Warum Sie bei Ihrer Auftragserfassung von OCR auf KI wechseln sollten

‍

Die Erfassung von Aufträgen im Vertriebsinnendienst ist ein entscheidender Bestandteil des Verkaufsprozesses, da sie den Einstiegspunkt für Kundenaufträge und die Grundlage für die Auftragsabwicklung darstellt. Eine effiziente Verarbeitung dieser Aufträge ist entscheidend, um die Kundenzufriedenheit zu gewährleisten, rechtzeitige Lieferungen sicherzustellen und die gesamten Vertriebsabläufe zu optimieren. Die Technologie, die höchstwahrscheinlich in Ihrem Unternehmen zur Steigerung der Auftragserfassung verwendet wird, ist die Optical Character Recognition, oder auf deutsch: optische Zeichenerkennung (OCR). Eine neue Technologie wirbelt aktuell jedoch ziemlich viel Staub auf: Künstliche Intelligenz (KI). Während OCR seit langem ein fester Bestandteil der Digitalisierung und Automatisierung des Lesens von gedrucktem oder handgeschriebenem Text ist, stellt KI einen fortschrittlicheren Ansatz dar, der in der Lage ist, zu verstehen, zu lernen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern. Dieser Blogbeitrag zeigt im Detail, in wie fern KI bei der Aauftragsverarbeitung leistungsfähiger als OCR-Lösungen ist und bietet einen umfassenden Vergleich beider Technologien.

‍

Wie OCR in der Auftragserfassung und -verarbeitung funktioniert

‍

Bei der Auftragsabwicklung werden OCR-Lösungen verwendet, um relevante Informationen aus Bestellungen, Rechnungen und anderen vertriebsbezogenen Dokumenten zu extrahieren. Höchstwahrscheinlich senden die Kunden Ihres Unternehmens Ihnen ihre Bestellungen per E-Mail, als PDF oder als gescanntes Bild zu. Typischerweise scannt ein OCR-System das Dokument, identifiziert Zeichen und Wörter und wandelt sie in ein digitales Format um, das von anderen Softwaresystemen wie dem ERP- oder CRM-System Ihres Unternehmens verarbeitet werden kann. Dieser Prozess umfasst mehrere Schritte:

‍

• Bildvorverarbeitung: Verbesserung der Qualität des gescannten Dokuments zur Verbesserung der Texterkennung.
• Texterkennung: Identifizierung der Bereiche des Dokuments, die Text enthalten.
• Zeichenerkennung: Umwandlung der erkannten Textbereiche in maschinenlesbare Zeichen.
• Datenextraktion: Extrahieren relevanter Informationen wie Bestellnummern, Produktdetails und Mengen.

‍

Die Grenzen von OCR-Lösungen

‍

Das Ziel von OCR-Lösungen ist klar: den Mitarbeitern zu helfen, weniger Zeit mit manueller Dateneingabe zu verbringen, Fehler zu reduzieren und somit die Kosteneffizienz zu steigern. Allerdings weist die OCR-Technologie mehrere Einschränkungen auf, die ihre Effektivität bei der Verkaufsauftragsverarbeitung beeinträchtigen können:

‍

Fehlendes kontextuelles Verständnis

‍

Wahrscheinlich der größte Nachteil ist, dass OCR nur eine bloße Erkennung von Pixeln zur Digitalisierung von Inhalten bietet. OCR Systeme können diese jedoch Inhalte nicht verstehen, interpretieren oder validieren. In diesem Sinne ist es ein „dummes“ System, da es nicht weiß, wie es Daten im Kontext sinnvoll einordnen, Fehler erkennen oder mit Unregelmäßigkeiten umgehen soll. Wenn zum Beispiel der Kunde vergisst, die Mengenangabe „Kilogramm“ in seiner Bestellanfrage zu erwähnen, kann das OCR-System nicht herausfinden, ob die korrekte Maßeinheit „Tonnen“ oder „Kilogramm“ wäre, und gibt daher einen Fehler aus. Daher ist die Automatisierung von Prozessen mit OCR begrenzt und erfordert in vielen Fällen Mitarbeiter, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt erfasst wurden.

‍

Eingeschränkte Flexibilität

‍

OCR-Systeme erfordern rigide und vordefinierte Eingaben. Man muss dem OCR-System beispielsweise manuell beibringen, dass die Adresse des Empfängers normalerweise in der oberen linken Ecke eines Dokuments steht und dass die Betreffzeile dem Haupttext der Dokuments vorausgeht. Nicht überraschend hat OCR Schwierigkeiten mit unstrukturierten Daten und Dokumenten, die kein konsistentes Format aufweisen. Stellen Sie sich vor, Ihr Kunde sendet eine Excel-Datei statt eines PDFs - Ihr OCR-System würde hier einfach kapitulieren und einen Fehler ausspucken. Oder wenn Ihr Unternehmen Kaufanfragen in Dutzenden unterschiedlichen Formularformaten erhält, wird es für OCR-Experten zu einem buchstäblichen Albtraum, jedes Format manuell zu definieren, um eine akzeptable Einlesequalität zu erzielen.

‍

Eingeschränkte Übertragbarkeit

‍

Das Übertragen von OCR-Systemen, die mit großem Aufwand für ein Team und deren spezifischen Anwendungsfall optimiert wurden, auf andere Teams Ihres Unternehmens ist sehr mühsam und oft nicht möglich. Ihre IT-Abteilung muss das OCR-System höchstwahrscheinlich von Grund auf für Ihren spezifischen Anwendungsfall anpassen - dies kostet Zeit und ist teuer.

‍

Genauigkeitsprobleme

‍

Nicht überraschend kann die Genauigkeit von OCR durch zwei Faktoren stark beeinträchtigt werden. Erstens, wenn sich der Stil, das Layout oder das Format des erhaltenen Auftragsformulars ändert, wird OCR wahrscheinlich Informationen durcheinanderbringen (z. B. die Höhe mit der Länge der bestellten Metallplatte verwechseln) oder überhaupt keine Informationen abrufen können, sodass ein Mitarbeiter den Fall manuell klären muss. Zweitens, stellen schlechte Scanqualität (z. B. ein verschwommener Scan oder ein verschmutztes Dokument) und unterschiedliche Handschriften eine Herausforderung für OCR-Systeme dar. Dabei fallen die Erfolgsraten oft unter 40%.

‍

Stagnierende Performance

‍

OCR-Systeme lernen oder verbessern sich nicht durch vergangene Fehler oder neue Daten, sie bleiben so „intelligent“ oder „dumm“ wie bei ihrer ursprünglichen Konzeption. Jede Verbesserungsanfrage muss an die IT-Abteilung weitergeleitet werden, was immer Zeit kostet und erhebliche Ressourcen beansprucht.

‍

Wie KI in der Verkaufsauftragsverarbeitung funktioniert

‍

Die Vorteile von LLMs gegenüber OCR bei der Verkaufsauftragsverarbeitung

‍

Kontextuelles Verständnis

‍

Einer der bedeutendsten Vorteile von großen Sprachmodellen, im Englischen Large Language Models (LLMs) gennant, gegenüber OCR ist ihre Fähigkeit, Inhalte im Kontext zu verstehen und zu interpretieren. Genau wie ein Mensch. Im Gegensatz zu OCR, das nur Pixel erkennt und digitalisiert, können LLMs die Bedeutung hinter dem Text erfassen und den Inhalt entsprechend validieren. Dieses kontextuelle Verständnis ermöglicht es LLMs, Unregelmäßigkeiten und Mehrdeutigkeiten effektiver zu bewältigen. Um das obige Beispiel aufzugreifen: Wenn ein Kunde die Maßeinheit „Kilogramm“ in seiner Bestellanfrage vergisst, kann ein LLM die richtige Maßeinheit anhand des Bestellkontexts und historischer Daten, wie früheren Bestellungen desselben Kunden, ableiten. Die KI kann Ihnen melden, dass der Kunde die Maßeinheit vergessen hat, aber dass höchstwahrscheinlich "Kilogramm" gemeint ist. Dies reduziert die Wahrscheinlichkeit von Fehlern und minimiert den Bedarf an menschlichem Eingreifen, wodurch der Automatisierungsgrad erhöht wird.

‍

Automatisierung

‍

Aufgrund ihrer Fähigkeit, Unterhaltungskontexte zu verstehen, können LLMs als hoch anpassungsfähige virtuelle Assistenten eingesetzt werden, die uns bei Aufgaben unterstützen oder diese sogar vollständig übernehmen können, die ansonsten von Menschen erledigt werden müssten. Beispielsweise können Informationen, die aus einem Auftrags-PDF extrahiert wurden, mit dem begleitenden Freitext der E-Mail des Kunden verbunden und entsprechend verarbeitet werden. Wenn der KI-Assistent beispielsweise feststellt, dass das gewünschte Lieferdatum im E-Mail-Text laut ERP nicht möglich ist, kann er automatisch eine Antwort-E-Mail an Ihren Kunden verfassen.

‍

Flexibilität

‍

LLMs zeigen eine bemerkenswerte Flexibilität bei der Verarbeitung unterschiedlicher und unstrukturierter Datenformate. Im Gegensatz zu OCR-Systemen, die starre und vordefinierte Eingaben erfordern, können sich LLMs an verschiedene Dokumentstrukturen anpassen - ohne umfangreiche manuelle Konfigurationen. Sie können Informationen aus verschiedenen Formaten nahtlos verarbeiten, einschließlich PDFs, Excel-Dateien, E-Mails und sogar handschriftlichen Notizen. Diese Anpassungsfähigkeit ist besonders vorteilhaft für Unternehmen, die eine Vielzahl von Auftragsformularen und -formaten erhalten. Mit LLMs ist keine mühsame manuelle Definition jedes Formats erforderlich. Die Modelle können automatisch relevante Informationen identifizieren und extrahieren, unabhängig vom Dokumentenstil und -typ.

‍

Übertragbarkeit

‍

LLMs sind mit minimalen Anpassungen auf verschiedene Teams und Anwendungsfälle übertragbar. Während OCR-Systeme oft eine erhebliche Anpassung und Feinabstimmung für jedes spezifische Szenario erfordern, werden LLMs auf einer breiten Palette von Daten trainiert und können daher häufig ohne umfangreiche Neukonfiguration in neuen Kontexten angewendet werden. Diese Übertragbarkeit bedeutet, dass eine LLM-basierte Lösung schnell in verschiedenen Abteilungen oder sogar in verschiedenen Tochtergesellschaften skaliert werden kann, ohne umfangreiche Neuanpassungen. Das Ergebnis ist eine kosteneffizientere und zeitsparendere Implementierung, die die Belastung der IT-Abteilungen verringert und eine schnellere Bereitstellung ermöglicht.

‍

Genauigkeit

‍

LLMs bieten eine höhere Genauigkeit bei der Datenextraktion und -interpretation im Vergleich zu OCR-Systemen. Sie sind weniger anfällig für Variationen im Dokumentenstil, Layout oder Format. Beispiel: Ihr Kunde bestellt "Metallplatte Typ A, schwarz, 130 x 2". Ein LLM ist in der Lage, die Höhe und Länge einer bestellten Metallplatte zu unterscheiden, selbst wenn das Format des Auftragsformulars variiert, da LLMs den Kontext verstehen und wissen, dass Ihr Unternehmen keine Metallplatten mit einer Höhe von 130 cm herstellen kann.

Darüber hinaus können LLMs besser mit schlechter Scanqualität und unleserlichen Handschriften umgehen. Während OCR-Systeme Schwierigkeiten mit verschwommenen Bildern haben können, nutzen LLMs fortschrittliche Vorhersagealgorithmen, um hohe Erfolgsraten bei der Datenextraktion zu gewährleisten. Diese erhöhte Genauigkeit verringert den Bedarf an manuellen Korrekturen und steigert die Gesamteffizienz des Auftragsabwicklung.

‍

Dynamisches Lernen und Verbesserung

‍

Im Gegensatz zu OCR-Systemen sind LLMs in der Lage, kontinuierlich zu lernen und sich zu verbessern. Sie können mit neuen Daten trainiert und basierend auf vergangenen Fehlern aktualisiert werden, wodurch sie im Laufe der Zeit immer intelligenter werden. Diese Fähigkeit zum dynamischen Lernen bedeutet, dass LLMs sich an sich ändernde Geschäftsanforderungen anpassen und ihre Leistung verbessern können, ohne umfangreiche IT-Interventionen zu erfordern. Jede neue Information, die vom LLM verarbeitet wird, trägt zu seiner Wissensbasis bei und ermöglicht es ihm, zukünftige Aufgaben effektiver zu bewältigen. Das Ergebnis ist ein intelligenteres und reaktionsfähigeres System, das mit den Anforderungen der modernen Auftragsverarbeitung Schritt halten kann.

‍

Implementierungsszenarien: OCR vs. LLMs – Welche Lösung ist die richtige für Sie?

‍

Die Entscheidung zwischen OCR (Optical Character Recognition) und LLMs (Large Language Models) für Ihre Auftragsverarbeitung kann sich ein wenig anfühlen wie die Wahl zwischen einem Schweizer Taschenmesser und einem Hightech-Roboter. Beide sind nützlich, aber welche Lösung ist die richtige für Ihre spezifischen Bedürfnisse?

‍

Szenario 1: Das "einfache Leben" mit OCR

‍

Stellen Sie sich vor, Sie führen einen kleinen Betrieb, in dem Verkaufsaufträge in ordentlichen, vorhersehbaren Formaten eingehen – sagen wir, als hoch standardisierte PDFs oder gescannte Dokumente. Wenn dies Ihren Alltag beschreibt, könnte OCR Ihre beste Wahl sein.

‍

• Benutzerfreundlichkeit: OCR ist gut darin, Text aus hoch-standardisierten Bildern oder gescannten Dokumenten zu erkennen.
  ‍
• Geschwindigkeit und Einfachheit: Wenn Ihre Dokumente unkompliziert sind, kann OCR sie im Handumdrehen durchlesen.
  ‍
• Kosteneffektiv: Haben Sie ein knappes Budget? OCR-Lösungen für klar definierte und kleine Anwendungsfälle können günstig und schnell zu implementieren sein. Perfekt, wenn Sie eine unkomplizierte Lösung benötigen, die ihren Job erfüllt.

‍

Aber wie wir in den vorherigen Kapiteln gesehen haben – OCR hat seine Grenzen. OCR ist passend für einfachen Text, aber nicht geeignet für komplexere Dokumente, unterschiedliche Formate. Eine hohe Dunkelverarbeitungsquote kann damit nicht erzielt werden.

‍

Szenario 2: Mit LLMs zukunftsfähig werden

‍

Wenn Ihre Verkaufsaufträge hingegen eher einem wilden Dschungel aus Formaten, Dokumenten und eingebetteten Tabellen ähneln und in großer Zahl eingehen, ist es an der Zeit, LLMs ernsthaft in Betracht zu ziehen.

‍

• Vielseitigkeit: LLMs können eine Vielzahl von Dokumenttypen und Formaten verarbeiten. Von PDFs über E-Mails bis hin zu exotischen ODT-Dokumenten, die Ihre Kunden gerne senden – LLMs können alles verstehen.
  ‍
• Kontextuelles Verständnis: LLMs lesen nicht nur Text; sie verstehen ihn auch. Das bedeutet, dass sie den Kontext, die Nuancen und sogar die Feinheiten in Kundenanfragen erfassen können.
  ‍
• Integration und Automatisierung: Mit LLMs können Sie mehr als nur die Dateneingabe automatisieren. Sie können E-Mails verfassen, Angebote erstellen und sogar Kundennachfrage vorhersagen.
  ‍

Natürlich geht all diese Leistung mit einem gewissen Preis einher. LLMs können unter gewissen Umständen komplexer und kostspieliger in der Implementierung sein, aber der Nutzen in Effizienz und Genauigkeit wird sich für die meisten Unternehmen lohnen.

‍

Die Wahl treffen: OCR oder LLM?

‍

Wie sollen Sie sich nun entscheiden? Hier ist unser praktischer Rat:

‍

• Größe und Komplexität Ihres Betriebs: Für sehr kleine Betriebe mit einfachen Abläufen könnte OCR die beste Wahl sein.
  ‍
• Vielfalt der Dokumente: Wenn Ihre Auftragsdokumente stark variieren, komplex sind und in großer Zahl eingehen, sind LLMs die richtige Wahl. LLMs blühen bei Komplexität und Vielfalt erst so richtig auf.
  ‍
• Budgetüberlegungen: Knappes Budget? OCR ist kostengünstig.
  Bereit, für langfristige Gewinne zu investieren, die Ihr Unternehmen wettbewerbsfähig machen? LLMs bieten eine leistungsstarke Lösung.
  ‍
• Automatisierung von Aufgaben: Wenn Sie wesentliche Teile Ihres Workflows automatisieren möchten, sind LLMs die richtige Wahl. KI-Assistenten können wie echte Mitarbeiter wertvolle Zeit sparen, damit sich Ihre Mitarbeiter auf die wirklichen Werttreiber konzentrieren können.
  ‍
• Zukunftssicherheit: Möchten Sie skalieren und wachsen? LLMs können sich mit Ihren Bedürfnissen weiterentwickeln und sind daher eine zukunftssichere Wahl für Unternehmen mit Wachstumsambition.
  
  ‍

‍

Bei turian glauben wir daran, die perfekte Lösung für Ihre spezifischen Bedürfnisse zu finden. Egal, ob Sie im Team OCR oder im Team LLM sind, wir helfen Ihnen gerne, die richtige Lösung zu finden. Möchten Sie erfahren, wie Sie Ihren Auftragsabwicklung mit KI transformieren können? Lassen Sie uns loslegen – buchen Sie eine kostenlose Demo!

‍

{{de-cta-block-blog}}

‍