{"id":9153,"date":"2022-06-01T15:42:00","date_gmt":"2022-06-01T13:42:00","guid":{"rendered":"https:\/\/laigo.ai\/?p=9153"},"modified":"2025-08-17T09:52:18","modified_gmt":"2025-08-17T07:52:18","slug":"what-is-intelligent-document-processing-and-what-is-it-capable-of","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/laigo.ai\/de\/blog\/what-is-intelligent-document-processing-and-what-is-it-capable-of\/","title":{"rendered":"Was ist intelligente Dokumentenverarbeitung und was kann sie leisten?"},"content":{"rendered":"
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Das weltweit generierte Datenvolumen w\u00e4chst rasant. Eine Grafik von Statista prognostiziert f\u00fcr 2025 ein Volumen von 181 Zettabyte. Was Unternehmen nicht gl\u00fccklich macht, ist die Tatsache, dass laut IDC 80 Prozent dieser Daten im Jahr 2025 sogenannte unstrukturierte Daten sein werden, also Text- oder Bilddateien, PowerPoint-Pr\u00e4sentationen, E-Mail-Nachrichten, ausgef\u00fcllte Formulare und \u00c4hnliches, und dass ihr Anteil am Datenvolumen weiter wachsen wird. Das Problem dabei ist, dass sie ohne Vorbereitung nicht in Datenbanken gespeichert werden k\u00f6nnen und daher nicht ber\u00fccksichtigt werden k\u00f6nnen, wenn Unternehmen Prozesse digitalisieren und automatisieren wollen.<\/p>

Gro\u00dfe Unternehmen bieten ihren Kunden Self-Service-Portale zur Erfassung von Daten und zur Vornahme von \u00c4nderungen an. Gro\u00dfe Versicherungsgesellschaften und Krankenkassen nutzen bereits seit Jahren OCR-basierte L\u00f6sungen zum Scannen, Klassifizieren, Extrahieren und Archivieren von Informationen aus Dokumenten. In Unternehmen, die sich solche Erfassungslinien nicht leisten konnten und k\u00f6nnen, m\u00fcssen die Mitarbeiter die Informationen aus Lieferscheinen und Rechnungen, Ausweisdokumenten wie Personalausweisen, Vertragsunterlagen und Antragsformularen manuell in ihr System \u00fcbertragen.\u00a0

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Von unstrukturierten zu strukturierten Daten<\/strong><\/h2>

Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) befreit Unternehmen von dieser fehleranf\u00e4lligen, zeitaufw\u00e4ndigen Routinearbeit und analysiert unstrukturierte oder halbstrukturierte Informationen und sogar handschriftliche Dokumente und wandelt sie schnell, zuverl\u00e4ssig und weitgehend fehlerfrei in strukturierte Daten um. Dazu kombiniert die Technologie OCR mit Techniken der k\u00fcnstlichen 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 ben\u00f6tigt, aus den verarbeiteten Daten lernt und die Erkennungsgenauigkeit kontinuierlich verbessert.\u00a0

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mehr Servicequalit\u00e4t f\u00fcr eine st\u00e4rkere Kundenbindung,<\/strong>mehr Servicequalit\u00e4t f\u00fcr eine st\u00e4rkere Kundenbindung,<\/strong>dung<\/strong><\/h2>

Die Technologie beschleunigt Erfassungsprozesse in Unternehmen jeder Gr\u00f6\u00dfe und Branche, in produzierenden Unternehmen, im Dienstleistungssektor, in Banken und Versicherungen oder in \u00f6ffentlichen Verwaltungen, und zwar ohne m\u00fchsame und fehleranf\u00e4llige Routinearbeiten. Kaum ist die eingehende Rechnung im Unternehmen eingegangen, kann sie sofort von der Buchhaltung bearbeitet werden, sodass keine Skontfrist verpasst wird. Antr\u00e4ge sind schnell verf\u00fcgbar. Mitarbeiter k\u00f6nnen sofort darauf zugreifen und sie bearbeiten, und Kunden m\u00fcssen nicht mehr Tage oder Wochen auf eine Antwort warten. Das zahlt sich in puncto Servicequalit\u00e4t aus und verbessert die Kundenbindung. Au\u00dferdem lassen sich damit ganz einfach Daten erfassen, die zuvor ignoriert wurden. Sie k\u00f6nnen beispielsweise analysiert werden, um Kunden effektiver anzusprechen oder das Leistungsspektrum zu erweitern.\u00a0

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Grundlage f\u00fcr vollautomatisierte Prozesse <\/strong><\/h2>

Sobald die Daten als strukturierte Daten erfasst sind, k\u00f6nnen sie nicht nur analysiert, sondern auch von anderen Technologien genutzt werden. IDP bildet somit die Grundlage f\u00fcr weitere Automatisierungen. Hier kommt RPA (Robotic Process Automation) ins Spiel. Die Daten aus der eingehenden Rechnung k\u00f6nnen dann beispielsweise nicht nur von Mitarbeitern, sondern auch von programmierbaren Software-Bots weiterverarbeitet werden. Diese \u00fcbernehmen computergest\u00fctzte, standardisierte Prozesse mit festen Regeln und Abl\u00e4ufen: Sie berechnen den Skonto, ziehen ihn vom Rechnungsbetrag ab und \u00fcberweisen den Restbetrag vollautomatisch.

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Fazit<\/strong><\/h2>

IDP kann in mehrfacher Hinsicht als Einstiegstechnologie bezeichnet werden. Als fertige KI-L\u00f6sung stellt IDP nur geringe Anforderungen an die Unternehmen, die sie einsetzen, und eignet sich daher f\u00fcr Unternehmen, die bisher wenig Erfahrung mit KI-L\u00f6sungen haben. Allein schon die Strukturierung und Erfassung von Daten bietet Unternehmen einen erheblichen Mehrwert, da langwierige und fehleranf\u00e4llige Erfassungsprozesse entfallen. Gleichzeitig ist IDP der Ausgangspunkt f\u00fcr weitere Verwendungszwecke der Daten. In einem n\u00e4chsten Schritt k\u00f6nnen bisher ungenutzte Informationen aus den erfassten Datens\u00e4tzen erschlossen und zur Verbesserung von Angeboten und Dienstleistungen genutzt werden. In einem dritten Schritt k\u00f6nnen Arbeitsprozesse auf Basis von IDP mithilfe von RPA vollst\u00e4ndig automatisiert werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

The volume of data generated worldwide is growing rapidly, with a Statista chart predicting a volume of 181 zettabytes by 2025. What doesn’t make companies happy is the fact that, according to IDC, 80 percent of this data is expected to be so-called unstructured data in 2025, i.e. text or image files, PowerPoint presentations, e-mail […]<\/p>","protected":false},"author":7,"featured_media":18575,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"footnotes":""},"categories":[46,47],"tags":[],"class_list":["post-9153","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-definition","category-development"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9153","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9153"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9153\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/18575"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9153"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9153"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9153"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}