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  • Die Revolution Der Intelligenten Dokumentenverarbeitung: Der Aufschwung Generativer KI und Large Language Models
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Die Dokumentenverarbeitung war lange Zeit eine arbeitsintensive und zeitaufwändige Aufgabe für Unternehmen, die manuelle Anstrengungen erforderte, um Dokumente zu identifizieren, sie an die richtige Person weiterzuleiten und relevante Informationen zu extrahieren. Seit Jahrzehnten verlassen wir uns auf optische Zeichenerkennung (OCR), um Bilder in Text umzuwandeln, und auf Lösungen für intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) variablen Komplexitätsgrads, um relevante Felder aus solchem OCR-Text zu extrahieren.

In jüngster Zeit werden Algorithmen maschinellen Lernens (ML) eingesetzt, um herkömmliche Datenextraktionsmethoden wie zonale OCR und die regelbasierte Extraktion von Schlüssel-/Wertpaaren zu verbessern, indem Modelle zur Extraktion von Daten aus strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Dokumenten trainiert werden. Diese traditionellen Methoden erforderten jedoch häufig das Training domänenspezifischer ML-Modelle und eine umfangreiche manuelle Kennzeichnung großer Mengen von Trainingsdaten, was ihre Pflege und Erstellung zeit- und ressourcenaufwändig machte.

Das Aufkommen von generativer KI und LLMs

In der sich ständig weiterentwickelnden IDP-Landschaft haben die jüngsten Fortschritte bei den KI-Technologien die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Dokumentenextraktionslösungen entwickeln und pflegen, grundlegend verändert. In den letzten zwölf Monaten hat der Markt durch das Aufkommen der generativen KI und die Integration großer Sprachmodelle (LLMs) einen beispiellosen Wandel erlebt. Diese Innovationen haben nicht nur den Markt revolutioniert, sondern auch neue Möglichkeiten zur Automatisierung von Dokumenten eröffnet, die zuvor nicht automatisiert werden konnten.

„Generative KI ist die wichtigste Veränderung in der langen Geschichte der IDP“, so Dan Lucarini, Senior Analyst bei Deep Analysis und anerkannter Experte für den IDP-Markt. „Zum ersten Mal ist ein Computer in der Lage, Dokumente zu klassifizieren und Daten zu extrahieren, ohne dass ein Mensch eingreifen muss, ohne Trainingsmuster oder Vorwissen. In der KI-Sprache wird dies als Zero-Shot-Learning bezeichnet, d. h. das Dokument wird ohne vorherige Einsichtnahme oder Training erkannt.“

Die Einführung von LLMs, wie die GPT-Serie von OpenAI und die Vertex-KI von Google, hat völlig neue Möglichkeiten für die Automatisierung der Dokumentendateneingabe eröffnet. Diese Modelle werden anhand riesiger Datenmengen trainiert, sodass sie nicht nur einzelne Datenelemente, sondern auch kontextuelle Nuancen erfassen können, was sie für den Umgang mit komplexen unstrukturierten Dokumenten qualifiziert. Sie können auch Informationen aus einer Vielzahl von Dokumenten extrahieren, ohne dass ein vorheriges Trainieren oder das Festlegen von Regeln erforderlich ist.

Nutzung traditioneller Methoden

Während LLMs die Art und Weise, wie Unternehmen die Dokumentenverarbeitung automatisieren, revolutionieren, sind traditionelle Methoden wie zonale OCR, die Extraktion von Schlüssel-/Wertpaaren und maschinelles Lernen immer noch die geeignetsten Werkzeuge für die Extraktion von Daten aus strukturierten und halbstrukturierten Dokumenten. Diese bewährten Extraktionstechnologien können durch LLMs ergänzt werden, um halbstrukturierte Dokumentenextraktionsmethoden zu vervollständigen, wodurch die Notwendigkeit entfällt, Modelle für unstrukturierte Dokumente zu erstellen.

„Wir werden oft gefragt, ob grundlegende LLMs wie GPT-4 Maschinenlernmodelle ersetzen werden, die auf einen Datensatz abgestimmt wurden“, so Lucarini. „Die Antwort lautet: Nein, nicht in naher Zukunft. Grundlegende LLMs halluzinieren zu oft, um für eine typische IDP-Anwendung, die eine 100%ige Datengenauigkeit erfordert, als zuverlässig in Betracht zu kommen. Außerdem sind sie viel zu teuer, um einen großen Stapel von Dokumenten zu lesen. Diskriminative ML-Modelle sind in Bezug auf Genauigkeit und Kosten immer noch die beste Wahl."

Maximierung von Effizienz mit generativer KI

Generative KI kann immer noch ein zeitsparender Copilot für ein IDP-Produkt sein. So können beispielsweise Endnutzer, die keine Kenntnisse in regulären Ausdrücken oder Programmierung haben, mithilfe generativer KI-Eingabeaufforderungen ein neues Dokumentenmodell erstellen und feinabstimmen. Sie kann auch die Trainingsphase beschleunigen, indem Bezeichnungen aus einem Dokument vorgeschlagen werden. Je tiefer die Nutzer in die Materie eintauchen, desto mehr innovative Anwendungen für generative KI entdecken sie in IDP, wodurch sich deren Nutzen und Effektivität ständig vergrößern.

Die jüngsten Fortschritte der generativen KI und LLMs sind geradezu revolutionär. Sie haben den Markt erweitert und gleichzeitig auf den Kopf gestellt und neue Möglichkeiten für die Automatisierung dokumentenintensiver Geschäftsprozesse eröffnet. Durch die Nutzung dieser Innovationen in Verbindung mit herkömmlichen Extraktionsmethoden können Unternehmen ihre Dokumenten-Workflows rationalisieren und ein neues Maß an Effizienz und Produktivität erreichen.

Über Michael Guidry

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Guidry ist General Manager für Strategie und Betrieb der intelligenten Dokumentenverarbeitung bei Automation Anywhere.

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