So funktioniert Intelligent Document Processing (IDP)

03.11.2022 | Johannes Humbert

Mittels KI-Technologie lassen sich vollautomatisiert strukturierte Informationen aus Dokumenten jeglicher Komplexität gewinnen. Intelligent Document Processing ist der praktische Einsatz von Natural Language Processing (NLP) auf Basis von Deep Learning-Verfahren im Business-Kontext zur Prozessautomatisierung. Ziel ist die maximal effiziente Verarbeitung von Informationen.

Digitale Transformation und Intelligent Document Processing

Dokumente sind die Wissensbasis und das Interaktions-Zeugnis von Unternehmen. Täglich nehmen Menschen Milliarden von Dokumenten (digital) zur Hand: sie dokumentieren, informieren, kommunizieren, recherchieren und interagieren – ob via E-Mail, PDF oder Text-Dokument – und führen mehr oder weniger komplexe Arbeitsschritte aus. Intelligent Document Processing (IDP)-Lösungen übernehmen Aufgaben am Dokument ganz (Vollautomatisierung) oder teilweise als Unterstützung für den Menschen bei bestimmten Arbeitsschritten im Prozess.

Für Unternehmen ist Intelligent Document Processing ein essentieller Bestandteil nachhaltiger und zukunftsorientierter digitaler Transformation.

Ziele beim Einsatz von Intelligent Document Processing

Ziel des Einsatzes einer IDP-Lösung kann sowohl die Optimierung und Automatisierung konstant laufender Prozesse, als auch die Nutzung von bislang nicht strukturiert auslesbaren, bestehenden Informationen sein. Denn es lassen sich eingehende Dokumente (aus allen gängigen Kanälen) genauso wie Dokumente, die bereits im Unternehmen vorliegen, mittels Intelligent Document Processing verarbeiten.

Oft folgt beim Einsatz von Intelligent Document Processing ein Schritt auf den Anderen: Zunächst wird der Bestand an Dokumenten durch die KI analysiert und im Anschluss außerdem beim Eingang neuer Dokumente eingesetzt. So z.B. bei der Extraktion bestimmter Vertragsklauseln. Initial wird der gesamte Vertragsbestand geprüft, was ein detailliertes Bild und schnelle Informationsverfügbarkeit ermöglicht und nachfolgend wird jeder neu hinzukommende Vertrag ebenfalls analysiert – was die tägliche Arbeit enorm erleichtert.

In vielen Fällen geht es nicht um vollständige Automatisierung: Intelligent Document Processing kann zeitintensive Teilarbeitsschritte „übernehmen“, Mitarbeitern manuelle Tätigkeiten abnehmen und so einen wertvollen Beitrag zur Prozessbeschleunigung leisten.

Im Grundsatz hat der Einsatz von Intelligent Document Processing immer die Prozessoptimierung und Prozessautomatisierung zum Ziel. Konkret durch:

  • Automatische Verarbeitung von Dokumenten
  • Teilautomatisierung von Arbeitsschritten am Dokument
  • Verfügbarmachen von Informationen im Dokumentenbestand

Vorteile des Einsatzes von Intelligent Document Processing

Mehr Wirtschaftlichkeit

Die Kosten für eine manuelle Erfassung von Informationen entfallen, Prozesse laufen effizienter, schneller und vor allem kostengünstiger.

Bessere Skalierung

Mittels Intelligent Document Processing lassen sich Informationen innerhalb von Sekunden extrahieren – egal ob 10 oder 1000 Dokumente pro Stunde eingehen. Das bedeutet weniger Volatilität und mehr Skalierbarkeit.

Zufriedenere Kunden und Geschäftspartner

Niemand wartet gerne auf Rückmeldung – sei es bei einem Vertragsabschluss, einer Bestellung, einer Service-Anfrage oder bei der Bezahlung einer Rechnung. Häufig ist die Teilautomatisierung mittels Intelligent Document Processing der erste Schritt, um einen vollautomatischen Prozess und damit eine Abarbeitung innerhalb von Minuten statt Tagen oder Wochen zu ermöglichen.

Zufriedenere Mitarbeiter

Dateneingabe gehört zu den undankbarsten Tätigkeiten von Wissensarbeitern. Intelligent Document Processing ermöglicht Mitarbeitern – gerade in Zeiten des Fachkräftemangels – die Konzentration auf anspruchsvollere und sinnstiftendere Aufgaben.

Konsistent gleichbleibende Qualität

Einmal gelernt, erfasst eine Dokumenten-KI einen Sachverhalt immer gleich (gut). Inkonsistente Erfassung, z.B. bei einem Mitarbeiterübergang, gehören der Vergangenheit an.

Anwendungsbereiche des Intelligent Document Processing

Einsatzmöglichkeiten des Intelligent Document Processing reichen von der „klassischen" Rechnungsverarbeitung über das Auslesen von komplexen Vertragstexten bis hin zur automatisierten Erkennung von Daten in Frachtbriefen. Das Potential zu Optimierung und Automatisierung ist branchenunabhängig und kann verschiedene Abteilungen in Unternehmen entlasten.

Beispiele für den Einsatz von Intelligent Document Processing:

  • Rechnungsverarbeitung
  • Vertragsmanagement
  • E-Mails-Management (Klassifikation)
  • Auftragseingangs-Management
  • Auslesen von Lieferscheinen
  • Frachtbrief-Erfassung
  • Kundenbetreuung
  • Schadenmanagement
  • Prüfung von Kreditanträgen
  • Prüfung von Anträgen auf private Krankenversicherung
  • Verarbeitung von Bestellungen
  • Identifikation von Risiken in Verträgen
  • Bewerbermanagement / Skill-Matching
  • Extraktion zentraler Punkte aus komplexen Angeboten
  • etc.

Was beim Intelligent Document Processing passiert

Anders als beim herkömmlichen, regelbasierten Ansatz zur Erkennung von Inhalten, erkennt die künstliche Intelligenz die Beziehung von Textelementen zueinander. Das ermöglicht das Auslesen von Informationen unabhängig von Aufbau, Formulierung oder Format des Textes.

Beim Intelligent Document Processing werden zunächst die einzelnen Textbausteine der natürlichen Sprache sowie deren Position im Dokument erfasst. Im Anschluss setzt die KI diese Informationen wiederum in Kontext zueinander. Es lassen sich also komplexe inhaltliche Zusammenhänge in unterschiedlichsten Layouts, Formaten und Formulierungen erfassen und als strukturierte Informationen ausgeben.

Das Intelligent Document Processing kann unkompliziert an verschiedensten Eingangskanälen starten (E-Mail, Upload, API, Scan, Post, etc.) und die KI erkennt automatisch verschiedenste Dokumententypen (PDF, Word-Datei, Bild, etc.). Von der Rechnung bis zum Kassenzettel – fast jedes Dokument, das Text enthält, lässt sich automatisiert verarbeiten. Selbst handschriftliche Informationen werden – eine halbwegs leserliche Handschrift vorausgesetzt – in ähnlicher Qualität wie gedruckter Text erkannt.

Nahtlos in die bestehende Systemlandschaft von Unternehmen integriert, ist eine IDP-Lösung ein Hochleistungs-Prozessbeschleuniger. In der Regel sind Review-Möglichkeiten via Interface sowie Workflows rund um die Dokumente und die extrahierten Daten Bestandteil einer ganzheitlichen Lösung für das Intelligent Document Processing.

Gängiger Lösungs-Aufbau beim Intelligent Document Processing:

  • Klassifikation und Basis-Analyse des Dokumentes
  • Gezieltes Routing
  • Datenextraktion
  • Datenmatching
  • Datenvalidierung
  • Datenexport / nachgelagerte Workflows

Intelligent Document Processing im Vergleich zum regelbasierten Ansatz

Bereits seit längerer Zeit wird „Optical Character Recognition“ (OCR) zur Dokumentenverarbeitung eingesetzt. Dabei wird regelbasiert auf Basis des Seitenlayouts oder einzelner Schlagwörter versucht, die korrekten Informationen zu erkennen. So kann zum Beispiel eine fünfstellige Zahl als Postleitzahl erkannt werden und das Wort danach als zugehöriger Ort.

Mit diesem „klassischen“ Verfahren ist jedoch weder die Genauigkeit noch die Skalierbarkeit des Intelligent Document Processing erreichbar. Denn für jedes Layout und jede mögliche Formulierung müssen spezifische Regeln (sog. Templates) erstellt werden. Layouts verändern sich über die Zeit, es kommen neue Dokumente in bisher unbekannten Layouts hinzu. Zudem sind schlagwort-basierte Text-Regeln selten eindeutig. So kann zum Beispiel eine fünfstellige Zahl auch einen Geldbetrag darstellen oder, wie im angloamerikanischen Raum, der Ort vor der Postleitzahl statt dahinter erscheinen. Mittels Intelligent Document Processing lassen sich die Informationen auch in diesen Fällen zuverlässig erkennen.

Ablauf eines Projektes zum Intelligent Document Processing

In der Regel läuft die Implementierung einer Lösung für das Intelligent Document Processing in vier Schritten ab und dauert nur wenige Wochen. Natürlich, wie bei jedem IT-Projekt, kommt es im Einzelnen auf die Komplexität des Projektes an.

  1. Individuelles Automatisierungskonzept – ca. 3 Tagen bis 2 Wochen
  2. Training der KI-Modelle zur Klassifikation und Extraktion – ca. 2 bis 4 Wochen
  3. Integrierte Prozesslösung – ca. 4 bis 8 Wochen
  4. Betrieb und Optimierung – ab ca. 4 bis 8 Wochen

Ihr Ansprechpartner

Als Spezialist für Intelligent Document Processing im praktischen Einsatz berät tetrel Sie gern zum Thema und zu Ihrem speziellen Fall!

Johannes Humbert
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