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TEXTERKENNUNG: WAS UNTERSCHEIDET OCR UND ICR?

Die Digitalisierung im Backoffice von Unternehmen fängt bei der Texterkennung an. In vielen Firmen kommen Rechnungen, Lieferscheine, Anträge und andere Unterlagen in Papierform ins Haus. Damit die Informationen aus diesen Belegen und Dokumenten in der Datenverarbeitung genutzt werden können, müssen sie manuell erfasst und ins System eingegeben werden. Texterkennungssoftware, bekannt als OCR (Optical Character Recognition, optische Zeichenerkennung) beschleunigt diesen aufwendigen und fehleranfälligen Prozess. Sie wandelt die Informationen aus papierbasierten eingescannten Dokumenten in maschinenlesbare Informationen um. In dieser Form können sie allen Abteilungen für die Weiterverarbeitung bereitgestellt, für Auswertungen genutzt und archiviert werden.

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INTELLIGENTE DOKUMENTENERFASSUNG: DIE KOMMUNIKATIVEN HERAUSFORDERUNGEN UND WIE UNTERNEHMEN SIE LÖSEN KÖNNEN

Für neue Technologien, die in einem Unternehmen neu eingesetzt werden sollen, müssen erst einmal die Voraussetzungen geschaffen werden. Das sind auf der einen Seite technische Voraussetzungen, auf der anderen Seite geht es darum, die Menschen im Unternehmen und gegebenenfalls auch weitere mögliche Betroffene im Umfeld auf den Einsatz der neuen Lösung und kommende Veränderungen vorzubereiten.

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KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IM RECHNUNGSWESEN

Die meisten Menschen verbinden mit Buchhaltung und den dort zu erledigenden Aufgaben langweilige, lästige Routinearbeiten. Aber diese Vorstellung könnte sich rapide ändern, denn genau die repetitiven Tätigkeiten, die für dieses Image der Buchhaltung verantwortlich sind, prädestinieren sich für KI-gestützte Abläufe. Die Buchhaltung kann so zum Vorreiter für den Wandel durch den Einsatz modernster Technologie im Unternehmen werden.

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WAS IST INTELLIGENT DOCUMENT PROCESSING, UND WAS LEISTET DIE TECHNOLOGIE?

Das weltweit generierte Datenvolumen wächst rasant an, für das Jahr 2025 prognostiziert ein Statista-Schaubild ein Volumen von 181 Zettabyte. Was Unternehmen nicht eben froh macht, ist der Umstand, dass laut IDC im Jahr 2025 80 Prozent dieser Daten sogenannte unstrukturierte Daten sein sollen, also Text- oder Bilddateien, PowerPoint-Präsentationen, E-Mail-Nachrichten, ausgefüllte Vordrucke und ähnliches, und dass ihr Anteil am Datenaufkommen weiter wächst. Das Problem mit ihnen: Sie können nicht ohne Aufbereitung in Datenbanken abgelegt und daher auch nicht berücksichtigt werden, wenn Unternehmen Prozesse digitalisieren und automatisieren wollen.

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AUF DEM WEG ZUR DEMOKRATISIERUNG VON KI.

Entwicklung und Nutzung von KI war am Anfang im Wesentlichen eine Sache von Großunternehmen. Sie hatten mit den Daten, den Datenspezialisten, der Rechenpower und der finanziellen Ausstattung eine Art Monopolstellung, die es ihnen erlaubt hat, KI-Modelle zu erstellen und Lösungen zur Anwendungsreife zu bringen. Jetzt springt der Funke über: Kleinere Unternehmen sehen den Nutzen und die Einsatzmöglichkeiten in ihrem Unternehmen. Es entwickelt sich ein Markt für KI-Lösungen, die die Ausgangslage von Unternehmen mit weniger Ressourcen berücksichtigen.

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MACHINE LEARNING – VOM HYPE ZUM STANDARD.

Wie die meisten Themen, die mit künstlicher Intelligenz zu tun haben, liegt auch maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) im Trend. Für Unternehmen stellt sich über kurz oder lang die Frage, ob ML tatsächlich die Zukunftstechnologie ist, als die sie in der Öffentlichkeit dargestellt wird, ob sie das leisten kann, was man sich von ihr verspricht und ob sie auch für sie in Frage kommt, um aktuelle Herausforderungen in den Griff zu bekommen und die Zukunft des Unternehmens zu sichern.

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RPA, ICR, DEEP LEARNING, MACHINE LEARNING: WAS IST DAS?

RPA, ICR, DEEP LEARNING, MACHINE LEARNING: WAS IST DAS?

Zusammen mit technologischen Neuerungen schwappt meist eine Woge neuer Begriffe und Abkürzungen auf Deutsch und Englisch in unseren Wortschatz. Das ist auch bei Künstlicher Intelligenz nicht anders. Möglicherweise sind es in diesem Bereich sogar besonders viele, da all die neuen Lernverfahren und Technologien der KI möglichst unmissverständlich bezeichnet und voneinander abgegrenzt werden sollen. Fangen wir mit den im Titel genannten Lernverfahren an.

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