Wie hilft intelligente Dokumentenverarbeitung im Finanzbereich?

Unstrukturierte Daten sind noch immer eines der größten ungenutzten Potentiale in Unternehmen. Eine Gartner-Studie (2021) zeigt, dass über 80% der Unternehmensdaten unstrukturiert vorliegen. Unstrukturierte Daten beziehen sich auf Informationen, die nicht gemäß einem strukturierten Datenbankformat organisiert sind. Den meisten Firmen sollte dies bekannt sein, gleichzeitig wird wenig unternommen, diese Daten tatsächlich zu nutzen. Eine Studie von Deloitte (2019) deckte auf, dass lediglich 18% aller Organisationen in der Lage sind, einen Vorteil aus den vorliegenden unstrukturierten Daten zu ziehen. Welche Möglichkeiten bieten sich deshalb Unternehmen, diese Lücke zu schließen?

Besonders große Chancen das Potential ungenutzter Daten auszuschöpfen, birgt der Einsatz intelligenter Dokumentenverarbeitung. Durch einen hohen Automatisierungsgrad wird der zusätzliche Arbeitsaufwand dabei gering gehalten. Die Einsatzmöglichkeiten sind dabei äußerst vielfältig und branchenübergreifend anwendbar. Im folgenden Artikel werden wir uns konkrete Anwendungsbeispiele der intelligenten Dokumentenverarbeitung näher anschauen und dabei einen größeren Fokus auf die Einsatzzwecke im Finanzwesen legen.

Was versteht man unter intelligenter Dokumentenverarbeitung?

Intelligente Dokumentenverarbeitung (engl.: Intelligent Document Processing, kurz: IDP) ist eine moderne Technologie, die auf künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen basiert und darauf abzielt, den Prozess der Dokumentenverarbeitung in Unternehmen zu automatisieren und zu optimieren. Dies umfasst das Extrahieren, Analysieren und Verarbeiten von Informationen aus verschiedenen Arten von Dokumenten, darunter strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Dokumente wie Rechnungen, Verträge, Formulare und E-Mails. Die KI-Algorithmen, die in IDP-Systemen verwendet werden, sind darauf ausgelegt, Dokumente zu verstehen, relevante Daten zu erkennen und sie in verwertbare Informationen umzuwandeln.

IDP bietet deshalb zahlreiche Vorteile für Unternehmen, darunter eine erhebliche Effizienzsteigerung in Unternehmensprozessen, die zuvor manuelle Dokumentenverarbeitung erforderten. Dies trägt dazu bei, menschliche Fehler zu reduzieren und die Genauigkeit der Datenextraktion zu verbessern. In konkreten Anwendungsfällen ist es unter anderem möglich, dank IDP 500 Personentage pro Jahr einzusparen.

Welche Vorteile erzielt der Einsatz intelligenter Dokumentenverarbeitung?

Insgesamt ermöglicht eine intelligente Dokumentenverarbeitung die Automatisierung von Dokumentenprozessen, was zu Effizienzsteigerungen, Kostenreduktionen und einer besseren Einhaltung von Vorschriften führt. Konkret lassen sich dabei fünf Schlüsselaspekte hervorheben:

Kosteneinsparungen: IDP automatisiert wiederkehrende Aufgaben, was zu erheblichen Kosteneinsparungen durch die Reduzierung des Bedarfs an manueller Dateneingabe und Fehlerkorrekturen führt.
Effizienzsteigerung: Die Automatisierung von Prozessen führt zu schnelleren Arbeitsabläufen und kürzeren Bearbeitungszeiten.
Genauigkeit: IDP minimiert menschliche Fehler, die bei der manuellen Datenverarbeitung auftreten können.
Compliance: IDP hilft, sicherzustellen, dass alle Daten korrekt, vollständig und transparent sind.
Analytische Einsichten: IDP kann Daten für Analysen bereitstellen, um bessere Einblicke in Trends und Leistungsindikatoren zu gewinnen.

Wie kann der Finanzbereich von intelligenter Dokumentenverarbeitung profitieren?

Das Finanzwesen kann vielfältig vom Einsatz intelligenter Dokumentenverarbeitung profitieren. Im Rechnungswesen und der Buchhaltung können unter anderem Rechnungen, Quittungen und andere Finanzdokumente analysiert und relevante Informationen wie Beträge, Daten und Transaktionsdetails extrahiert werden. Dies beschleunigt die Buchhaltungsprozesse signifikant und minimiert Fehler.

Außerdem profitiert die Kreditorenbuchhaltung, indem Rechnungen mit den entsprechenden Bestellungen und Lieferungen automatisch abgeglichen werden, um sicherzustellen, dass keine Doppelzahlungen oder Fehler auftreten.

Auch im Compliance-Bereich lassen sich die Vorteile von IDP nutzen. Dank intelligenter Algorithmen und Automatisierung wird es möglich, Dokumente zu überwachen und sicherzustellen, dass Finanzberichte und Compliance-Anforderungen erfüllt werden.

Welche konkrete Einsatzzwecke bietet intelligente Dokumentenverarbeitung für den Finanzbereich?

Um Daten aus unstrukturierten Dokumenten wie Rechnungen, Verträgen oder Formularen automatisch zu extrahieren, gibt es folgende Möglichkeiten:

Optische Zeichenerkennung (OCR): OCR-Technologien werden verwendet, um gedruckten oder handgeschriebenen Text aus Dokumenten zu erkennen und in maschinenlesbaren Text umzuwandeln. Dies ermöglicht die Extraktion von Daten aus verschiedenen Schriftarten und Dokumententypen. OCR kann in Kombination mit weiteren Verfahren wie Texterkennung und Layoutanalyse eingesetzt werden, um Daten präzise zu extrahieren.

Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz (KI): In IDP-Systemen werden maschinelle Lernmodelle und KI-Algorithmen eingesetzt, um Daten zu identifizieren und zu extrahieren. Diese Modelle können trainiert werden, um spezifische Informationen wie Rechnungsnummern, Beträge oder Lieferanteninformationen aus Dokumenten zu erkennen. Mit der Zeit verbessern sie ihre Fähigkeiten, um sich an unterschiedliche Dokumentenlayouts und -strukturen anzupassen. Diese Methode bietet eine hohe Genauigkeit und Skalierbarkeit bei der Datenextraktion.

Zusammenfassend kann intelligente Dokumentenverarbeitung OCR und maschinelles Lernen kombinieren, um Daten aus unstrukturierten Dokumenten zu extrahieren. Dies ermöglicht Unternehmen, effizienter und genauer Informationen aus einer Vielzahl von Dokumentenquellen zu gewinnen. Im Finanzwesen kann dies für die Analyse von Transaktionen oder zur Erstellung umfassender Finanzberichte genutzt werden. Durch den Einsatz dieser Technologien können Banken und Finanzinstitutionen enorme Mengen an Daten noch schneller durchsuchen und präzise Erkenntnisse gewinnen, die manuell kaum zu erfassen wären.

Die Datenklassifizierung spielt eine zentrale Rolle in IDP, da sie sicherstellt, dass die extrahierten Informationen den richtigen Kategorien zugeordnet werden. Dabei gibt es verschiedene Ansätze zur Datenklassifizierung.

Regelbasierte Klassifizierung: Bei diesem Ansatz werden vordefinierte Regeln und Muster verwendet, um Dokumente in Kategorien einzuteilen. Beispielsweise können bestimmte Schlüsselwörter oder Layoutmerkmale genutzt werden, um Dokumente zu identifizieren. Dieser Ansatz ist relativ einfach zu implementieren, erfordert jedoch regelmäßige Aktualisierungen, da er empfindlich auf Änderungen in den Dokumentenstrukturen reagiert.

Machine-Learning-basierte Klassifizierung: Hier kommen Machine-Learning-Algorithmen zum Einsatz, um Muster und Zusammenhänge in den Dokumenten zu erkennen. Das System lernt aus einer Menge von Trainingsdaten, wie es Dokumente automatisch klassifizieren kann. Dieser Ansatz kann flexibler und genauer sein, da er sich an Veränderungen anpassen kann, ohne dass ständige manuelle Aktualisierungen erforderlich sind.

Hybride Klassifizierung: Dieser Ansatz kombiniert Regelbasierte und Machine-Learning-Methoden, um die Vorteile beider Ansätze zu nutzen. Regelbasierte Regeln können verwendet werden, um die Klassifizierung zu initialisieren und zu verbessern, während Machine-Learning-Modelle die Fähigkeit haben, sich an sich ändernde Dokumentenmuster anzupassen. Diese Hybridlösungen bieten oft eine ausgewogene Leistung und Flexibilität.

Insgesamt ermöglicht die Wahl der richtigen Methode zur Datenklassifizierung in IDP eine effizientere sowie genauere Verarbeitung von Dokumenten, was in verschiedenen Branchen (von Finanzwesen bis zum Gesundheitswesen) enorme Vorteile bieten kann. Speziell der Finanzbereich profitiert von einer schnelleren und genaueren Analyse großer Datenmenge, wodurch AnwenderInnen insbesondere bei der Risikobewertung und Entscheidungsfindung profitieren. Automatisierte Klassifizierung und Verarbeitung von Dokumenten erleichtern zudem die Einhaltung regulatorischer Vorgaben und reduzieren den manuellen Aufwand. Dies führt zu Kosteneinsparungen und ermöglicht es den Finanzinstitutionen, sich auf strategische und kundenorientierte Initiativen zu konzentrieren.

Multi-linguale Extraktion in IDP ist besonders wichtig, da Dokumente oft in verschiedenen Sprachen verfasst sind.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten zur Umsetzung multi-lingualer Extraktion:

Sprachenerkennung: Eine grundlegende Methode zur multi-lingualen Extraktion besteht darin, die Sprache des Dokuments zu erkennen. Dies kann durch linguistische Modelle und maschinelles Lernen erfolgen. Nach der Spracherkennung kann das System gezielt auf Sprachmuster und Wörterbücher in der erkannten Sprache zugreifen, um die Informationen zu extrahieren.

Übersetzungsmodelle: Eine weitere Möglichkeit besteht darin, Dokumente in ihre Primärsprache zu übersetzen und dann die Extraktion in der Zielsprache durchzuführen. Dies erfordert leistungsfähige maschinelle Übersetzungsmodelle, die die Texte zuverlässig und präzise in die Zielsprache übertragen können. Nach der Übersetzung erfolgt die Extraktion in der Zielsprache, was die Konsistenz und Genauigkeit der Daten sicherstellt.

Multilinguale Modelle: Einige fortschrittliche IDP-Systeme verwenden spezielle mehrsprachige Modelle für die Extraktion. Diese Modelle sind darauf ausgelegt, Texte in verschiedenen Sprachen gleichzeitig zu verarbeiten und Informationen herauszuziehen. Sie sind besonders nützlich, wenn Unternehmen mit einer Vielzahl von Dokumenten in verschiedenen Sprachen arbeiten und eine hohe Genauigkeit bei der Extraktion benötigen.

Die Wahl der Methode hängt von den spezifischen Anforderungen des Unternehmens ab, einschließlich des Dokumentenbestands, der Sprachenvielfalt und der gewünschten Extraktionsgenauigkeit. In der Praxis kann auch eine Kombination dieser Ansätze erforderlich sein, um effiziente und genaue multi-linguale Extraktion in IDP-Systemen zu gewährleisten. AnwenderInnen im Finanzwesen profitieren von einer präziseren Identifikation und Klassifizierung von Daten aus vielsprachigen Dokumenten, was eine zuverlässigere Risikoanalyse und somit fundiertere Entscheidungsfindung ermöglicht. Durch die Kombination verschiedener Methoden können sie sowohl regulatorische Compliance sicherstellen als auch Betrugsversuche effektiv erkennen.