Vorteile der intelligenten Dokumentenverarbeitung
Durch die Automatisierung der Dokumentenverarbeitung reduziert IDP den Zeit- und Arbeitsaufwand, der für die Suche, Validierung und Eingabe von Daten für Geschäftsprozesse erforderlich ist, sodass sich die Mitarbeiter auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können.
Prozessengpässe beseitigen
Beseitigen Sie Hindernisse in Ihren Workflows und vermeiden Sie Verzögerungen, indem Sie die Extraktion von Dokumentendaten automatisieren. So ermöglichen Sie Ihren Teams, schneller zu agieren, sich flexibel anzupassen und sich auf wertschöpfende Entscheidungen zu konzentrieren.
Jede Entscheidung zählt
Liefert genaue, validierte und angereicherte Daten direkt in Ihre Systeme und Prozesse. Mit vollständigem Kontext zur Hand handeln Entscheidungsträger mit Zuversicht, verbessern die Geschäftsergebnisse und reduzieren kostspielige Fehler.
Ihr Unternehmen schützen
Sichern Sie die Einhaltung von Vorschriften und schützen Sie sensible Informationen durch automatisierte Verarbeitung und vollständige Audit Trails. Minimieren Sie Risiken und entlasten Sie gleichzeitig Ihre Mitarbeitenden von manuellen Prüfungen.
Veränderungen vereinfachen, die Rendite maximieren
Setzen Sie generative KI für die Extraktion ein, um schneller zu implementieren und die Komplexität zu reduzieren. Senken Sie die Einrichtungskosten, beschleunigen Sie die Zeit bis zur Wertschöpfung und erleichtern Sie Ihren Teams die Transformationsinitiativen.
Ohne Grenzen skalieren
Erweitern Sie Ihren Dokumentenbestand von Tausenden auf Millionen, ohne dabei an Genauigkeit einzubüßen. Passen Sie sich sofort an unzählige Dokumentvariationen an, um Unternehmen agil und widerstandsfähig zu halten.
Wie funktioniert intelligente Dokumentenverarbeitung?
Daten sind das Herzstück der digitalen Transformation, doch die meisten Geschäftsdaten sind nicht zugänglich und in Dokumente, E-Mails, Bilder und PDF-Dateien eingebettet. Die Dokumentenverarbeitung mit KI macht alle Daten für Geschäftsprozesse zugänglich, indem unstrukturierte und halbstrukturierte Dokumente in nutzbare Informationen umgewandelt werden, um die Automatisierung dokumentenorientierter Geschäftsprozesse voranzutreiben. IDP verwendet KI-Technologien wie Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Computer Vision, Machine Learning (ML) und generative KI, um relevante Informationen zu klassifizieren, zu kategorisieren und zu extrahieren und die extrahierten Daten zu validieren. Sämtliche IDP-Tools sind nicht invasiv, integrationsfreundlich und arbeiten nahtlos mit der agentenbasierte Prozessautomatisierung zusammen, um digitale Vorgänge zu unterstützen.
Dokumenteingabe
Dokumente werden zunächst aus verschiedenen Kanälen erfasst, darunter mobile Endgeräte, E-Mails, gemeinsame Ordner, Netzwerkscanner sowie direkte Anbindungen an Geschäftssysteme über APIs oder vorgefertigte Connectoren. Diese Flexibilität ermöglicht es den Benutzern, verschiedene Geschäftsprozesse effizient zu unterstützen, sich an Ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen und die Abläufe von jedem Einstiegspunkt aus zu optimieren.
Bildvorverarbeitung
Der zweite Schritt der intelligenten Dokumentenverarbeitung ist die Vorverarbeitung. Dieser Schritt umfasst Binarisierung, Rauschunterdrückung, Entzerrung und Entfleckung. Diese Techniken tragen dazu bei, die Qualität der Dokumentbilder zu optimieren, bevor sie von OCR- und KI-Modellen verarbeitet werden. Dadurch wird sichergestellt, dass die extrahierten Daten so genau wie möglich sind, um Fehler in nachgelagerten Prozessen zu minimieren.
OCR
Der nächste Schritt nutzt KI-gestützte optische Zeichenerkennung (OCR) und intelligente Zeichenerkennung (ICR), um gedruckten und handschriftlichen Text zu digitalisieren und für die weitere Verarbeitung vorzubereiten. Diese Technologien sind in der Lage, die logische Struktur des gesamten Dokuments zu erkennen, einschließlich komplexer Elemente wie Tabellen, was die Dokumentenklassifizierung, die Datenextraktion und den hochwertigen Export in digitale Formate ermöglicht.
Dokumentenklassifizierung und -zusammenstellung
Der nächste Schritt: intelligente Dokumentklassifizierung und -zusammenstellung. Dieser Schritt umfasst die Analyse sowohl der Text- als auch der Bildmerkmale, unüberwachtes und überwachtes Lernen bis hin zu multimodalem Lernen. Dadurch können die Dokumente effizienter an die entsprechenden verarbeitenden Workflows weitergeleitet werden. Durch die Einbeziehung von Human-in-the-Loop-Input lernen Klassifizierungsmodelle aus Benutzerkorrekturen und passen sich automatisch an, wodurch sie sich im Laufe der Zeit kontinuierlich verbessern.
Datenmigration und Datenvalidierung
Der vierte Schritt ist die Datenextraktion aus strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Geschäftsdokumenten, bei der KI und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um relevante Daten in über 200 Sprachen zu extrahieren. Dabei kann es sich um Text, komplexe Tabellen, Handschrift, Barcodes und sogar Signaturen handeln. Die Datenextraktion verwendet vortrainierte Modelle für spezifische Dokumente, maßgeschneiderte Modelle sowie große Sprachmodelle (LLMs) und GenAI für die Extraktion.
Die fachgebietsspezifische Validierung gleicht Informationen mit Datenbanken und Systemen ab und nutzt dabei Fuzzy-Logik, reguläre Ausdrücke (RegEx), Regeln und Skripte, um die extrahierten Daten hinsichtlich Genauigkeit und Relevanz für die jeweilige Branche oder den spezifischen Geschäftskontext zu bewerten, abzugleichen und zu verwalten. Darüber hinaus ermöglicht eine erweiterte Validierung innerhalb eines Workflows der agentenbasierten Prozessautomatisierung, die extrahierten Daten zusätzlich auf ihre Eignung für den vorgesehenen Zweck oder Prozess zu überprüfen.
Human-in-the-Loop und kontinuierliches Lernen
Die Validierung unter Einbeziehung von Menschen (Human-in-the-Loop, HITL) ist eine weitere Komponente von IDP, die es Fachanwendern ermöglicht, manuelle Prüfungen vorzunehmen und so die Qualität der automatisierten Datenverarbeitung erhöht. Dieser optionale Schritt ermöglicht eine schnelle Rückmeldeschleife und optimiert das Training von KI-Modellen durch die Korrektur von Daten mittels menschlicher Eingaben.
Datenintegration
Der letzte Schritt besteht darin, die extrahierten Daten im gewünschten Format – beispielsweise JSON, CSV oder XML – zu exportieren und sie an Agenten für die nächstbeste Aktion weiterzuleiten. Die Daten werden anschließend nahtlos über eine einfache REST API oder vorgefertigte Connectoren an Ihre Automatisierungssysteme und Geschäftsanwendungen übertragen. Agenten sind in der Lage, auf Basis der Daten Maßnahmen zu ergreifen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
Nutzung von IDP mit agentenbasierter Prozessautomatisierung
Die Automatisierung kann nur so weit voranschreiten, wie die verfügbaren Daten es erlauben. In modernen Automatisierungsumgebungen wird die von IDP verarbeiteten Daten oft Teil eines umfassenderen Workflows, in dem sie zur Entscheidungsfindung und zur Auslösung der nächsten Schritte verwendet werden.
Die effektive Extraktion und Strukturierung von Informationen ist der Schlüssel zur Automatisierung des Großteils der Geschäftsprozesse, die heute noch auf manuelle Eingaben angewiesen sind. Wenn IDP in eine umfassende agentenbasierte Automatisierungsumgebung eingebettet wird, können Unternehmen über die isolierte Dokumentenextraktion hinausgehen und beginnen, Prozesse durchgängig zu automatisieren, wobei Datenextraktion und nachgelagerte Aktionen nahtlos aufeinander abgestimmt ablaufen.
Schneller von der Einrichtung zur Produktion gelangen
In agentenbasierten Prozessautomatisierungsumgebungen kann IDP deutlich schneller implementiert werden als herkömmliche Dokumentenverarbeitungssysteme, sodass KI-gestützte Workflows nahezu sofort auf Dokumentendaten zugreifen und diese nutzen können.
Dokumente in orchestrierte Workflows verwandeln
Extrahierte Dokumentdaten fließen direkt in koordinierte Workflows, in denen KI-Agenten, Automatisierungstools, Systeme und Mitarbeitende jeweils eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung der Arbeitsprozesse übernehmen.
Skalieren, ohne manuelle Arbeit hinzuzufügen
Wenn KI-Agenten Ergebnisse beobachten und menschliches Feedback integrieren, werden dokumentenbasierte Prozesse zuverlässiger, benötigen weniger manuelle Eingriffe und gewährleisten eine gleichbleibend hohe Leistungsfähigkeit – selbst bei steigenden Mengen und unterschiedlichen Formaten.
Prozessdaten im Kontext analysieren
Anstatt die Dokumentenverarbeitung als separaten Schritt zu isolieren, kann IDP extrahierte Daten direkt in den Anwendungen, Workflows und Conversational-AI-Lösungen bereitstellen, in denen Entscheidungen getroffen werden. So überprüfen und korrigieren die Anwender Informationen unmittelbar im Prozess selbst.
Workflows ohne Nachbearbeitung anpassen
Agentenbasierte Automatisierung profitiert von IDP-Konfigurationen, die sich flexibel anpassen lassen, wenn sich Workflows weiterentwickeln. So können Teams Dokumenttypen, Regeln und Validierungslogiken optimieren, ohne komplette Prozesse neu gestalten zu müssen.
Jedes beliebige Dokument verarbeiten
KI-Agenten sind auf einen kontinuierlichen Zugriff auf strukturierte Informationen angewiesen. Moderne IDP macht dies möglich, selbst wenn die Eingaben von standardisierten Formularen bis hin zu lose strukturierten E-Mails und Freiformdokumenten reichen.
Sensible Daten schützen und die Compliance aufrechterhalten
Wenn Dokumentendaten Teil automatisierter Entscheidungsfindung werden, sind konsistente Handhabung und Nachverfolgbarkeit wichtig. IDP hilft sicherzustellen, dass sensible Informationen genau und auf eine Weise verarbeitet werden, die die Anforderungen an Audits und Compliance unterstützt.
Im Laufe der Zeit bessere Ergebnisse erzielen
In agentenbasierten Systemen verbessert sich die Dokumentenverarbeitung parallel zu den Workflows, die sie unterstützt. Da Agenten aus neuen Szenarien und menschlichen Eingaben lernen, steigt die Qualität und der Nutzen der extrahierten Daten im Laufe der Zeit.
Dokumentdaten über Ihre Systeme hinweg verbinden
Um agentengesteuerte Prozesse zu unterstützen, muss die IDP-Lösung eine nahtlose Anbindung an andere Systeme, Modelle und Automatisierungstools ermöglichen, damit Dokumentendaten überall dort wiederverwendet werden können, wo Entscheidungen getroffen und Maßnahmen ergriffen werden.
IDP-Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen
Die Software zur intelligenten Dokumentenverarbeitung ist sofort einsatzbereit, um Daten branchen- und funktionsübergreifend zu extrahieren und zu organisieren.
Bank- und Finanzwesen
Automatisieren Sie die Kundenkenntnis (KYC), Kreditunterlagen, Kontodokumente und Finanzberichte, um ein intelligenteres und schnelleres Bankerlebnis zu bieten.
Gesundheitsbranche
Digitalisieren Sie Patientenakten, führen Sie Patienten-Onboardings durch, bearbeiten Sie Versicherungsansprüche (EOB) und extrahieren Sie Daten aus medizinischen Formularen, um die Genauigkeit zu erhöhen und den Abrechnungsprozess zu beschleunigen.
Versicherungen
Automatisieren Sie die Bearbeitung von Sach- und Haftpflichtschäden sowie die Ausstellung von Policen, extrahieren Sie Daten aus Versicherungsdokumenten und optimieren Sie die Betrugserkennung.
Fertigung
Automatisieren Sie dokumentenintensive Prozesse – vom Lieferkettenmanagement über die Rechnungsverarbeitung bis hin zu Qualitätskontrolldokumenten.
Logistik
Beschleunigen Sie Ihre Lieferkette, indem Sie die Datenerfassung aus Frachtbriefen, Zollanmeldungen und Handelsrechnungen automatisieren, wodurch die Lieferung beschleunigt und Fehler reduziert werden.
Buchhaltung und Finanzen
Steigern Sie die Effizienz und senken Sie Kosten, indem Sie Back-Office-Workflows für gängige Dokumente wie Rechnungen, Bestellungen, Spesenabrechnungen und andere Finanzdokumente optimieren.
Personalwesen
Beschleunigen Sie das Mitarbeiter-Onboarding, verwalten Sie Lebensläufe und Bewerbungen und extrahieren Sie Daten aus HR-Formularen.
Die Entwicklung der intelligenten Dokumentenverarbeitung
Dateneingabe
Die Dokumentenverarbeitung ist schon lange eine arbeitsintensive und zeitaufwändige Aufgabe für Unternehmen. Allein die Dateneingabe stellte einen Vollzeitaufwand dar. Über Jahrzehnte hinweg boten herkömmliche Erfassungssysteme auf Basis der optischen Zeichenerkennung (OCR) die einzige Möglichkeit zur Datenextraktion und ermöglichten eine teilweise Automatisierung der Datenerfassung durch die Umwandlung von Bildern in Text. OCR-Lösungen setzten Vorlagen und Extraktionsregeln ein, um extrahierten Text in ein nutzbares strukturiertes Format zu überführen.
OCR leicht gemacht
Mit der Zunahme der Datenverarbeitung und der digitalen Dokumente schnellte die Menge an Geschäftsdaten in die Höhe. Erste Lösungen zur Dokumentenverarbeitung neben OCR-Funktionen boten benutzerfreundliche Schnittstellen. Dies erhöhte die Zugänglichkeit, wodurch es einfacher wurde, OCR-Ausgaben mit den gewünschten Datenfeldern zu verbinden, aber dennoch erforderten Einrichtung und Wartung umfassende technische Fachkenntnisse.
Auftritt IDP
Die intelligente Dokumentenverarbeitung hat ihren Namen von den KI-Technologien, die die Datenextraktions- und -tansformationsfunktionen unterstützen und die Automatisierung über strukturierte und halbstrukturierte Dokumente hinaus auf unstrukturierte Informationen ausweiten. Das Herzstück der meisten IDP-Lösungen sind ML-Modelle (Machine Learning), die eine bestimmte Reihe von Anwendungsfällen, wie Rechnungen oder Hypothekendokumente, abdecken. Sie ermöglichen eine äußerst genaue Datenextraktion und -verarbeitung, erfordern aber umfangreiche Schulungen.
IDP, verstärkt durch Large Language Models (LLMs) und generative KI
Während herkömmliche Dokumentenverarbeitungstools auf Vorlagen, Regeln und sogar maschinelles Lernen angewiesen waren, das große Mengen an gelabelten Daten erforderte, haben große Sprachmodelle (LLMs) und generative KI die Verarbeitung durch Flexibilität, Intelligenz und Skalierbarkeit grundlegend verändert.
Die Entwicklung generativer KI für die Extraktion hat eine Vielzahl neuer Möglichkeiten für die Verarbeitung komplexer Dokumente – lang, vollständig unstrukturiert – eröffnet, ohne dass umfangreiches Training erforderlich ist. Die Verwendung von LLMs innerhalb einer schlüsselfertigen IDP-Lösung, die die zusätzliche kontextuelle Ebene zum Verständnis von Dokumenten und Daten bietet, was den zusätzlichen Schub zur Genauigkeit liefert.
IDP als Bestandteil der agentenbasierten Prozessautomatisierung
Im agentenbasierten Zeitalter schließen sich KI-Agenten mit IDP zusammen, um als Teil von Dokumenten-Workflows eine 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.
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.
Ihre Daten mit agentenbasierter Prozessautomatisierung nutzen
Document Automation ist in das System für agentenbasierte Prozessautomatisierung integriert, um Dokumentdaten nahtlos in jeden Prozess einzubinden und die End-to-End-Automatisierung zu beschleunigen, indem KI-gestützte intelligente Dokumentverarbeitung mit nahtloser Prozessorchestrierung kombiniert wird.
Extrahieren und validieren Sie Daten schnell und verbinden Sie diese anschließend mit Agenten, Aktionen und Systemen – alles in einer einheitlichen Lösung, die auf Geschwindigkeit, Präzision und Skalierbarkeit ausgelegt ist.
Entwickeln oder Kaufen – ein Vergleich
Der Aufbau einer IDP-Lösung gibt Ihnen volle Kontrolle und Anpassungsmöglichkeiten. Aber es bringt auch erhebliche Herausforderungen mit sich, die Sie verlangsamen und die Kosten erhöhen können. In einem selbsterstellten IDP-System muss jede Komponente von Grund auf neu erstellt oder von mehreren Drittanbietern bezogen werden.
Hier sind die wichtigsten Risiken, die Sie im Hinterkopf behalten sollten:
Kosten, Zeit und Ressourcen
Das Entwickeln einer maßgeschneiderten IDP-Lösung besteht nicht nur darin, Code zu schreiben, sondern ist eine große Investition. Sie benötigen:
- Spezielle Fachkräfte in der Softwareentwicklung und Datenwissenschaft (oft teuer und schwer zu finden)
- Fortlaufende Wartung für Updates, neue Funktionen und Skalierung, wodurch Ihre besten Mitarbeiter von anderen Prioritäten abgezogen werden
- Versteckte Kosten wie Infrastruktur und unvorhersehbare Lizenzgebühren
Und dann gibt es noch den Faktor Zeit. Die Entwicklung aller Komponenten, einschließlich Workflow-Orchestrierung, Datenverarbeitung und Dashboards, kann Monate dauern. Vergleichen Sie das mit einer schlüsselfertigen Plattform, bei der diese Funktionen bereits integriert sind und sofort Wert liefern können.
Komplexität bei der Einrichtung und Wartung
Jeden Teil der Lösung zu besitzen, klingt großartig, bis man erkennt, was das bedeutet:
- Der Aufbau und die Pflege von Dokumentmodellen erfordern tiefgehende Expertise, selbst mit LLMs und Prompt-Engineering.
- Das Skalieren auf Hunderte von Dokumentanwendungsfällen wird schnell überwältigend.
- Die Integration mit anderen Systemen und das Human-in-the-Loop-Erlebnis (HITL) erhöhen die Komplexität zusätzlich.
Eine einsatzbereite Plattform löst diese Herausforderungen durch vorgefertigte Modelle, nahtlose Integrationen, optimierte Benutzererlebnisse und vollständige End-to-End-Prozessorchestrierung, sodass Ihr Team sich auf Innovation statt auf Infrastruktur und Entwicklung konzentrieren kann.
Risiko, nicht genug zu erreichen
Maßgeschneiderte Lösungen haben oft Schwierigkeiten, die Geschäftsziele zu erreichen, denn:
- LLM-Grundmodelle funktionieren am besten, wenn sie mit einem genauen, geschäftskontextuellen Verständnis aus Geschäftsdokumenten verankert sind. Von sich aus können LLMs unberechenbar sein oder wichtige Details übersehen, die die Genauigkeit beeinflussen.
- Die Messung der Leistung und der Rendite (Return on Investment = ROI) gestaltet sich schwierig, wenn integrierte Tools zur Evaluierung und Überwachung von Lernmodellen fehlen, die Benutzer dabei unterstützen, Lerninstanzen gezielt zu optimieren.
Schlüsselfertige IDP-Lösungen bieten eine zusätzliche Ebene des kontextuellen Datenverständnisses, kontinuierliches Lernen sowie integrierte Analysen und unterstützen Sie dabei, Ihre Genauigkeitsziele zu erreichen und die Rendite (Return on Investment = ROI) zu maximieren.
Fehlende Governance-Kontrollen
Maßgeschneiderte Eigenentwicklungen enthalten selten direkt einsatzbereite, robuste Governance-Kontrollen und Funktionen und erfordern benutzerdefinierte Tools, um die Sicherheitsanforderungen eines Unternehmens zu erfüllen. Das heißt:
- Sensible Daten sind möglicherweise nicht vollständig geschützt. Berücksichtigen Sie die Arten von Dokumenten und Daten, die verarbeitet werden, und die Daten werden in jedem Schritt des Prozesses geschützt.
- Rückverfolgbarkeit und verantwortungsvolle KI-Nutzung sind schwer durchzusetzen. Die Möglichkeit, Dokumentprozesse, die Nutzung von Tools und Leistungstrends zu überprüfen und zu überwachen, ist von Bedeutung, um Abweichungen oder Anomalien in den Ergebnissen zu erkennen.
- Die Skalierung der Compliance über Hunderte von Dokumentenprozessen wird zu einer großen Herausforderung. Es ist entscheidend, über geeignete Tools zu verfügen, um Agenten und Modelle hinsichtlich Genauigkeit, Konsistenz und Leistung zu vergleichen, bevor sie skaliert werden.
Der Kauf einer IDP-Lösung bietet Ihnen von Anfang an Sicherheit, Compliance und Governance auf Unternehmensniveau, reduziert Risiken und sorgt für ein beruhigendes Gefühl.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Unterschied zwischen OCR und intelligenter Dokumentenverarbeitung?
Optische Zeichenerkennung (OCR) ist nur eine Komponente von IDP. OCR ist eine Technologie, die gedruckten oder handgeschriebenen Text erkennt und in digitale Form konvertiert, wohingegen die intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) einen fortschrittlicheren Prozess umfasst, bei dem Daten nicht nur extrahiert, sondern auch klassifiziert, validiert und für die Verwendung in Geschäftsprozessen integriert werden. OCR allein kann nicht das gleiche Maß an Genauigkeit und Effizienz bieten wie die Kombination von Technologien, die von der IDP verwendet werden. Darüber hinaus bietet IDP Skalierbarkeit und Automatisierung, wodurch sie sich besser für die Verarbeitung großer Dokumentmengen in verschiedenen Branchen eignet.
Wie präzise ist die intelligente Dokumentenverarbeitung?
Die intelligente Dokumentenverarbeitung ist bekannt für ihre hohe Genauigkeit mit Lösungen, die eine Genauigkeit von bis zu 99 % erreichen. Dies ist auf den Einsatz mehrerer fortschrittlicher Technologien zurückzuführen, wie NLP, OCR, Large Language Models (LLM), generative KI und maschinelles Lernen, die gemeinsam dazu beitragen, Daten aus Dokumenten zu extrahieren und zu validieren. Darüber hinaus kann die Validierung unter Einbeziehung von Menschen die Genauigkeit weiter verbessern, indem sie Rückmeldungen und Korrekturen durch menschliche Eingaben gestattet. Insgesamt bietet die intelligente Dokumentenverarbeitung eine äußerst genaue Lösung für die Verwaltung großer Dokumentmengen mit komplexen Daten.
Wie verbessert die intelligente Dokumentenverarbeitung die Genauigkeit und Effizienz der Daten?
Als KI gesteuerte Technologie lernt die intelligente Dokumentenverarbeitungssoftware kontinuierlich bei der Verarbeitung von Daten, um Genauigkeit und Effizienz im Laufe der Zeit zu verbessern. Darüber hinaus kann die Validierung unter Einbeziehung von Menschen die Genauigkeit noch weiter steigern, indem sie die Prüfung und Eingabe durch den Nutzer erlaubt.
Kann die intelligente Dokumentenverarbeitung handgeschriebenen Text verarbeiten?
Ja, die intelligente Dokumentverarbeitung kann handgeschriebenen Text verarbeiten, indem sie ICR-Technologie (Intelligent Character Recognition) nutzt, um schwer lesbaren Text zu entschlüsseln.
Welche Funktionsbereiche innerhalb von Unternehmen profitieren am meisten von IDP?
Die intelligente Dokumentenverarbeitung bietet weitreichende Vorteile für alle Funktionsbereiche innerhalb von Unternehmen. Einige der Funktionsbereiche, die am meisten von IDP profitieren können, umfassen Finanzen, Recht und Personalwesen, indem dokumentbasierte Workflows automatisiert und die Effizienz verbessert werden. Jede Funktion, die sich mit großen Mengen an Dokumenten und komplexen Daten befasst, ist ein idealer Kandidat für die Prozessoptimierung durch IDP.
Wie arbeitet IDP mit agentenbasierter Prozessautomatisierung (APA) zusammen?
IDP extrahiert und validiert Dokumentdaten und übergibt sie anschließend an KI-Agenten zur Analyse, Entscheidungsfindung und Ausführung. Durch die Verbindung von Informationen mit KI-Agenten im Rahmen des agentenbasierten Prozessautomatisierungssystems können KI-Agenten die Daten fundierter analysieren, Handlungsempfehlungen geben und sogar eigenständig agieren, um deterministische sowie kognitive Aufgaben auszuführen. Dadurch werden Effizienz und Ergebnisse nachhaltig gesteigert.
