Intelligentes Document Understanding nennt sich der Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Arten von Dokumenten erfasst, extrahiert und verarbeitet werden
Document Understanding besteht aus mehreren Technologien. Eine entscheidende Rolle spielen dabei Computer Vision und Natural Language Processing (NLP). Computer Vision ermöglicht es Maschinen, visuelle Informationen aus Dokumenten zu erkennen und zu interpretieren, wie zum Beispiel das Layout oder die Struktur von Rechnungen. NLP hingegen hilft Maschinen, den Text in den Dokumenten zu verstehen und semantische Informationen zu extrahieren. Die Kombination beider Technologien führt zu einer leistungsstarken Lösung für die Verarbeitung von Dokumenten.
Document Understanding: Funktionsweise & Entwicklung
Heute wird die Welt mehr denn je von Daten und Informationen angetrieben. Im Laufe der Zeit haben Menschen verschiedene Arten von Dokumenten in den unterschiedlichsten Formaten erstellt, um Informationen zu speichern oder für die Nachwelt festzuhalten.
Moderne Geschäftsdokumente können beispielsweise in Form von Formularen, Rechnungen, Frachtbriefen oder textbasierten E-Mails vorliegen. Sie alle vermitteln Informationen durch Sprache, visuelle Inhalte und Layoutstrukturen. Das Verstehen des Inhalts von Dokumenten umfasst das Lesen, Interpretieren und Extrahieren von Informationen aus dem geschriebenen Text, eine Fähigkeit, die bisher dem menschlichen Gehirn vorbehalten war. Document Understanding ist der Prozess, bei dem Daten durch die Anwendung von Wissen in Informationen umgewandelt werden.
Automatisiertes Document Understanding auf Basis künstlicher Intelligenz
Mit dem rasanten technologischen Fortschritt der letzten Jahre existieren Maschinen, die den komplexen Prozess des Dokumentenverstehens nachahmen. Die Entwicklung des maschinellen Document Understandings hat sich von handgefertigten, regelbasierten Algorithmen zu modernen Methoden auf Basis Künstlicher Intelligenz wie Deep Learning, Computer Vision und NLP gewandelt. Diese Technologien kommen dem menschlichen Gehirn beim Verstehen des Inhalts von Dokumenten immer näher.
Heutzutage wird das automatisierte Document Understanding mit der logischen und semantischen Analyse von Dokumenten in Verbindung gebracht, um nützliche Informationen für spezifische Zwecke zu extrahieren. Die extrahierten Informationen können objektive Textaspekte wie Daten, Namen, Identifikationsnummern, Kosten sowie inhaltsbezogene Beziehungen umfassen. Fortgeschrittene Tools zum Document Understanding sind daher automatisiert in der Lage, bedeutungsvolle Daten aus der Kombination von geschriebenem Text, seiner Präsentation, der logischen Struktur eines Dokuments und dem Kontext zu extrahieren.
unendliche Möglichkeiten.
ExB ist eine Intelligent-Document-Processing-Plattform, die unstrukturierte Daten aus jeder Art von Dokumenten in strukturierte Ergebnisse verwandelt. Unsere KI-basierte Software kann nicht nur alle relevanten Informationen Ihrer Dokumente auslesen, sondern diese auch verstehen. So können Sie Ihre Prozesse automatisieren und sparen sowohl Zeit & Geld, während sich gleichzeitig Ihre Customer Experience und Mitarbeiterzufriedenheit verbessert. Win-win.
Document Understanding vs. Intelligent Document Processing
Document Understanding und Intelligent Document Processing (IDP) sind zwei verwandte, aber unterschiedliche Konzepte im Bereich der Automation und der Datenverarbeitung. Beide Technologien zielen darauf ab, Dokumente zu analysieren und Informationen daraus zu extrahieren, jedoch unterscheiden sie sich in ihrem Umfang und Ansatz.
Document Understanding
Document Understanding konzentriert sich auf das Erfassen, Verstehen und Interpretieren von Dokumenten. Der Hauptfokus liegt darauf, Daten aus verschiedenen Arten von Dokumenten zu extrahieren und diese in einem strukturierten Format bereitzustellen. Dies umfasst:
- Optische Zeichenerkennung (OCR): Um gedruckten oder handgeschriebenen Text zu digitalisieren.
- Textanalyse: Um den Inhalt des Textes zu interpretieren und semantische Informationen zu extrahieren.
- Visuelle Struktur: Um Layouts, Tabellen und Grafiken zu erkennen und zu analysieren.
Intelligent Document Processing (IDP)
Intelligent Document Processing (IDP) geht einen Schritt weiter und umfasst nicht nur das Verstehen und Extrahieren von Informationen, sondern auch die Verarbeitung und Integration dieser Daten in Geschäftsprozesse. IDP kombiniert mehrere Technologien, darunter Document Understanding, Robotic Process Automation (RPA) und Machine Learning (ML), um einen vollständigen End-to-End-Workflow (Lebenszyklus eines Dokuments, von der Erfassung und Extraktion der Informationen bis hin zur Integration und Nutzung dieser Daten in den entsprechenden Systemen) zu schaffen. Die Hauptmerkmale von IDP sind:
- Automatisierung: Durch den Einsatz von Software-Robotern zur automatischen Verarbeitung von Dokumenten und Daten.
- Integration: Nahtlose Integration der extrahierten Informationen in Unternehmenssysteme wie ERP, CRM oder andere Datenbanken.
- Echtzeitverarbeitung: Fähigkeit, Dokumente in Echtzeit zu analysieren und zu verarbeiten, was die Effizienz und Reaktionsfähigkeit erhöht.
- Erweiterte Analysen: Nutzung von prädiktiven und präskriptiven Analysen, um tiefere Einblicke und optimierte Entscheidungen zu ermöglichen.
Unterschiede im Überblick
Fokus und Umfang:
- Document Understanding konzentriert sich hauptsächlich auf das Verstehen und Extrahieren von Daten aus Dokumenten.
- Intelligent Document Processing umfasst zusätzlich die Verarbeitung, Automatisierung und Integration dieser Daten in Geschäftsprozesse.
Technologien:
- Document Understanding verwendet hauptsächlich Computer Vision und NLP.
- IDP integriert Document Understanding mit RPA, maschinellem Lernen und anderen Automatisierungstechnologien.
Anwendungsbereich:
- Document Understanding wird häufig in spezifischen Anwendungen wie der Analyse von Rechnungen oder Verträgen eingesetzt.
- IDP deckt einen breiteren Bereich ab und zielt darauf ab, komplette Geschäftsprozesse zu transformieren und zu optimieren. IDP eignet sich deshalb besonders gut, um direkt in Unternehmenssoftware, wie ERP-Systemen, integriert zu werden.
Document Understanding in der Logistik am Beispiel von Lieferscheinen
Lieferscheine enthalten Informationen über die gelieferten Produkte, Mengen, Lieferdaten und Absenderdetails. Mithilfe von Computer Vision-Technologie können Informationen wie Lieferscheinnummer, Datum, Name und Adresse des Absenders automatisiert erkannt und extrahiert werden. Gleichzeitig werden Tabellen und Spalten identifiziert und das visuelle Layout des Dokuments verarbeitet. Computer Vision allein reicht jedoch nicht aus, um einen Lieferschein vollständig zu verstehen. Die spezifischen Details der gelieferten Produkte, Mengen und Preisinformationen können durch Computer Vision nicht vollständig erfasst werden. Hier kommt ein weiterer Teilbereich Künstlicher Intelligenz ins Spiel: NLP.
Mit NLP können Informationen wie die Namen der gelieferten Produkte, Mengen und Preise ermittelt und extrahiert werden. NLP kann auch verwendet werden, um Beschreibungen und Spezifikationen der einzelnen Artikel zu verarbeiten und relevante Informationen wie Maßeinheiten, Steuersätze und etwaige Rabatte zu extrahieren.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein Lieferschein eine Kombination aus Computer Vision und NLP-KI erfordert, um ein umfassendes Verständnis des Dokuments zu ermöglichen. Während Computer Vision für die Identifizierung und Extraktion von Informationen über das visuelle Layout unerlässlich ist, ist NLP für die Verarbeitung und Extraktion der detaillierten Informationen im Textinhalt notwendig.
Unterschiede im Überblick
Nachdem die grundlegenden Informationen aus einem Lieferschein mithilfe von Document Understanding erfasst wurden, kann Intelligent Document Processing (IDP) als nächster Schritt eingesetzt werden, um noch tiefere Einblicke und zusätzliche Daten zu gewinnen.
IDP kombiniert Document Understanding mit Robotic Process Automation (RPA) und fortschrittlichen Analysewerkzeugen. Mit IDP können nämlich nicht nur die anfänglichen Informationen wie Lieferdatum, Produktnamen und Mengen extrahiert werden, sondern auch weiterführende Analysen automatisiert durchgeführt werden. Beispielsweise kann IDP historische Daten analysieren, um Liefermuster zu erkennen und Vorhersagen über zukünftige Lieferzeiten zu treffen. Dies hilft Unternehmen, ihre Bestände besser zu verwalten und Engpässe zu vermeiden.
Darüber hinaus ermöglicht IDP die Integration der extrahierten Informationen in verschiedene Unternehmenssysteme wie ERP und CRM. Software-Roboter können diese Daten automatisch in die entsprechenden Systeme einpflegen, wodurch manuelle Eingriffe minimiert und Fehler reduziert werden. Die Automation dieser Prozesse führt zu erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen.
Ein weiterer Vorteil von IDP ist die Fähigkeit, komplexere Dokumente zu verarbeiten, die mehrere Seiten und verschiedene Formate umfassen. IDP kann auch Querverweise zwischen verschiedenen Dokumenten herstellen und so ein vollständiges Bild der Lieferkette zeichnen. Beispielsweise können Lieferscheine mit Rechnungen und Bestellungen verknüpft werden, um eine vollständige Nachverfolgbarkeit und Transparenz zu gewährleisten. Durch den Einsatz von Cloud-basierten Lösungen bietet IDP zusätzlich die Flexibilität und Skalierbarkeit, die Unternehmen benötigen, um große Mengen an Daten effizient zu verarbeiten. Dies ist besonders wichtig in der Logistikbranche, wo täglich tausende von Dokumenten bearbeitet werden müssen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Intelligent Document Processing den nächsten Schritt in der Evolution der Dokumentenverarbeitung darstellt. Durch die Kombination von Document Understanding, RPA und fortschrittlichen Analysetools ermöglicht IDP Unternehmen, nicht nur Informationen zu extrahieren, sondern diese auch effektiv zu nutzen, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen und ihre operativen Prozesse zu optimieren.
Sowohl Document Understanding als auch Intelligent Document Processing sind entscheidend für die moderne Datenverarbeitung und -analyse. Während Document Understanding die Basis für das Verstehen und Extrahieren von Informationen bietet, erweitert IDP diese Fähigkeiten durch umfassende Automatisierung und Integration in die Geschäftsprozesse, was zu einer höheren Effizienz und Genauigkeit führt.
Diesen Prozess haben wir uns bei ExB zur Aufgabe gemacht. Unsere IDP-Lösung hilft Unternehmen dabei, Dokumente in Sekunden statt in Tagen zu verarbeiten und Arbeitsabläufe zu automatisieren. Wenn Sie weitere Fragen zur digitalen Transformation durch KI-basierte Dokumentenverarbeitung haben, stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung.
- Dateninput: Unsere IDP-Software nimmt eine Vielzahl von Dokumententypen in unterschiedlichen Formaten auf.
- Datenklassifikation: Die Modelle klassifizieren die Dokumente basierend auf ihrem Inhalt und ihrer Struktur.
- Datenextraktion: Die Modelle extrahieren relevante Daten aus den Dokumenten.
- Datenvalidierung: Unsere Algorithmen validieren die extrahierten Daten bzgl. Genauigkeit.
- Datenbereitstellung: Die strukturierten und validierten Daten werden dann für die weitere Nutzung über eine Schnittstelle bereitgestellt, ob in einer öffentlichen oder privaten Cloud.
- Optical Character Recognition (OCR): Zum Scannen und Konvertieren von Texten aus Bildern und gescannten Dokumenten in maschinenlesbare Formate.
- Natural Language Processing (NLP): Zum Verstehen der menschlichen Sprache, einschließlich der Grammatik, des Kontexts und der Semantik.
- Machine Learning (ML) und künstliche Intelligenz (KI): Zum Erkennen von Mustern und zum Lernen aus früheren Interaktionen, um zukünftige Anfragen besser verarbeiten zu können.
- Computer Vision: Zum Verstehen und Interpretieren von visuellen Informationen, die in Form von gescannten Bildern oder Fotos vorliegen.
Eine schnellere, genauere und kosteneffizientere Dokumentenverarbeitung, die dabei hilft, ihre Wettbewerbsposition zu stärken und aufrechtzuerhalten.
