Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) – der Gamechanger in der Prozessoptimierung
applord hat sich seit seiner Gründung darauf spezialisiert, Prozesse in Unternehmen zu automatisieren und damit auch zu optimieren. Durch die Kombination klassischer Erfassungstechnologien wie Optical Character Recognition (OCR) mit selbstlernenden Modellen der Künstlichen Intelligenz (KI) hebt das Unternehmen die Prozessautomatisierung nun auf ein neues Level. Denn dieser Ansatz ermöglicht eine intelligente Dokumentenverarbeitung (Intelligent Document Processing, IDP) für strukturierte, semi-strukturierte und sogar unstrukturierte Daten. In diesem Blog gehen wir konkret auf die Möglichkeiten von IDP ein, grenzen es von anderen Technologien ab, beschreiben die Vorteile und werfen einen Blick auf die zukünftige Entwicklung.
Was ist Intelligent Document Processing (IDP)?
Intelligent Document Processing (IDP) läutet eine neue Ära in der Prozessautomatisierung ein. Bisherige Lösungen zielten vor allem darauf ab, Daten aus Dokumenten zu extrahieren und diese anhand programmierter Regeln zu verarbeiten. Dieser Ansatz funktioniert jedoch nur, wenn die Dokumente von hoher Qualität sind und die Inhalte zuverlässig ausgelesen werden können. IDP-Anwendungen überwinden diese Hürde, indem KI-Modelle vordefinierte Inhalte anhand grafischer Merkmale – also ohne OCR – identifizieren und extrahieren. So können auch handschriftliche, schlecht gescannte oder fotografierte Dokumente automatisiert verarbeitet werden.
Darüber hinaus erfordern IDP-Anwendungen keine zeitaufwändige Programmierung komplexer Regelwerke, da die zugrunde liegenden KI-Modelle in der Lage sind, Daten im Kontext zu verstehen und daraus die richtigen Handlungsempfehlungen abzuleiten. Dazu werden sie mit historischen Dokumenten trainiert, um die gewonnenen Erkenntnisse auf neue Dokumente mit ähnlichem Inhalt zu übertragen. Ein Beispiel sind eingehende Anfragen in Support- oder Serviceabteilungen: Die KI vergleicht diese mit früheren Anfragen und schlägt ab einem definierten Ähnlichkeitswert automatisch eine bereits vorhandene Antwort vor. Zudem bewerten KI-Modelle bei Bedarf sogar Stimmungen in Dokumenten oder E-Mails. So können Vertriebsmitarbeitende proaktiv auf Kundinnen und Kunden zugehen, wenn sich deren Stimmungsbild verschlechtert, und mögliche Beschwerden oder gar Kündigungen vermeiden.
Welche Vorteile bietet IDP?
Das primäre Einsatzziel von IDP ist es, dokumentenbasierte Prozesse vollständig zu automatisieren. Die zeitaufwändige manuelle Extraktion von Daten entfällt, wodurch auch Fehler bei der Eingabe in nachgelagerte Systeme vermieden werden.
Unternehmen können so ihre Effizienz steigern und Mitarbeitende von monotonen Tätigkeiten entlasten. Es bleibt mehr Zeit für wertschöpfende Aufgaben, etwa im Rahmen der Kundenbetreuung.
Darüber hinaus sind IDP-Anwendungen skalierbar und lassen sich schnell auf neue Geschäftsprozesse ausweiten. Dies verleiht Unternehmen beim Ausbau ihrer Geschäftsaktivitäten maximale Flexibilität.
IDP versus OCR, ChatGPT und RPA
Oft wird IDP fälschlicherweise synonym mit OCR, ChatGPT oder Robotic Process Automation (RPA) verwendet. Tatsächlich gibt es jedoch grundlegende Unterschiede:
- IDP geht weit über OCR hinaus, indem es nicht nur aus qualitativ hochwertigen Dokumenten Daten extrahiert, sondern auch heterogenes Beleggut, darunter Bilddateien oder handgeschriebene Dokumente, verarbeitet. Zudem generiert IDP aus den Daten wertvolle Insights.
- IDP ist nicht mit RPA vergleichbar, da hierbei lediglich repetitive Aufgaben innerhalb eines Prozesses automatisiert werden, beispielsweise das Übertragen von Daten zwischen Anwendungen. Dazu müssen zwei Voraussetzungen erfüllt sein: Erstens muss es sich um einen standardisierten, wiederkehrenden Prozess handeln und zweitens müssen die Daten strukturiert vorliegen. IDP-Lösungen reichen mit ihrer Funktionalität weit über dieses Aufgabenspektrum von RPA-Anwendungen hinaus.
- ChatGPT ist ein generatives KI-Modell (Large Language Model, LLM), das auf Basis sogenannter Prompts neue Inhalte generiert. Während IDP-Anwendungen mit historischen Daten trainiert werden, bezieht ChatGPT sein „Wissen“ aus nicht validierten Quellen. Das Risiko falscher Ergebnisse ist daher höher, weshalb generativer KI nie blind vertraut werden sollte – eine Überprüfung des Outputs ist unerlässlich.
IDP und ChatGPT im Kontext des Datenschutzes
ChatGPT und auch andere generative KI-Anwendungen sind zwar prinzipiell in der Lage, Aufgaben der intelligenten Dokumentenverarbeitung zu übernehmen, etwa Dokumente zu erkennen oder deren Inhalte auszulesen. Dabei ist jedoch der Datenschutz besonders zu beachten. Werden Dokumente auf eine KI-Plattform wie ChatGPT hochgeladen, besteht das Risiko, dass sensible Daten nicht ausreichend geschützt oder sogar öffentlich zugänglich sind. Um dies zu verhindern, haben viele Unternehmen den Zugang zu diesen KI-Technologien gesperrt. IDP-Lösungen hingegen sind Services, die in einer sicheren SaaS-Umgebung oder auf dem eigenen Server laufen.
IDP mit generativer KI ergänzen
Ein wachsender Trend ist die Kombination von IDP-Anwendungen mit LLMs. Dabei werden im Rahmen des IDP-Prozesses zunächst Daten extrahiert und verstanden und anschließend mithilfe von LLMs angereichert oder ausgewertet. Auch hier ist auf den Datenschutz zu achten. Es sind bereits zahlreiche Open-Source-Lösungen verfügbar, die sich On-Premise oder in einer sicheren Cloud-Umgebung betreiben lassen. So können Unternehmen beispielsweise in einem Chat Fragen zu ihren eigenen Daten stellen, ohne Gefahr zu laufen, dass diese öffentlich zugänglich oder unkontrolliert verarbeitet werden.
Fazit
IDP ist eine leistungsstarke Disziplin, um dokumentenbasierte Prozesse umfassend zu automatisieren. Damit wird die Geschichte der durch OCR und Regelwerke geprägten Dokumentenverarbeitung konsequent fortgeschrieben. Auch applord hat das Potenzial von IDP erkannt und entwickelt am Standort St. Stefan in Österreich eigene KI-Modelle. Diese werden unter wissenschaftlicher Leitung mit historischen Daten trainiert. Die Modelle basieren auf neuronalen Netzwerken, die den gesamten Text von Dokumenten analysieren und selbstständig relevante Inhalte und Zusammenhänge erkennen. Dabei werden semantische Muster erfasst, um beispielsweise Schlüsselbegriffe, Kernaussagen oder Trends zu identifizieren. Die gewonnenen Insights stellt das System automatisch für weiterführende Prozessschritte wie Entscheidungsfindung, Berichterstellung oder automatisierte Workflows zur Verfügung.
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