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

Im digitalen Zeitalter ist die Verarbeitung von Inputs – seien es E-Mails, Dokumente oder andere eingehende Informationen – eine fundamentale Herausforderung für Unternehmen aller Branchen. Das Management dieser Inputs entscheidet nicht nur über die Effizienz interner Prozesse, sondern auch über die Zufriedenheit der Kunden und Partner. In diesem Blogbeitrag beleuchten wir das Thema Input Management und seine Bedeutung, skizzieren die Schritte, die es umfasst, zeigen Vorteile und Herausforderungen und den Zusammenhang mit Intelligent Document Processing (IDP).

KI

Deep Learning wird in vielen Anwendungen und Diensten der künstlichen Intelligenz (KI) eingesetzt. Es trägt dazu bei, die Intelligenz und die Automatisierung bestehender KI-fähiger Produkte zu verbessern. Kurz gesagt, Deep Learning ist eine komplexe Technik des maschinellen Lernens, die Computer anweist, so zu lernen oder zu reagieren, wie es der Mensch von Natur aus tut. Ob es sich nun um fahrerlose Autos, Freisprecheinrichtungen oder Spracherkennung in Telefonen handelt, Deep Learning ist eine wichtige Kraft hinter vielen bahnbrechenden Innovationen.

KI

In der heutigen Geschäftswelt spielt KI eine immer wichtigere Rolle. Unternehmen nutzen sie, um Prozesse zu optimieren, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, innovative Lösungen anzubieten und die Grenzen technologischer Möglichkeiten zu erweitern. Die Vielfalt und Anwendungsmöglichkeiten von KI, einschließlich generativer KI und großer Sprachmodelle, spiegeln das Potenzial wider. Es gibt verschiedene Arten von KI mit unterschiedlichen Funktionen und Anwendungsbereichen. In diesem Artikel gehen wir auf die verschiedenen Arten von KI ein und beleuchten, wie und wo sie eingesetzt werden.

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 dynamischen Geschäftswelt ist digitale Transformation mehr als ein Schlagwort – sie ist essenziell, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Unternehmen müssen traditionelle Modelle überdenken und digitale Technologien nutzen, um Prozesse zu automatisieren und die Effizienz zu steigern. Dies betrifft nicht nur interne Abläufe, sondern auch die Interaktion mit Kunden. Die digitale Transformation bietet sowohl Herausforderungen als auch Chancen für Innovation und Wachstum. Was bedeutet das konkret für Ihr Unternehmen und Ihre Branche? Wie können Sie diesen Wandel bewältigen und erfolgreiche Beispiele nutzen?

Dokumentenverarbeitung

Unternehmen nutzen eine Vielzahl von KI-Anwendungen, um ihre Prozesse zu optimieren. Intelligente Zeichenerkennung (ICR) und optische Zeichenerkennung (OCR) werden zunehmend eingesetzt, um Daten effizient zu verarbeiten. Beide Technologien extrahieren Daten aus verschiedenen Dokumententypen. Es ist wichtig, die Feinheiten und Unterschiede zwischen ICR und OCR zu verstehen, um datengesteuerte Ziele erfolgreich zu erreichen. Dieser Artikel konzentriert sich auf die Funktionalitäten und Anwendungen von ICR und zeigt deren Einfluss auf die Automatisierung von Dokumentenprozessen auf.

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.

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 prägen den Einsatz neuer Technologien. Besonders Robotic Process Automation (RPA) wächst durch einfache Integration und Anwendbarkeit in verschiedenen Geschäftsbereichen. Im Gegensatz zu physischen Industrierobotern automatisiert RPA Geschäftsprozesse und Aufgaben mithilfe von Softwarerobotern oder Bots. Diese emulieren menschliche Interaktionen mit der Benutzeroberfläche und führen Aufgaben in Computersystemen aus. RPA-Systeme können repetitive, regelbasierte Aufgaben automatisieren, die normalerweise von Mitarbeitern erledigt werden.

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.

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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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