Daten sind für die Unternehmen mittlerweile die Stützpfeiler des Erfolgs geworden. Sie liefern aussagekräftige Erkenntnisse, die einem Unternehmen beim Wachstum helfen. So weit, so gut. Wäre da nur nicht die Flut von Daten, die erfasst, interpretiert und analysiert werden muss. Wenn es aber auch noch mit der Erfassung der Daten klappen muss, stoßen viele Unternehmen spätestens dann an ihre Grenzen, wenn es darum geht, die Daten aus unstrukturierten Dokumenten effektiv zu extrahieren. Die Erkenntnis, dass zu oft zu viel Zeit mit der manuellen Bearbeitung unstrukturierter Daten vertan wird, ohne die gewünschten Ergebnisse zu erhalten, führt dazu, dass rund 80 Prozent der gesamten Unternehmensdaten nicht analysiert werden.
Arten von Daten
Es gibt drei Arten von Daten: strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten.
Strukturierte Daten
Strukturierte Daten weisen ein vorhersehbares, geordnetes Muster auf. Beispiele für strukturierte Daten sind Tabellenkalkulationen und ERP-Daten. Strukturierte Daten bestehen normalerweise aus Werten, die es der optischen Zeichenerkennung erleichtern, Informationen zu extrahieren, zu interpretieren und zu klassifizieren.
Halbstrukturierte Daten
Halbstrukturierte Daten sind Datentypen, die nicht der tabellarischen Struktur von relationalen Datenbanken oder anderen Formen von Datentabellen folgen. Halbstrukturierte Daten haben aufgrund der Heterogenität der Quellen eine unterschiedliche Struktur. So enthalten beispielsweise halbstrukturierte Webdaten oft Listen und Tabellen gemischt mit unstrukturiertem Text. Dies erschwert das Taggen und Indexieren.
Unstrukturierte Daten
Unstrukturierte Daten folgen keinem konventionellen Datenmodell. Unstrukturierte Daten werden in einer Vielzahl von Formen generiert und gesammelt, darunter Word-Dokumente, E-Mail-Nachrichten, PowerPoint-Präsentationen, Umfrageantworten, Transkripte von Callcenter-Interaktionen und Posts von Blogs und Social-Media-Websites.
Aber die manuelle Verarbeitung unstrukturierter Daten ist langwierig und mühsam und demotiviert die damit beschäftigten Mitarbeiter. Die Frage ist nun, wie können Unternehmen diese Daten aufbereiten, um sie automatisiert auswerten zu können?
Die Antwort lautet: Intelligent Data Processing (IDP)
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Was genau ist IDP?
IDP, die intelligente Datenverarbeitung, bedient sich Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI), um die Daten so aufzubereiten, dass die Datenerfassung und Datenextraktion auch aus komplexen, unstrukturierten Dokumenten digitalisiert, automatisiert und die Datenquellen interpretiert und kategorisiert werden können. So wandelt IDP gescannte Dokumente, Rechnungen oder E-Mail-Anhänge in ein maschinenlesbares Format um, das andere entsprechende Tools verstehen und verarbeiten können. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, diese Dokumente manuell umzuwandeln. In aller Regel werden IDP-Lösungen mit Hilfe von Application Programming Interfaces (APIs) mit verschiedenen Automatisierungslösungen verbunden. Aber bevor das System automatisch die relevanten Daten extrahieren kann, muss ein IDP-System anhand von Beispieldokumenten entsprechend trainiert werden. In Zweifelsfällen ist ein menschliches Eingreifen erforderlich, damit sich der Algorithmus kontinuierlich verbessern kann.
Was ist IDP nicht
IDP wird immer wieder mit RPA (Robotic Process Automation) oder OCR (Optical Character Recognition) verwechselt. Auch wenn IDP einige Merkmale mit diesen beiden Technologien gemeinsam hat, gibt es gravierende Unterschiede. IDP geht über die Möglichkeiten von OCR, das Text aus Bildern in ein maschinenlesbares Format umwandelt, hinaus. Denn IDP ermöglicht eine Umwandlung unstrukturierter Inhalte in verwertbare Daten.
RPA und IDP
Auch wenn RPA und IDP beides digitale Technologien zum Extrahieren von Informationen sind, beschränkt sich RPA jedoch im Wesentlichen auf die Nachahmung menschlicher, sich wiederholender, zeitaufwendiger Aufgaben. Durch die Nutzung Künstlicher Intelligenz stellt IDP Lösungen für komplexere Aufgaben bereit und benötigt keinen regelbasierten Ansatz zur Datenextraktion. Zudem lernt IDP mit jeder Nutzung dazu und verbessert sich.
Selbstlernendes System
IDP verwendet verschiedene Technologien wie KI, ML (Machine Learning), OCR, Computer Vision, RPA und ICR (intelligente Zeichenerkennung), um stringente Entscheidungen treffen zu können. Die nahtlose Zusammenarbeit dieser Technologien versetzt ein IDP-System in die Lage, selbständig zu lernen. Für Unternehmen, die auf IDP setzen, bedeutet das, dass sie die Datenextraktion aus komplexen und unterschiedlichen Dokumenttypen automatisieren können.
Arbeitsschritte der intelligenten Dokumentenverarbeitung
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Dateneingabe
Der IDP-Workflow beginnt mit der Eingabe von Dokumenten. Die Daten können dabei entweder digital oder auf Papier vorliegen. Die IDP-Software liest die Daten aus Fotos oder gescannten Dokumenten aus und interpretiert sie anschließend. IDP sammelt die Dokumente entweder über eine Benutzeroberfläche oder eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) ein und beginnt mit der Verarbeitung, sobald die Dokumente im IDP-System zur Verfügung stehen.
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Vorverarbeitung
Damit OCR sich ein möglichst klares Bild von der zu analysierenden Information machen kann, entfernt die Software unnötige Flecken oder Markierungen auf der Seite, da nur saubere und korrekte Daten eine zuverlässige Verarbeitung im Rahmen der intelligenten Dokumentenverarbeitung gewährleisten. In einem weiteren Schritt werden die Dokumente kategorisiert, klassifiziert und für die Konvertierung vorbereitet. Das heißt, das IDP-System teilt größere Dokumente in ihre verschiedenen Teile auf, verbessert Bilder und entfernt Rauschen in Bildern.
Schief eingescannte oder fotografierte Dokumente verzerren die Daten. Dies kann zu Schwierigkeiten für die OCR führen, Text oder andere Objekte zu erkennen. Die Software streckt und dreht in diesen Fällen das Bild, um den Scan oder das Bild in eine quadratische Form zu bringen. Die Binarisierung wandelt ein farbiges Bild in schwarz/weiß Pixel um, damit sich Hintergrund und Text klar voneinander unterscheiden.
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Intelligente Dokumentenklassifizierung
Der Erfolg der Datenextraktion steht und fällt mit der Fähigkeit der Software, die Informationen getrennt nach verschiedenen Datenformaten an den adäquaten Extraktions-Workflow weiterzuleiten, denn bei den meisten zu analysierenden Informationen handelt es sich um mehrseitige Dokumente, die verschiedene Arten und Formate von Informationen enthalten. Die IDP-Software analysiert die textbasierten Daten und zerlegt diese Informationen in relevante Teile. Computer-Vision-Algorithmen extrahieren die relevanten Daten aus Bildern.
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Datenextraktion
Die Datenextraktion aus den vorverarbeiteten Dokumenten ist der entscheidende Punkt bei der intelligenten Dokumentenverarbeitung. IDP-Software bedient sich dazu verschiedener Modelle, die auf die Extraktion verschiedener Formate und Arten von Informationen trainiert sind. So liest OCR Text aus Bildern und gescannten Dokumenten aus, während Natural Language Processing (NLP) die Interpretation und Übersetzung handschriftlicher Daten übernimmt.
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Datenvalidierung
Nach der Verarbeitung der Daten übernehmen ML-Modelle mit vordefinierten Algorithmen und Regeln die Validierung der Qualität und Genauigkeit der extrahierten Daten. Sie korrigieren häufige Rechtschreibfehler oder passen die Schriftarten an die Standardformatierung an. Entsprechen die Daten den vordefinierten Regeln nicht, werden sie zur menschlichen Validierung markiert.
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Datenintegration/-ausgabe
Nachdem die relevanten Daten extrahiert und validiert wurden, werden sie zusammengestellt und über eine API an eine Datenbank oder einen Geschäftsprozess weitergegeben.
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Welche Vorteile bringt IDP
In allen Branchen stehen Unternehmen unter dem Druck, mit weniger qualifizierten Ressourcen mehr Daten auszuwerten – und zwar immer schneller. IDP bietet bahnbrechende Methoden zur Automatisierung von Datenextraktionen, deren Erledigung durch Mitarbeiter zuvor äußerst schwierig, wenn nicht gar unmöglich war. Mit IDP sparen Unternehmen bis zu 90 Prozent an Zeit bei der Datenextraktion im Vergleich zur manuellen Datenextraktion. Wofür Mitarbeiter viele Stunden benötigen, erledigen IDP-Systeme in wenigen Minuten und das bis zu einer Genauigkeit von 99,99 Prozent, je nach Komplexität und Länge des Dokuments. Dabei zeigen die verschiedenen IDP-Tools fehlende Werte, fehlende Felder und doppelte Dateneingaben an, wodurch Datenredundanz und Fehlerraten reduziert werden.
Papierlose Datenverarbeitung
Ein oft übersehener Vorteil von IDP-Lösungen ist, dass sie die papierlose Dokumentenverarbeitung und der papierlose Datenaustausch zwischen Systemen des Unternehmens ermöglicht, indem sie alle physischen Papierdokumente in digitale Formate umwandelt. Dies unterstützt die digitale Transformation in der Organisation. Da IDP-Systeme (fast) vollständig automatisch arbeiten, haben die Mitarbeiter viel mehr Freizeit, um sich um Mehrwert stiftende Dinge zu kümmern. Da die Mitarbeiter keine Zeit mehr damit verbringen müssen, Daten manuell aus Dokumenten und E-Mails zu extrahieren, sind menschliche Fehler quasi ausgeschlossen.
Effizienz rauf - Kosten runter
IDP-Systeme lassen sich leicht in bestehende Automatisierungslösungen integrieren. Das bedeutet, dass IDP einem Unternehmen helfen kann, ein vollständig integriertes RPA-System zu erstellen. Da IDP keinerlei Beschränkungen bei der Anzahl der zu verarbeitenden Prozesse unterliegt, ist es skalierbar. Es bedeutet auch, dass IDP hunderte von Dokumenten gleichzeitig verarbeiten kann. Summa summarum ist IDP ein leistungsstarkes Mittel, um die betriebliche Effizienz erheblich zu verbessern und gleichzeitig die Kosten um bis zu 70 Prozent zu senken. Es versetzt Unternehmen in die Lage, strategische Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, die aus allen möglichen Quellen stammen, einschließlich ihres Kundenstamms.
Wie wird ein intelligentes Dokumentenverarbeitungsmodell trainiert?
Das Training des KI-Modells für IDP beginnt mit der Bewertung der Beispieldokumente, die das Unternehmen automatisieren möchte, und der Bestimmung der zu extrahierenden Daten. Als nächstes werden entsprechende Trainingsdaten erstellt. Anschließend können die ersten Modelle trainiert, ihre Genauigkeit getestet und bei Bedarf Änderungen an den Daten vorgenommen werden. In die IDP-Systeme integrierte Analysemodule überwachen die Leistung des Modells. Bei Bedarf kann ein menschliches Eingreifen erfolgen, um Fehler in den Trainingsdaten zu korrigieren oder Trainingsdaten hinzuzufügen, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.
Einsatzgebiete von IDP
IDP ist die Datenextraktionstechnologie der nächsten Generation, die verwendet wird, um die Einschränkungen der traditionellen OCR beim Extrahieren von Daten aus komplexeren und nicht standardmäßigen Dokumenten zu überwinden, und bietet damit ein breites Einsatzspektrum.
Nahtlos in verschiedene automatisierte Arbeitsabläufe und Geschäftsprozesse integriert, kann die intelligente Dokumentenverarbeitung beispielsweise helfen:
- Kontoauszüge und Rechnungen zu verarbeiten,
- Daten aus Dokumenten zur Einkommens-/Identitätsprüfung zu extrahieren,
- Datenextraktion aus unterschiedlichen Finanz-/HR-Formularen zu automatisieren,
- die Zeit, die zum Sammeln relevanter Daten wie Versicherungsansprüche und Kreditanträge benötigt wird, zu verkürzen,
- die Krankenakte und Krankengeschichte eines Patienten zu verwalten,
- Frachtbriefe/Versandetiketten zu verarbeiten,
- Belege und Unternehmensausgaben zu verarbeiten,
- Dokumentenklassifizierung zu automatisieren.
Fazit
Experten schätzen, dass Unternehmen 15 Prozent ihres Umsatzes für die Erstellung, Verwaltung und Verteilung von Papierdokumenten ausgeben. IDP automatisiert die Verarbeitung von in Dokumenten enthaltenen Daten. IDP versteht, worum es in dem Dokument geht und welche Informationen es enthält und ist in der Lage, diese Informationen zu extrahieren und an die richtige Stelle weiterzuleiten. Die Einführung von IDP im Unternehmen ist keine Frage mehr des “Ob”, sondern des “Wann”, denn Unternehmen stehen unter starkem Marktdruck, effizienter zu arbeiten und ein besseres Kundenerlebnis zu bieten. Mit der IDP-Lösung können Unternehmen damit beginnen, ihre dokumentengesteuerten Prozesse zu beschleunigen, ohne die Qualität ihres Dienstes zu beeinträchtigen.
