Generative KI + IDP extrahieren Daten aus Mietverträgen mit 82% Genauigkeit

Document ProcessingForms ProcessingFood and Beverage

Partnerübersicht

Name: Ashling

Hauptsitz: Chicago, Illinois, USA

Ashling ist eine globale Boutique-Unternehmensberatung, die sich auf intelligente Automatisierung und KI-gestützte Lösungen spezialisiert hat. Mit einem Team von mehr als 250 Spezialisten und preisgekrönter Expertise in den Bereichen agentische KI, Robotic Process Automation, intelligente Dokumentenverarbeitung und weiteren Disziplinen hilft Ashling Unternehmen dabei, Mehrwert zu erschließen und ihre Wirkung zu skalieren.

Ergebnisse auf einen Blick

350+

extrahierte Felder

30.000

Mietdokumente jährlich verarbeitet

82%

Extraktionsgenauigkeit

Herausforderung

Eine Fast-Food-Franchise mit 40.000 Standorten weltweit benötigte fachkundige Beratung, um einen aufwändigen Geschäftsprozess im Zusammenhang mit ihren gewerblichen Mietverträgen zu verbessern. Das Unternehmen beschäftigte 25 ausgelagerte Vollzeitmitarbeiter, die jährlich für das manuelle Lesen und erneute Eingeben von Daten aus 30.000 Mietdokumenten zuständig waren. Diese manuelle Methode war fehleranfällig und erforderte Nacharbeit, insbesondere da jeder neue Mietvertrag mehrere Hundert Seiten umfassen konnte.

Mietverträge sind häufig schwer zu verfolgen und zu klassifizieren, weil sie in anderen Verträgen verborgen sind. Die aktuellen Anforderungen des Financial Accounting Standards Board (FASB) stellen eine zusätzliche Belastung für alle US-amerikanischen Unternehmen dar und erfordern mehr Ressourcen für die Bearbeitung. Die Bewältigung dieser komplexen Problematik ist entscheidend, da Unternehmen anderenfalls mit Verstößen gegen Kreditvereinbarungen und künftigen Finanzierungsrisiken konfrontiert werden könnten.

Um die FASB-Vorschriften einzuhalten, muss die Fast-Food-Franchise wöchentlich mehr als 350 Felder aus mietbezogenen Dokumenten extrahieren und die Daten in ihr Mietverwaltungssystem eingeben. Die Herausforderung wird dadurch verstärkt, dass gewerbliche Makler Mietdokumente in unterschiedlicher Qualität, verschiedenen Formaten (wie PDFs, Bilder und E-Mail-Anhänge) und verschiedenen Sprachen einreichen. Die Dokumente enthalten zudem handschriftliche Einträge, Kontrollkästchen und Tabellen, was eine einheitliche Verarbeitung erschwert.

Um diese Herausforderung zu lösen, entwickelten die Experten von Ashling eine innovative Lösung, die ABBYY Vantage in Kombination mit der SS&C Blue Prism Technologie und GPT-4 Turbo nutzt.

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Lösung

Nach mehreren Versuchen mit verschiedenen Beratungsunternehmen und Technologien war die Franchise-Kette dringend auf der Suche nach einer Lösung. Um Zeit zu sparen, nutzte das Ashling-Team technische Komponenten, die zuvor für andere Kundenprojekte entwickelt worden waren.

Bei der Erprobung mehrerer Technologiekombinationen in fünf verschiedenen Ansätzen erkannten die Experten, dass einer davon deutlich bessere Ergebnisse lieferte. ABBYY Vantage ist eine leistungsstarke Lösung zur intelligenten Dokumentenverarbeitung (Intelligent Document Processing – IDP) zur Kategorisierung verschiedener Vertragstypen und zur Extraktion von Vertragsabschnitten (Präambel, Mietobjekt, Verlängerungsoptionen). GPT-4 Turbo ermöglichte dabei eine präzise Extraktion auf Feldebene, insbesondere wenn es mit einem spezifischen Vertragsabschnitt gespeist wurde.

GPT-4 und ABBYY Vantage schufen eine einheitliche Nutzererfahrung und lieferten Ergebnisse bereits vor einem feldspezifischen Training. Dieser Ansatz nutzt IDP für Klassifizierung und Segmentierung sowie GenAI für die Feldextraktion. Durch die Integration von Generativer KI, IDP und RPA zur Automatisierung von Datenextraktion und -eingabe wurde eine Genauigkeitsrate von 82% erreicht. Für den kleinen Anteil an Feldern, die unterhalb des konfigurierten Konfidenzschwellenwerts liegen, wird die manuelle Überprüfungsstation von ABBYY Vantage eingesetzt. Sie ermöglicht es menschlichen Nutzern, maschinell extrahierte Werte zu korrigieren. Das Machine-Learning-Modell lernt aus den menschlichen Korrekturen und verbessert sich kontinuierlich, was den manuellen Überprüfungsaufwand mit der Zeit reduziert.

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Ergebnis

350+ extrahierte Felder
30.000 Mietdokumente jährlich verarbeitet
82% Extraktionsgenauigkeit

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350+

30.000

82%

350+

30.000

82%

350+

30.000

82%