Im Jahr 2026 erreichen die Volumina eingehender Dokumente Rekordwerte. Automatisierung ist keine Option mehr, sondern eine Notwendigkeit. Der globale Markt für intelligente Dokumentenverarbeitung (Intelligent Document Processing – IDP) soll von 14,16 Mrd. USD im Jahr 2026 auf 91,02 Mrd. USD bis 2034 wachsen.
Richtig eingesetzt, steigert die intelligente Dokumentenverarbeitung den ROI von Unternehmen, reduziert menschliche Fehler und beschleunigt Arbeitsabläufe.
In risikoreichen Branchen kann sie Systeme jedoch auch anfällig für Dokumentenbetrug machen.
In einer Zeit, in der Unternehmen unter wachsendem Druck stehen, alles zu automatisieren, nutzen Betrüger die Schwachstellen hastiger Implementierungen aus und schleusen Wellen automatisierten Betrugs durch die Lücken. Es ist ein echter Kampf: Technologie gegen Technologie, mit KI-Fähigkeiten an vorderster Front.
Deshalb ist die KI-gestützte Dokumentenverifizierung der wirkungsvollste Ansatz, um Ihre intelligente Dokumentenverarbeitung zu automatisieren – und dabei Dokumentenbetrug mit KI zu erkennen, bevor er Schaden anrichten kann.
Warum das so ist:
Was ist Dokumentenverarbeitung, und wie lässt sie sich automatisieren?
Unter Dokumentenverarbeitung versteht man die Umwandlung von Daten aus physischen und analogen Dokumenten in digitale Daten, die in Geschäftssysteme und -prozesse eingespeist oder für spätere Referenzen gespeichert werden können.
KI-gestützte Dokumentenverarbeitung nutzt folgende Methoden:
- Optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition – OCR): Die Digitalisierung gescannter, fotografierter oder als PDF vorliegender Dokumente, die handgeschriebene oder gedruckte Texte in maschinenlesbare Daten umwandelt.
- Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP): Kombiniert den Einsatz von OCR mit weiteren KI-Modellen, um Daten aus Geschäftsdokumenten jeder Branche zu erfassen, zu extrahieren und zu verarbeiten – unabhängig von der Art des Abteilungsprozesses. Dabei kommen Technologien wie maschinelles Lernen (Machine Learning), generative KI und natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing – NLP) zum Einsatz, um den Inhalt und die Bedeutung von Dokumenten auf eine menschenähnliche Weise zu verstehen.
Welche Risiken birgt die automatisierte Dokumentenverarbeitung?
Jede Technologie bringt bestimmte Risiken mit sich. Im Folgenden finden Sie einige der häufigsten Risiken im Zusammenhang mit der automatisierten Dokumentenverarbeitung:
Dokumentenbetrug
Selbst die effektivste automatisierte Dokumentenverarbeitung bleibt anfällig für Dokumentenbetrug. Die Dokumentenvalidierung (Überprüfung, ob die Daten in einem Dokument vordefinierten Regeln, Formaten oder Erwartungswerten entsprechen) erhöht zwar die Rate der berührungslosen Verarbeitung erheblich. Sie ersetzt jedoch weder die Dokumentenverifizierung (Bestätigung der Echtheit, Integrität und Herkunft eines Dokuments) noch die Dokumentenauthentifizierung (Bestätigung, dass ein Dokument tatsächlich von der angegebenen Behörde, dem angegebenen Aussteller oder der angegebenen Quelle stammt). Beide Schritte bleiben in dieser Phase unberücksichtigt.
Dabei zeigt jedes dritte Dokument Anzeichen einer Manipulation, und jedes zehnte davon lässt sich als hohes Risiko einstufen. Rechnet man hinzu, dass jedes 50. dieser Hochrisiko-Dokumente Anzeichen von Serienbetrug aufweist, wird das Ausmaß des Problems deutlich.
Automatisierte Geschäftsprozesse, insbesondere kundenseitige, benötigen IDP-Lösungen, die Hand in Hand mit der Betrugserkennung arbeiten, um dieser Bedrohung im Jahr 2026 wirksam zu begegnen.
Unzuverlässige Large Language Models (LLMs)
LLMs brachten eine Reihe weiterer Probleme mit sich. Von Datenschutzbedenken bis hin zur Datenverfälschung: Die Abhängigkeit von LLMs von der initialen Trainierung durch große Datensätze aus Texten und Code macht sie anfällig für verzerrte Entscheidungen. Zudem haben sie Schwierigkeiten bei der Verarbeitung komplexer Layouts, wie sie für Geschäftsdokumente typisch sind.
Darüber hinaus sind LLMs dafür bekannt, zu „halluzinieren": In Fällen, in denen sie keine Antwort kennen, eine falsche Antwort parat haben oder schlicht den Aufwand vermeiden wollen, liefern sie ungenaue Informationen – mit potenziell schwerwiegenden Folgen für Unternehmen.
Schließlich nutzen Betrüger LLMs nachweislich zur Erstellung gefälschter Dokumente wie Quittungen, Versorgungsrechnungen, Flugtickets und mehr.
Wie lässt sich Betrug in der Dokumentenautomatisierung bekämpfen?
Vorlagenportale verzeichnen über 1,7 Mio. monatliche Besuche, und LLMs zählen Milliarden wöchentlich aktiver Nutzer. Das Manipulieren oder Erstellen gefälschter Dokumente ist damit erschreckend einfach geworden.
Die Abwehr dieser Bedrohungen erfordert je nach Unternehmen einen vielschichtigen Ansatz zur Stärkung der Betrugsabwehr.
Wie es so treffend heißt: Vorbeugen ist besser als heilen.
Für die meisten Unternehmen bedeutet Betrugsprävention, gefälschte Dokumente mithilfe eines internen Betrugserkennungsspezialisten oder Risikoexperten zu identifizieren und Fälle manuell, einen nach dem anderen, zu prüfen.
Andere Institutionen erstellen Regeln und Schwellenwerte, definieren im Voraus, wie Betrug aussieht, und markieren Einreichungen, die diesen Kriterien entsprechen.
Beide Ansätze sind langsam und reaktiv.
Die besten Betrugserkennungslösungen gehen einen Schritt weiter: Sie nutzen KI, um zu analysieren, wie Dokumente aufgebaut sind, Zusammenhänge zwischen Einreichungen herzustellen und Gemeinsamkeiten als Warnsignale zu erkennen – und verbessern das System dabei kontinuierlich.
Der KI-Einsatz zum Lesen von Dokumenten ist für Dokumentenverarbeitungs-Services erst der Anfang. Der nächste Schritt muss die Erkennung von Dokumentenfälschungen sein. Und dieser Schritt gelingt mit KI stets zuverlässiger als manuell.
Warum das so ist:
Manuelle Prüfung
Für Unternehmen, die bereits auf automatisierte Dokumentenverarbeitung setzen, untergräbt die manuelle Prüfung den eigentlichen Effizienzgewinn. Jedes Dokument muss von einem Menschen verifiziert werden – das verlagert manuelle Arbeitslast zurück in einen Prozess, der größtenteils automatisiert sein sollte.
Daher sollten Unternehmen erwägen, Dokumentenintelligenz mit Betrugspräventionsdiensten zu kombinieren, beispielsweise mit einem Tool zur Erkennung gefälschter Dokumente, das dabei hilft, ausgeklügelten Betrug aufzudecken. Andernfalls können häufige Falleskalationen Ihre Prüfteams belasten und Engpässe im Geschäftsbetrieb verursachen. Die Erschließung neuer Märkte wird schwieriger, und potenzielle Kunden stoßen auf unnötige Reibungspunkte.
So lässt sich Dokumentenbetrug mit KI in der Dokumentenverarbeitung erkennen
KI erkennt 30 % mehr Betrug als manuelle Prüfungen – und ist damit ein außerordentlich wertvolles Instrument für Betrugserkennungsspezialisten, Unternehmensverantwortliche, Underwriter und Analysten gleichermaßen.
Anstatt Menschen zu überlassen, ob ein Dokument betrügerisch ist oder nicht, geht die KI-gestützte Erkennung einen entscheidenden Schritt weiter: Sie zeigt genau auf, wie ein Dokument einen Alarm ausgelöst hat, und liefert Ihrem Team verlässliche Belege für jede Entscheidung.
Damit die Betrugserkennung bei Dokumenten auch im großen Maßstab wirksam ist, muss sie Teil einer umfassenderen Risikostrategie sein. Diese umfasst in der Regel:
- Risikobasierte Entscheidungsfindung: Hochrisikofälle priorisieren und manuelle Arbeitsbelastung reduzieren.
- Nahtloses KYC-Onboarding: Identitäten und Dokumente ohne zusätzliche Reibungspunkte verifizieren.
- Dokumentenübergreifende Analyse: Inkonsistenzen über mehrere Einreichungen hinweg erkennen, nicht nur innerhalb einer einzelnen Datei.
- Kontinuierlich lernende Systeme: Neue Betrugsmuster erkennen und sich laufend anpassen.
- Prüfbarkeit und Erklärbarkeit: Jede Entscheidung klar und nachvollziehbar begründen – für Compliance und interne Überprüfungen.
Fazit
Alle oben genannten Vorteile der KI-gestützten Dokumentenbetrugserkennung sind auf der Resistant Documents-Plattform verfügbar. Die Lösung erkennt bis zu dreimal mehr Betrug, reduziert manuelle Prüfungen um 90 % und verfünffacht die Prüfgeschwindigkeit.
Damit Sicherheit zur tragenden Säule jedes Dokumentenverarbeitungsprozesses wird, empfiehlt es sich, Dokumentenbetrug und Dokumentenverarbeitung gemeinsam und gleichzeitig zu adressieren.
Über die Partnerschaft zwischen ABBYY und Resistant AI
ABBYY und Resistant AI haben eine Partnerschaft geschlossen, um Unternehmen dabei zu unterstützen, dokumentenbasierte Risiko- und Betrugsprävention in zunehmend komplexen Bedrohungs- und Compliance-Umgebungen zu stärken. Die Kombination aus den Fähigkeiten zur intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP) von ABBYY und der Betrugserkennungstechnologie von Resistant AI bietet einen komplementären Ansatz: Unternehmen können Dokumentendaten effizient extrahieren und verarbeiten sowie die Echtheit und Integrität von Dokumenten verifizieren. Da der Bedarf an vertrauenswürdigen, KI-gesteuerten Dokumenten-Workflows in stark regulierten Branchen wächst, haben die Unternehmen eine Geschäftspartnerschaft etabliert und bieten über den ABBYY Marketplace einen Integrations-Connector an, der die Bereitstellung und Interoperabilität beider Plattformen vereinfacht.