Definition: Was ist Input Management?
Input Management bezeichnet die Sammlung, Verarbeitung und Verteilung aller eingehenden Informationen in einem Unternehmen. Dabei geht es nicht nur um physische Dokumente, sondern auch um digitale Daten, die über verschiedenste Kanäle wie E-Mail, soziale Medien oder Online-Formulare eingehen. Das Ziel ist es, diese Daten effizient zu erfassen, zu klassifizieren, zu bearbeiten und dem richtigen Prozess oder der richtigen Person zuzuordnen, um schnelle und informierte Entscheidungen zu ermöglichen.
Warum ist Input Management relevant?
Effektives Input Management befähigt Unternehmen, Informationen rasch zu erfassen und zu nutzen, was beispielsweise die Reaktionsfähigkeit auf E-Mail-Anfragen verbessert und die interne Effizienz steigert. Im Kontext der Digitalisierung ist es für Unternehmen von größter Bedeutung, umfangreiche Datenmengen effektiv zu verarbeiten und daraus bedeutsame Einsichten zu ziehen.
Somit stellt es ein essenzielles Organisationsprinzip dar, das über die reine Technologie hinausgeht. Es legt den Grundstein für die Verbesserung der Informationsversorgung aller Beteiligten und markiert den Auftakt zu einem umfassenden «End-to-End»-Prozess, der alle Schritte von der initialen Input-Erfassung bis zum finalen Output umfasst.
Input Management ist ein kritischer Baustein moderner Dokumentenmanagement– und Enterprise-Content-Management (ECM)-Systeme. Diese Systeme zielen darauf ab, eingehende Dokumente zu sammeln, digital zu verarbeiten und schließlich zu archivieren. In einem optimalen Szenario ist Input Management nahtlos in derartige Systeme integriert.
Die Hauptaufgaben von Input Management auf einen Blick
Nachfolgend werden die Schlüsselaspekte des Input-Managements, das für die effiziente Verwaltung eingehender Dokumente verantwortlich ist, auf einen Blick präsentiert:
- Input Management sorgt dafür, dass eingehende Dokumente bei Bedarf digitalisiert und bearbeitet werden, um eine effiziente Verwaltung sicherzustellen.
- Die richtige Verteilung der Dokumente innerhalb des Unternehmens wird gewährleistet, um eine reibungslose Kommunikation und Zusammenarbeit zu ermöglichen.
- Eine gründliche Qualitätsprüfung sowie die Überprüfung der inhaltlichen Korrektheit der Dokumente stehen im Mittelpunkt seiner Aufgaben.
- Es legt großen Wert auf eine zuverlässige und gut organisierte Ablage der Dokumente, um einen einfachen Zugriff und eine effiziente Verwaltung zu gewährleisten.
- Das Input Management ist in der Lage, strukturierte und unstrukturierte Daten aus diversen Quellen zu sammeln und zu verarbeiten, um ein umfassendes Bild der geschäftsrelevanten Informationen zu erhalten.
Durch die Erfassung und Digitalisierung von Dokumenten legt es den Grundstein für eine effektive Weiterverarbeitung und Nutzung der Informationen im digitalen Umfeld.
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Konkrete Schritte im Input Management
1) Input: Eingang von Dokumenten. Dies können z.B. Rechnungen, Lieferscheine oder Vertragsdokumente sein.
2) Erfassung & Digitalisierung: Der Input wird zunächst gesammelt. Dieser kann in digitaler Form (z. B. E-Mails, Online-Formularen, gescannte Dokumenten) oder in physischer Form (z. B. Briefe, Faxe) vorliegen. Die in Papierform vorliegenden Dokumente werden durch Scannen in eine digitale Form überführt und durch OCR (Optical Character Recognition) und ICR (Intelligent Character Recognition) erkannt und verstanden.
3) Qualitätskontrolle & Validierung: Die erfassten Daten werden einer Prüfung auf Richtigkeit und Vollständigkeit unterzogen. Dies beinhaltet die Überprüfung der Datenintegrität, die Einhaltung von Formatvorgaben sowie die Korrektheit der Eingabe.
4) Klassifizierung: Die erfassten Daten werden gemäß verschiedener Kriterien sortiert und klassifiziert. Diese Klassifizierung kann durch automatisierte Software erfolgen, die beispielsweise Schlüsselwörter erkennt oder Dokumententypen unterscheidet.
5) Weitergabe: Im abschließenden Schritt werden die Daten an nachfolgende Anwendungen weitergeleitet, wie beispielsweise ein Dokumentenmanagementsystem oder an die zuständige Person im Unternehmen.
Effizientes Input Management im Gegensatz zur klassischen Verarbeitung von eingehenden Daten
Die Menge an E-Mails, Papierdokumenten und digitalen Daten, die täglich bearbeitet werden müssen, führt ohne ein effektives Dokumentenmanagement-System oft zu einem unübersichtlichen Chaos.
Herausforderungen der klassischen Verarbeitung von eingehenden Daten in Unternehmen
Die traditionelle Verarbeitung von Dokumenten stellt Unternehmen vor eine Reihe von Herausforderungen, die die Effizienz und die Datenintegrität erheblich beeinträchtigen können und somit die Notwendigkeit einer digitalen Transformation durch Automatisierung und den Einsatz moderner Enterprise-Content-Management (ECM)-Systeme unterstreicht. Probleme der traditionellen Verarbeitung von Dokumenten umfassen:
Überwältigendes Papierchaos
- In vielen Unternehmen sorgen traditionelle Methoden der Dokumentenabwicklung dafür, dass eine Vielzahl an Papierdokumenten und digitalen Inputs wie E-Mails existieren. Dies führt schnell zu einem Mangel an einem übersichtlichen und effizienten Dokumentenmanagement, was die Lokalisierung geschäftsrelevanter Daten und Informationen erheblich erschwert.
Erhöhter Zeit- und Arbeitsaufwand
- Die manuelle Erfassung und Bearbeitung von eingehenden Dokumenten und E-Mails ist zeitaufwändig und bindet wertvolle Ressourcen, die anderweitig effektiver eingesetzt werden könnten. Ohne Automatisierung und digitale Systeme zur Verarbeitung dieser Inputs verschwenden Unternehmen wertvolle Arbeitszeit.
Risiko von Informationsverlusten
- Die Vielfalt der Kanäle, über die eingehende Informationen und Dokumente das Unternehmen erreichen, erhöht das Risiko, dass wichtige Inhalte verloren gehen. Ohne ein zentrales ECM-System, das alle digitalen und physischen Inputs erfasst, können geschäftsrelevante Daten unbeachtet bleiben.
Komplexe Zuordnungsprozesse
- Die manuelle Zuweisung eines Dokuments an die zuständige Person oder Abteilung gestaltet sich oft als ein komplexes Unterfangen. Es erfordert zunächst die Identifizierung des richtigen Ansprechpartners, was den Prozess verlangsamt und zusätzliche Ressourcen beansprucht.
Fehleranfällige Prüfprozesse
- Insbesondere die manuelle Prüfung von Dokumenten, wie zum Beispiel die Rechnungsverifikation, ist äußerst anfällig für Fehler. Unbeabsichtigtes Übersehen oder Eingabefehler können zu finanziellen Diskrepanzen führen und erfordern aufwendige Korrekturen.
Vorteile von Input Management
Vorteile:
- Effizienzsteigerung: Automatisierte Prozesse reduzieren manuellen Aufwand und beschleunigen die Informationsverarbeitung.
- Fehlerreduktion: Digitale Verarbeitung verringert das Risiko menschlicher Fehler.
- Verbesserte Kundenzufriedenheit: Schnellere Reaktionszeiten auf Anfragen und eine effizientere Bearbeitung erhöhen die Zufriedenheit.
- Skalierbarkeit: Systeme können an steigende Datenvolumen angepasst werden, ohne dass proportional mehr Ressourcen benötigt werden.
Was es zu beachten gilt:
- Implementierungsaufwand: Die Einführung eines effektiven Input-Management-Systems kann anfangs ressourcenintensiv sein.
- Datenschutz und Sicherheit: Mit der Digitalisierung von Informationen müssen Unternehmen verstärkt Maßnahmen zum Schutz dieser Daten ergreifen.
Anwendungsbeispiel: Input Management im Vertragsmanagement
Input Management im Kontext des Vertragsmanagements umfasst verschiedene Aufgaben und Prozesse, die darauf abzielen, eingehende Vertragsdokumente effizient zu verwalten und zu nutzen. Hier sind einige Beispiele:
- Erfassung und Digitalisierung von Verträgen: Input Management beinhaltet die Erfassung physischer Vertragsdokumente sowie deren Digitalisierung, um eine elektronische Verwaltung zu ermöglichen. Das kann durch Scannen und OCR (Optical Character Recognition) erfolgen, um den Text der Verträge in durchsuchbare digitale Dateien umzuwandeln.
- Automatische Klassifizierung und Indexierung: Input Management-Systeme können Vertragsdokumente automatisch klassifizieren und relevante Metadaten extrahieren, wie z.B. Vertragsart, Vertragspartner, Laufzeit, Bedingungen usw. Dadurch wird eine effiziente Organisation und Auffindbarkeit der Verträge ermöglicht.
- Workflow-Management: Input Management kann den Workflow für die Bearbeitung von Verträgen unterstützen, indem es eingehende Vertragsdokumente automatisch an die zuständigen Personen oder Abteilungen weiterleitet. Dies kann helfen, die Bearbeitungszeiten zu verkürzen und sicherzustellen, dass Verträge rechtzeitig überprüft und genehmigt werden.
- Versionierung und Revisionssicherheit: Input Management-Systeme können Vertragsversionen verfolgen und sicherstellen, dass stets die aktuellste Version eines Vertrags verwendet wird. Zudem bieten sie Funktionen zur Revisionssicherheit, um Änderungen nachvollziehbar zu dokumentieren und die Integrität der Vertragsdaten zu gewährleisten.
- Integration mit anderen Systemen: Input Management kann nahtlos mit anderen Systemen wie einem Vertragsmanagement- oder ERP-System integriert werden. Dadurch können Vertragsinformationen automatisch synchronisiert und in verschiedenen Geschäftsprozessen genutzt werden.
- Analyse und Reporting: Input Management-Systeme können Daten aus Vertragsdokumenten extrahieren und für Analysezwecke nutzen. Dies ermöglicht es Unternehmen, Vertragsrisiken zu identifizieren, Vertragsleistung zu überwachen und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.
Durch effektives Input Management im Vertragsmanagement können Unternehmen ihre Vertragsprozesse optimieren, Kosten reduzieren, Risiken minimieren und die Effizienz steigern.
Die Techniken des Input-Managements: Wo unterstützt IDP?
Im Folgenden werden verschiedene Werkzeuge, die Input Management nutzt, aufgelistet. Danach folgt jeweils eine kurze Erläuterung, wie IDP dabei unterstützen kann:
OCR-Technologie: wandelt Bildinformationen in lesbaren und durchsuchbaren Text um.
- IDP nutzt OCR-Technologie, um Text aus gescannten Dokumenten zu extrahieren und in durchsuchbare, digitale Formate umzuwandeln. Diese Textdaten können dann für weitere Prozesse im Input Management genutzt werden.
Klassifizierungswerkzeuge: kategorisieren Dokumente basierend auf ihrem Inhalt und ordnen sie den entsprechenden Dokumentenklassen zu.
- IDP kann Klassifizierungswerkzeuge unterstützen, indem es bei der automatischen Klassifizierung und Zuordnung von Dokumenten hilft, basierend auf ihrem Inhalt und ihrer Struktur.
Extraktionswerkzeuge: extrahieren regelbasiert Daten aus Dokumenten und speichern sie strukturiert.
- IDP erleichtert die Extraktion von Daten aus Dokumenten mithilfe von maschinellem Lernen und regelbasierten Algorithmen. Diese extrahierten Daten können strukturiert und für die weitere Verarbeitung im Input Management verwendet werden.
Integrationen zu nachgelagerten Systemen: Informationen und Ergebnisse werden an nachfolgende Systeme zur weiteren Verarbeitung übermittelt.
- IDP kann die nahtlose Integration mit anderen nachgelagerten Systemen ermöglichen, um Informationen und Ergebnisse aus dem Input Management-Prozess automatisch weiterzuleiten und zu verarbeiten.
Workflow: Automatisiert die Ausführung von Aufgaben.
- IDP kann bei der Workflow Automatisierung im Input Management helfen, indem es repetitive Prozesse automatisiert und die Effizienz steigert.
Reporting: Analysetools, um die Performance eines Prozesses zu bewerten.
- IDP bietet Analysewerkzeuge, um die Leistung des Input-Management-Prozesses zu überwachen und zu optimieren, indem es Einblicke in den Dokumentenfluss, die Genauigkeit der Datenextraktion und andere relevante Metriken liefert.
Zu Beachten: Prozesse können je nach den individuellen Anforderungen und der Organisation variieren.
Intelligent Document Processing (IDP) und Input Management: Eine Symbiose
IDP-Technologien spielen eine entscheidende Rolle im modernen Input Management. Sie ergänzen und unterstützen Input-Management-Systeme, indem sie Künstliche Intelligenz nutzen, um eingehende Dokumente und Daten nicht nur zu erfassen und zu klassifizieren, sondern auch inhaltlich zu verstehen und zu verarbeiten. Dies erhöht die Effizienz und Genauigkeit der Datenverarbeitung signifikant und ermöglicht es Unternehmen, eingehende Informationen in wertvolle Geschäftseinblicke umzuwandeln. Bei ExB bieten wir eine maßgeschneiderte Lösung, die flexibel auf die individuellen Anforderungen der Unternehmen zugeschnitten werden kann.
Fazit
In einer Welt, in der die Menge und Geschwindigkeit von Daten kontinuierlich zunimmt, ist ein effektives Input Management unerlässlich für den Erfolg eines Unternehmens. Technologien wie IDP sind dabei nicht nur Werkzeuge zur Bewältigung dieser Herausforderung, sondern auch Katalysatoren für Innovation und Wachstum. Durch die Automatisierung der Verarbeitung eingehender Informationen können Unternehmen nicht nur ihre Effizienz steigern, sondern auch ihren Erfolg in einer sich schnell verändernden digitalen Landschaft sicherstellen.
Unsere IDP-Lösung arbeitet mit modernsten KI-Technologien wie Natural Language Processing (NLP), der automatische Umwandlung von gedruckten oder handgeschriebenen Dokumenten in maschinenlesbaren Text (OCR), Bilderkennung, Deep Learning sowie Machine Learning (ML), um relevante Informationen aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu klassifizieren, zu kategorisieren und zu extrahieren und die extrahierten Daten zu validieren.
Damit ist unsere Lösung speziell darauf ausgerichtet, die Herausforderungen in der Dokumentenverarbeitung zu meistern – unabhängig vom Volumen des Inputs und eingehenden Dokumentenstroms. Die Integration unserer IDP-Schnittstellen an bestehende Systeme ermöglicht die automatisierte Erfassung eingehender Dokumente. Ein weiterer Vorteil unserer KI im Input Management liegt nicht allein in der Erkennung und Klassifizierung von Dokumenten, sondern ebenso in der Fähigkeit, umfassende Informationen zu extrahieren und diese für eine vollautomatische Folgebearbeitung verfügbar zu machen.
Die Extraktion relevanter Daten für die Dunkelverarbeitung stellt sicher, dass alle benötigten Informationen zur eindeutigen Erkennung und Bearbeitung zur Verfügung stehen. Diese Effizienz und Präzision resultieren in einer deutlichen Beschleunigung der Prozesse und einer signifikanten Kostenreduktion.
Dank der Flexibilität und Anpassungsfähigkeit unserer IDP-Lösung sind wir in der Lage, eine maßgeschneiderte Antwort auf die spezifischen Anforderungen jedes einzelnen Unternehmens zu bieten. ExB steht für eine neue Generation der Dokumentenverarbeitung, die Unternehmen dabei unterstützt, nachhaltig zu wachsen und sich auf die eigenen Kernkompetenzen zu konzentrieren. Bei Fragen sind wir gerne für Sie da. Klicken Sie dafür ganz einfach auf Kontakt aufnehmen.
Input Management bezieht sich auf die Prozesse und Technologien, die zur Erfassung, Identifizierung und Verarbeitung eingehender Informationen in einem Unternehmen verwendet werden. Es ist wichtig, weil es Unternehmen ermöglicht, Informationen effizient zu verarbeiten und in nutzbare Daten umzuwandeln. Dies verbessert die Entscheidungsfindung, optimiert Geschäftsprozesse und erhöht die Reaktionsfähigkeit gegenüber Kundenanfragen.
Intelligent Document Processing (IDP) spielt eine zentrale Rolle im modernen Input Management, indem es die Automatisierung der Datenextraktion aus unstrukturierten Dokumenten ermöglicht. Durch den Einsatz von Technologien wie maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Optical Character Recognition (OCR) kann IDP Texte erkennen, interpretieren und in strukturierte Daten umwandeln. Dies reduziert manuelle Eingriffe, minimiert Fehler und beschleunigt die Datenverarbeitung. Unternehmen profitieren von einer verbesserten Datenqualität und schnelleren Prozessdurchläufen, was insbesondere bei hohen Dokumentenvolumen von großem Vorteil ist.
Für ein effizientes Input Management sind mehrere Schlüsseltechnologien entscheidend:
- Optical Character Recognition (OCR): Wandelt gescannte Dokumente und Bilder in bearbeitbare und durchsuchbare Textdateien um.
- Workflow-Automatisierung: Automatisiert routinemäßige Aufgaben und steuert den Fluss der Dokumente durch verschiedene Geschäftsprozesse.
- Datenextraktion und -validierung: Extrahiert relevante Informationen aus Dokumenten und validiert sie gegen vorhandene Datenbanken oder Geschäftsregeln. Diese Technologien zusammen ermöglichen es Unternehmen, ihre Daten effizient zu erfassen, zu verarbeiten und zu nutzen, wodurch die Gesamteffizienz und Produktivität gesteigert wird.
