Das weltweit generierte Datenvolumen wächst rasant. Eine Grafik von Statista prognostiziert für 2025 ein Volumen von 181 Zettabyte. Was Unternehmen nicht glücklich macht, ist die Tatsache, dass laut IDC 80 Prozent dieser Daten im Jahr 2025 sogenannte unstrukturierte Daten sein werden, also Text- oder Bilddateien, PowerPoint-Präsentationen, E-Mail-Nachrichten, ausgefüllte Formulare und Ähnliches, und dass ihr Anteil am Datenvolumen weiter wachsen wird. Das Problem dabei ist, dass sie ohne Vorbereitung nicht in Datenbanken gespeichert werden können und daher nicht berücksichtigt werden können, wenn Unternehmen Prozesse digitalisieren und automatisieren wollen.
Große Unternehmen bieten ihren Kunden Self-Service-Portale zur Erfassung von Daten und zur Vornahme von Änderungen an. Große Versicherungsgesellschaften und Krankenkassen nutzen bereits seit Jahren OCR-basierte Lösungen zum Scannen, Klassifizieren, Extrahieren und Archivieren von Informationen aus Dokumenten. In Unternehmen, die sich solche Erfassungslinien nicht leisten konnten und können, müssen die Mitarbeiter die Informationen aus Lieferscheinen und Rechnungen, Ausweisdokumenten wie Personalausweisen, Vertragsunterlagen und Antragsformularen manuell in ihr System übertragen.
Von unstrukturierten zu strukturierten Daten
Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) befreit Unternehmen von dieser fehleranfälligen, zeitaufwändigen Routinearbeit und analysiert unstrukturierte oder halbstrukturierte Informationen und sogar handschriftliche Dokumente und wandelt sie schnell, zuverlässig und weitgehend fehlerfrei in strukturierte Daten um. Dazu kombiniert die Technologie OCR mit Techniken der künstlichen Intelligenz wie maschinellem Lernen, Deep Learning und Natural Language Processing (NLP); sie versteht den Kontext der Daten aus den Dokumenten. Im Vergleich zu OCR hat IDP den Vorteil, dass die Technologie keine Vorlagen benötigt, aus den verarbeiteten Daten lernt und die Erkennungsgenauigkeit kontinuierlich verbessert.
mehr Servicequalität für eine stärkere Kundenbindung,mehr Servicequalität für eine stärkere Kundenbindung,dung
Die Technologie beschleunigt Erfassungsprozesse in Unternehmen jeder Größe und Branche, in produzierenden Unternehmen, im Dienstleistungssektor, in Banken und Versicherungen oder in öffentlichen Verwaltungen, und zwar ohne mühsame und fehleranfällige Routinearbeiten. Kaum ist die eingehende Rechnung im Unternehmen eingegangen, kann sie sofort von der Buchhaltung bearbeitet werden, sodass keine Skontfrist verpasst wird. Anträge sind schnell verfügbar. Mitarbeiter können sofort darauf zugreifen und sie bearbeiten, und Kunden müssen nicht mehr Tage oder Wochen auf eine Antwort warten. Das zahlt sich in puncto Servicequalität aus und verbessert die Kundenbindung. Außerdem lassen sich damit ganz einfach Daten erfassen, die zuvor ignoriert wurden. Sie können beispielsweise analysiert werden, um Kunden effektiver anzusprechen oder das Leistungsspektrum zu erweitern.
Grundlage für vollautomatisierte Prozesse
Sobald die Daten als strukturierte Daten erfasst sind, können sie nicht nur analysiert, sondern auch von anderen Technologien genutzt werden. IDP bildet somit die Grundlage für weitere Automatisierungen. Hier kommt RPA (Robotic Process Automation) ins Spiel. Die Daten aus der eingehenden Rechnung können dann beispielsweise nicht nur von Mitarbeitern, sondern auch von programmierbaren Software-Bots weiterverarbeitet werden. Diese übernehmen computergestützte, standardisierte Prozesse mit festen Regeln und Abläufen: Sie berechnen den Skonto, ziehen ihn vom Rechnungsbetrag ab und überweisen den Restbetrag vollautomatisch.
Fazit
IDP kann in mehrfacher Hinsicht als Einstiegstechnologie bezeichnet werden. Als fertige KI-Lösung stellt IDP nur geringe Anforderungen an die Unternehmen, die sie einsetzen, und eignet sich daher für Unternehmen, die bisher wenig Erfahrung mit KI-Lösungen haben. Allein schon die Strukturierung und Erfassung von Daten bietet Unternehmen einen erheblichen Mehrwert, da langwierige und fehleranfällige Erfassungsprozesse entfallen. Gleichzeitig ist IDP der Ausgangspunkt für weitere Verwendungszwecke der Daten. In einem nächsten Schritt können bisher ungenutzte Informationen aus den erfassten Datensätzen erschlossen und zur Verbesserung von Angeboten und Dienstleistungen genutzt werden. In einem dritten Schritt können Arbeitsprozesse auf Basis von IDP mithilfe von RPA vollständig automatisiert werden.
