Was ist Intelligent Document Processing (IDP)?

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Die effiziente und genaue Verarbeitung von Dokumenten ist der administrative Grundstein für jedes erfolgreiche Unternehmen. Wird dieser wichtige Prozess jedoch manuell abgewickelt, kann er zu einem Nährboden für Ineffizienz, Fehler und Verzögerungen werden. Von Rechnungen und Bestellungen bis hin zu Kundenanfragen und Verträgen erhalten und erstellen Unternehmen jeden Tag Hunderte (wenn nicht Tausende) von Dokumenten. Dieser Dokumentenberg kann Ihr Unternehmen überfordern und sein Wachstum behindern, selbst wenn Sie ein spezielles Team für die Bearbeitung dieser Prozesse haben.

Um die Engpässe bei der Dokumentenverarbeitung zu überwinden, digitalisieren Unternehmen ihre Abläufe durch den Einsatz intelligenter Dokumentenverarbeitungslösungen. Die IDP-Technologie verändert die Art und Weise, wie Unternehmen mit Dokumenten umgehen. Sie ist in der Lage, Daten aus unterschiedlichen Dokumenten (z. B. PDFs, Bilder) zu extrahieren, zu klassifizieren und zu validieren. Aber was steckt wirklich hinter dem “intelligent” in IDP?

In diesem Blogbeitrag werden wir alle Aspekte der intelligenten Dokumentenverarbeitung erläutern, von der Definition und Funktionsweise bis hin zu den Vorteilen und Schwachstellen. Am Ende werden Sie ein klares Bild davon haben, was IDP ist und was nicht und warum Unternehmen für eine echte intelligente Automatisierung darüber hinaus schauen müssen.

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Intelligent Document Processing (IDP) verstehen 

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Bildnachweis: Freepik

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Was ist IDP?

Intelligent Document Processing oder Intelligente Dokumentenverarbeitung (oft als IDP bezeichnet) ist eine Technologie, die die Extraktion, Klassifizierung und Verarbeitung von Daten aus verschiedenen Arten von Dokumenten automatisiert. Im Gegensatz zu herkömmlichen Dokumentenverarbeitungsmethoden, die auf manueller Eingabe und menschlichem Eingreifen beruhen, stützt sich IDP auf ein Spektrum von Technologien zur automatischen Identifizierung, Extraktion und Interpretation relevanter Daten aus strukturierten und unstrukturierten Dokumenten.

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Schlüsseltechnologien im IDP

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• OCR (Optical Character Recognition): Die optische Zeichenerkennung (OCR) ist das Rückgrat der IDP. Sie wandelt verschiedene Formen von Dokumenten, wie PDFs und gescannte Papierdokumente, in maschinenlesbaren Text um. Sie versteht jedoch nicht den Inhalt oder die Bedeutung der Daten. Sie erkennt lediglich die Zeichen und ordnet sie in einem maschinenlesbaren Format an.
• Maschinelles Lernen: Das maschinelle Lernen (ML) ist so etwas wie das Gehirn der IDP. Es bringt dem System bei, Muster in Daten zu erkennen, zu analysieren und zu interpretieren. Es benötigt strukturierte Daten, eine Menge Training und eine Feinabstimmung, um seine Aufgaben genau auszuführen; andernfalls liefert es möglicherweise nicht die erwarteten Ergebnisse.
• Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA): Wenn die Algorithmen des maschinellen Lernens das Gehirn der IDP sind, dann ist die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) der Körper der IDP, der die Dinge erledigt. RPA ist eine Automatisierungstechnologie, bei der Software-Bots eingesetzt werden, um menschliche Handlungen mit digitalen Systemen zu imitieren. Sie wird in erster Linie für repetitive Aufgaben wie die Dateneingabe und das Ausfüllen von Formularen eingesetzt. RPA eignet sich gut für strukturierte, regelbasierte Aufgaben, kann aber keine unstrukturierten Daten verarbeiten oder den Kontext der Daten verstehen.

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Wie funktioniert die intelligente Dokumentenverarbeitung?

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Bildnachweis: Freepik

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Der Arbeitsmechanismus intelligenter Dokumentenverarbeitungssoftware variiert von Lösung zu Lösung; die meisten folgen jedoch einem ähnlichen Prinzip. Der typische IDP-Workflow besteht aus drei Hauptphasen: Klassifizierung, Extraktion und Verarbeitung.

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1. Klassifizierung des Dokuments

Der erste Schritt in der IDP umfasst die Datenerfassung und Klassifizierung von Dokumenten. IDP-Systeme verwenden OCR-Technologie und ML-Algorithmen, um verschiedene Arten von Dokumenten zu identifizieren und zu kategorisieren, z. B. Rechnungen, Quittungen, Verträge oder Bestellungen. Diese Dokumente können entweder digital oder in Papierform vorliegen. Diese Klassifizierung ist sehr wichtig, da sie die folgenden Verarbeitungsschritte für jede Art von Dokument definiert.

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2. Datenextraktion

Sobald die Dokumente klassifiziert sind, extrahiert das IDP-System relevante Daten aus ihnen. Es stützt sich häufig auf eine Kombination aus OCR- und ML-Algorithmen, um bestimmte Informationen wie Name, Datum, Betrag oder Adresse zu identifizieren. Diese Daten werden dann gegebenenfalls validiert, um ihre Genauigkeit und Konsistenz zu gewährleisten. Ein gutes IDP-System kann die extrahierten Daten mit bestehenden Datenbanken abgleichen oder vordefinierte Regeln verwenden, um etwaige Fehler zu erkennen.

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3. Datenverarbeitung

Nachdem die Daten extrahiert und validiert wurden, werden sie von den IDP-Systemen entsprechend ihrem Verwendungszweck verarbeitet. Handelt es sich bei dem Dokument beispielsweise um eine Rechnung, leitet das System die Daten zur Zahlungsabwicklung weiter. Handelt es sich um eine Kundenauftrag, leitet das System sie möglicherweise zur weiteren Bearbeitung an den Vertriebsinnendienst weiter.

Die endgültigen strukturierten Daten werden dann in andere Geschäftssysteme wie ERP oder CRM integriert, um einen reibungslosen Datenfluss zu gewährleisten und bestimmte Aktionen zu automatisieren, die durch die verarbeiteten Informationen gesteuert werden. Die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) spielt in dieser Phase oft eine entscheidende Rolle, da sie starre Arbeitsabläufe mechanisch ausführt. Sie kann zum Beispiel Daten aus einem bestimmten Feld in einem Dokument (z. B. Rechnungsnummer) in ein entsprechendes Feld in einem ERP-System übertragen.

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Vorteile der intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP)

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Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) ist für viele Unternehmen ein Effizienzschub, der zahlreiche Vorteile mit sich bringt. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile von IDP-Lösungen:

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• Gesteigerte Effizienz: IDP-Lösungen automatisieren die Extraktion, Klassifizierung und Verarbeitung von Dokumenten, wodurch der manuelle Arbeitsaufwand für die Bearbeitung von Dokumenten drastisch reduziert wird. Dadurch haben die Mitarbeiter mehr Zeit, sich auf kritischere und strategische Aufgaben zu konzentrieren, z. B. Entscheidungsfindung und Kundenservice.
• Geringere Fehlerquote: Im Gegensatz zur manuellen Dokumentenverarbeitung können IDP-Systeme Daten mit hoher Genauigkeit identifizieren, extrahieren und validieren. Das Risiko menschlicher Fehler wird minimiert und die Datenkonsistenz sichergestellt.
• Kosteneinsparung: Der Einsatz von IDP-Lösungen kann im Laufe der Zeit zu erheblichen Kosteneinsparungen führen. Sie verringern den Bedarf an manueller Arbeit, die kostspielig sein kann, und machen papierbasierte Prozesse überflüssig, die oft mit Druck-, Lager- und Versandkosten verbunden sind.

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Aufgrund ihrer zahlreichen Vorteile halten viele Unternehmen die intelligente Dokumentenverarbeitung für den Gipfel der intelligenten Automatisierung. Jedoch zu verstehen, was IDP nicht kann, ist ebenso wichtig wie zu verstehen, was es kann, denn es hilft Unternehmen, fundierte Entscheidungen über ihren Automatisierungsbedarf zu treffen.

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Wo die IDP versagt: Die Grenzen der "Intelligenz”

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Bildnachweis: macrovector

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Intelligente Dokumentenverarbeitungslösungen (IDP) sind zwar effizient, aber nicht perfekt. Tatsächlich handelt es sich nicht einmal um wirklich "intelligente" Systeme. Hier sind einige der wichtigsten Einschränkungen von IDP, die Unternehmen kennen sollten, um unrealistische Erwartungen zu vermeiden:

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1. Mangelndes Verständnis des Kontextes

IDP kann repetitive, arbeitsintensive Aufgaben wie die Validierung, Extraktion und Klassifizierung von Daten schneller erledigen als Ihre besten Mitarbeiter. Aber wenn es darum geht, das Warum hinter dem Was zu verstehen, tappt IDP noch sehr im Dunkeln. So kann IDP beispielsweise bestimmte Felder aus einem Kundenauftrag extrahieren, aber sie kann nicht das gesamte Dokument im Kontext verstehen und seine Bedeutung interpretieren.

Stellen Sie sich vor, in einem Kundenauftrag wird die Adresse eines Kunden mit "Berliner Straße 123" angegeben, obwohl sie eigentlich "Berliner Straße 321" lauten müsste. Was würde IDP tun? Es extrahiert einfach die Informationen, ohne einen möglichen Fehler zu erkennen. Und warum? Weil IDP nicht in der Lage ist, die Bedeutung hinter den Wörtern zu verstehen, sondern sie einfach als Datenpunkte betrachtet, die verarbeitet werden müssen, ohne sie zu verstehen.

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2. Unfähigkeit, sich an Veränderungen anzupassen

Trotz seines Namens, "intelligent", ist IDP kein selbstlernendes System. Für die Automatisierung einer bestimmten Art von Dokumenten ist IDP hervorragend geeignet, aber das war's auch schon. Es kann sich nicht an Änderungen der Dokumentenformate oder -felder anpassen, es kann keine unterschiedlichen Dokumenttypen lesen und verstehen, und das System wird weiterhin Fehler machen. Wenn Sie IDP beispielsweise trainieren, bestimmte Felder aus einem Dokument zu extrahieren (z. B. Adresse, Preis, Datum), kann es nicht verstehen, warum dieses bestimmte Feld wichtig ist oder was zu tun ist, wenn das Feld fehlt oder falsch ist. Es folgt einfach den Regeln, die Sie festgelegt haben, und extrahiert alle Daten, die unter diese Kategorien fallen, unabhängig davon, ob sie relevant sind oder nicht. Das bedeutet:

• Sie müssen IDP ständig für neue Dokumenttypen oder Änderungen an bestehenden Dokumenten trainieren.
• Sie müssen alle von IDP gemachten Fehler manuell überprüfen und korrigieren, was den Zweck der Automatisierung zunichte macht.
• Sie müssen sich auf menschliches Eingreifen verlassen, um die von IDP hinterlassenen Lücken zu füllen.

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3. Sprachliche Hürden

IDP-Systeme stoßen bei der Bearbeitung von Dokumenten in anderen Sprachen als denjenigen, für die sie trainiert wurden, an ihre Grenzen. Dies kann für Unternehmen, die weltweit tätig sind oder Dokumente in mehreren Sprachen bearbeiten, eine große Herausforderung darstellen. Veraltete IDP-Systeme, die keine mehrsprachige Unterstützung bieten, können zu einer ungenauen Datenextraktion und -verarbeitung führen, was nicht nur die Effizienz beeinträchtigt, sondern auch zu Problemen bei der Einhaltung von Vorschriften führen kann.

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Warum IDP veraltet ist: Das Zeitalter der KI-Agenten

Die Möglichkeiten der IDP werden oft überschätzt. IDP ist zweifellos ein wertvolles Instrument zur Automatisierung der Dokumentenverarbeitung, aber es ist nicht das Allheilmittel für intelligente Automatisierung, als das es viele Unternehmen hinstellen. IDP ist unzureichend, weil sie sich nicht automatisch an Änderungen von Dokumentenformaten, -feldern und -sprachen anpassen kann. Sie kann auch nicht aus ihren Fehlern lernen oder den Kontext eines Dokuments interpretieren, was sie in der heutigen, sich schnell verändernden technologischen Landschaft veraltet macht.

Es gibt jedoch eine Lösung, die über IDP hinausgeht und echte intelligente Automatisierung bietet - KI Agenten. Diese fortschrittlichen Agenten mit künstlicher Intelligenz (KI) nutzen Large Language Models (LLMs), um Dokumente in Echtzeit zu verstehen und zu interpretieren, unabhängig von Format oder Sprache.

KI-Agenten können aus ihren Fehlern lernen und sich an Veränderungen anpassen, um eine genaue Verarbeitung und ein gutes Verständnis der Dokumente zu gewährleisten. Sie können das "Warum" hinter dem "Was" verstehen und so ein umfassenderes und kontextbezogenes Verständnis von Dokumenten schaffen - etwas, wozu IDP nicht in der Lage ist. In unserem nächsten Artikel geben wir Ihnen einen vollständigen Überblick über die Frage, warum intelligente Dokumentenverarbeitung nicht mehr zeitgemäß ist und warum Unternehmen mehr als nur veraltete IDP-Lösungen benötigen, um eine echte intelligente Automatisierung zu erreichen.

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Optimieren Sie Ihren Dokumentenverarbeitungs-Workflow mit turian

Wir bei turian kennen die Herausforderungen, denen Unternehmen bei der Dokumentenverarbeitung gegenüberstehen. Deshalb haben wir unsere KI-Agenten (bei uns auch KI-Assistenten genannt) mit einem Ziel vor Augen entwickelt: Ihren Dokumentenverarbeitungs-Workflow zu optimieren und ihn effizienter, präziser und intelligenter zu gestalten. turian nutzt die weltweit fortschrittlichsten LLMs, um Daten aus verschiedenen Dokumenten (z.B. PDFs, Word, Excel, Bilder) zu extrahieren, ihren Kontext zu interpretieren und relevante Aktionen auf Basis Ihrer Geschäftsanforderungen durchzuführen. Unsere KI-Agenten können Dokumente in mehreren Sprachen verarbeiten, unabhängig von ihrem Format oder ihrer Struktur.

Durch Natural Language Processing (NLP) können turians KI-Agenten die Bedeutung hinter jedem Dokument verstehen, nicht nur die Worte auf der Seite. Von der Erstellung personalisierter E-Mail-Antworten bis hin zur automatischen Abarbeitung ihres Bestelleingangs bieten unsere KI-Agenten eine Reihe von Funktionen, die Ihren Workflow optimieren. turian ist eine langfristige, skalierbare Lösung, die mit Ihrem Unternehmen wächst.

turian benötigt keine spezielle Hardware oder Software, und Sie müssen kein weiteres Tool erlernen. Unsere KI-Agenten lassen sich nahtlos in Ihre bestehenden ERP/CRM-Systeme und E-Mail-Clients (z. B. Outlook, Gmail) integrieren, ohne Ihren aktuellen Workflow zu unterbrechen. Die Lösung ist vortrainiert, anpassbar und in weniger als zwei Wochen einsatzbereit. Es steigert Ihre betriebliche Effizienz und macht die manuelle Dateneingabe überflüssig, wodurch Sie Zeit und Ressourcen sparen und gleichzeitig die Datengenauigkeit verbessern.

Wir sind so überzeugt von unserer Lösung, dass wir Ihnen einen kostenlosen Proof of Concept (PoC) anbieten, damit Sie die Auswirkungen von turian auf Ihren Dokumentenverarbeitungs-Workflow in der Praxis sehen können. Wenn Sie Bedenken oder Fragen haben, können Sie sich direkt an uns wenden, und wir erklären Ihnen gerne, wie turian in Ihr Unternehmen passen kann.

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