KI nutzen, um Document Understanding zu revolutionieren: Geschwindigkeit und Genauigkeit beschleunigen

Dokumentendaten schnell und präzise zu verarbeiten, ist entscheidend, um im sich wandelnden digitalen Zeitalter wettbewerbsfähig zu bleiben. Für heutige Unternehmen hängt der Erfolg von der Fähigkeit ab, Dokumentendaten einfach zu lokalisieren, darauf zuzugreifen und zu verstehen. Dokumentenverarbeitung ist ein geschäftskritischer Anwendungsfall, der die Produktivität jedes Unternehmens beeinflusst – unabhängig von Größe, Branche oder Fokus.

In diesem Blog gehe ich die Evolution der Dokumentenverarbeitung durch. Ich beginne mit der Diskussion von Digitalisierung und Optical Character Recognition (OCR). Dann diskutiere ich, wie Unternehmen OCR mithilfe KI-gestützter Dokumentenerkennung erweitern können, um durch bessere Document-Understanding-Fähigkeiten Wert zu schaffen.

Lassen Sie uns eintauchen.

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

Traditionelle Dokumentenverarbeitungspraktiken sind schmerzhaft. Viele Unternehmen kämpfen immer noch mit Herausforderungen wie falscher Beschriftung und Zeitverlust durch manuelle Datenextraktion, die durch nicht-digitalisierte Dokumentenverarbeitung entstehen.

Unternehmen wenden sich der Digitalisierung zu, um solchen Herausforderungen zu begegnen. Laut einer M-Files-Umfrage 2019 planen 41 % der Befragten, den Fokus auf den Ersatz von Papierformularen durch elektronische Formulare zu legen; 70 % planen, die Dokumentenverarbeitung auf mehr born-digital Dokumente auszuweiten – verglichen mit nur 39 % im Jahr 2018.

Unternehmen, die sich auf Dokumentenverarbeitung spezialisiert haben, haben Digitalisierung angenommen, um Unternehmen bei der Umwandlung physischer Dokumente in digitale Formate zu helfen. Kern dieser Prozesse ist OCR. OCR-Technologie erkennt Text in physischen Materialien und Bildern. OCR transformiert den Text dann in digitale Dateien wie PDFs.

Lösungen, die OCR nutzen, sind entscheidend, um Dokumentenverarbeitungsprobleme zu lindern. Doch traditionelle OCR-Technologie hat ihre Grenzen.

Phase zwei: Über Online-Daten hinaus in „intelligentes OCR“

Angenommen, Sie machen ein Foto eines Dokuments oder scannen ein Dokument in Ihr System Ihrer Wahl. Jetzt hängen Klassifizierung und Datenextraktion von der Qualität des gescannten Bildes ab. Warum ist das für Dokumentenverarbeitungslösungen mit OCR relevant?

OCR-Lösungen sind nur so effektiv wie die Qualität des zugrundeliegenden verarbeiteten Dokuments. Herausforderungen entstehen, wenn OCR-Software nicht zwischen Zeichen unterscheiden kann, wie „3“ versus „8“ oder „O“ versus „D“. Die Fehler, die Sie durch OCR-Software vermeiden wollen, können zu neuen Kopfschmerzen werden, wenn OCR-Technologie unfähig ist, die Nuancen eines Dokuments basierend auf seiner Qualität oder Originalform zu analysieren.

Hier kommt KI-gestützte Dokumentenerkennung ins Spiel.

Mit dem Fortschritt der KI-Fähigkeiten haben Unternehmen begonnen, Machine-Learning-Modelle (ML) zu erstellen und zu trainieren, um sie auf OCR anzuwenden. Modellbasierte OCR-Engines, oder was wir „intelligentes OCR“ nennen, liefern signifikante Verbesserungen bei der Digitalisierung von Dokumenten und Text im großen Maßstab bei gleichzeitiger Fehlerreduzierung.

Intelligentes OCR hilft Unternehmen, Dokumente und Bilder zu digitalisieren, die früher eine Herausforderung für Legacy-OCR-Systeme darstellten, wie handgeschriebene Buchstaben, Kontrollkästchen und Durchstreichungen.

Wir beginnen erst 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 Digitalisierung und Dokumentenverarbeitung zu nutzen.

Phase drei: KI für bessere Datenextraktion und Dokumentenklassifizierung nutzen

Dokumente in ein digitales Format zu bringen, ist der erste von vielen Schritten, um Wert aus dem Dokument selbst zu ziehen. Einmal digitalisiert, muss OCR-Software verstehen, um welche Art von Dokument es sich handelt und was relevant ist.

Unternehmen, die traditionelle OCR-Software nutzen, können Schwierigkeiten haben, Dokumentenklassifizierungsbemühungen zu skalieren. Traditionelle 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.

Einmal klassifiziert mit einer traditionellen OCR-Lösung, sind Unternehmen oft auf Dokumentvorlagen oder vordefinierte „Rezepte“ für digitalisierten Text beschränkt, die relevante Felder für die Extraktion spezifizieren, und „Regeln“, um dieses Feld im Dokument zu finden. Sie können Regeln basierend auf wiederkehrenden Mustern in den Daten, einer Position innerhalb eines Dokuments oder einer Position relativ zu etwas anderem, das leicht im Dokument zu finden ist, wie einem Logo, erstellen. Während Vorlagen ein natürlicher Startpunkt sind, sind sie statisch.

Wenn Dokumentenverarbeitungsbemühungen skalieren, investieren Unternehmen am Ende in Vorlagenmanagement und Neuerstellung von Vorlagen, um Dokumentvarianten zu bewältigen, die in der initialen Implementierung nicht relevant waren.

KI in Dokumentenklassifizierung und Datenextraktion zu nutzen, ändert diese Dynamik, um Prozesse einfacher zu machen.

Sobald Sie Ihre Daten in digitalem Format haben, können Sie trainierte Modelle nutzen, um tiefer in Dokumente zu schauen, um Dokumenttypen zu klassifizieren und relevante Informationen strukturiert zu extrahieren.

Modellbasierte OCR-Lösungen können einen Dokumenttyp identifizieren und ihn gegen einen bekannten, von Ihrem Geschäft genutzten Dokumenttyp abgleichen. Sie können auch Textblöcke in unstrukturierten Dokumenten parsen und verstehen. Sobald die Lösung mehr über das Dokument selbst weiß, kann sie beginnen, relevante Informationen basierend auf Absicht und Bedeutung zu extrahieren. Und sie kann Änderungen und Varianten in Ihren Dokumenten bewältigen.

Anstatt Vorlagen zu erstellen, können Sie die Felder definieren, die Sie wollen – die Taxonomie des Dokuments – und dann das ML-Modell lehren, wie es diese Felder findet. Das Modell kann sich dann basierend auf eingehenden Dokumenten anpassen und aus menschlichen Validierungen verarbeiteter Dokumente lernen.

Diese Fähigkeiten schaffen größere Flexibilität und Skalierbarkeit in Ihrer Dokumentenverarbeitungslösung. Die Ausgaben eröffnen auch neue Türen für das, was Sie mit den Daten selbst tun können.

Phase vier: Neue Erkenntnisse und Aktionen durch KI ermöglichen

KI für Dokumentenklassifizierung und Datenextraktion zu nutzen, ist ein massiver Schritt auf dem Weg, Ihre Organisation mit automatisierten und präzisen Dokumentenverarbeitungsfähigkeiten zu befähigen. Wenn Sie längerfristig schauen, können Sie beginnen, einen Fahrplan zu erstellen, um KI-Fähigkeiten zu nutzen und mehr mit dem extrahierten Text zu tun.

Mit KI können Sie Fehler validieren, indem Sie Daten aus mehreren Dokumenten oder verschiedenen Backend-Systemen referenzieren. Angenommen, ein Rechnungsbetrag ist falsch, aber es war kein Fehler im OCR-Prozess. Um die Ursache zu finden, können Sie eine Kombination von Robotern nutzen, um Daten über viele Dokumenttypen und Systeme zu extrahieren. Dies hilft, Daten abzugleichen und Ausnahmen und Fehler generell außerhalb der Domäne des OCR-Prozesses selbst aufzudecken.

Sie können auch beginnen, KI-Fähigkeiten auf Datensätze über Zeit und mit historischem Kontext anzuwenden, um Vorhersagen zu treffen und potenzielle Anomalien zu identifizieren, die auf Betrug hinweisen könnten. Lassen Sie uns ein Beispiel für die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen durchgehen. Der erste Schritt ist die Digitalisierung eines eingehenden Anspruchs. Dann extrahieren Sie relevante Informationen (wie Anspruchsdatum, Art und Betrag) aus dem Anspruch. Als Nächstes können Sie diese Datenpunkte betrachten und ein ML-Modell nutzen, um spezifische Ansprüche zu identifizieren, die betrügerisch sein könnten, basierend auf Variablen wie Wiederholungen und verdächtigen Beträgen.

KI macht die Ausführung dieser Aufgabentypen möglich.

Die nächsten Schritte zum Dokumentenverarbeitungs-Glück

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

Wir sind leidenschaftlich daran interessiert, Kunden dabei zu helfen, KI zu nutzen, um Prozesse zu vereinfachen und das Leben einfacher zu machen.

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