Einsatz von KI zur Optimierung des Dokumentenverständnisses

Die schnelle und genaue Verarbeitung von Dokumentendaten ist entscheidend, um in einem sich wandelnden digitalen Zeitalter wettbewerbsfähig zu sein. Für Unternehmen von heute hängt der Erfolg von der Fähigkeit ab, Dokumentdaten einfach zu finden, darauf zuzugreifen und sie zu verstehen. Die Dokumentenverarbeitung ist ein geschäftskritischer Anwendungsfall, der sich auf die Produktivität jedes Unternehmens auswirkt, unabhängig von Größe, Branche oder Schwerpunkt.

In diesem Blog gehe ich durch die Entwicklung der Dokumentenverarbeitung. Ich beginne damit, auf Digitalisierung und optische Zeichenerkennung (OCR) einzugehen. Anschließend erläutere ich, wie Unternehmen OCR mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI)-gestützter Dokumentenerkennung erweitern können, um den Wert durch bessere Funktionen zum Verstehen von Dokumenten zu steigern.

Lassen Sie uns einsteigen.

Phase eins:Offline-Daten mit OCR in Online-Daten umwandeln

Herkömmliche Dokumentenverarbeitungspraktiken sind schmerzhaft. Viele Unternehmen haben immer noch mit Herausforderungen wie fehlerhafter Etikettierung und Zeitverlust durch manuelle Datenextraktion zu kämpfen, die durch nicht digitalisierte Dokumentenverarbeitung entstehen.

Unternehmen wenden sich der Digitalisierung zu, um solchen Herausforderungen zu begegnen. Laut einer Umfrage von M-Files aus dem Jahr 2019 planen 41 % der Befragten, sich auf den Ersatz von Papierformularen durch elektronische Formulare zu konzentrieren; 70 % der Befragten planen, die Dokumentenverarbeitung auf mehr digitale Dokumente auszudehnen – im Vergleich zu nur 39 % im Jahr 2018.

Unternehmen, die sich auf die Dokumentenverarbeitung spezialisiert haben, haben sich der Digitalisierung verschrieben, um Unternehmen dabei zu helfen, physische Dokumente in ein digitales Format umzuwandeln. Kern dieser Prozesse ist OCR. Die OCR-Technologie erkennt Text in physischen Materialien und Bildern. OCR wandelt den Text dann in digitale Dateien wie PDFs um.

Lösungen, die OCR verwenden, sind entscheidend, um Probleme bei der Dokumentenverarbeitung zu lindern. Die herkömmliche OCR-Technologie hat jedoch ihre Grenzen.

Phase zwei:Über Online-Daten hinausgehen zu „intelligenter OCR“

Angenommen, Sie fotografieren ein Dokument oder scannen ein Dokument in das System Ihrer Wahl. Nun hängt das Klassifizieren und Extrahieren von Daten von der Qualität des gescannten Bildes ab. Warum ist dies für Dokumentenverarbeitungslösungen mit OCR von Bedeutung?

OCR-Lösungen sind nur so effektiv wie die Qualität des verarbeiteten zugrunde liegenden Dokuments. Herausforderungen entstehen, wenn OCR-Software nicht zwischen Zeichen unterscheiden kann, wie z. B. „3“ versus „8“ oder „O“ versus „D“. Genau die Fehler, die Sie durch die Verwendung von OCR-Software vermeiden möchten, können zu neuen Kopfschmerzen führen, wenn die OCR-Technologie nicht in der Lage ist, die Nuancen eines Dokuments basierend auf seiner Qualität oder ursprünglichen Form zu analysieren.

Hier kommt die KI-gestützte Dokumentenerkennung ins Spiel.

Mit fortschreitenden KI-Fähigkeiten haben Unternehmen damit begonnen, Modelle für maschinelles Lernen (ML) zu erstellen und zu trainieren, um sie auf OCR anzuwenden. Modellbasierte OCR-Engines oder das, was wir als intelligente OCR bezeichnen, führen zu erheblichen Verbesserungen bei der Digitalisierung von Dokumenten und Text in großem Maßstab und reduzieren gleichzeitig Fehler.

Intelligent OCR hilft Unternehmen bei der Digitalisierung von Dokumenten und Bildern, die zuvor eine Herausforderung für ältere OCR-Systeme darstellten, wie handschriftliche Buchstaben, Kontrollkästchen und Durchstreichungen.

Wir fangen gerade erst an zu entdecken, was möglich ist, wenn wir OCR mit KI erweitern. Lassen Sie uns einige der Möglichkeiten und Ergebnisse durchgehen, die Sie realisieren können, wenn Sie beginnen, modellbasierte Lösungen für die Digitalisierung und Dokumentenverarbeitung zu verwenden.

Phase drei:Verwendung von KI für eine bessere Datenextraktion und Dokumentenklassifizierung

Dokumente in ein digitales Format zu bringen, ist der erste von vielen Schritten, um Wert aus dem Dokument selbst zu ziehen. Nach der Digitalisierung muss die OCR-Software verstehen, mit welcher Art von Dokument sie arbeitet und was relevant ist.

Unternehmen, die herkömmliche OCR-Software verwenden, haben Schwierigkeiten, die Bemühungen zur Dokumentenklassifizierung zu skalieren. Herkömmliche OCR-Engines verwenden einfache Ansätze wie Header-Identifikation, um Dokumenttypen zu klassifizieren. Diese Art von Ansatz kann die Fähigkeit eines Unternehmens einschränken, Dokumente auf granularer Ebene zu klassifizieren.

Sobald Dokumente mit einer herkömmlichen OCR-Lösung klassifiziert wurden, sind Unternehmen oft auf Dokumentvorlagen oder vordefinierte „Rezepte“ für einen digitalisierten Text beschränkt, der verwendet wird, um relevante Felder zum Extrahieren anzugeben, und „Regeln“ zum Auffinden dieses Felds im Dokument. Sie können Regeln basierend auf wiederkehrenden Mustern in den Daten, einer Position innerhalb eines Dokuments oder einer Position relativ zu etwas anderem erstellen, das leicht im Dokument zu finden ist, z. B. ein Logo. Obwohl Vorlagen ein natürlicher Ausgangspunkt sind, sind sie statisch.

Mit zunehmendem Aufwand für die Dokumentenverarbeitung investieren Unternehmen in die Vorlagenverwaltung und die Erstellung neuer Vorlagen, um mit Dokumentvarianten fertig zu werden, die für die anfängliche Implementierung nicht relevant sind.

Durch die Nutzung von KI bei der Dokumentenklassifizierung und Datenextraktion ändert sich diese Dynamik, um Prozesse zu vereinfachen.

Sobald Sie Ihre Daten in einem digitalen Format haben, können Sie trainierte Modelle verwenden, um tiefer in die Dokumente zu schauen, um Dokumenttypen zu klassifizieren und relevante Informationen auf strukturierte Weise zu extrahieren.

Modellbasierte OCR-Lösungen können einen Dokumententyp identifizieren und mit einem bekannten Dokumententyp abgleichen, der von Ihrem Unternehmen verwendet wird. Sie können auch Textblöcke in unstrukturierten Dokumenten parsen und verstehen. Sobald die Lösung mehr über das Dokument selbst weiß, kann sie damit beginnen, relevante Informationen basierend auf Absicht und Bedeutung zu extrahieren. Und es kann mit Änderungen und Varianten in Ihren Dokumenten umgehen.

Anstatt Vorlagen zu erstellen, können Sie die gewünschten Felder – die Taxonomie des Dokuments – definieren und dann dem ML-Modell beibringen, wie es diese Felder findet. Das Modell ist dann in der Lage, sich basierend auf den eingehenden Dokumenten anzupassen und von menschlichen Validierungen verarbeiteter Dokumente zu lernen.

Diese Funktionen schaffen mehr Flexibilität und Skalierbarkeit in Ihrer Dokumentenverarbeitungslösung. Die Ausgaben öffnen auch neue Türen dafür, was Sie mit den Daten selbst tun können.

Phase vier:Förderung neuer Erkenntnisse und Maßnahmen mithilfe von KI

Die Verwendung von KI für die Dokumentenklassifizierung und Datenextraktion ist ein großer Schritt auf dem Weg, Ihr Unternehmen mit automatisierten und genauen Dokumentenverarbeitungsfunktionen auszustatten. Langfristig können Sie damit beginnen, eine Roadmap zu erstellen, um die Vorteile der KI-Funktionen zu nutzen und mehr aus dem extrahierten Text zu machen.

Mit KI können Sie Fehler validieren, indem Sie Daten aus mehreren Dokumenten oder aus verschiedenen Backend-Systemen referenzieren. Angenommen, ein Rechnungsbetrag ist falsch, aber es war kein Fehler im OCR-Prozess. Um die Wurzel des Problems zu finden, können Sie eine Kombination von Robotern verwenden, um Daten aus vielen Dokumenttypen und Systemen zu extrahieren. Dies hilft, Daten zu überprüfen und Ausnahmen und Fehler aufzudecken, die im Allgemeinen außerhalb der Domäne des OCR-Prozesses selbst liegen.

Sie können auch damit beginnen, KI-Funktionen im Laufe der Zeit und mit historischem Kontext auf Datensätze anzuwenden, um Vorhersagen zu treffen und potenzielle Anomalien zu identifizieren, die auf Betrug hinweisen könnten. Sehen wir uns ein Beispiel für die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen an. Der erste Schritt ist die Digitalisierung einer eingehenden Forderung. Anschließend extrahieren Sie relevante Informationen (z. B. Anspruchsdatum, Art und Höhe) aus dem Anspruch. Als Nächstes können Sie sich diese Datenpunkte ansehen und ein ML-Modell verwenden, um bestimmte Behauptungen zu identifizieren, die angesichts von Variablen wie Wiederholungen und verdächtigen Beträgen möglicherweise betrügerisch sind.

KI macht die Ausführung dieser Art von Aufgaben möglich.

Die nächsten Schritte in Richtung einer glücklichen Dokumentenverarbeitung

Die Dokumentenverarbeitung muss nicht schmerzhaft sein. Mit OCR zu beginnen und OCR mit KI zu erweitern, kann die Dokumentenverarbeitung zu einem wertvolleren – und weniger langwierigen – Teil Ihres Prozesses machen.

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