
Retrieval Augmented Generation
Gewinnen Sie aussagekräftigere und relevantere Einblicke, indem Sie Ihr LLM auf eine breitere Wissensbasis stützen.
Effektivieren Sie die KI-Automatisierung mit zuverlässiger, präziser OCR-Technologie
Steigern Sie die Straight-Through-Dokumentenverarbeitung mithilfe datenbasierter Erkenntnisse
Integrieren Sie zuverlässige Document AI mit nur wenigen Zeilen Code in Ihre Automatisierungsworkflows
PROZESSVERSTÄNDNIS
PROZESSOPTIMIERUNG
Purpose-Built-AI für grenzenlose Automatisierung.
Starten Sie Ihre Automatisierung mit vorgefertigten KI-Extraktionsmodellen.
Lernen Sie die Mitwirkenden kennen, erkunden Sie Assets und vieles mehr.
Nach Industrie
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Nach Technologie
AUFBAUEN
Integrieren Sie erweiterte Texterkennungsfunktionen über die API in Ihre Anwendungen und in Ihre Workflows.
KI-fähige Dokumentendaten für kontextbezogene GenAI-Ausgabe mittels RAG.
LERNEN
Tauschen Sie sich mit Gleichgesinnten sowie mit erfahrenen OCR-, IDP- und KI-Experten aus.
Ein angesehener Titel, der an Entwickler verliehen wird, die außergewöhnliche Fachkenntnisse im Bereich ABBYY AI vorweisen können.
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Implementierung
Human-in-the-Loop-Verifizierung


Die HITL-Verifizierung kombiniert menschliches Fachwissen mit automatisierten Prozessen, um sicherzustellen, dass die Entscheidungen von KI-Systemen korrekt und auf die Unternehmensziele abgestimmt sind. Durch die Einbindung menschlicher Überprüfung an kritischen Entscheidungspunkten erhöht dieser Ansatz die Präzision, reduziert Fehler und schafft Vertrauen in KI-gesteuerte Workflows.
Die menschliche Aufsicht spielt bei der Validierung von KI-Ergebnissen eine Schlüsselrolle, um die Zuverlässigkeit zu gewährleisten und als entscheidendes Sicherheitsnetz für Aufgaben mit hohem Risiko zu fungieren, bei denen Fehler kostspielig oder heikel sein können. Darüber hinaus trägt der Input von menschlichen Fachleuten zum kontinuierlichen Lernen und zur Modelloptimierung bei, sodass sich die KI im Laufe der Zeit verbessern und an die sich verändernden Geschäftsanforderungen anpassen kann.
KI-gesteuerte Erkenntnisse werden von Menschen verifiziert, um falsch positive oder negative Ergebnisse zu minimieren.
Optimieren Sie Prozesse, indem Sie sich wiederholende Aufgaben an KI delegieren und den menschlichen Input für komplexe Entscheidungen reservieren.
Die Kombination aus Automatisierung und menschlicher Überprüfung garantiert den Beteiligten zuverlässige Ergebnisse.
Menschliches Fachwissen wird strategisch genutzt, um wachsende Datenmengen zu verwalten, ohne dabei Genauigkeit einzubüßen.
KI-Systeme entwickeln sich durch ständige Dateneingabe und menschliches Feedback weiter und gewährleisten so eine kontinuierliche Verbesserung und Anpassungsfähigkeit.
Eine sofort einsatzbereite Benutzeroberfläche für die manuelle Verifizierung und ein entsprechender Workflow fördern die Effizienz, indem sie eine optimierte Schnittstelle für menschliche Fachleute bieten, KI-verarbeitete Daten schnell zu überprüfen und zu validieren.
Die HITL (Human-in-the-Loop)-Verifizierung spielt in der IDP-Pipeline eine entscheidende Rolle, da sie sich mit Grenzfällen befasst, Genauigkeit gewährleistet, wenn automatisierte Systeme auf unsichere oder komplexe Daten stoßen, oder eine Lösung bietet, wenn vordefinierte Validierungsregeln nicht erfüllt werden.
KI-Systeme verarbeiten große Datenmengen und markieren Fälle, die weitere Aufmerksamkeit erfordern.

Fachleute überprüfen die markierten Daten und stellen sicher, dass sie mit den Geschäftszielen und den Genauigkeitsstandards übereinstimmen.

Die Erkenntnisse der Fachleute fließen in die KI zurück, um deren Lernfähigkeit und zukünftige Entscheidungsfindung zu verbessern. Dieser zyklische Prozess gewährleistet eine kontinuierliche Verbesserung und Konsistenz der Ergebnisse.

Für viele Unternehmen stellt sich nicht die Frage, ob sie in KI-Innovationen investieren sollen, sondern wann und wie. In diesem Artikel erörtert Ulf Persson, CEO von ABBYY, die Ergebnisse unseres State of Intelligent Automation Report.

OCR-Lösungen haben einen weiten Weg zurückgelegt und beinhalten KI, Maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache, um moderne, intelligente Dokumentenverarbeitungslösungen bereitzustellen, die in der Lage sind, Daten aus jedem Dokument zu verstehen und zu extrahieren.

Diese umfassende Demonstration des Quality Analytics Dashboards zeigt, wie Sie die Kette der Dokumente, die ohne menschliches Eingreifen verarbeitet werden, im Laufe der Zeit verfolgen können (durchgehende Verarbeitungsrate). Zu den wichtigsten Punkten gehören die Verfolgung der Dokumentenverarbeitung, die Optimierung der Human-in-the-Loop-Ressourcen, die Anpassung der Einstellungen für die Datenverifizierung und die Analyse der Extraktionsgenauigkeit.

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Einige Unternehmen wollen KI-Agenten für einfache, sich wiederholende Aufgaben einsetzen, bei denen ein regelbasiertes System schneller und effizienter wäre. Erfahren Sie in diesem Artikel, warum sie dies tun und wie es gelingt.

Andrew Pery, AI Ethics Evangelist, empfiehlt Unternehmen, die Kluft zwischen Innovation und Compliance zu überbrücken, indem sie einen mehrstufigen Ansatz für die KI-Regulierung wählen, der ein Gleichgewicht zwischen Innovation und potenziellen negativen Auswirkungen herstellt.
Durch die Kombination von Speicher, KI-Modellen und Systemintegration treiben KI-Agenten die Automatisierung weiter voran als je zuvor und zeigen, wie weit wir gekommen sind - und wie viel weiter wir gehen können.
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HITL-Systeme sind so konzipiert, dass sie Geschwindigkeit und Genauigkeit in Einklang bringen. Indem das menschliche Eingreifen auf die Bereiche konzentriert wird, in denen es am nötigsten ist, gewährleistet HITL Effizienz, ohne die Zuverlässigkeit zu beeinträchtigen.
Bei der Texterkennung (OCR) und der automatisierten Datenextraktion ist eine 100%ige Genauigkeit durch Automatisierung allein oft nicht zu erreichen. Bei geschäftskritischen Prozessen, bei denen die Datengenauigkeit nicht verhandelbar ist, ist ein HITL-Schritt unerlässlich, um Ausnahmen zu behandeln und vollständige Genauigkeit zu gewährleisten. Die Umsetzung des HITL-Schrittes hängt ganz vom jeweiligen Geschäftsprozess ab. Im Gegenzug werden durch diese manuellen Eingaben die zugrunde liegenden KI-Modelle kontinuierlich trainiert und verbessert.
Die Dokumentenverarbeitung mit einem HITL-Schritt kombiniert die Stärken der Automatisierung mit menschlicher Aufsicht. Bei HITL-Systemen sind Menschen an der Überprüfung oder Verifizierung der Ergebnisse beteiligt, wenn eine Maschine auf Unsicherheit stößt, während vollautomatische Systeme vollständig auf vordefinierten Regeln und Trainingsdaten beruhen. Dies macht HITL besonders vorteilhaft für Szenarien, die eine differenzierte Entscheidungsfindung oder Anpassungsfähigkeit erfordern, und übertrifft vollautomatische Lösungen, was Genauigkeit und Zuverlässigkeit betrifft.
Vereinbaren Sie einen Demo-Termin und erleben Sie, wie die intelligente Automatisierung von ABBYY Ihre Arbeitsweise verändern kann – für immer