Die digitale Archivierung hat sich in Unternehmen und Organisationen zur bevorzugten Methode der Dokumentenaufbewahrung entwickelt. Dabei werden häufig genutzte Dokumente sowie wichtige Vertragsunterlagen und andere geschäftsbezogene Dokumente archiviert, die aufgrund gesetzlicher Vorschriften aufbewahrt werden müssen und bei Bedarf vorgelegt werden können.
Vorteile der digitalen Archivierung:
- Der Übergang von traditionellen papierbasierten Archiven zur digitalen Archivierung ist auf zahlreiche Vorteile zurückzuführen:
- Digitale Dokumente benötigen viel weniger Platz als Papierdokumente, wodurch sowohl Platz als auch Kosten für die Pflege eines Papierarchivs eingespart werden können.
- Viele Dokumente liegen bereits in digitaler Form vor und können mit überschaubarem Aufwand gespeichert und archiviert werden.
- Papierdokumente können automatisch gescannt und im gleichen Datenformat wie digitale Dokumente gelesen werden.
- Alle Dokumente sind schnell auffindbar.
- Die Dokumente sind immer auf dem neuesten Stand, und Änderungen an den Dokumenten sind nachvollziehbar.
- Mitarbeiter können sofort und von überall auf die Dokumente zugreifen.
Vorbereitung von Dokumenten für die digitale Archivierung
Damit Dokumente aus einem Archiv leicht wiedergefunden werden können, müssen sie am „richtigen Ort“ gespeichert werden. Bei der digitalen Archivierung bedeutet dies, dass jedes Dokument vor der Archivierung mit Metadaten versehen werden muss. Diese Metadaten werden separat gespeichert und beziehen sich auf das jeweilige Dokument. Die Daten beschreiben den Inhalt jedes Dokuments, wie z. B. Transaktions- oder Projektname, Kundenname, Dokumenttyp, Erstellungsdatum und den zuständigen Mitarbeiter usw., und müssen nach einem vom Unternehmen festgelegten einheitlichen System erfasst werden. Dies ermöglicht die Suche nach bestimmten Dokumenten, z. B. nach Dokumenten zu einem bestimmten Projekt, Rechnungen für einen Kunden oder einer bestimmten Dokumentennummer.
Maschinell statt manuell:
Die Erfassung von Metadaten, d. h. das Taggen oder Indizieren von Dokumenten, erfolgt häufig manuell, insbesondere in kleinen Unternehmen. Die manuelle Dateneingabe ist jedoch zeitaufwändig, arbeitsintensiv, fehleranfällig und kann monoton sein, was sie zu einem idealen Kandidaten für den Einsatz künstlicher Intelligenz macht. Es ist nicht verwunderlich, dass andere dieses Problem erkannt und Lösungen entwickelt haben, um die Erfassung von Dokumenten zu automatisieren, deren Inhalt zu lesen und Metadaten zu generieren. Diese Lösungen werden seit Jahren erfolgreich eingesetzt und bilden die Grundlage für die Revolution der digitalen Archivierung.
Was KI besser kann:
Selbst gute und bewährte Lösungen lassen sich optimieren. KI-basierte selbstlernende Systeme können die Effizienz automatisierter Arbeitsprozesse und die Qualität der Ergebnisse erheblich verbessern. Bei der Datenextraktion sowie der Klassifizierung und Indizierung von Dokumenten arbeiten diese Systeme auf Basis von Muster- und Merkmalserkennung. Sie schlagen den Mitarbeitern die Klassifizierung und Festlegung von Informationen für Metadaten vor und verbessern ihre Arbeitsergebnisse kontinuierlich auf Basis von Feedback. Die Dokumente können dann mit einem umfassenden Satz an Metadaten gespeichert oder archiviert werden. Darüber hinaus können die extrahierten Daten in nachfolgenden Prozessen, beispielsweise in der Buchhaltung, zur Einleitung von Optimierungsprozessen verwendet werden.
Fazit
Dokumente in Archiven müssen auffindbar sein, aber die entsprechende Vorbereitung eines Dokuments erfordert Zeit und Aufwand. Überall dort, wo viel repetitive Handarbeit anfällt, kann künstliche Intelligenz Prozesse und Ergebnisse optimieren. Die digitale Archivierung bildet dabei keine Ausnahme. KI-gestützte Lösungen übertreffen auch die Ergebnisse herkömmlicher Softwarelösungen für die Datenextraktion und -klassifizierung in Bezug auf Effizienz und Qualität der Ergebnisse und bieten die perfekte Grundlage nicht nur für die Auffindbarkeit, sondern auch für die automatisierte Weiterverarbeitung von Dokumenten.
