IDP-Blog von ExB

Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Intelligent Document Processing – in unserem Blog berichten wir Ihnen von den neuesten Entwicklungen, fassen aktuelle Studien zusammen und erläutern spannende Trends. Lesen Sie mal rein, es lohnt sich.

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KI

In einer Welt, die sich durch zunehmenden Wettbewerb und stetigen technologischen Fortschritt auszeichnet, ist die Steigerung der Produktivität in Unternehmen mehr als nur ein Ziel – sie ist eine Notwendigkeit. Doch was versteht man unter Produktivität genau und warum ist sie so wichtig für Unternehmen aller Branchen? In diesem Artikel wird das Thema der Produktivitätssteigerung rundum beleuchtet und aufgezeigt, wie Intelligent Document Processing (IDP) Unternehmen dabei unterstützt, Effizienz zu steigern und somit einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

Dokumentenverarbeitung

In der sich rasant weiterentwickelnden Geschäftswelt ist digitale Transformation mehr als nur ein Schlagwort – sie ist die grundlegende Notwendigkeit für Unternehmen aller Größen und Branchen, wettbewerbsfähig zu bleiben. Der Übergang zu digitalen Geschäftsmodellen und Prozessen ist nicht länger eine Option, sondern eine Voraussetzung, um in der heutigen dynamischen Wirtschaftslandschaft erfolgreich zu sein. Es geht darum, traditionelle Geschäftsmodelle zu überdenken und digitale Technologien zu nutzen, um Prozesse zu automatisieren und die Effizienz zu steigern. Dabei beeinflusst die digitale Transformation nicht nur die Art und Weise, wie Unternehmen intern operieren, sondern auch, wie sie mit ihren Kunden interagieren. Sie stellt sowohl eine enorme Herausforderung als auch eine beispiellose Chance für Innovation und Wachstum dar. Aber was bedeutet digitale Transformation für Ihr Unternehmen und Ihre Branche genau? Wie können Sie diesen Wandel angehen, und welche Beispiele gibt es für erfolgreiche digitale Transformationen? Auf all diese Aspekte wird in diesem Artikel eingegangen. Zudem zeigen wir Ihnen, wie wir Sie dabei unterstützen können, erfolgreich digitale Transformation in Ihrem Unternehmen voranzutreiben, die mit einhergehenden Herausforderungen zu meistern und sich auf die Zukunft vorzubereiten.

Dokumentenverarbeitung

Mit einer Vielzahl von KI-Anwendungen, die heutzutage verfügbar sind, setzen Unternehmen rasch auf neue Technologien, um Ihre Prozesse zu optimieren. Um Daten effektiv zu verarbeiten, kommen ICR (Intelligente Zeichenerkennung) und OCR (Optische Zeichenerkennung) zum Einsatz. Sowohl ICR als auch OCR sind Lösungen zur Extraktion von Daten. Die Anwendbarkeit erstreckt sich über diverse Dokumententypen, und daher ist es in datengetriebenen Bereichen entscheidend, die Feinheiten und Unterschiede dieser Technologien zu verstehen, um ihre datengesteuerten Ziele erfolgreich zu erreichen. Im Verlauf dieses Artikels werden speziell die Funktionalitäten und Anwendungen der intelligenten Zeichenerkennung (ICR) genauer beleuchtet und deren Einfluss auf die Automatisierung von Dokumentenprozessen aufgezeigt.

Dokumentenverarbeitung

In modernen Organisationen sind das Erfassen, Verteilen, Ablegen, Bearbeiten und Archivieren von Dokumenten unverzichtbare Prozessschritte im täglichen Geschäftsleben. Doch oft führt die zeitaufwändige Suche nach bereits archivierten Dokumenten zu unnötigen Verzögerungen und Frustrationen. Eine Lösung, die hier Abhilfe schafft, ist das digitale Dokumentenmanagement, beispielsweise in Form eines Dokumentenmanagementsystems (DMS). Dieses optimiert nicht nur die Prozesse und Workflows, sondern führt auch zu einem deutlich effizienteren Arbeitsalltag. Im Folgenden erfahren Sie, wie Unternehmen durch den Einsatz von elektronischer Archivierung von den Vorteilen eines effizienten Dokumentenmanagements profitieren können und welche grundlegenden Funktionen das Dokumentenmanagement erfüllt.

Prozessautomatisierung

In einer Welt, in der Technologien zunehmend menschenähnliche Fähigkeiten erlangen, spielt die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) eine entscheidende Rolle. NLP ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (Machine Learning), der darauf abzielt, die Lücke zwischen menschlicher Kommunikation und computergesteuerter Verarbeitung zu überbrücken. Doch was bedeuten Machine Learning & NLP genau, wie differenzieren sie sich voneinander und welche Gemeinsamkeiten und Abhängigkeiten gibt es?

Dokumentenverarbeitung

Automation, Cloud-Computing, Robotik und künstliche Intelligenz treiben den Einsatz neuer Technologien voran. Besonders Robotic Process Automation (RPA) wächst schnell durch einfache Integration, Benutzerfreundlichkeit und Anwendbarkeit in verschiedenen Geschäftsbereichen. Im Gegensatz zu physischen Industrierobotern, bei denen Maschinen zum Einsatz kommen, ermöglicht es RPA Ihrem Unternehmen, bestimmte Geschäftsprozesse und Aufgaben in Ihrer Organisation mithilfe von Softwarerobotern oder sogenannten Bots zu automatisieren. Diese Softwareroboter sind in der Lage, menschliche Interaktionen mit der Benutzeroberfläche zu emulieren und Aufgaben in Computersystemen genauso auszuführen, wie ein Mensch es tun würde. RPA-Systeme können repetitive, regelbasierte Aufgaben automatisieren, die normalerweise von Ihren Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern erledigt werden. Ursprünglich in transaktionsintensiven Branchen wie Bankwesen gestartet, interessieren sich heute Unternehmen aller Größen für RPA.

Prozessautomatisierung

In der Ära der digitalen Transformation spielt das maschinelle Lernen (ML) eine Schlüsselrolle in der Evolution der Informationsverarbeitung. ML, als Unterfeld der künstlichen Intelligenz (KI), verkörpert die Verbindung von Datenverarbeitung und intelligenten Algorithmen, die es Computern ermöglicht, nicht nur Erfahrungen zu sammeln, sondern auch autonom aus diesen zu lernen. Diese Fähigkeit, durch Daten und Erfahrung zu wachsen, hat nicht nur weitreichende Auswirkungen auf die Grundlagen der Informationstechnologie, sondern revolutioniert auch die Herangehensweise an komplexe Problemlösungen.

Dokumentenverarbeitung

Wir leben in einer Ära der Digitalisierung, in der Daten und ihre Bedeutung für Ihr Unternehmen kontinuierlich wachsen. Statistische Datenanalyse-Methoden können dabei helfen, Muster und Trends zu identifizieren. Dies ist entscheidend, um Ihre Daten effizient für Ihre Unternehmenszwecke zu nutzen und Ihre Unternehmensziele zu erreichen. Die Datenqualität spielt dabei eine entscheidende Rolle, da Fehler datenanalytische Ergebnisse beeinflussen können. Datenbereinigung und Plausibilitätsprüfung sind wichtige Methoden der Datenaufbereitung, um die Qualität Ihrer Daten sicherzustellen.

Prozessautomatisierung

Daten spielen eine fundamentale Rolle in der heutigen Geschäftswelt, weshalb ein umfassendes Verständnis von Daten im Zeitalter der digitalen Transformation wichtiger ist, denn je. Grundlegend kann zwischen drei Haupttypen von Daten unterschieden werden: strukturierte, halb strukturierte (semistrukturierte) und unstrukturierte Daten. Um letzteren Datentyp soll es in diesem Artikel gehen: Als Vorreiter für die KI-basierte Datenverarbeitung von unstrukturierten Formaten haben wir alles Wissenswerte zum Thema für Sie aufbereitet.

Prozessautomatisierung

Die Workflow Automation ist der Schlü­ssel zu effizienten Unternehmens­prozessen: Der An­satz beschreibt die Nutzung von Tech­no­logien, um Arbeits­abläufe zu auto­mati­sieren. Die Technologien, die oft KI-basiert sind, er­möglichen die naht­lose Inte­gra­tion, Aus­führ­ung und Über­wachung von Auf­gaben und Schritten inner­halb eines Work­flows. Das Haup­tziel der Work­flow Auto­mation ist, Ar­beits­aufgaben zu identi­fizieren, die mit Tools auto­mati­siert werden können. Dies führt zu einer schnelleren, präziseren Aus­führ­ung von Aufgaben, was die Effizienz und Produk­tivität steigert.

KI

Daten gelten als Gold unserer Zeit, doch deren präzise und adäquate Verarbeitung bleibt häufig ungenutzt. Als Teil der Künstlichen Intelligenz bezieht sich das Cognitive Computing auf Computersysteme, die in der Lage sind, menschenähnliche Fähigkeiten nachzuahmen oder zu simulieren. Cognitive Computing bietet wertvolle Chancen zur Verbesserung und Beschleunigung von Prozessen. Als Vorreiter im Bereich Prozessoptimierung mit über 20 Jahren Erfahrung in der Anwendung fortschrittlicher KI-Technologien haben wir alles Wissenswerte zum Thema zusammengefasst.

KI

Die Optische Zeichenerkennung (OCR) ist eine auf KI (Künstliche Intelligenz) basierende Technologie, die die Umwandlung von gescannten Dokumenten in maschinenlesbare Zeichen umwandelt. Dadurch werden physischer Speicherplatz reduziert sowie Arbeitsabläufe optimiert. Als Anbieter einer einzigartigen Plattform, die unter anderem OCR-Technologien nutzt, haben wir umfassende Informationen zur Funktionsweise sowie weitere wissenswerte Aspekte rund um die OCR für Sie zusammengestellt.

KI

Natural Language Processing ist eine Unterkategorie der Künstlichen Intelligenz: NLP ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. NLP befasst sich mit der Interaktion zwischen menschlicher Sprache und Computern. Es geht darum, Maschinen in die Lage zu versetzen, natürliche Sprache (also von Menschen generierte) auf die Art und Weise zu verstehen und zu verarbeiten, wie Menschen es tun. Erfahren Sie hier in unserem Ratgeber alles Wissenswerte zum Thema.

Dokumentenverarbeitung

In der heutigen stark datengetriebenen Geschäftswelt ist eine effiziente Verarbeitung von Dokumenten von entscheidender Bedeutung. Die Dokumentenklassifizierung ist eine fortschrittliche Methode, um Dokumente – auch unstrukturierte Dokumente – automatisch in vordefinierte Kategorien zu sortieren. Als Vorreiter für KI-basierte Dokumentenverarbeitung gehen wir im Folgenden genauer auf die automatische Dokumentenklassifizierung ein und erklären Ihnen alles Wissenswerte zum Thema Dokumentenklassifizierung.

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Sieben typische Fragen über KI beantwortet:

  1. Kann uns KI dabei helfen, unsere eingespielten Prozesse zu digitalisieren?
  2. Gibt es bereits KI-Lösungen für administrative Prozesse?
  3. Was ist der Unterschied von OCR und KI?
  4. Worin besteht der Unterschied zwischen regelbasierten und KI-Lösungen?
  5. Können historische Daten zum Antrainieren verwendet werden?
  6. Muss KI-gestützte Dokumentenverarbeitung immer teuer sein?
  7. Wie berechnet man die Kosten und den ROI eines KI-Projekts?

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