NLP-Technologie revolutioniert die Dokumentenverarbeitung
Das digitale Zeitalter hat nicht nur begonnen, wir sind mittendrin. Unternehmen müssen enorme Mengen an Dokumenten digital verarbeiten und es werden nicht weniger, sondern mehr – von E-Mails mit Anhängen über Rechnungen, Verträge und Bestellungen bis hin zu wissenschaftlichen Publikationen.
Die Bearbeitung durch Personen kann sehr viel Zeit in Anspruch nehmen und durch Ineffizienz sehr kostspielig sowie fehleranfällig sein. Mittels Natural Language Processing (NLP) lassen sich zahlreiche Prozesse rund ums Dokument automatisieren. Das spart Zeit, Ressourcen und damit Kosten. Gleichzeitig steigert es die Kundenzufriedenheit und ist ein wichtiger Hebel für Unternehmen, um im Wettbewerb zu bestehen oder sich Marktvorteile zu sichern.
Wir erklären die Hintergründe der KI-Technologie und geben Einblicke in deren Einsatzmöglichkeiten zur Automatisierung der Dokumentenverarbeitung in Unternehmen.
Erkennung von Informationen unabhängig vom Aufbau der Dokumente und der Formulierung
Auswertung langer, komplexer Dokumente möglich
Schnelle Bearbeitung oder Digitalisierung großer Textmengen
Automatisierung von Prozessen, die bislang nur durch (geschultes) Personal durchführbar waren
Automatisierung selbst komplexer Prozesse
Ein standardisiertes Rechnungsformat auslesen ist schon seit langem möglich. Bislang schwerer bis nicht möglich war es, unstrukturierte Texte, die nicht in standardisierter Form vorlagen, zu verarbeiten. Mittels Natural Language Processing lassen sich automatisch Informationen selbst in komplexen Texten identifizieren und strukturiert extrahieren.
Die Dokumentenverarbeitung mittels Natural Language Processing bietet zahlreiche Vorteile für Unternehmen – von Effizienzsteigerungen und Fehlerreduktion bis hin zu verbesserter Datenqualität und Kundenbetreuung. Durch den Einsatz der Technologie können Unternehmen ihre Prozesse am Dokument optimieren und so ihre Wettbewerbsfähigkeit und ihren geschäftlichen Erfolg steigern.
Die Technologie
Natural Language Processing ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Interaktion zwischen menschlicher Sprache und Computern beschäftigt. Es geht darum, Computer so zu programmieren, dass sie die menschliche Sprache verstehen, analysieren und generieren können. Natural Language Processing wird bereits in vielen Anwendungen wie Chatbots, zur Spracherkennung, zur Übersetzung, Informationsextraktion und Dokumentenanalyse eingesetzt. Insbesondere die automatisierte Informationsextraktion und Dokumentenverarbeitung sind ein großer Hebel bei der Digitalisierung und Automatisierung von Geschäftsprozessen.
Dokumente jeglicher Art – von E-Mails mit Anhang über Verträge bis hin zu klinischen Dokumentationen – lassen sich auswerten und die enthaltenen Informationen als strukturierte Daten verarbeiten.
Die NLP-Modelle
Um strukturiert bestimmte Informationen extrahieren zu können werden beim Natural Language Processing Sprachmodelle eingesetzt, die anhand von Beispieldokumenten trainiert wurden. Dazu werden Deep-Learning-Techniken wie neuronale Netze verwendet. Die Modelle setzen hierbei Elemente eines Textes – die Textbausteine – miteinander in Verbindung bzw. analysieren diese im Kontext. Die Beziehungen zwischen den Daten/Elementen dient als Basis um deren Bedeutung im Zusammenhang zu verstehen. Das Modell „lernt“ so bestimmte Informationen zuverlässig zu erkennen.
Die NLP-Modelle werden in den Gesamtprozess bzw. die Software für Dokumentenverarbeitung integriert und sorgen dafür, dass die spezifischen, prozessrelevanten Informationen ausgelesen werden.
Die Herausforderungen
Komplexität von Sprache
Eine der größten Herausforderungen beim Natural Language Processing ist die Vielfalt und Komplexität menschlicher Sprache. Es gibt Dialekte, Slang-Ausdrücke, Redewendungen, Tippfehler und unterschiedlichste Formulierungen für die gleiche Botschaft. Natural Language Processing-Systeme nutzen Techniken wie Morphologie, Syntax und Semantik, um Text dennoch „verstehen“ zu können. Morphologie bezieht sich auf die Analyse von Wörtern und deren Strukturen, während Syntax sich auf die Beziehungen zwischen Wörtern bezieht. Semantik befasst sich mit der Bedeutung von Wörtern und Sätzen.
Mehrdeutigkeit
Polysemie bedeutet, dass ein Wort mehrere Bedeutungen hat. Ein Beispiel ist das Wort „Bank", das sowohl eine Sitzbank als auch ein Finanzinstitut bedeuten kann. Mehrdeutigkeiten können aber auch durch Homonyme und Homophone verursacht werden, wie zum Beispiel das Wort “Bank” (Finanzinstitut) und “Bänke” (Sitzgelegenheiten). Neueste Natural Language Processing-Technologie erkennt dennoch den Inhalt – durch Kontextualisierung.
Trainingsdaten
Ohne entsprechendes Training können Natural Language Processing-Modelle Informationen nicht zuverlässig erkennen. Ein NLP-Modell wird mit Beispieldaten trainiert. Es lernt, indem es die Struktur, die Grammatik und die Bedeutung von Wörtern und Sätzen in diesen Daten analysiert. Die Qualität der Trainingsdaten ist entscheidend für die Performance.
Effizienz im Business
Natural Language Processing am Dokument kann in unterschiedlichsten Bereichen von Unternehmen und in jeglicher Branche zur Prozessautomatisierung eingesetzt werden. Nachfolgend einige Beispiele für den Einsatz von NLP-Technologie zur Dokumentenverarbeitung – ohne Anspruch auf Vollständigkeit.
Bestell- und Anfragemanagement
Dank modernster Natural Language Processing-Software kann E-Mails inklusive der Anhänge (z.B. Bestelldokumente) auf menschlichem Niveau auslesen – schnell und präzise. Mit Erkennungsraten von bis zu 99% selbst bei mehreren Positionen und unstrukturierten Dokumenten. Das ermöglicht die Automatisierung von Arbeitsschritten, die bisher nur manuell möglich waren. Dabei kann ein direkter Abgleich mit bestehenden Daten, wie Produkt- oder Leistungskatalogen, erfolgen. Somit ist ein Angebot in Rekordzeit erstellt und der Vertriebsinnendienst wird massiv entlastet. Selbst das vollautomatisierte Anlegen von Bestellungen im ERP-System auf Basis der extrahierten und bereits abgeglichenen Daten ist möglich.
Vertragsverwaltung und -analyse
Mittels Natural Language Processing lassen sich selbst komplexe Vertragswerke strukturiert auf spezifische Inhalte prüfen. Das beschleunigt Prozesse in der Vertragsverwaltung enorm. Die KI erkennt automatisch wichtige Daten wie Fristen und Vertragsparteien. Darüber hinaus lassen sich mittels Natural Language Processing selbst potentielle Risiken identifizieren – relevante oder potentiell kritische Klauseln erkennt die KI zuverlässig und kann sogar eine erste Bewertung vornehmen. Unternehmen sparen also nicht nur Zeit in der Verwaltung, sondern können auch mehr Sicherheit gewinnen. Selbst große Mengen an Verträgen lassen sich auf bestimmte Merkmale hin prüfen.
E-Mail- und Input-Management
Durch eine schnelle und zielgerichtete Bearbeitung eingehender E-Mails wird nicht nur die Kundenzufriedenheit erhöht, sondern auch die allgemeine Effizienz im Unternehmen gesteigert. Natural Language Processing lässt sich gezielt im Input Management einsetzen, um Informationen aus eingehenden Nachrichten inklusive deren Anhängen zu erkennen und zu extrahieren. E-Mails können “gelesen” und gezielt dem entsprechenden Folgeprozessschritt zugeordnet oder sogar vollständig automatisiert verarbeitet werden.
Rechnungsverarbeitung
Automatisierte Rechnungserfassung ermöglicht es Unternehmen, Zeit, Geld und Ressourcen zu sparen und gleichzeitig die Fehlerquote signifikant zu reduzieren. Durch den Einsatz von Natural Language Processing werden Daten auf Rechnungen zuverlässiger erkannt als durch Lösungen, die ausschließlich auf Text- und Positionserkennung basieren. Die KI erkennt Informationen im Kontext, unabhängig von Format, Aufbau und Formulierung.
Automatisierung
Effizienzsteigerung
Kosteneinsparungen
Qualitätssteigerung
Kundenzufriedenheit
Wettbewerbsfähigkeit
Das KI-System zur Dokumentenverarbeitung
Mit NLP-Sofware kinisto lassen sich Informationen aus Dokumenten jeglicher Länge und Komplexität in strukturierte Daten umwandeln und schnell weiterverarbeiten – unabhängig vom Eingangskanal, der Formate oder dem Aufbau von Dokumenten. kinisto geht einen großen Schritt weiter als herkömmliche Systeme zur automatisierten Dokumentenverarbeitung.
Basierend auf Natural Language Processing (NLP) mit Deep Learning-Verfahren erkennt kinisto Informationen im Kontext und macht sie verwertbar. kinisto ist in kürzester Zeit einsatzbereit – vom ersten Proof of Concept bis zum Einsatz der fertigen Lösung. Als Spezialist für Natural Language Processing im praktischen Einsatz beraten wir Sie gern!
Der Basis-Prozess bei der Dokumentenverarbeitung:
