Warum die Zukunft agentenbasierten Systemen gehört

Die Konvergenz von Intelligent Document Processing (IDP) und KI-Agenten eröffnet Unternehmen eine neue Ära der Automatisierung. Diese leistungsstarke Kombination geht über die Datenextraktion hinaus und ermöglicht es Systemen, kognitive Entscheidungen basierend auf dem Dokumenteninhalt zu treffen.

Doch viele Unternehmen haben weiterhin Schwierigkeiten, die richtige IDP-Lösung auszuwählen. Ob es darum geht, mit veralteten Tools zu arbeiten, auf Produkte zu setzen, die nicht richtig funktionieren, oder zu überlegen, ob etwas selbst entwickelt oder gekauft werden sollte – diese Herausforderungen führen oft zu schlechten Ergebnissen und verzögerten Projekten.

Dokumente in Maßnahmen umzusetzen, ist einfacher, als Sie vielleicht denken – und es erfordert weder Investitionen in monolithische Dokumenten-KI-Lösungen noch den Versuch, eine Lösung mit verschiedenen KI-Tools und Diensten zu erstellen.

Im Folgenden werden wir untersuchen, wie KI-Agenten die Bedeutung von Dokumentenautomatisierung neu definieren, wie sie funktionieren – einschließlich Datengenauigkeit, Dokumentenkomplexität und Integration – und hoffentlich die anhaltende Debatte über Kaufen versus Eigenentwicklung beenden, indem wir einige spannende Kundenergebnisse hervorheben.

Dokumentenautomatisierung im agentenbasierten Zeitalter

Im agentenbasierten Zeitalter schließen sich KI-Agenten mit IDP zusammen, um als Teil von Dokumenten-Workflows schnellere Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Daten, die mithilfe von ML-Modellen oder Generativer KI intelligent extrahiert werden, werden an KI-Agenten gesendet, die ein Verständnis des Inhalts und der Logik nutzen, um Daten zu validieren und abzugleichen sowie Entscheidungen zu treffen.

Diese Art der Automatisierung transformiert die Dokumentenverarbeitung, indem sie veraltete, starre, regelbasierte Erfassungssysteme durch flexible, lernbasierte Gen AI-Extraktionsmodelle ersetzt. Die Ergebnisse sind Dokumenten-Agenten, die eine Genauigkeit von über 95 % erreichen und vollständig prüfbar sind, was sie ideal für Branchen mit strengen Compliance-Anforderungen macht. Das ist es, was Automation Anywhere mit Document Automation bietet.

Warum intelligente Dokumentenverarbeitung mit KI-Agenten verwenden?

IDP verwandelt chaotische, unstrukturierte Daten in verwertbare Informationen. Dies ist ein kritischer erster Schritt in den meisten Geschäftsprozessen, die auf in Dokumenten gefangenen Daten basieren, um Entscheidungen zu treffen.

KI-Agenten gehen noch einen Schritt weiter: Sie können die Informationen analysieren, die aus einer Reihe von Dokumenten stammen, Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen, wie es ein Mensch tun würde, indem sie fortgeschrittene kognitive Aufgaben einschließlich des Denkens ausführen und nahtlos Ausnahmen mit vollem Kontext an Menschen übergeben.

Wie funktioniert das? KI-Agenten analysieren Informationen, die aus Dokumenten extrahiert wurden, um Muster und Erkenntnisse zu finden, die ihnen helfen, Entscheidungen über die zu ergreifenden Maßnahmen zu treffen. Basierend auf dieser Analyse wählen sie den besten Handlungsweg und können Aufgaben wie das Versenden von E-Mails, das Aktualisieren von Datensätzen, das Erkennen von Betrug, das Einreichen von Anspruchsberufungen oder die Interaktion mit Kunden – oft gleichzeitig – erledigen.

Während sie arbeiten, bauen KI-Agenten fortlaufend einen Kontextspeicher auf, der in ihre Fähigkeiten zur Argumentation und Ausführung zurückfließt.

Gen AI liefert große Genauigkeit und lernt ständig dazu

Im System der Agentenbasierten Prozessautomatisierung übernehmen KI-Agenten die Dokumentenverarbeitung eigenständig und intelligent. Generative KI für die Extraktion wird von Automation Anywheres Process Reasoning Engine (PRE) unterstützt, die für jede Art von Dokument eine Genauigkeit von über 95 % liefert und auf mehr als 400 Millionen realen Dokumenten und Daten trainiert wurde, um zu verstehen, wie Geschäftsentscheidungen in komplexen Systemen ablaufen. PRE unterstützt mehr als 1.500 Live-Einsätze und mehr als 1 Million KI-Agent-Ausführungen in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen und mehr.

Die Dokumentenautomatisierung unterstützt auch Multimodalität, indem sie die Leistungsfähigkeit von LLMs mit visuellen Sprachmodellen (VLMs) kombiniert, da Text allein nicht immer die ganze Geschichte erzählt. Visuelle Elemente wie Layout, Tabellen, Handschrift und Stempel tragen oft eine wichtige Bedeutung, und durch die Verschmelzung von visueller und textueller Verständigung erschließen wir Dokumentenintelligenz, die rein textbasierte Modelle nicht bieten können.

Was Dokumenten-Agenten für Kunden erreichen

Die realen Erfahrungen unserer Kunden zeigen, wie schnell und deutlich Dokumenten-Agenten einen Unterschied machen. Jemena hat zum Beispiel die Rechnungsduplikate stark reduziert und kann nun geparkte Rechnungen von seinen 3.300 Anbietern noch am selben Tag bearbeiten. In der Zwischenzeit spart Oscaic, ein führender Broker-Dealer, der 11.000 Finanzfachleute betreut, jährlich 25.000 Stunden, indem er seinen Prozess für Automated Clearing House (ACH)-Transaktionen automatisiert.

Kunden von Automation Anywhere nutzen die Dokumentenautomatisierung in mehr als 150 verschiedenen Sprachen, unterstützt durch generative KI. Das bedeutet, dass Sie IDP über Regionen und Sprachen hinweg bereitstellen können, sei es für die Kundenanmeldung, die Bearbeitung von Gesundheitsansprüchen, Finanzen und Buchhaltung oder jeden anderen Anwendungsfall in der Branche.

Und durchweg haben Kunden deutlich gemacht, dass Automation Anywhere im Bereich IDP führend ist. Deshalb fühlen wir uns geehrt, als Kundenwahl in Gartners Voice of the Customer Report für IDP-Lösungen ausgezeichnet zu werden.

Was ist der Unterschied zwischen IDP und OCR?

Während die optische Zeichenerkennung (OCR) ein Teil von IDP ist, konzentriert sich OCR nur darauf, Bilder von Text in tatsächlich lesbare Textdaten umzuwandeln.

IDP hingegen deckt ein breiteres Spektrum an Fähigkeiten ab, die die Dokumentenautomatisierung ermöglichen. Sie verwendet Vision-Modelle, um die Dokumentenstruktur zu verstehen, setzt natives maschinelles Lernen und vorgefertigte Modelle zur Datenextraktion ein, nutzt Gen AI zur Extraktion von Daten aus komplexen unstrukturierten Dokumenten und ermöglicht es den Nutzern, eigene LLM-Modelle für spezialisierte Dokumenten-Workflows einzubringen.

Dies macht die Bereitstellung agentenbasierter Dokumentenautomatisierung einfach. Vortrainierte Modelle und Gen AI für die Extraktion beseitigen die Notwendigkeit für komplexes und langwieriges ML-Modelltraining, das tiefgehende technische Ressourcen erfordert.

Und da die Dokumentenautomatisierung Teil des Agentenbasierten Prozessautomatisierungssystems ist, das bereits leistungsstarke APIs, Bots, SDKs und Connectoren bereitstellt, können fortschrittliche Dokumentenverarbeitungsfunktionen – wie Datenerfassung, Klassifizierung und Validierung – nahtlos direkt in Geschäfts-Workflows und Anwendungen eingebettet werden.

Dies erstreckt sich auch auf die Erfahrung mit menschlicher Beteiligung. Die Kombination von Dokumentenautomatisierung mit dem Automation Co-Pilot bietet eingebettete, kontextbezogene Dokumentenprüfung für Geschäftsanwender und ermöglicht es den Nutzern, mit anderen KI-Agenten im Rahmen eines Dokumentenprüfungsprozesses zu interagieren, um Daten für nachgelagerte Arbeiten vorzubereiten, die von anderen KI-Agenten durchgeführt werden. Diese Integration beseitigt die Notwendigkeit separater Überprüfungstools, reduziert Übergaben und beschleunigt die Entscheidungsfindung, indem sie die Arbeit in einem nahtlosen Fluss hält.

Erste Schritte

Die Zukunft der Dokumentenautomatisierung findet jetzt mit agentenbasierten Systemen statt, die nicht nur Daten verarbeiten, sondern sie in Aktionen umwandeln – und so Geschwindigkeit, Genauigkeit und strategischen Wert im gesamten Unternehmen vorantreiben.

Um loszulegen, sehen Sie sich unser On-Demand-Webinar an oder kontaktieren Sie uns, um ein Treffen und eine Demo zu vereinbaren.