Was Dokumenten-KI kann und was (noch) nicht

16.11.2022 | Johannes Humbert

Künstliche Intelligenz unterstützt bei der Erkennung, der Klassifizierung und der Datenextraktion aus Dokumenten sowie bei der Analyse der enthaltenen Informationen. Aber: Was bedeutet das genau? Was geht und was geht (noch) nicht?

Eine bewährte Faustregel ist, dass ein KI-Modell die Dokumentenverarbeitung erledigen kann, die sonst auch ein:e Werkstudent:in durchführen könnte – also die Klassifizierung oder Extraktion von Informationen nach klaren Vorgaben.

Die Grenze der Machbarkeit liegt für die KI-Dokumentenverarbeitung in der inhaltlichen Bewertung – da das KI-Modell kein inhaltliches Fachwissen hat, kann es aktuell noch nicht zur vollständigen fachlichen Bewertung, zum Beispiel von Arztbriefen oder Aufsätzen verwendet werden.

Was jetzt schon mit Dokumenten-KI möglich ist

Mit Natural Language Processing auf Basis von Deep Learning ist es möglich, Dokumente automatisiert zu verarbeiten. Die Dokumenten-KI arbeitet etwa auf dem Niveau einer Werkstudent:in. Das Textverständnis ist da. Konkret bedeutet das:

  • Die Erfassung aller wichtigen Basisdaten kann unabhängig von der Position der Daten im Dokument erfolgen
  • Informationen werden im Zusammenhang richtig erkannt – unabhängig von der Formulierung
  • Die Bewertung der Informationen nach vorgegeben Kriterien ist möglich

So ist das zuverlässige Auslesen von Basisdaten aus Rechnungen, Bestellungen oder Lieferscheinen möglich – und auch komplexere Informationen, wie Vertragsklauseln können mithilfe von Dokumenten-KI extrahiert werden.

Die (aktuellen) Grenzen der Dokumenten-KI

Bei der Prüfung und Bewertung sehr komplexer Sachverhalte kann KI-Technologie unterstützend eingesetzt werden – sie ersetzt jedoch keinen fachlichen Experten. Noch nicht möglich ist die vollumfängliche, fachspezifische Bewertung von Inhalten.

Das bedeutet, wenn es aber um die Bewertung von fachspezifischen Inhalten geht, ist der “Human-in-the-Loop” (noch) wichtig. So zum Beispiel bei der abschließenden juristischen Prüfung oder der medizinischen Begutachtung.

tetrel entwickelt deshalb Lösungen, die es ermöglichen, KI-Technologie nicht nur zur Vollautomatisierung, sondern auch unterstützend im Prozess einzusetzen.

Beispiele aus der Praxis für erreichbare Automatisierungsquoten

  • 98% - Erkennung von Umfirmierungen, Adresswechseln, Gerichtswechseln, Liquidationen und Verschmelzungen in Handelsregisterbekanntmachungen
  • 96% - Erkennung von Firma, Adresse, Ansprechpartner und Kontaktdaten in frei formulierten Textnotizen von Call Center Mitarbeitern
  • 95% - Erkennung von Vertragstyp, Vertragsparteien, Vertragslaufzeit und Kündigungsmodalitäten in frei formulierten Verträgen

Fazit

Insgesamt kann bei einer ausgereiften Lösung für die meisten Prozesse bereits jetzt von einem Automatisierungsgrad zwischen 90% und 98% ausgegangen werden – also einer direkten Einsparung von mindestens 90% des Aufwands im Vergleich zu einer manuellen Bearbeitung.

Ausblick

Mithilfe von künstlicher Intelligenz lassen sich viele Aufgaben rund ums Dokument fast vollständig automatisieren. Die Möglichkeiten von Dokumenten-KI entwickeln sich stetig weiter und immer mehr Prozesse werden automatisiert.

Bei komplexen inhaltlichen Fragestellungen gehen wir davon aus, dass Dokumenten-KI in den nächsten 10-15 Jahren vor allem als “Co-Pilot” tätig sein wird.



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Johannes Humbert
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