging onderstreept het groeiende financiële gevaar van onvoldoende databeveiliging en benadrukt waarom organisaties die documentautomatisering invoeren, juist op security en compliance moeten inzetten.

Uitdaging 6: Weerstand tegen verandering

Zelfs met de beste automatiseringstools draait adoptie vaak om één ding: mensen. Vertrouwt of snapt je team het nieuwe systeem niet, dan blijft men vasthouden aan oude, inefficiënte gewoontes. Weerstand tegen verandering is logisch, zeker als automatisering als bedreiging of last voelt in plaats van hulpmiddel.

Het probleem:

Ondanks een geautomatiseerd documentsysteem blijven medewerkers handmatig werken, data knippen en plakken of e-mails doorsturen. Dit vertraagt je ROI, zorgt voor fouten en zorgt ervoor dat automatisering nauwelijks wordt benut.

Oorzaken:

• Gebrek aan betrokkenheid: Het team is niet meegenomen in de uitrol, waardoor weinig eigenaarschap ontstaat.
• Angst om overbodig te worden: Automatisering wordt vaak gezien als concurrent in plaats van extra hulp.
• Ontbrekende training: Medewerkers weten niet hoe het werkt of wat het voordeel is ten opzichte van de oude werkwijze.
• 'Toolmoeheid': Eerdere slechte tools zorgen voor scepsis bij een nieuwe.

Oplossingen:

• Betrek teamleden vanaf het begin bij de (test)uitrol om input op te halen en draagvlak te creëren. Wie helpt bij het ontwerpen, stapt ook sneller in.
• Bied demos, meeloopdagen en trainingen die aansluiten op ieders rol in het documentproces. Zorg dat leren laagdrempelig en niet intimiderend is.
• Zet automatisering als assistent neer, niet als bedreiging: Zo wordt juist het saaie, repeterende werk uit handen genomen, zodat mensen tijd houden voor analyse, besluiten en creativiteit.
• Vier kleine successen: Laat zien waar automatisering concrete tijdwinst, gemak of foutreductie gaf. Deel praktijkvoorbeelden om draagvlak te bouwen.
• Denk vanuit gebruiksgemak: Kies tools met een duidelijke interface, heldere uitleg en goede support. Een slechte ervaring veroorzaakt meer weerstand dan het idee van verandering zelf.

Adoptie kost tijd. Geduld, communicatie en voortdurend laten zien wat werkt, zijn essentieel. Zodra je team merkt dat automatisering het werk makkelijker maakt, volgt de bereidheid vanzelf.

Uitdagingen bij documentverwerking aanpakken? Begin met de juiste basis

Automatisering van documentverwerking belooft snellere processen, minder fouten en schaalbare workflows—maar alleen als je de bekendste uitdagingen direct aanpakt. Van OCR-beperkingen en rigide sjablonen tot integratiefouten en compliance-zorgen: al deze obstakels kunnen ongemerkt de verwachte efficiëntiewinst ondermijnen.

Het goede nieuws? De meeste knelpunten zijn geen technische doodlopende wegen—het zijn signalen dat jouw aanpak toe is aan modernisering.

Oplossingen als Parseur zijn erop gebouwd deze uitdagingen te overwinnen door AI-gestuurde parsing, flexibele sjablonen, naadloze integraties en beveiliging op enterpriseniveau te combineren in één enkel platform. Of je nu werkt met facturen, contracten of logistieke documenten, Parseur maakt van complexe documentstromen overzicht en automatiseert zonder coderen of voortdurend onderhoud.

Veelgestelde vragen

Hier vind je de meest gestelde vragen rondom documentverwerking.

Waarom presteert mijn OCR niet altijd goed?

OCR-fouten ontstaan vaak door slechte scan-kwaliteit, ongebruikelijke lettertypes of handgeschreven tekst. Lage resolutie, schaduwen en scheve scans zorgen voor verwarring bij optical character recognition (OCR)-engines. Voor betere resultaten gebruik je scherpere scans, bewerk je je afbeeldingen vooraf en kies je voor geavanceerde OCR-tools met AI-ondersteuning.

Waarom krijg ik niet de juiste data-extractie?

Extractieproblemen ontstaan meestal wanneer sjablonen te afhankelijk zijn van één vast format. Wijzigt een veldlabel of zelfs de plek hiervan, dan gaat het mis. Ook bij verwerking van verschillende documenttypes uit meerdere bronnen kan extractie snel foutlopen. Overschakelen naar contextbewuste parsing en het gebruik van slimme zones helpt deze problemen te verminderen.

Hoe herstel ik gebroken document-sjablonen?

Ga eerst na of de lay-out van het document is gewijzigd. Is dat het geval, update dan het sjabloon of kies voor een hybride oplossing die AI gebruikt om velden op basis van context te identificeren. Tools als Parseur bieden adaptieve parsing waarbij sjablonen worden gecombineerd met machine learning – zo ben je beter bestand tegen kleine layout-wijzigingen.

Zijn automatiseringstools veilig en compliant?

Ja, maar niet alle tools zijn gelijk gebouwd. Kies platforms met een veilige cloudinfrastructuur, encryptie en mogelijkheid tot regionale datalocatie. Certificeringen als SOC 2 en ISO helpen je voldoen aan GDPR, HIPAA en vergelijkbare eisen. Parseur ondersteunt veilige automatisering met 99,99% uptime en ingebouwde toegangscontrole.

Laatst bijgewerkt op 1 augustus 2025