OCR ist nur der Anfang. KI macht es leistungsstark.
- Herkömmliche OCR liest Text
- KI-gestützte OCR versteht den Kontext
- Intelligentere Datenextraktion erschließen
Vorteile der OCR
OCR ist eine unverzichtbare Technologie für alle Branchen, in denen viel mit Dokumenten gearbeitet wird, sei es bei der täglichen Arbeit der Mitarbeitenden mit ihren aktuellen Dokumenten, bei der Digitalisierung von Archiven oder bei der Erstellung von barrierefreien digitalen Dokumentenarchiven durch die Verarbeitung einer großen Menge von Dokumenten, z. B. von Dokumentenstapeln im Gesundheitswesen oder von Logistikdokumentationen.
Unternehmen können von OCR-Tools auf vielfältige Weise profitieren.
- Höhere Produktivität und Leistung. Reduzierung manueller Tätigkeiten wie Dateneingabe und Abtippen. Für die manuelle Abschrift eines typischen Dokuments mit 300 bis 500 Wörtern benötigt eine Person etwa 10 Minuten. OCR kann dagegen diese Aufgabe in etwa 10 Sekunden erledigen, wodurch sich der Zeitaufwand für Papierdokumente um 75 Prozent verringert.
- Genauigkeitsraten von bis zu 99,8 Prozent. Damit arbeitet OCR viel genauer als Menschen, die dazu neigen, mehr Fehler zu machen.
- Erhöhte Sicherheit und verbesserte Compliance. Physische Dokumente können leichter verloren gehen, gestohlen oder beschädigt werden, und die Digitalisierung von Dokumenten bietet eine sicherere Aufbewahrung. Darüber hinaus sind bildbasierte digitale Dokumente (Scans, reine Bild-PDFs) ohne OCR nicht durchsuchbar, weshalb diese Formate nicht den Anforderungen an die Barrierefreiheit entsprechen.
- Kosteneinsparungen. OCR-Lösungen sorgen für eine präzise Datenerfassung und effektive Digitalisierung und senken das Risiko kostspieliger menschlicher Fehler, die Prozesse zum Scheitern bringen und zu finanziellen Einbußen führen können.
Typische Anwender von OCR-Lösungen sind unter anderem Organisationen, die damit zur Einhaltung von behördlichen und unternehmensinternen Vorschriften große Mengen an Papier- und digitalen Dokumenten in barrierefreie und durchsuchbare Formate umwandeln, Anwaltskanzleien, die gedruckte Verträge in bearbeitbare digitale Formate für die Suche, eDiscovery und Datenanalyse umwandeln, Unternehmen des Gesundheitswesens, die Patientenakten auf ihr Computersystem übertragen, um die Einhaltung des HIPAA zu gewährleisten, Bibliotheken und Archive, die historische Dokumente in digitaler Form aufbewahren, damit die Mitarbeiter eines Unternehmens ihre tägliche Arbeit mit Dokumenten effizient erledigen können, und Softwareentwickler, die Inhaltsdienste, digitale Archivierung, Dokumentenverwaltungssysteme (DMS) und ECM-Lösungen (Enterprise Content Management) entwickeln.
Was ist IDP?
Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) ermöglicht die durchgängige Verarbeitung von Dokumenten durch automatisches Erfassen, Extrahieren und Verarbeiten von Daten, die in Geschäftsdokumenten eingebettet sind, in nahezu jedem Prozess in jeder Branche.
Wie es funktioniert
IDP beinhaltet eine optische Zeichenerkennung (OCR), um gedruckten oder handschriftlichen Text in ein maschinenlesbares Format umzuwandeln. IDP nutzt darüber hinaus Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML), um strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten in Dokumenten wie ein Mensch zu lesen, zu verstehen und zu verarbeiten.
IDP verwendet Modelle des maschinellen Lernens, um Dokumente auf der Grundlage ihres Inhalts, Layouts oder anderer Merkmale in verschiedene Kategorien einzuteilen. So können beispielsweise Rechnungen als „Rechnungen“, Verträge als „Verträge“ usw. kategorisiert werden. Die kategorisierten Dokumente werden dann an vortrainierte Extraktionsmodelle weitergeleitet, die die Daten im Dokument auf menschenähnliche Weise analysieren und verstehen und in der Lage sind, geschäftskritische Informationen zu extrahieren. Die Daten können anhand festgelegter Regeln oder z. B. der Kundendatenbank eines Unternehmens validiert werden, und wenn dabei Probleme auftreten, können sie für eine menschliche Beurteilung gekennzeichnet werden. Dieses sogenannte Human-in-the-Loop-Feedback (HITL) verbessert die Extraktionsmodelle, die auf der Grundlage manueller Korrekturen ständig lernen und sich verbessern.
Durch die Einbeziehung der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist die Technologie auch in der Lage, den Kontext der gelesenen Informationen zu interpretieren. Bezeichnet das Wort „Jaguar“ beispielsweise eine Großkatze oder ein Auto? Oder bezeichnet das Wort „Sue“ in einem englischen Text eine Person oder eine rechtliche Klage? Mittels NLP identifiziert und extrahiert IDP unstrukturierte Daten mit bisher unerreichter Präzision, wie ein menschliches Gehirn, das schnell auf veränderte Eingaben reagiert und das bestmögliche Ergebnis liefert. Diese Art von fortgeschrittener Technologie wird als intelligente Automatisierung oder Hyperautomatisierung bezeichnet.
Die IDP-Plattform lässt sich problemlos in eine Vielzahl verschiedener Unternehmenssysteme integrieren, wie z. B. ERP- oder CRM-Systeme. Mit den neuen Low-Code/No-Code-Plattformen können Laienentwickler (Citizen Developers) die IDP-Technologie innerhalb weniger Tage einsetzen, ohne dass auf Kundenseite umfangreiche IT-Infrastrukturunterstützung und -wartung erforderlich ist.
Vorteile von IDP
In allen Branchen stehen die Unternehmen unter dem Druck, mit weniger qualifizierten Ressourcen in kürzerer Zeit mehr zu leisten. Unternehmen konzentrieren sich 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 und Unternehmen eine erfolgreiche digitale Transformation ermöglichen.
Die IDP-Technologie orientiert sich eng an der Art und Weise, wie Menschen Dokumente verstehen und verwalten, was Zeit und Geld spart und gleichzeitig das Risiko kostspieliger Fehler verringert.
Zu den wichtigsten Vorteilen der IDP gehören:
- Zeitersparnis und höhere Effizienz. Dies gilt insbesondere für Branchen, in denen viele Papierdokumente anfallen, wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Logistik und Recht. Mit IDP können die Bearbeitungszeiten für Rechnungen um bis zu 90 Prozent reduziert werden, was einer Steigerung der Mitarbeiterproduktivität um 400 Prozent entspricht. Das war der Fall bei der Metro AG, die die intelligente Dokumentenverarbeitung von ABBYY einsetzt, um die Durchlaufzeit für Rechnungen von durchschnittlich ein bis zwei Tagen auf nur eine Stunde zu reduzieren.
- Verbesserte Genauigkeit. Maschinen lassen sich nicht ablenken, ermüden nicht und machen keine kostspieligen Fehler wie Menschen. Mit IDP werden weniger Fehler und schnellere Abläufe erreicht.
- Besserer Kundendienst. Schnellere Bearbeitungszeiten, eine genauere Datenverarbeitung und eine schnellere Beantwortung von Kundenanfragen tragen zu einem insgesamt besseren Kundenerlebnis bei, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und -treue führen kann.
- Schnellere Entscheidungsfindung. Durch die schnelle Verarbeitung und Extraktion von Erkenntnissen aus Dokumenten ermöglicht IDP eine schnellere Entscheidungsfindung. Dies ist vor allem für Branchen von Vorteil, in denen rechtzeitige Entscheidungen erhebliche Auswirkungen haben können, z. B. im Finanzwesen und im Kundendienst.
- Bessere Sicherheit und Einhaltung von Vorschriften. IDP kann dazu beitragen, die Einhaltung von Vorschriften durchzusetzen, indem es sicherstellt, dass die Dokumente gemäß den festgelegten Regeln und Vorschriften verarbeitet werden.
- Skalierbarkeit. Mit wachsender Geschäftstätigkeit steigt auch das Volumen der zu verarbeitenden Dokumente. IDP-Lösungen können problemlos skaliert werden, um größere Dokumentenmengen zu verarbeiten, ohne dass die Arbeitskosten proportional ansteigen.
- Einfache Integration in den Unternehmens-Workflow. IDP kann mit anderen digitalen Systemen und Workflows kombiniert werden, um eine nahtlose und effiziente Digitalisierung von Geschäftsprozessen in allen Unternehmensbereichen und in der gesamten Organisation zu ermöglichen.
Was ist der Unterschied zwischen OCR und IDP?
OCR gibt es schon seit Langem und ist als Technologie zur Dokumentenerfassung bekannt. OCR wird in erster Linie verwendet, um Text aus Papierdokumenten, gescannten Bildern oder Fotos zu extrahieren und in maschinengeschriebenen Text umzuwandeln, der digital auf einem Computer bearbeitet werden kann.
Die Technologie wird in der Regel dazu verwendet, gedruckte Dokumente zu digitalisieren, um sie elektronisch zugänglich zu machen, z. B. einen gescannten Brief, der hochgeladen werden kann, um den Namen und die Adresse des Empfängers zu ändern. OCR versteht jedoch nicht den Sinn des Textes, sondern beschränkt sich auf die Erkennung der Zeichen.
IDP hingegen verfügt über ein breiteres Spektrum an Funktionen und Technologien, die sie intelligenter machen. IDP nutzt nicht nur OCR für die Zeichenerkennung, sondern auch künstliche Intelligenz (KI) 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 hin überprüfen und sie dann zur Zahlung an die Finanzabteilung weiterleiten. IDP kann komplexe Dokumenttypen bearbeiten und strukturierte, halbstrukturierte oder unstrukturierte Daten wie ein Mensch verarbeiten. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen lernt IDP zudem aus ihren Fehlern.
| OCR | IDP | |
| Was IDP kann | „Liest“ Scans und Bilder von Dokumenten und wandelt sie in maschinenlesbare, durchsuchbare Dokumente und/oder Texte um. | Extrahiert aussagekräftige Daten aus strukturierten (Formularen), halbstrukturierten und unstrukturierten Dokumenten, um intelligente Automatisierung zu ermöglichen. |
| Wie es funktioniert | Wendet KI-Algorithmen an, um analoge Papierdokumente in digitalen Text umzuwandeln, einschließlich Dokumentstruktur und -segmentierung (Text, Bilder, Tabellen, Strichcodes, Häkchen, Unterschriften, Zeilen, Zeichen, Schriftarten, Schriftgrößen, Sprache usw.). | Verwendet den von OCR bereitgestellten Volltext als Grundlage, um mittels KI, NLP, ML, regulären Ausdrücken und Regeln die Informationen im Dokument zu verstehen und ausgewählte, aussagekräftige Daten zu extrahieren, die nachfolgend als Grundlage fundierter Geschäftsentscheidungen dienen. |
| Technologie | Bildverbesserung, Objekterkennung OCR / ICR |
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| Typische Anwendungsfälle | Bietet Zugang zu maschinenlesbarem Text als Grundlage für: PDF-Konvertierung, Digitale Archivierung / Suche eDiscovery Erweiterte Suche / Digitale Forensik Datenanalyse Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) | Automatisierung aller dokumentenzentrierten Geschäftsprozesse: Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung Neukundenaufnahme / KYC Kreditbearbeitung Automatisierung von Transport- und Logistikdokumentation Bearbeitung von Versicherungsansprüchen |
