
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
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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.
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Ein angesehener Titel, der an Entwickler verliehen wird, die außergewöhnliche Fachkenntnisse im Bereich ABBYY AI vorweisen können.
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Implementierung
25. Oktober 2024
Die frühesten Wurzeln der intelligenten Dokumentenverarbeitung liegen in der Entwicklung der ersten OCR-Lösungen (Optical Character Recognition), die kaum mehr taten, als Zeichenbilder in maschinenkodierten Text umzuwandeln. Intelligente Dokumentenverarbeitung (Intelligent Document Processing, IDP) verfügt heute über auf künstlicher Intelligenz basierende Funktionen, die die Verarbeitung aller Arten von Daten aus jeder Art von Dokument – strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert – für nahezu jeden Prozess in jeder Branche ermöglichen.
Dieser Blog befasst sich mit den am häufigsten gestellten Fragen zur intelligenten Dokumentenverarbeitung, einschließlich ihrer Funktionsweise und Anwendungsbeispielen, um Ihnen zu zeigen, wie Sie IDP nutzen können, um Ihr Unternehmen zu verändern.
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Was ist Intelligent Document Processing (IDP)?
Was sind die Vorteile der intelligenten Dokumentenverarbeitung?
Wie funktioniert die intelligente Dokumentenverarbeitung?
Intelligente Dokumentenverarbeitung -Anwendungsfälle
Die Entwicklung der intelligenten Dokumentenverarbeitung
Die Auswahl der richtigen Software für intelligente Dokumentenverarbeitung
Wie unterstützt ABBYY die intelligente Dokumentenverarbeitung?
Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) nutzt KI und maschinelles Lernen, um Daten aus jedem Dokument zu lesen, zu extrahieren und zu organisieren und es so für Ihr Unternehmen nutzbar zu machen.
IDP funktioniert mit jedem Dokumenttyp und -format (strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert), um Inhalte in Dokumenten wie ein Mensch zu verarbeiten.
Im Laufe der Jahre hat sich IDP weiterentwickelt und umfasst nun auch intelligentere Funktionen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Dadurch kann intelligente Dokumentenverarbeitung nun nicht mehr nur einzelne Zeichen erkennen, sondern den konvertierten Text auch bis zu einem gewissen Grad verstehen. Trotz dieser Fortschritte wurde IDP viele Jahre lang isoliert in Poststellen oder ausgelagerten Prozessen eingesetzt, getrennt vom umsatzkritischen Verkehr mit Kundschaft, Lieferanten und Mitarbeitenden.
Heute weicht dieser alte Ansatz einer modernen intelligenten Dokumentenverarbeitung. Während frühere Lösungen vor allem der Extraktion von Text- und Felddaten dienten, wird IDP in Prozessen eingesetzt, in denen Inhalte zur Gestaltung des Erlebnisses der Kundschaft und der Mitarbeitenden genutzt werden. Es beginnt mit einem Überdenken dieser Prozesse, danach kommen moderne, KI-basierteDokumentenverarbeitungsfunktionen ins Spiel, die Inhalte sofort in nutzbarer Form zur Verfügung stellen, genau dann und dort, wo sie benötigt werden.
Erfahren Sie mehr über die Low-Code/No-Code-IDP-Lösung von ABBYY
In allen Branchen stehen die Unternehmen unter dem Druck, mit weniger qualifizierten Ressourcen in kürzerer Zeit mehr zu leisten. Zugleich konzentrieren sich mehr Unternehmen auf die Verbesserung des Kunden- und Mitarbeitererlebnisses, um so Umsatz, Gewinnspanne und Kundenbindung zu steigern. Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) kann in beiderlei Hinsicht erhebliche Vorteile bringen. Durch die Nutzung von Document-Skills, die der Art und Weise, wie Menschen Inhalte verstehen und handhaben, sehr nahe kommen, bietet IDP die folgenden Vorteile:
Um zu verstehen, was intelligente Dokumentenverarbeitung ist und wie sie Unternehmen nützt, muss man wissen, was sie nicht ist:
Schauen wir uns einmal an, welchen Weg ein Dokument in der intelligenten Dokumentenverarbeitung durchläuft.
IDP beginnt mit der Dokumenteingabe. In diesem Schritt werden die Dokumente, die über verschiedene Systeme und in unterschiedlichen Formaten in Ihr Unternehmen gelangen – handschriftliche Notizen, E-Mails, Faxe, Fotos und mehr – automatisch erfasst.
Als Nächstes wandeln leistungsstarke Tools wie die optische Zeichenerkennung (OCR) alle Informationen in den Dokumenten in maschinenlesbaren Text um. Dateien können dabei je nach Bedarf aufgeteilt oder vorverarbeitet werden, um die Bildqualität zu verbessern.
Dann folgt die Dokumentklassifizierung. IDP identifiziert und kategorisiert die Dokumente anhand ihres Inhalts und ihres Kontexts. Mithilfe von Natural Language Processing (NLP) liest es den Text und interpretiert dessen Bedeutung. Wenn beispielsweise das Wort „Jaguar“ auftaucht, nutzt IDP kontextuelle Hinweise aus dem umliegenden Text, um zu erkennen, ob es sich um eine Großkatze oder ein Auto handelt. Ähnlich verfährt IDP mit dem Wort „Sue“ in einem englischen Text und analysiert Schlüsselwörter und Phrasen im Umfeld, um herauszufinden, ob es sich um einen Personennamen oder eine rechtliche Handlung handelt.
Durch den Einsatz von NLP imitiert IDP ein menschlich ähnliches Verständnis und passt sich schnell an wechselnde Eingaben an, um einen hohen Anteil unstrukturierter Daten zu interpretieren und zu extrahieren. Das sorgt für höchste Klassifizierungsgenauigkeit – alles wird genau dort abgelegt, wo es hingehört.

Nachdem die Dokumente klassifiziert wurden, beginnt die Datenextraktion. Hier setzt IDP auf die FastML-Technologie, einen kundenseitigen Lernmechanismus, der eine noch genauere Datenextraktion ermöglicht. FastML analysiert sowohl visuelle Elemente als auch den Text selbst, um Informationen präziser zu erfassen. Dieser doppelte Ansatz ermöglicht es IDP, sich an unterschiedliche Dokumenttypen, Layouts und Sprachen anzupassen.
Mit dieser Technologie können Unternehmen zeitaufwändige Aufgaben automatisieren und menschliche Arbeitskräfte entlasten, damit sie sich auf höherwertige Tätigkeiten konzentrieren können. Anstatt Zeit mit manueller Dateneingabe oder Dokumentenverarbeitung zu verbringen, können Mitarbeitende sinnvollere Aufgaben übernehmen, die Kundenerlebnisse verbessern und das Unternehmenswachstum vorantreiben.Die Vielseitigkeit intelligenter Dokumentenverarbeitungsanwendungen bedeutet, dass Dokumente in jeder Sprache, jedem Format und zu jeder Zeit in intelligenten Automatisierungslösungen genutzt werden können. Wir werden vier Anwendungsfälle in den Bereichen Versicherung, Neukundenaufnahme/KYC, Logistik und Kreditabwicklung untersuchen, um Beispiele für den Einsatz von IDP zu zeigen.
Intelligente Dokumentenverarbeitung im Versicherungswesen kann auf vielfältige Weise genutzt werden. Zum Beispiel für die automatisierte Entscheidungsfindung, wie die „automatische Schadensregulierung“, für die Bereitstellung intelligenter digitaler Selbstbedienungsoptionen, die Fragen beantworten können, die normalerweise von einem Callcenter bearbeitet werden, und für die digitale Prozessautomatisierung, die Mitarbeitende von banalen Aufgaben befreit, damit sie sich auf Empathie und ein besseres Kundenerlebnis konzentrieren können.
Ecclesia Group ist ein gutes Beispiel. Der multinationale Versicherungsmakler hat mithilfe der intelligenten IDP-Lösung von ABBYY seine Korrespondenz digitalisiert und rationalisiert und dadurch die Zufriedenheit seiner Kunden erhöht. Heute extrahiert IDP automatisch wichtige Daten aus gescannten Schadensdokumenten, einschließlich Fallnummern und Kfz-Kennzeichen, gleicht die Dokumente korrekt mit dem entsprechenden Eintrag in der Kundendatenbank ab und leitet das Dokument dann automatisch an den zuständigen Sachbearbeiter zur weiteren Bearbeitung weiter.Intelligente Dokumentenverarbeitung in den Finanzdienstleistungen revolutioniert Dokumentenprozesse in Bereichen wie Kunden-Onboarding, KYC-Compliance, Handelsfinanzierung und mehr. Nehmen wir zum Beispiel die Bearbeitung von Hypothekenanträgen. Solche Anträge bringen einen Berg an Papierkram mit sich – eine typische Kreditakte umfasst 100 bis 200 Seiten. Zu den erforderlichen Informationen können Führerschein, Geburtsurkunden, Adressnachweise, Rechnungen von Versorgungsunternehmen, Kontoauszüge und Gehaltsabrechnungen gehören. Intelligente Dokumentenverarbeitung kann den gesamten Prozess rationalisieren, indem sie die Informationen in jedem Dokument automatisch erfasst, liest, versteht und validiert, um zu überprüfen, ob die Daten korrekt und echt sind, sodass der Kredit schneller zur Genehmigung freigegeben werden kann. Der gesamte Prozess kann online und über Mobilgeräte abgewickelt werden, um das Kundenerlebnis zu verbessern und zu erleichtern.
Noch besser ist die Skalierbarkeit von IDP, denn in Zeiten des wirtschaftlichen Abschwungs steigt die Anzahl der Kreditanträge oft sprunghaft an. Während der Pandemie mussten die Banken in Spanien zwanzig Millionen Seiten an Dokumenten von Kunden bearbeiten, die einen Kredit beantragten – in Spitzenzeiten mehr als 100.000 pro Tag. Mithilfe der intelligenten Dokumentenverarbeitungstechnologie von ABBYY wurde das alles in weniger als sechs Wochen während des Lockdowns erledigt.Serimag,ein führendes Unternehmen für Prozessautomatisierung im spanischen Bankensektor, nutzte die IDP-Plattform von ABBYY, um Text schnell und präzise aus Millionen von Kreditanträgen zu extrahieren. Dies führte zu einer 75-prozentigen Automatisierung des gesamten Prozesses und unterstützte Serimags Bemühungen, eine SLA-Einhaltung von mehr als 99 Prozent in seinen Ergebnissen zu gewährleisten.
Gesundheitsorganisationen stehen unter enormem Druck, die Nutzung von Leistungen zu optimieren, das Einnahmenmanagement zu verbessern und Kosten zu senken. Immer mehr Gesundheitsdienstleister wenden sich intelligenter Automatisierung zu, um Prozesse zu optimieren und aus ihren datengetriebenen Abläufen verwertbare Geschäftseinblicke zu gewinnen.Intelligente Dokumentenverarbeitung im Gesundheitswesen unterstützt sie dabei, indem es sofortigen Zugriff auf prozesskritische Daten aus ihren Dokumenten ermöglicht – für intelligentere und schnellere Entscheidungsfindung
Die U.S. Food and Drug Administration nutzte ABBYY IDP, um die Verarbeitung von Formularen zu beschleunigen, die Nebenwirkungen von Arzneimitteln melden – und dadurch den Schutz der öffentlichen Gesundheit zu verbessern. Die KI-gestützte IDP-Plattform von ABBYY lieferte 99% Genauigkeit bei der Erfassung kritischer Details und stellte sicher, dass diese schnell an die zuständigen Stellen weitergeleitet wurden.
Fehler in Papierdokumenten können eine Sendung aufhalten und zu erheblichen Verzögerungen bei der Auslieferung wichtiger Waren führen. Intelligente Dokumentenverarbeitung in Transport und Logistik sorgt für Genauigkeit und betriebliche Effizienz, indem sie eine Vielzahl von Versanddokumenten wie Zollerklärungsformulare, Lieferscheine, Frachtbriefe und Fahrtenbücher jederzeit und überall automatisch verarbeitet.
Das weltweit im Bereich Logistik tätige Unternehmen Deutsche Post DHL Group erzielte durch die Automatisierung seiner Finanzabteilung mit der intelligenten Dokumentenverarbeitung von ABBYY hervorragende Ergebnisse. Das Unternehmen, das im Jahr 2022 einen Umsatz von 100 Milliarden US-Dollar erwirtschaftete, nutzte zuvor ein weitgehend manuelles Buchhaltungssystem für die Verarbeitung von Hunderttausenden von Rechnungen pro Jahr. Durch die Einführung der intelligenten Dokumentenverarbeitung war das Unternehmen in der Lage, Rechnungen von 124 Lieferanten in verschiedenen Sprachen automatisch zu verarbeiten und so Fehler zu reduzieren und die Produktivität zu steigern. Das Unternehmen hat dann das IDP-Automatisierungsprojekt auf andere Abteilungen ausgeweitet und konnte so eine unglaubliche Effizienzsteigerung von 70% erzielen.

Vor der intelligenten Dokumentenverarbeitung war die Bewältigung der stetig wachsenden Dokumentenflut eine mühsame und fehleranfällige Aufgabe. Manuelle Dateneingabe und papierbasierte Prozesse führten zu Engpässen und kostspieligen Fehlern. Herkömmliche OCR-Lösungen boten zwar eine gewisse Entlastung, verfügten jedoch nicht über die Intelligenz, tatsächlich Inhalte zu verstehen und sinnvolle Informationen zu extrahieren. Unternehmen hatten mit großen Mengen unstrukturierter Daten zu kämpfen und konnten mit den schnellen Anforderungen der Geschäftswelt kaum Schritt halten.
Die intelligente Dokumentenverarbeitung, die die Leistungsfähigkeit moderner OCR mit KI verbindet, hat diesen Status quo grundlegend verändert. Durch den Einsatz von Machine Learning und NLP können IDP-Lösungen heute nicht nur Daten extrahieren, sondern auch Kontext verstehen, Dokumente klassifizieren und intelligente Entscheidungen treffen. Dies ist ein großer Fortschritt, der eine neue Ära der Genauigkeit und Effizienz einleitet.
Was kommt als Nächstes für IDP? Die Zukunft der Dokumentenverarbeitung wird die Art und Weise revolutionieren, wie Unternehmen und IT-Fachleute enorme Datenmengen verarbeiten und dabei noch mehr Mehrwert schaffen, unter anderem durch:
Künstliche Intelligenz ist in aller Munde, und die Technologielandschaft entwickelt sich ständig weiter. Die Wahl der richtigen intelligenten Dokumentenverarbeitungssoftware ist daher ausschlaggebend, um sicherzustellen, dass Sie den richtigen Weg zur optimalen digitalen Transformation Ihrer Geschäftsprozesse einschlagen. Hier einige wichtige Punkte, die Sie beachten sollten.
Intelligente Dokumentenverarbeitung bietet Unternehmen eine Vielzahl von Vorteilen – wenn sie strategisch als wesentlicher Bestandteil des Kundenerlebnisses implementiert wird und die Prozesse dafür ausgelegt sind. Wenn zunächst ein Process Mining durchgeführt und eine solide Grundlage für die Implementierung geschaffen wird, können Unternehmen die Vorteile der IDP voll ausschöpfen, wie Kostensenkungen und Effizienzsteigerungen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sowie die Verbesserung des Erlebnisses von Mitarbeitenden und Kundschaft..
Die marktführenden Technologien von ABBYY, die in einem Low-Code/No-Code-Ansatz bereitgestellt werden, bilden die Grundlage für ABBYY Vantage, die neue intelligente Dokumentenverarbeitungsplattform für die digitale Belegschaft.
Im Laufe der Jahre haben wir bei ABBYY gelernt, dass die Kunden eigentlich vorab trainierte Modelle wünschen, deren Fähigkeiten sie sofort nutzen können. Aus diesem Grund haben wir ABBYY Marketplace eingeführt, eine digitale Online-Community, in der Kunden Skills und andere Technologie-Ressourcen herunterladen können, die ABBYYs intelligente Dokumentenverarbeitungsplattform aufwerten.
Mit Vantage können Sie eigene Modelle für die Dokumentenerkennung trainieren und erstellen, ohne Experte für OCR oder maschinelles Lernen zu sein. Durch menschliche Interaktion erhalten Ihre Modelle neue Eingabedaten und werden dadurch verbessert. Der Schlüssel zur Skalierung der Lösung und zur Anwendung der Technologie in vielen Geschäftsbereichen liegt darin, dass sie sich an die verschiedenen Dokumententypen und -varianten anpassen lässt.
Sind Sie bereit, die digitale Transformation zu beschleunigen und bei der Automatisierung der Dokumentenverarbeitung neue Wege einzuschlagen? Nehmen Sie noch heute Kontakt mit uns auf, um zu erfahren, wie wir Ihrem Unternehmen dabei helfen können, eine nahtlose, auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittene IDP-Lösung umzusetzen.
Der Unterschied zwischen IDP und OCR liegt in ihren Fähigkeiten und in der Art und Weise, wie sie Dokumentendaten verarbeiten.
OCR gibt es schon seit langem und wird eher als Technologie zur Datenerfassung angesehen. Es wird in erster Linie verwendet, um Text aus Papierdokumenten, gescannten Bildern oder Fotos zu extrahieren und in Text umzuwandeln, der digital am Computer bearbeitet werden kann. Die Technologie wird in der Regel eingesetzt, um gedruckte Dokumente zu digitalisieren und elektronisch zugänglich zu machen, zum Beispiel auf einer Webseite. OCR versteht jedoch nicht den Sinn des Textes, sondern beschränkt sich auf die Erkennung der Zeichen.
Die intelligente Dokumentenverarbeitung hingegen umfasst ein breiteres Spektrum an Fähigkeiten. IDP nutzt nicht nur OCR für die Zeichenerkennung, sondern auch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um den Text zu lesen und zu verstehen, zu entscheiden, ob er wichtig ist, und zu wissen, wie damit zu verfahren ist. So kann IDP beispielsweise eine Rechnung lesen, ihren Inhalt mit einer entsprechenden Bestellung vergleichen, die Summen auf ihre Richtigkeit prüfen und sie dann zur Zahlung an die richtige Person weiterleiten.
Einfach ausgedrückt: ADP ist weit weniger intelligent als IDP. ADP (Automated Document Processing) kann Routine- und wiederkehrende Aufgaben im Zusammenhang mit Dokumenten übernehmen, z. B. das alphabetische Sortieren, Extrahieren und Validieren von Informationen. Gewöhnlich nutzt ADP jedoch einen regelbasierten Ansatz und eignet sich am besten für strukturierte Dokumente, die das gleiche Layout haben. Das bedeutet, dass ADP mit unstrukturierten oder halbstrukturierten Dokumenten, deren Inhalt variiert und deren Design unterschiedlich ist, Probleme haben kann. Sie kann sich nicht anpassen und aus vorher verarbeiteten Inhalten lernen.
Bei der intelligenten Dokumentenverarbeitung werden KI und maschinelles Lernen eingesetzt, um eine weitaus größere Auswahl an komplexen Dokumenten zu verarbeiten. IDP verfügt grundlegend über zusätzliche kognitive Fähigkeiten, die es ihr erlauben, wie ein Mensch zu denken. Sie ist in der Lage, unterschiedliche Layouts, Strukturen und Inhalte von Dokumenten zu erlernen und sich entsprechend anzupassen. Sie kann mit etwaigen Abweichungen umgehen und aus eventuellen Fehlern lernen. Damit ist IDP ideal für die Verarbeitung von Daten, die unstrukturiert sind oder nicht nach einem festen Muster verarbeitet werden können, und somit bestens geeignet für Unternehmen, die mit verschiedenen und sich entwickelnden Dokumenttypen zu tun haben.
Sowohl IDP als auch RPA zielen darauf ab, Geschäftsprozesse zu automatisieren, haben jedoch unterschiedliche Schwerpunkte und Fähigkeiten. IDP nutzt KI, um Daten aus unstrukturierten oder halbstrukturierten Dokumenten zu interpretieren und zu extrahieren und passt sich dabei komplexen Formaten an. RPA hingegen ist darauf ausgelegt, routinemäßige, sich wiederholende Aufgaben in Geschäftsprozessen zu automatisieren, wie z. B. das Eingeben von Daten, das Abrufen von Informationen oder das Aktualisieren von Datensätzen in verschiedenen Systemen.
Kurz gesagt: Während IDP die Datenextraktion aus Dokumenten übernimmt, automatisiert RPA repetitive Aufgaben. Beide ergänzen sich, indem sie unterschiedliche Teile von Geschäftsabläufen automatisieren.
RPA ist eine traditionelle Software zur Automatisierung von sich wiederholenden und einfachen Geschäftsprozessen. Sie wird oft für die Automatisierung von Routineaufgaben eingesetzt, da sie grundlegende Aufgaben wie die Eingabe von Daten, die Erfassung von Daten, die Validierung von Informationen und die Aktualisierung von Dokumenten übernehmen kann.
Was der RPA fehlt, ist das Gehirn, um die Informationen, mit denen sie arbeitet, zu verstehen und in einen Zusammenhang zu bringen. Hier kommt IDP ins Spiel.
Die intelligente Dokumentenverarbeitung verleiht der RPA die kognitiven Fähigkeiten, um den gelesenen Daten einen Sinn zu entnehmen, der den Unternehmen wichtige Informationen für bessere Geschäftsentscheidungen erschließen kann. Durch die Kombination dieser beiden Elemente ergänzen Sie Ihren Automatisierungsprozess um eine menschenähnliche Intelligenz und schaffen so eine intelligentere und effizientere Automatisierungslösung, die operative Exzellenz und Unternehmenswachstum fördert. Durch das Zusammenspiel der beiden Technologien wird die Genauigkeit der Datenextraktion verbessert, der Automatisierungsgrad erhöht, der Bedarf an menschlichen Eingriffen verringert und das Personal für sinnvollere, umsatzfördernde Aufgaben freigesetzt.
Ja. IDP und Process Mining bilden eine leistungsstarke Kombination. Der Inhalt Ihrer Dokumente – wie Rechnungen oder Kundenanträge – existiert nicht isoliert; er ist ein integraler Bestandteil Ihrer Geschäftsabläufe. Wenn man IDP einfach nur zu veralteten, traditionellen Prozessen hinzufügt, sind die Ergebnisse oft begrenzt, hauptsächlich weil diese Prozesse nicht für Automatisierung ausgelegt wurden. Um wirklich von IDP zu profitieren, benötigen Sie optimierte digitale Prozesse – und genau hier kommt Process Mining ins Spiel.
Process Mining extrahiert Zeitstempeldaten aus Informationssystemen und wendet KI an, um ein visuelles Modell des Prozesses von Anfang bis Ende zu erstellen, einschließlich aller Abweichungen. Die Prozessverantwortlichen erhalten einen klaren Überblick darüber, wie die Inhalte durch den Prozess fließen, und erhalten die nötigen Einblicke, um Ineffizienzen zu erkennen und zu beseitigen, die den Erfolg der IDP-Implementierung beeinträchtigen könnten.
Als Grundlage für eine erfolgreiche Automatisierung arbeitet Process Mining mit IDP zusammen, um Unternehmen zu befähigen:
Jedes Unternehmen, das eine große Menge an Daten und Dokumenten verarbeitet, wird von einer intelligenten Dokumentenverarbeitung profitieren. IDP kann manuelle, wiederkehrende Routinearbeiten reduzieren, die Genauigkeit verbessern und die Produktivität steigern. Schätzungen zufolge sind 80 bis 90 Prozent der Geschäftsdaten unstrukturiert, und Unternehmen entgehen potenzielle Einnahmen, wenn sie diese Informationen nicht nutzen.
IDP kann in jeder Branche einen großen Beitrag zur Steigerung von Effizienz und Umsatz leisten. In Banken lassen sich mit IDP-Kreditanträge rationalisieren, im Gesundheitswesen können Patientenakten und Versicherungsansprüche verwaltet werden, in der Logistik lassen sich Millionen von Dollar einsparen, indem die manuelle Dateneingabe für Bestellungen und Lieferungen entfällt, und im öffentlichen Sektor beschleunigt IDP die Ausstellung von Führerscheinen und die Auszahlung von Sozialversicherungsleistungen. In allen Branchen profitieren die Kreditorenbuchhaltungen mit IDP von Prozessautomatisierungsgraden von bis zu 90 Prozent, was zu enormen Kosteneinsparungen führt und den Mitarbeitenden mehr Zeit für sinnvolle Aufgaben gibt.
Anmerkung der Redaktion: Dieser Blogbeitrag wurde ursprünglich am 8. Dezember 2021 veröffentlicht und am 25. Oktober 2024 aktualisiert, um den Begriff intelligente Dokumentenverarbeitung klarer zu definieren und den Unterschied zu generativen KI-Modellen wie ChatGPT herauszustellen. Außerdem werden vier moderne IDP-Anwendungsfälle geschildert, die die digitale Transformation unserer Kunden veranschaulichen.