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5 Beispiele, wie Sie mit KI-gestützter Dokumentenklassifizierung der Konkurrenz einen Schritt voraus sind

Papierberge waren gestern – heute sind es digitale Akten, Mails und PDFs, die Unternehmen täglich überschwemmen. Wer hier noch manuell sortiert, verliert nicht nur Zeit, sondern auch den Überblick. Die Lösung? Automatische Dokumentenklassifizierung.
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Wer sich heute noch auf klassische Methoden zur Dokumentenklassifizierung verlässt, verliert Zeit – und im schlimmsten Fall Kund:innen. Moderne KI-Systeme machen den Unterschied: Sie analysieren auch unstrukturierte Daten in Sekunden, lernen mit jedem Dokument dazu und liefern präzise Ergebnisse ohne aufwendiges Setup. Das ist der entscheidende Hebel, um nicht nur Schritt zu halten, sondern der Konkurrenz klar davonzuziehen. In diesem Beitrag zeigen wir, wie das konkret gelingt – mit praxiserprobten Beispielen und echtem Mehrwert für Ihr Tagesgeschäft.

Was ist auto­mati­sierte Doku­menten­klassi­fizierung?

In Unternehmen landen täglich tausende Dokumente in digitalen Posteingängen, Netzlaufwerken oder ERP-Systemen – Rechnungen, Lieferscheine, Verträge, E-Mails, Formulare. Doch bevor diese weiterverarbeitet werden können, muss klar sein: Was für ein Dokument liegt hier überhaupt vor?

Die automatisierte Dokumentenklassifizierung übernimmt genau diese Aufgabe – und zwar schneller, zuverlässiger und skalierbarer als jeder Mensch.

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🔍 Was passiert technisch?

Der Prozess läuft in mehreren intelligenten Schritten ab:

  1. Erkennung des Inhalts:
    Zunächst wird der Dokumenteninhalt – etwa ein gescanntes PDF oder ein Bild – mithilfe von Optical Character Recognition (OCR) maschinenlesbar gemacht. Texte, Zahlen, sogar Tabellen werden erkannt und digitalisiert.  

  2. Vorverarbeitung & Feature-Extraktion:
    Danach werden aus dem Text Merkmale (Features) extrahiert, die für die Klassifizierung relevant sind. Das können Schlüsselbegriffe, Layout-Elemente, Absenderdaten oder auch spezifische Formulierungen sein.  

  3. Intelligente Zuordnung per KI-Modell:
    Ein trainiertes Klassifizierungsmodell – basierend auf Methoden des maschinellen Lernens (ML) – entscheidet, welcher Kategorie

    das Dokument zuzuordnen ist: Ist es eine Eingangsrechnung? Ein Frachtbrief? Ein Angebot? Die Entscheidung erfolgt anhand von tausenden Mustern, die das Modell gelernt hat. 

  4. Kontextverständnis statt Schlagwortsuche:
    Moderne Systeme analysieren nicht nur Begriffe, sondern verstehen den Kontext: Eine Zahl allein sagt noch nichts aus – in Verbindung mit Wörtern wie „fällig“, „Zahlungsziel“ oder „Rechnungsbetrag“ bekommt sie Bedeutung. 

🎯 Der Vorteil für Unternehmen:

Die automatisierte Klassifizierung spart nicht nur Zeit, sondern verhindert Fehler. Gerade bei unstrukturierten Dokumenten, wie gescannten Formularen oder frei formulierten E-Mails, stößt klassische regelbasierte Software an Grenzen. KI-basierte Modelle dagegen lernen mit jeder neuen Eingabe dazu und liefern auch bei variierenden Layouts oder Textstilen zuverlässige Ergebnisse.

Warum ist die Doku­menten­klassi­fizierung wichtig?

Täglich entstehen in Unternehmen unzählige Dokumente – strukturiert, unstrukturiert, in verschiedensten Formaten und aus diversen Quellen. Ohne eine klare Zuordnung gehen wertvolle Informationen schnell unter. Und: Manuelle Sortierung kostet nicht nur Zeit, sondern birgt auch Risiken.

Dokumentenklassifizierung schafft Ordnung, Geschwindigkeit und Sicherheit – automatisiert und skalierbar.

📌 Die Herausforderungen ohne Klassifizierung:

  • Dokumente landen im falschen System oder gehen ganz verloren
  • Prozesse verzögern sich, weil Informationen erst gesucht werden müssen
  • Manuelle Fehler führen zu Compliance-Risiken oder Mehrarbeit

💡 Warum automatisiert?

Manuelle Regeln reichen nicht mehr aus, um die wachsende Vielfalt an Formaten und Inhalten zu bewältigen. Hier kommen ML und Deep Learning (DL) ins Spiel:

Diese Technologien erkennen Muster und Zusammenhänge in Dokumenten, die für Menschen nicht offensichtlich sind – zum Beispiel typische Formulierungen in Verträgen, das Layout von Rechnungen oder Absenderkennungen in Lieferscheinen.

🧠 Was leistet ein Modell für Machine Learning bzw. Deep Learning konkret?

  • Es analysiert tausende Merkmale gleichzeitig – von Wörtern über Layouts bis hin zu Kontextbezügen.
  • Es lernt aus Beispielen: Je mehr Daten es sieht, desto präziser wird die Klassifizierung. 

Es passt sich an: Auch wenn sich Dokumentenformate ändern oder neue Kategorien hinzukommen, bleibt das Modell flexibel.

Vorteile der auto­matischen Doku­menten­klassi­fizierung

Die Vorteile der automatischen Klassifizierung von Dokumenten sind vielfältig und bedeutsam.

✅ Reduzierung von Fehlern: Da menschliche Eingriffe reduziert werden, sinkt auch die Fehlerquote.

✅ Verringerung der Bearbeitungszeit: Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben werden Ressourcen und Zeit eingespart.

✅ Verbesserte Effizienz, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit: Durch die Automatisierung werden Prozesse optimiert, die Zuverlässigkeit gesteuert und eine problemlose Skalierung ermöglicht.

✅ Compliance: Die Einhaltung von Vorschriften und Richtlinien bezüglich des Datenschutzes verbessert sich.

Eine Platt­form,
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.

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Anwendungs­fälle & Bei­spiele der auto­matischen Doku­menten­klassi­fizierung

Gerade in der Logistik entscheiden Sekunden, nicht nur auf der Straße, sondern auch im Dokumentenfluss. Ob Frachtpapiere, Lieferscheine oder Zollunterlagen: Wer hier auf manuelle Sortierung setzt, riskiert Verzögerungen, Fehler und unnötige Kosten.

Mit KI-basierter Dokumentenklassifizierung – etwa durch sofort einsetzbare Modelle von ExB – lassen sich diese Herausforderungen intelligent und skalierbar lösen. Und das nicht nur in der Logistik.

 

🚚 Frachtpapiere und Lieferscheine automatisch erkennen

In der Transportlogistik gehören Frachtbriefe, CMRs, Lieferscheine und Speditionsaufträge zum Alltag, oft als Scans, PDFs oder E-Mail-Anhänge.
Die Künstliche Intelligenz (KI) von ExB erkennt automatisch, welches Dokument vorliegt, und leitet es an das passende System oder die nächste Prozessstufe weiter.

➡️ Ergebnis: Keine falschen Ablagen mehr, schnellere Abwicklung, Compliance-gerechte Archivierung.

 

🧾 Eingangsrechnungen in Echtzeit klassifizieren

Logistikunternehmen verarbeiten täglich Rechnungen – von Mautdienstleistern, Tankkartenanbietern oder Subunternehmern. Die automatische Klassifizierung erkennt Format, Typ und Absender, auch bei sehr unterschiedlichen Vorlagen. 

➡️ Ergebnis: Automatisierter Abgleich mit Belegen, weniger manuelle Prüfung, schnellere Buchung.

 

📬 Kundenanfragen effizient zuordnen

Ob Transportanfrage, Schadensmeldung oder Lieferauskunft – per E-Mail kommen viele Anliegen. Die KI klassifiziert diese automatisch und leitet sie direkt an den richtigen Ansprechpartner. 

➡️ Ergebnis: Reaktionszeit sinkt, Kundenservice wird messbar entlastet.

 

🏷️ Zolldokumente und Ausfuhranmeldungen korrekt verarbeiten

Gerade im internationalen Versand zählen präzise Zoll- und Exportdokumente. Die KI erkennt automatisch Zolldokumente wie Ausfuhranmeldungen, Handelsrechnungen oder Ursprungserklärungen – auch bei uneinheitlicher Struktur oder mehrsprachigen Formularen.

➡️ Ergebnis: Reibungslose Zollabwicklung, weniger Rückfragen, geringeres Risiko bei Zollprüfungen.

 

🏥 Ausblick: Weitere Branchen

Auch im Gesundheitswesen, in der Industrie oder im Handel bietet automatische Dokumentenklassifizierung enorme Potenziale – etwa zur strukturierten Ablage von Befunden, Angeboten oder Prüfberichten. Die Modelle von ExB lassen sich domänenspezifisch anpassen und sind ohne langes Setup sofort einsatzbereit.

 

KI-basierte Doku­menten­klassi­fizierung mit ExB

Die automatisierte Dokumentenklassifizierung revolutioniert die Dokumentenverarbeitung von Unternehmen jeder Branche. Durch den Einsatz von innovativen, KI-gestützten Technologien können Dokumente präzise, effizient und kostengünstig in relevante Kategorien sortiert und somit klassifiziert werden. Vor allem die Klassifizierung unstrukturierter Daten kann sich schwierig und zeitaufwändig gestalten. Für ExB sind unstrukturierte Daten ein Kinderspiel. Unsere Plattform ermöglicht ML-gesteuerte Dokumentenklassifizierung: So transformiert unsere IDP-Plattform Ihr gesamtes Unternehmen. Unsere Lösung ist in der Lage, auch feinste Unterschiede zwischen einzelnen Dokumentenkategorien zu erkennen und diese präzise zu klassifizieren.

Fazit: Klassifizieren, bevor es komplex wird

Ob Rechnungen, Frachtbriefe oder Kundenanfragen – Unternehmen stehen täglich vor der Herausforderung, wachsende Mengen an Dokumenten schnell, korrekt und effizient zu verarbeiten. Wer dabei noch manuell sortiert, verliert nicht nur Zeit, sondern auch Potenzial.

Automatische Dokumentenklassifizierung mit KI bringt genau die Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Präzision, die moderne Prozesse heute brauchen – insbesondere in der Logistik. Mit Technologien wie OCR, Machine Learning und Deep Learning wird aus reiner Datenflut strukturierte Information, die sofort weiterverarbeitet werden kann.

Die gute Nachricht: Unternehmen müssen dafür keine eigenen Modelle entwickeln. Mit der sofort einsetzbaren Lösung von ExB lassen sich Klassifizierungsprozesse schnell und sicher automatisieren – domänenspezifisch, flexibel und zukunftsfähig.

👉 Jetzt unverbindlich beraten lassen

Inhaltsverzeichnis

Geschrieben von:

Carolin Knobel

Content Creator bei ExB

Carolin ist bei ExB für die Erstellung von Marketing-Content verantwortlich. Mit ihrer Expertise in den Bereichen KI-Trends und Redaktion bereichert sie das Informationsangebot von ExB – auf unserem Blog und auf LinkedIn.
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