Definition des Problems: Die Kosten der manuellen Dateneingabe
Konnichiwa, willkommen im AI Automation Dojo, der Show, die auf die Papierberge blickt, die Ihr Unternehmen begraben, und sagt: „Es muss einen besseren Weg geben, als einfach nur einen größeren Schredder zu kaufen.“ Heute tauchen wir in ein Thema ein, das unglaublich langweilig klingt, aber ich verspreche Ihnen – es ist in Wirklichkeit eine Geheimwaffe. Wir sprechen über Intelligent Document Processing oder kurz IDP. Und ja, ich weiß, es ist wieder ein dreibuchstabiges Akronym, aber dieses hier (dieses hier hat echten Wert). Ich bin Ihr Gastgeber Andrzej Kinastowski, einer der Gründer von
Lassen Sie mich Ihnen ein Bild zeichnen. Es ist Freitagnachmittag, 15:00 Uhr – Sie können das Wochenende schon schmecken. Alles, was zwischen Ihnen und der Freiheit steht, ist eine letzte Aufgabe: das Einreichen Ihrer wöchentlichen Rechnungen. Sie öffnen das erste PDF (es ist ein Scan, schief, und sieht aus, als wäre es mit einer Kartoffel fotografiert worden), Sie kneifen die Augen zusammen, um die Zahlen zu entziffern, und beginnen, sie eine nach der anderen in Ihr ERP-System einzutragen (Rechnungsnummer, Datum, Positionsbetrag). Sie spüren, wie ein kleiner Teil Ihrer Seele verwelkt und zu Staub zerfällt: Sie sind im siebten Kreis der unternehmerischen Hölle angekommen (manuelle Dateneingabe). Es ist ein langsamer, sich wiederholender Prozess, der anfällig für menschliche Fehler ist – und er lässt sich nicht skalieren. Ein falsch gesetztes Dezimalzeichen kann Stunden an Abstimmungsarbeit verursachen. Eine übersehene Rechnung kann zu Mahngebühren und zur Schädigung einer wichtigen Lieferantenbeziehung führen. Das ist die Herausforderung der manuellen Dateneingabe. Sie ist ein Engpass in unzähligen Geschäftsprozessen – von Finanzen und Personalwesen bis hin zu Vertrieb und Logistik. Dasselbe Spiel wiederholt sich im Vertragsmanagement, in der Schadenbearbeitung, im Kunden-Onboarding. Diese digitale Reibung kostet Unternehmen Millionen durch Produktivitätsverluste und operative Risiken. Jede Minute, die ein Mitarbeiter damit verbringt, Daten manuell zu übertragen, ist eine Minute, die er nicht mit Analyse, Strategie oder Kundeninteraktion verbringt. Ein klassischer Fall von intelligenten Menschen, die gezwungen sind, unintelligente Arbeit zu verrichten.
Was wäre, wenn wir das automatisieren könnten? Was wäre, wenn Sie diesen Stapel digitaler Dokumente einfach einer Maschine übergeben und sagen könnten: „Kümmere dich darum.“ Was wäre, wenn wir Computern beibringen könnten, Dokumente zu lesen und zu verstehen – genau wie Menschen, nur (Sie wissen schon) schneller, ohne zu klagen und ohne alle 12 Minuten eine Kaffeepause zu brauchen? Das ist das zentrale Wertversprechen von Intelligent Document Processing (IDP).
Was ist IDP? Mehr als nur zonale OCR
Auf hoher Ebene ist IDP eine technologische Lösung, die künstliche Intelligenz nutzt, um Daten aus einer Vielzahl von strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Dokumenten automatisch zu erfassen, zu extrahieren, anzureichern und zu verarbeiten. Ich möchte das hier ganz klar sagen: Das ist nicht der Scanner Ihres Großvaters aus dem Jahr 1998. Es geht nicht einfach nur darum, ein digitales Bild eines Stücks Papier zu erstellen (das ist Digitalisierung – das ist Schritt eins, das machen wir seit Jahrzehnten). Bei IDP geht es um das Verstehen.
Was es ebenfalls nicht ist, ist eine vorlagenbasierte OCR, wie wir sie seit Jahrzehnten kennen. Dieser Ansatz (oft als zonale OCR bezeichnet) erforderte die Erstellung einer festen Vorlage für jedes einzelne Dokumentenlayout, bei der genaue Koordinaten auf der Seite definiert wurden, an denen bestimmte Daten erwartet wurden. Wenn ein Anbieter sein Rechnungsdesign auch nur geringfügig änderte (zum Beispiel das Datumsfeld von oben rechts nach oben links verschob), brach die Vorlage zusammen und der Prozess kam zum Stillstand – manuelle Eingriffe waren erforderlich. Es war eine fragile Lösung, die sich in einer dynamischen Geschäftsumgebung mit Hunderten oder Tausenden unterschiedlicher Dokumentformate nicht skalieren ließ.
IDP hingegen ist vorlagenfrei. Es nutzt KI, um den Inhalt und Kontext eines Dokuments zu verstehen. Es sucht nicht einfach nach Daten an festen Koordinaten, sondern lernt, semantisch zu erkennen, was beispielsweise ein Rechnungsdatum ist – unabhängig davon, wo es auf der Seite steht. Es geht über die einfache Texterkennung hinaus und versteht die semantische Bedeutung der Daten innerhalb der Dokumente. (Es ist der Unterschied zwischen dem Fotografieren eines französischen Buches und der tatsächlichen Fähigkeit, Französisch zu lesen und zu verstehen.)
Warum sollte Sie das interessieren? Die Vorteile
Warum sollten Sie sich für IDP interessieren? Ich weiß, was Sie denken: „Großartig, noch so ein KI-Ding, das mir die Welt verspricht und am Ende nur ein weiteres Dashboard liefert, das mir 15 neue Möglichkeiten zeigt, wie weit ich hinterherhinke.“ Und Sie haben jedes Recht, skeptisch zu sein. Aber das „Na und?“ hier ist brutal einfach: Zeit, Geld und Nerven. Oder, wie es ein ordentlicher Berater formulieren würde: operative Effizienz, Datenqualität und Ressourcennutzung.
Durch die Automatisierung der manuellen Dateneingabe können Unternehmen ihre Bearbeitungszeiten und -kosten erheblich senken – viele Organisationen berichten von Kostenreduktionen bei Datenverarbeitungsprozessen von bis zu 80 %. Dabei geht es nicht nur um Arbeitskostenersparnis, sondern darum, Geschäftszyklen zu verkürzen, indem menschliche Eingriffe auf ein Minimum reduziert werden. Dateneingabefehler (die teuer sein und Beziehungen schädigen können) werden deutlich reduziert, was zu einer höheren Datenqualität in nachgelagerten Systemen führt. Dies hat einen Kaskadeneffekt und verbessert alles – von der Finanzprognose und Compliance-Berichterstattung bis hin zum Kundenservice. Hochwertige Daten sind der Treibstoff für alle weiteren Digitalisierungs- und Transformationsinitiativen.
Entscheidend ist, dass Sie Ihre Mitarbeiter von geringwertigen, sich wiederholenden Aufgaben auf höherwertige Tätigkeiten umverteilen können – solche, die kritisches Denken, Kundeninteraktion und komplexe Problemlösung erfordern. Es geht darum, die Natur der Arbeit selbst aufzuwerten und die Mitarbeiterzufriedenheit zu steigern, indem man den lästigsten Teil ihrer Arbeit beseitigt (den Teil, den wirklich jeder hasst).
Die digitale Zauberei: die Technologien hinter IDP
Wie funktioniert diese digitale Zauberei eigentlich? Es ist keine Magie – nur ein Cocktail aus einigen Schlüsseltechnologien, die endlich gut genug geworden sind, um wirklich nützlich zu sein. Denken Sie daran wie an die Power Rangers der KI.
Die zentralen KI-Komponenten
1. Optical Character Recognition (OCR): Das sind die Augen des Ganzen – die grundlegende Schicht, die Pixel in einem Bild in maschinenlesbare Zeichen umwandelt. Moderne OCR-Engines (oft selbst durch Deep Learning unterstützt) haben eine sehr hohe Genauigkeit erreicht und können eine große Vielfalt an Schriftarten, Sprachen und sogar handschriftliche Texte bis zu einem gewissen Grad verarbeiten. Sie erkennen nicht nur Zeichen, sondern erfassen auch Metadaten wie Schriftgröße und die XY-Koordinaten jedes Wortes – ein entscheidender Schritt, um das Layout des Dokuments zu verstehen.
2. Computer Vision: Dies ist eine entscheidende, aber oft übersehene Komponente. Computer-Vision-Modelle (insbesondere Convolutional Neural Networks) analysieren die visuelle Struktur des Dokuments. Sie erkennen Elemente wie Tabellen, Logos, Unterschriften und Kontrollkästchen. Auf diese Weise kann das System zwischen einer Kopfzeile und einer Position unterscheiden – selbst wenn der Text ähnlich aussieht. Außerdem hilft es, den Dokumententyp selbst zu identifizieren (zum Beispiel ist das visuelle Vorhandensein eines Passfotos ein starkes Indiz dafür, dass es sich um ein Ausweisdokument handelt).
3. Natural Language Processing (NLP): Das ist das Gehirn – die Intelligenzschicht. Sobald die OCR den Rohtext bereitstellt, wendet NLP Techniken wie Named Entity Recognition (NER) (noch ein dreibuchstabiges Akronym) an, um wichtige Datenpunkte zu identifizieren und zu klassifizieren (wie den Namen einer Person, eine Organisation, ein Datum oder einen Geldbetrag). Es nutzt fortschrittliche Sprachmodelle (zum Beispiel solche, die auf der Transformer-Architektur basieren), um den linguistischen Kontext und die Beziehungen zwischen Wörtern zu verstehen. Dadurch erkennt es, dass „Fälligkeitsdatum“ und „Zahlungsbedingungen“ sich möglicherweise auf dasselbe Konzept beziehen. NLP befasst sich außerdem mit der Relationsextraktion, die identifiziert, wie verschiedene Entitäten miteinander verbunden sind (zum Beispiel die Verknüpfung einer bestimmten Positionsbeschreibung mit ihrem Einzelpreis und der Menge).
4. Machine Learning und Deep Learning: Das ist der lernende Teil – das, was dem System ermöglicht, sich anzupassen und besser zu werden. IDP-Plattformen werden mit großen, vielfältigen Datensätzen von Dokumenten trainiert. Diese Lernfähigkeit erlaubt es dem System, die enorme Vielfalt an Dokumentenlayouts zu bewältigen, ohne vordefinierte Vorlagen zu benötigen (wie es bei den alten OCR-Systemen der Fall war). In diesem Schritt erzeugt das System auch einen Confidence Score für jedes extrahierte Feld – ein entscheidender Faktor für den „Human-in-the-loop“-Prozess. Das Wichtigste daran ist, dass man zwar vortrainierte Modelle für bestimmte Dokumenttypen erhält, diese aber weiterhin lernen können. Wenn ein Mensch ein Feld korrigiert, das das System falsch erkannt hat, lernt das System daraus und wird diesen Fehler nicht wiederholen. Es wird mit jedem Dokument, das es sieht, intelligenter.
Der IDP-Workflow: Sieben entscheidende Phasen
Ein typischer IDP-Workflow besteht aus sieben zentralen Phasen, die gemeinsam eine robuste Datenverarbeitungspipeline bilden:
- Ingestion: Der Einstiegspunkt. Das System nimmt Dokumente aus verschiedenen Quellen auf (E-Mail-Posteingang, FTP-Server, Webportal, Cloud-Speicher, API-Aufruf).
- Pre-Processing: Die Dokumente werden für die KI optimiert – ein entscheidender Schritt, der die Genauigkeit direkt beeinflusst. Dazu gehören automatisierte Prozesse wie das Geraderücken von Bildern (um Rotationen zu korrigieren), Rauschunterdrückung (zum Entfernen von Flecken) und Binarisierung (zur Umwandlung des Bildes in reines Schwarz-Weiß).
(Denken Sie daran wie an das Reinigen der Kameralinse, bevor Sie ein Foto machen.) - Classification: Das System muss erkennen, um welche Art von Dokument es sich handelt (Rechnung, Vertrag, Bestellformular oder Reisepass). Das ist entscheidend, da es dem System ermöglicht, die Dokumente an das richtige spezialisierte Extraktionsmodell weiterzuleiten.
- Data Extraction: Die zentralen KI-Modelle extrahieren vordefinierte Datenfelder. Moderne IDP-Systeme verwenden dabei einen hybriden Ansatz – Regeln für vorhersehbare Daten und fortgeschrittenes Machine Learning für Datenpunkte, die an beliebiger Stelle im Dokument auftreten können.
- Validation: Die extrahierten Daten werden automatisch anhand eines Satzes von Geschäftsregeln und externen Datenbanken validiert (z. B. Überprüfung, ob ein Mitarbeiter im ERP-System existiert, Validierung einer USt-IdNr., Sicherstellung, dass die Positionen mit dem Gesamtbetrag übereinstimmen). Daten, die die Validierung nicht bestehen oder einen niedrigen Confidence Score aufweisen, werden für den nächsten Schritt markiert.
- Human in the Loop (Review and Feedback): Dokumente, die während der Validierung markiert wurden, werden über eine spezielle Benutzeroberfläche an einen menschlichen Prüfer weitergeleitet. Dieser kann die Daten schnell bestätigen oder korrigieren. Entscheidend ist, dass jede vom Menschen vorgenommene Korrektur erfasst und in das Machine-Learning-Modell zurückgespielt wird (bekannt als Active Learning), wodurch die KI ihre Genauigkeit kontinuierlich verbessert und die Zahl der Ausnahmen im Laufe der Zeit reduziert.
- Integration: Die verifizierten strukturierten Daten werden in einem verwendbaren Format (z. B. JSON oder XML) exportiert. Anschließend werden sie über eine API oder andere Integrationsmethoden an nachgelagerte Geschäftssysteme wie ERP-, CRM- oder RPA-Plattformen übermittelt, die dann weitere Schritte ausführen können – etwa das Buchen einer Rechnung oder das Anlegen eines neuen Kundendatensatzes.
Der Gamechanger: strukturierte vs. unstrukturierte Daten
Strukturierte Daten sind ordentlich und in einem hübschen kleinen Kästchen organisiert (wie in einer Tabellenkalkulation oder Datenbank). Unstrukturierte Daten hingegen sind der Rest des Universums – die 80% der Informationen, auf denen Unternehmen tatsächlich basieren, wie E-Mail-Texte, juristische Verträge oder Arztberichte.
Die zentrale Stärke von IDP liegt in seiner Fähigkeit, unstrukturierte und – häufiger – halbstrukturierte Daten zu verarbeiten. Eine Rechnung ist das perfekte Beispiel für ein halbstrukturiertes Dokument: Sie enthält vorhersehbare Informationen (Datum, Gesamtbetrag), doch ihr Layout und ihre Sprache können sich stark unterscheiden. IDP ist darauf ausgelegt, diese Komplexität zu bändigen und ein konsistentes, strukturiertes Format auf chaotische Daten anzuwenden. Früher hatten wir enorme Schwierigkeiten, RPA-Prozesse mit unstrukturierten oder halbstrukturierten Eingaben auszuführen – doch mit IDP können wir diese Prozesse jetzt automatisieren.
Wo IDP das Spiel verändert (Anwendungsfälle)
Finanzen und Buchhaltung (der schmerzhafteste Bereich)
🔸 Rechnungsverarbeitung: Die Automatisierung des Procure-to-Pay-Zyklus reduziert die Bearbeitungszeit von Wochen auf Stunden. Fortschrittliche Systeme können ein sogenanntes Three-Way Matching durchführen – also den Abgleich der Rechnung mit der ursprünglichen Bestellung und dem Wareneingangsschein –, um das Risiko von Überzahlungen und Betrug zu minimieren.
🔸 Bestellauftragserstellung: IDP kann Bestellanforderungen lesen – selbst wenn sie in unstrukturierter Form vorliegen, etwa im E-Mail-Text oder als PDF-Formular – und die erforderlichen Informationen (Artikelbeschreibung, Menge) extrahieren. Anschließend kann es den Bestellauftrag automatisch im Beschaffungssystem anlegen.
🔸 Spesenabrechnungen: Mitarbeiter fotografieren eine Quittung, und die KI extrahiert automatisch Informationen wie Händler, Datum und Betrag.
🔸 Prüfung und Compliance: IDP kann 100 % aller Spesenabrechnungen oder Buchungseinträge analysieren (anstatt nur Stichproben manuell zu prüfen), Belege mit den entsprechenden Ansprüchen abgleichen und Richtlinienverstöße kennzeichnen – wodurch die Effizienz interner und externer Audits deutlich verbessert wird.
Personalwesen (im Papierkram ertrinkend)
🔸 Lebenslauf-Screening: Wenn ein Unternehmen 500 Bewerbungen für eine Stelle erhält, kann die KI sie in wenigen Minuten durchsuchen und dabei wichtige Informationen wie Berufserfahrung und Fähigkeiten extrahieren, um schnell eine Shortlist zu erstellen. Außerdem kann sie demografische Daten ignorieren, um faire Einstellungsverfahren zu unterstützen.
🔸 Mitarbeiter-Onboarding: IDP kann die Unterlagen neuer Mitarbeiter verarbeiten (Verträge, Steuerformulare, Ausweisdokumente) und die Daten automatisch in HR-Systeme, Gehaltsabrechnung und IT-Bereitstellungssysteme einpflegen – so wird ein reibungsloses und schnelles Onboarding-Erlebnis gewährleistet.
Spezialisierte Branchen
🔸 Gesundheitswesen: Verarbeitung von Patientenaufnahmeformularen und Versicherungsansprüchen. Extraktion wichtiger Daten aus Arztberichten und Laborbefunden, um elektronische Gesundheitsakten zu aktualisieren.
🔸Versicherungen: Beschleunigung der Schadenbearbeitung durch Extraktion von Daten aus Schadensmeldungen, Polizeiberichten und ärztlichen Attesten. Einsatz bei der Policenerstellung zur schnelleren Risikobewertung. Analyse von Mustern in Schadensfällen zur Erkennung potenzieller Betrugsfälle.
🔸 Rechtswesen: Transformation des Contract Lifecycle Management (CLM). Analyse Tausender Verträge zur Extraktion spezifischer Klauseln, wichtiger Daten und Verlängerungsbedingungen. Unschätzbar wertvoll während der Due-Diligence-Prüfung bei Fusionen oder Übernahmen.
🔸 Logistik und Lieferkette: Automatisierung der Verarbeitung komplexer Versanddokumente (Frachtbriefe, Packlisten, Zollanmeldungen). Gewährleistung der Datenqualität – entscheidend, um kostspielige Verzögerungen in Häfen zu vermeiden.
🔸 Bank- und Finanzdienstleistungen: Wesentlich für die Kreditvergabe (z. B. bei der Hypothekenbearbeitung, wo Dutzende Dokumente beteiligt sind). Zentral für KYC- (Know Your Customer)- und AML- (Anti-Money Laundering)-Prozesse durch Automatisierung der Überprüfung von Ausweisdokumenten (Pässe, Führerscheine).
Zusammenarbeit, nicht Ersatz: der Mensch im Kreislauf
IDP zielt nicht auf eine 100%ige vollautomatische Dunkelverarbeitung ab (und das ist gut so). Die intelligentesten Unternehmen nutzen das sogenannte Human in the Loop (HITL)-Prinzip – oder, wie es unser technischer Leiter nennt: „den Menschen als Werkzeug“.
Wenn das System auf ein neues Dokument, unklare Handschrift oder ein Datenfeld mit niedrigem Confidence Score stößt, markiert es dieses als Ausnahme und leitet es über eine spezielle Validierungsoberfläche an einen menschlichen Bediener weiter. Dieses Feedback wird anschließend in einem Prozess namens Active Learning genutzt, um das KI-Modell kontinuierlich neu zu trainieren und zu verbessern. So entsteht ein leistungsstarker Rückkopplungszyklus.
Hier geht es nicht um Ersatz, sondern um Zusammenarbeit. Es geht darum, Menschen von Datenerfasserinnen und -erfassern zu KI-Trainerinnen und Ausnahmebearbeitern weiterzuentwickeln. Das ist das genaue Gegenteil der alten OCR-Systeme, bei denen die Qualität im Laufe der Zeit sank, wenn die Vorlagen nicht regelmäßig gepflegt wurden.
Die Wahl des IDP-Anbieters: Plattform vs. Spezialist vs. Cloud
Der IDP-Markt ist robust und ausgereift. Die richtige Wahl hängt von der Strategie Ihres Unternehmens ab.
- UiPath (Integrierte Plattform): Ein führender Anbieter im Bereich der Hyperautomatisierungsplattformen. Seine Stärke liegt in der Integration. Das IDP-Produkt Document Understanding ist tief in das gesamte Automatisierungsökosystem eingebettet. Dadurch entsteht ein einheitlicher, nahtloser Workflow, bei dem ein UiPath-Roboter ein E-Mail-Postfach überwacht, die Daten an Document Understanding zur Extraktion weitergibt und anschließend in anderen Systemen wie SAP nutzt. UiPath Document Understanding ist die empfohlene erste Wahl.
- Abbyy (Spezialist): Ein Pionier und langjähriger Spezialist im Bereich der Dokumentenerfassung. Bekannt für seine hohe Genauigkeit bei komplexen, mehrsprachigen Dokumenten und seine umfangreiche Bibliothek vortrainierter Modelle. Sein Hauptvorteil liegt in der reinen Leistungsfähigkeit und der ausgereiften Kern-IDP-Engine. (Es ist erwähnenswert, dass das Unternehmen zwar seinen Hauptsitz in die USA verlegt hat, jedoch russische Wurzeln besitzt – was für viele Unternehmen im aktuellen geopolitischen Umfeld ein Ausschlusskriterium darstellt.)
- Cloud-Anbieter (Entwicklerzentriert): AWS Textract, Google Cloud Document AI und Azure AI Document Intelligence bieten leistungsstarke, hochskalierbare, entwicklerorientierte IDP-Services. Ihre Stärken liegen in der Pay-as-you-go-Preisgestaltung und der enormen Skalierbarkeit. Allerdings sind dies keine sofort einsatzbereiten Lösungen – sie erfordern ein engagiertes Entwicklerteam, das Benutzeroberflächen, Geschäftsregeln und Integrationen rundherum aufbaut. Die Total Cost of Ownership kann dadurch deutlich höher ausfallen, da erheblicher Aufwand für individuelle Entwicklung und laufende Wartung erforderlich ist.
Leistungskennzahlen und Zukunftstrends
Wichtige Leistungskennzahlen (KPIs)
Um den Erfolg zu messen und den ROI zu belegen, sind bestimmte Kennzahlen entscheidend:
- Straight Through Processing Rate (STP-Rate): Der Prozentsatz der Dokumente, die vom Anfang bis zum Ende ohne menschliches Eingreifen verarbeitet werden – der heilige Gral der Automatisierung.
- Accuracy Rate: Der Prozentsatz der korrekt extrahierten Daten – eine Kennzahl, die echte Lösungen von Spielereien unterscheidet.
- Processing Time: Der Vergleich der benötigten Zeit vor und nach der Implementierung (z. B. von drei Tagen auf drei Minuten).
Zukünftige IDP-Trends
- Hyperautomatisierungs-Integration: IDP wird als eine entscheidende Fähigkeit innerhalb einer größeren digitalen Belegschaft betrachtet und integriert sich nahtlos in umfassendere End-to-End-Geschäftsprozessautomatisierungsinitiativen – in Kombination mit RPA, Productivity Mining und anderen KI-Technologien.
- Multimodales IDP: Modelle werden darauf trainiert, Dokumente ganzheitlich zu verstehen, indem sie verschiedene Datentypen verarbeiten und miteinander verknüpfen (z. B. ein Foto eines Autounfalls, eine Textbeschreibung und eine Kostentabelle), um fundiertere Entscheidungen zu treffen.
- Generative KI, LLMs und RAG: Diese Technologien erweitern die Fähigkeiten von IDP weit über die reine Datenerfassung hinaus – hin zu Zusammenfassungen, Stimmungsanalysen und konversationaler Interaktion. Durch Retrieval Augmented Generation (RAG) kann ein LLM auf die von IDP extrahierten Fakten zugreifen und darauf basierend schlussfolgern. Dadurch verschiebt sich der Fokus von der Datenerfassung hin zur Wissensentdeckung und -erzeugung.
Fazit: HITL, Active Learning und abschließende Gedanken
IDP zielt nicht auf eine 100%ige vollautomatische Dunkelverarbeitung ab. Die intelligentesten Unternehmen setzen auf Human in the Loop (HITL) – oder, wie man scherzhaft sagt, „den Menschen als Werkzeug“. Wenn das System aufgrund eines niedrigen Confidence Scores, eines neuen Formats oder unleserlicher Handschrift eine Ausnahme kennzeichnet, wird sie an einen menschlichen Bediener weitergeleitet. Dieses Feedback wird anschließend in einem Prozess namens Active Learning genutzt, um das KI-Modell kontinuierlich neu zu trainieren und zu verbessern.
Dieser Prozess basiert auf Zusammenarbeit. Er hebt Menschen von der Rolle einfacher Datenerfasser zu KI-Trainern und Ausnahmebearbeitern empor. Das ist das genaue Gegenteil der alten OCR-Systeme, bei denen die Qualität im Laufe der Zeit sank, wenn die Vorlagen nicht regelmäßig gepflegt wurden.
Das war’s mit diesem Deep Dive in das Thema Intelligent Document Processing hier im AI Automation Dojo. Die Episode wurde von Anna Cubal produziert und geleitet und im großartigen Wodzu Beats Studio aufgenommen.
Bis zum nächsten Mal – halten Sie Ihre Daten strukturiert und Ihre Ausnahmen gering.
