Dokumente sind im Geschäftsleben allgegenwärtig und dienen als Grundlage für Daten, Informationen und Wissen. Von Rechnungen und Verträgen bis hin zu E-Mails und Memos sind Dokumente ein wesentlicher Bestandteil des täglichen Dokumentenverarbeitungs-Workflows.
Laut Statistica.com, hat die Gesamtmenge der Daten (aus verschiedenen Dokumenten), die weltweit erstellt, erfasst, kopiert und verbraucht werden, exponentiell zugenommen. Es wird prognostiziert, dass es im Jahr 64.2 2020 Zettabyte erreicht haben wird. Mit Blick auf die Zukunft, von 2020 bis 2025, zeigt die Prognose, dass die globale Datenerzeugung auf mehr als 180 Zettabyte anwachsen wird.
Alle Unternehmen haben eine Art Workflow für die Dokumentenverarbeitung. Verwalten von Papierdokumenten kostet Unternehmen in den Vereinigten Staaten jährlich 8 Milliarden US-Dollar, mit durchschnittlichen Kosten von 20 US-Dollar für die Einreichung eines einzelnen Dokuments.
Dokumenten-Workflows hängen von der Erfassung von Daten aus Dokumenten und deren Verarbeitung ab, beides kann mühsame und zeitaufwändige Aufgaben sein, insbesondere wenn die zu verwaltenden Dokumente in einem manuellen oder analogen Format vorliegen.
Die Dokumentenverarbeitung ist der erste Schritt im Dokumentenmanagement-Workflow und umfasst die Umwandlung von Informationen aus manuellen oder analogen Formularen in ein digitales Format. Durch die Verwendung eines Dokumentenverarbeitungssystems zum Extrahieren von Daten kann ein Unternehmen die ursprüngliche Struktur, das Layout, den Text und die Bilder des Dokuments digital replizieren.
Was ist Dokumentenverarbeitung?
Unternehmen haben täglich mit einer überwältigenden Datenmenge zu tun, und die meisten dieser Daten sind unstrukturiert und in Papierdokumenten, gescannten Dokumenten, PDFs, Word-Dokumenten, E-Mails und Online-Formularen eingeschlossen. Die Dokumentenverarbeitung ist der Prozess des Extrahierens wertvoller Daten aus verschiedenen Arten von Dokumenten. Traditionell bezog sich dieser Begriff auf den manuellen Prozess der Prüfung von Papier- oder elektronischen Dokumenten und der Eingabe von Daten in Datenbanken. Mit dem schnellen technologischen Fortschritt bezieht sich die Dokumentenverarbeitung jedoch jetzt auf die Verwendung automatisierter Tools, die Dokumente mit wenig bis gar keinem menschlichen Eingreifen verarbeiten können.
Automatisierte Dokumentenverarbeitungslösungen sind zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen geworden, um Zeit zu sparen, Fehler zu reduzieren und die Produktivität zu steigern. Mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz können diese Tools lernen und Muster und Strukturen in verschiedenen Arten von Dokumenten erkennen. Diese Tools können dann Daten aus diesen Dokumenten extrahieren und sie in strukturierte Daten umwandeln, die einfach in Datenbanken und andere Systeme integriert werden können.
Der Einsatz automatisierter Dokumentenverarbeitungslösungen kann Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem sie ihnen ermöglichen, schnellere und fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage genauer und zeitnaher Daten zu treffen. Durch die Reduzierung des Zeit- und Ressourcenaufwands für die manuelle Verarbeitung können Unternehmen diese Ressourcen strategischeren Aktivitäten zuweisen, die Wachstum und Innovation vorantreiben.
Wie funktioniert die Dokumentenverarbeitung?
Dokumentenverarbeitung, wie zuvor definiert, ist die Umwandlung von unstrukturierten Daten in Dokumenten in strukturierte Formen. Bei der manuellen Dokumentenbearbeitung ging es darum, das Dokument zu sichten, zu analysieren, die relevanten Daten zu extrahieren und in eine entsprechende Datenbank einzugeben.
Mit der zunehmenden Anerkennung der Langweiligkeit des Prozesses und den technologischen Fortschritten werden digitale Tools für die Dokumentenverarbeitung verwendet. Die einfachsten sind die OCR-Software, die analoge Dokumente liest und den Inhalt in ein bearbeitbares Format umwandelt.
Nachfolgende Fortschritte, in jüngerer Zeit mit KI- und ML-Tools, sind stärker involviert und erkennen fast empfindungsfähig die Bedeutung und Relevanz von Daten in Dokumenten, was zur Ära der intelligenten Dokumentenverarbeitung oder IDP führt. Diese Tools umfassen die folgenden Aufgaben:
- Vorverarbeitung: Der erste Schritt bei der Dokumentenverarbeitung umfasst Vorverarbeitungstechniken wie Zuschneiden, Rauschunterdrückung und Schräglagenkorrektur. Diese Techniken helfen, die Qualität der Dokumente zu verbessern, bevor die Verarbeitung beginnt. Indem sichergestellt wird, dass die Dokumente von guter Qualität sind, wird die Wahrscheinlichkeit von Fehlern in den nachfolgenden Phasen verringert.
- Datenklassifizierung: Der zweite Schritt ist die Datenklassifizierung, bei der Dokumente anhand von Mustern und Inhalten nach Typ oder Struktur kategorisiert werden. Dieser Prozess hilft bei der Identifizierung der anzuwendenden Datenextraktionsregeln, wodurch der Datenextraktionsprozess genauer wird.
- Datenextraktion: In diesem Schritt werden OCR (Optical Character Recognition), ICR (Intelligent Character Recognition) und andere Technologien verwendet, um Daten basierend auf den vom Benutzer festgelegten Regeln zu extrahieren. Diese Technologien können Daten aus verschiedenen Dokumenttypen erkennen und extrahieren, einschließlich handgeschriebener und gedruckter Dokumente.
- Datenvalidierung: Nachdem der Datenextraktionsprozess abgeschlossen ist, werden RPA-Bots (Robotic Process Automation) verwendet, um die verarbeiteten Daten zu überprüfen und zu validieren. Alle nicht validierten Daten werden zur manuellen Verarbeitung an einen menschlichen Benutzer gesendet. Dieser Schritt stellt sicher, dass die extrahierten Daten genau und von hoher Qualität sind.
- Datenspeicherung und -integration: Im letzten Schritt werden die validierten Daten in der Dokumentenverarbeitungslösung gespeichert und in nachgelagerte Anwendungen integriert. Durch die Integration der Daten mit anderen Anwendungen können sie zur Unterstützung von Geschäftsprozessen und Entscheidungsfindungen verwendet werden.
Vorteile der Dokumentenverarbeitung
Dokumentenverarbeitungslösungen bieten Unternehmen jeder Größe eine Vielzahl von Vorteilen, wie zum Beispiel:
- Kosten- und Zeitersparnis: Die manuelle Bearbeitung von Dokumenten ist zeitaufwändig und fehleranfällig, was zu verringerter Produktivität und erhöhten Kosten führt. McKinsey berichtet, dass fast 30 % des Arbeitstages, was ungefähr 2.5 Stunden entspricht, von Wissensarbeitern damit verbracht wird, Informationen aus verschiedenen Dokumenten zu suchen. Durch die Automatisierung des Prozesses mit einem Dokumentenverarbeitungstool können Mitarbeiter Zeit sparen und sich auf wichtigere Aufgaben konzentrieren, was zu einer verbesserten Produktivität und Kosteneinsparungen führt.
- Verbesserte Datengenauigkeit und -qualität: Bei der manuellen Verarbeitung von Dokumenten sind menschliche Fehler unvermeidlich, was zu falschen Daten und zusätzlichen Kosten führt. Das Data Warehouse Institute berichtet, dass Unternehmen jährlich Verluste von mehr als 600 Milliarden US-Dollar aufgrund von Dateneingabefehlern in Beschaffung, Lieferkette und anderen verwandten Bereichen erleiden. Durch den Einsatz einer Dokumentenverarbeitungslösung wird die Genauigkeit und Qualität der Daten verbessert, was zu besseren Einblicken und fundierten Entscheidungen führt.
- Optimierte Arbeitsabläufe: In Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Logistik kann die Dokumentenverarbeitung häufig zu Engpässen in Prozessen und Stress für die Mitarbeiter führen. Dokumentenverarbeitungstools rationalisieren Arbeitsabläufe, indem sie Daten extrahieren, speichern und für diejenigen zugänglich machen, die sie benötigen, was schnellere und effizientere Prozesse ermöglicht.
- Verbesserte Sicherheit und Compliance: Dokumentenverarbeitungslösungen speichern verarbeitete Dokumente in sicheren Datenbanken, auf die nur autorisiertes Personal zugreifen kann, wodurch das Betrugsrisiko und die unbeabsichtigte Offenlegung vertraulicher Informationen minimiert werden. Die verbesserte Datengenauigkeit sorgt auch für eine bessere behördliche Berichterstattung und Compliance und reduziert das Risiko von Bußgeldern und rechtlichen Problemen.
- Skalierbarkeit und Flexibilität: Untersuchungen von Gartner deuten darauf hin, dass die Pflege eines papierbasierten Dokumentenmanagementsystems eine kostspielige Angelegenheit sein kann. Ein Aktenschrank mit vier Schubladen kann bis zu halten 12,000-Dokumente und nimmt etwa neun Quadratfuß Grundfläche ein, mit jährlichen Wartungskosten von 1500 $. Infolgedessen können Unternehmen, die sich auf papierbasierte Systeme verlassen, Einschränkungen in ihrer Expansionsfähigkeit ausgesetzt sein. Dokumentenverarbeitungslösungen hingegen bieten Flexibilität in Bezug auf die Skalierbarkeit, sodass die Dokumentenverarbeitung in Spitzenzeiten einfach verwaltet werden kann. Sie sind außerdem vielseitig genug, um verschiedene Dokumenttypen und -formate zu verarbeiten, darunter handgeschriebene und gedruckte Dokumente, PDFs und gescannte Bilder. Durch den Einsatz einer Dokumentenverarbeitungslösung können Unternehmen ihre Abhängigkeit von papierbasierten Systemen verringern und ihre betriebliche Effizienz verbessern, Kosten senken und die Produktivität steigern.
Technologielösungen für die Dokumentenverarbeitung
Für die Dokumentenbearbeitung stehen mittlerweile verschiedene digitale Tools mit unterschiedlichem Ausbaugrad zur Verfügung.
- OCR oder Optical Character Recognition ist ein Tool, das Dokumente scannt, um sowohl getippten als auch handgeschriebenen Text zu identifizieren. Diese Technologie ist besonders nützlich, um Bilddokumente zu verarbeiten und in maschinenlesbare Daten umzuwandeln.
- ICR oder Intelligent Character Recognition ist eine fortgeschrittenere Version von OCR, die handschriftliche Zeichen mit höherer Genauigkeit erkennen kann
- RPA oder Robotic Process Automation bezieht sich auf die Verwendung von Bots, um sich wiederholende Aufgaben auszuführen, wie z. B. das Extrahieren von Daten aus Dokumenten mit ähnlichen Strukturen gemäß vorab festgelegten Regeln.
- Maschinelles Lernen oder ML ist ein Zweig der KI, der Algorithmen trainiert, um ihre Fähigkeit zur Ausführung von Aufgaben auf der Grundlage von Daten zu verbessern.
- NLP oder Natural Language Processing ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, das Sprache analysiert, um ihre Bedeutung zu verstehen und Erkenntnisse abzuleiten.
Durch die Verwendung einer Kombination dieser Technologien können Dokumentenverarbeitungslösungen eine Vielzahl von Dokumententypen und -formaten effektiv verarbeiten, einschließlich handgeschriebener und gedruckter Dokumente, PDFs und gescannter Bilder. Intelligent Document Processing (IDP)-Lösungen bringen die Dokumentenverarbeitung einen Schritt weiter, indem sie Stimmungen analysieren, Text klassifizieren, Inhalte zusammenfassen und vieles mehr. Diese fortschrittlichen Lösungen ermöglichen es, dokumentenbasierte Prozesse zu automatisieren und eine höhere Effizienz und Genauigkeit zu erreichen.
Anwendungsfälle für Dokumentenverarbeitungslösungen
Intelligent Document Processing (IDP)-Lösungen werden branchenübergreifend immer beliebter, da Unternehmen versuchen, ihre Dokumentenverarbeitungsaufgaben zu rationalisieren und manuelle Fehler zu eliminieren. Während die Idee eines papierlosen Büros für viele Unternehmen noch eine ferne Realität ist, helfen IDP-Lösungen, die Lücke zu schließen, indem sie die mit Papierdokumenten verbundenen Datenextraktions- und -verarbeitungsaufgaben automatisieren.
- Bank- und Finanzdienstleistungen: IDP-Lösungen können verwendet werden, um verschiedene Dokumente wie Schecks, Kontoeröffnungsformulare, Wartungsformulare, Hypothekenanträge sowie KYC- und Steuerformulare zu handhaben. Technologie kann verwendet werden, um Unterschriften in einem Scheck und anderen Finanzdokumenten zu überprüfen, was Zeit spart und die Effizienz verbessert. Darüber hinaus können Banken ihre Kontoeröffnungs- und Kontoführungsprozesse rationalisieren, indem sie die Verarbeitung von Kontoeröffnungsformularen und Kontoführungsformularen automatisieren, was die Kundenzufriedenheit verbessern und Fehler reduzieren kann.
- Versicherung: IDP-Lösungen können verwendet werden, um verschiedene Dokumente zu bearbeiten, wie z. B. Schadensformulare, Lebensversicherungsanträge, Autounfallansprüche, Invaliditätsformulare, Formulare für die Änderung von Begünstigten und Formulare für Rentenkonten. IDP kann den manuellen Aufwand reduzieren, der erforderlich ist, um den Anspruch anhand der Policendokumente auf Deckung und Berechtigung zu überprüfen, und die Genauigkeit der Schadenbearbeitung verbessern.
- Gesundheitswesen: Dokumentenverarbeitungslösungen können verwendet werden, um verschiedene Dokumente zu verarbeiten, z. B. Patientenaufnahmeformulare, Registrierungsdokumente und Krankenversicherungsantragsformulare. Durch die Automatisierung des Datenextraktionsprozesses können Gesundheitseinrichtungen den Verwaltungsaufwand reduzieren, der für die Verarbeitung der Daten aus diesen Formularen erforderlich ist, und die Genauigkeit und Geschwindigkeit ihrer Patientenaufnahme und Schadenbearbeitung verbessern.
- Rechtswesen: Rechtsdokumente wie Verträge, Urkunden und Testamente können gescannt und mit verschiedenen Dokumentenverarbeitungstechnologien verarbeitet werden, um relevante Informationen zu extrahieren. Diese Informationen können dann verwendet werden, um Dokumente zu kategorisieren, zu organisieren und zu suchen, was es Anwälten erleichtert, die benötigten Informationen schnell zu finden. Darüber hinaus kann die Dokumentenverarbeitung für die rechtliche Ermittlung verwendet werden, bei der große Mengen an Dokumenten verarbeitet werden können, um relevante Beweise zu identifizieren.
- Regierung: Dokumentenverarbeitungslösungen können verwendet werden, um verschiedene Dokumente zu verarbeiten, wie z.
Nanonetze für intelligente Dokumentenverarbeitung
Nanonets ist ein hochmodernes Tool für die intelligente Dokumentenverarbeitung, das maschinelles Lernen nutzt, um den Prozess der Datenextraktion aus verschiedenen Arten von Dokumenten, einschließlich Rechnungen, Quittungen und Verträgen, zu automatisieren. Es kombiniert optische Zeichenerkennung (OCR) und Deep-Learning-Algorithmen, um eine hohe Genauigkeit bei der Datenextraktion aus komplexen und unstrukturierten Dokumenten zu erreichen. Die benutzerfreundliche Oberfläche ermöglicht es Benutzern, ihre eigenen Modelle einfach zu trainieren, die Extraktionsregeln anzupassen und Fehler in den extrahierten Daten zu überprüfen und zu korrigieren.
Nanonets zeichnet sich durch seine fortschrittliche OCR-Technologie aus, die Text, Zahlen und andere Zeichen, einschließlich Handschrift und maschinengedruckten Text, erkennen kann. Die von Nanonets verwendeten Deep-Learning-Algorithmen ermöglichen es, den Kontext der Daten zu verstehen und sie selbst aus komplexen und unstrukturierten Dokumenten genau zu extrahieren. Darüber hinaus ermöglichen die anpassbaren Funktionen von Nanonets den Benutzern, ihre eigenen Modelle zu trainieren, indem sie Beispieldokumente und entsprechende Daten für die Extraktion bereitstellen, und auch die Extraktionsregeln an ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen.
Die Mehrsprachenunterstützung von Nanonets ermöglicht es Benutzern, Daten aus Dokumenten zu extrahieren, die in verschiedenen Sprachen geschrieben sind, und die API-Integrationsfunktion ermöglicht es Benutzern, die IDP-Lösung mit anderen Tools und Systemen zu integrieren. Darüber hinaus ist Nanonets eine skalierbare Lösung, die große Mengen an Dokumenten und Daten verarbeiten kann und somit für Unternehmen jeder Größe geeignet ist. Zusammenfassend bietet Nanonets mehrere Vorteile als IDP-Lösung, einschließlich seiner hohen Genauigkeit, Vielseitigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Skalierbarkeit.
wegnehmen
Dokumentenverarbeitungslösungen werden zu unverzichtbaren Werkzeugen für Unternehmen und Organisationen in allen Branchen. Diese Lösungen wandeln papierbasierte Prozesse in automatisierte und berührungslose Arbeitsabläufe um und sparen den Mitarbeitern viel Zeit und Mühe. Mit der Fähigkeit, Daten aus verschiedenen Arten von Dokumenten zu extrahieren und zu verarbeiten, einschließlich unstrukturiertem und handschriftlichem Text, haben Dokumentenverarbeitungslösungen Unternehmen jeder Größe Genauigkeit und Effizienz gebracht. Da sich die Welt weiter in Richtung einer digitaleren Zukunft bewegt, werden Dokumentenverarbeitungslösungen eine immer wichtigere Rolle dabei spielen, Unternehmen dabei zu helfen, ihre Abläufe zu rationalisieren und ihr Endergebnis zu verbessern.
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