Digitalisierung von Dokumenten – Ein frischer Aufbruch für Geschäftseinblicke

In der Welt der digitalen Transformation sind Dokumente für viele Unternehmen immer noch die wichtigste Datenquelle. Eine große Anzahl von Dokumenten wird immer noch manuell verarbeitet, um sicherzustellen, dass Unternehmen die gewünschten Ergebnisse erzielen. Diese Dokumente sind ein unverzichtbarer Bestandteil des digitalen Ökosystems, da sie wichtige Informationen enthalten. Derzeit wird viel Zeit und Geld darauf verwendet, diese Assets – darunter Papier, Unterschriften, handgeschriebene Dokumente, PDFs, E-Mails, Faxe, Bilder, Zeichnungen, Diagramme, Berichte, Sprachnotizen und Videos – zu analysieren, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Unternehmen, die Datenverarbeitung mit modernsten Technologien ermöglichen möchten, setzen auf intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP).IDP-Techniken helfen Unternehmen bei der Verarbeitung von Vermögenswerten.Sie adressieren Bereiche mit Datendefiziten, indem sie die Geschäfts-KPIs zusätzlich verstärken.IDP extrahiert und trennt anwendbare Daten zur weiteren Verarbeitung mit Hilfe von kognitiven/KI-Instrumenten wie optischer Zeichenerkennung (OCR), natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), Deep Learning und Machine Learning.

Einfach ausgedrückt: IDP hilft Unternehmen dabei, Erkenntnisse zu gewinnen, die für die Entscheidungsfindung wichtig sind und die bisher nicht verfügbar waren.

Branchentrend

Mehrere Branchen nutzen ihre digitalen Transformationen, um auf IDP umzuschwenken. Während die meisten IDP-Initiativen mit einem OCR-Ansatz (Optical Character Recognition) beginnen, sind Frontline-Fähigkeiten erforderlich, um Dinge wie komplexe Dokumente, Bilder und E-Mail-Verläufen zu analysieren und zu verstehen. Audio- und Videoquellen erschweren es jedoch, Erkenntnisse aus aussagekräftigen und kontextualisierten Daten abzuleiten. Ausgefeilte Deep-Learning-Modelle helfen dabei, Datenpunkte zu entschlüsseln und zu extrahieren, die bereits generierte Erkenntnisse ergänzen.

Variationen in Eingabeformen und Quellkomponenten erfordern eine Umschulung des Modells, gefolgt von einer Einspeisung in den Mainstream. All diese Aktivitäten haben einen enormen Speicher-/Rechenbedarf und werden zu idealen Kandidaten für containerbasierte, serverlose Bereitstellungen in der Cloud, die wirtschaftliche und skalierbare Dimensionen berücksichtigen.

Unternehmen, die ihre IDP-Reise gerade erst beginnen, lassen sich von geschäftlichen Erfordernissen und dem ROI-Potenzial leiten. Sie erwarten von Systemintegratoren und -anbietern einen beratenden, kooperativen Ansatz. Wenn diese Unternehmen mit IDP vorankommen, muss die gesamte Wertschöpfungskette der Digitalisierung von Anfang an die Benutzeroberfläche, die Workflow-Orchestrierung, den Bereich der Geschäftsregeln und die zentrale KI/ML/OCR-Engine ganzheitlich abdecken. Mit einer soliden Erkenntnis der geschäftlichen Vorteile können diese Unternehmen in Dimensionen vordringen, die anfangs unerreichbar waren.

Inzwischen erwarten die meisten Kunden, die sich bereits auf dem Weg der Digitalisierung befinden, IDP-Plattformfunktionen, die über eine Mikroservice-basierte Architektur über RESTful-APIs bereitgestellt werden. Der bevorzugte Ansatz ist die mühelose Integration von Microservices in den bestehenden Digitalisierungsapparat, was eine nahtlose und sofortige Assimilation darstellt.

Anwendungsfälle & Anwendbarkeit

• Gesundheitswesen
  Kostenträger im Gesundheitswesen setzen IDP-Lösungen ein, um Prozesse (Registrierung, Ansprüche, Abrechnung, Einsprüche/Beschwerden) in der gesamten Wertschöpfungskette der Kostenträger zu rationalisieren.Einige Gesundheitsorganisationen haben OCR-Technologien verwendet, um sowohl die Schadenserfassung mit höherer Genauigkeit zu verbessern, wenn sie von manuell zu IDP wechseln, als auch um die Produktivität der Mitarbeiter für Dateneingaberollen zu steigern

• Bankwesen
  Unternehmen, die IDP für die Scheckverarbeitung verwenden, konnten eine 90–95 % kürzere Zykluszeit, eine gesteigerte Kundenzufriedenheit und eine bessere CX verzeichnen. Zu den Fällen gehören die Signaturvalidierung bei der Kreditverarbeitung; Kennen Sie Ihren Kunden (KYC, Know Your Customer); Blattauthentifizierung auf Rabatte prüfen; und das Extrahieren von Betrag, Datum und Kundenkontoinformationen aus gescannten Schecks für eine schnelle Realisierung-Klassifizierung-Extraktion von Informationen.

• Finanzdienstleistungen
  Die Nachfrage nach der Einführung von IDP innerhalb der Finanzdienstleistungen wird durch die Notwendigkeit getrieben, einen beträchtlichen Teil der Jahresabschlüsse zu verarbeiten, um die Glaubwürdigkeit von Unternehmen zu bestimmen, wenn sie in einem bestimmten Land Geschäfte tätigen.Financial Spreading, eine Aktivität zum Extrahieren relevanter Geschäftsmetriken aus verschiedenen Formen von Finanzdokumenten und Vermögenswerten für die nachgelagerte Verarbeitung, ist in diesem Bereich vorherrschend.Im Handelsfinanzierungssektor sind die Klassifizierung und Extraktion von Informationen aus Dokumenten (wie Frachtbriefen, Begleitschreiben, Rechnungen oder Akkreditiven) entscheidend für eine schnellere/effizientere Realisierung von gekauften Waren und Zahlungen.

Perspektive für die nächsten 3–5 Jahre

Die Digitalisierung wird voraussichtlich eine entscheidende Rolle bei der Modernisierung von Unternehmen spielen, da der Löwenanteil der Berichte und anderer Geschäftsaufgaben Produkte aus Legacy-Systemen sind. Die meisten erfordern die Integration in moderne Geschäftsanwendungen, die auf einer SOA- und Microservices-Architektur basieren, sofern zutreffend. Hier könnten Organisationen in den kommenden Jahren aufgrund fehlender Wissensbasis aufgrund von KMU-Fluktuation und Pensionierung vor Herausforderungen stehen. Unternehmen werden versuchen, diese Probleme zu umgehen, indem sie Informationen aus Legacy-Systemen digitalisieren und Daten aus Berichten und Dashboards extrahieren. Auf diese Weise kann die Downstream-Integration relativ einfach durchgeführt werden. Dies ist eine enorme Chance für IDP im Bereich der Legacy-Modernisierung und wird den Kunden in naher Zukunft zu Hilfe kommen.

Als nächstes werden Unternehmen nach Anbietern suchen, die die Intelligenz hinter IDP nahtlos bereitstellen können, ohne eng mit der Benutzeroberfläche zu koppeln. Im Wesentlichen müssen IDP-Dienste so genutzt werden, dass sie sich mühelos mit der eigenen Digitalisierungsreise des Kunden kombinieren lassen.

Folglich sollten IDP-Plattformen mit der wachsenden Zahl von Anwendungsfällen und dem Aufkommen kundenspezifischer Kontexte mit größerer Flexibilität, Agilität und Interoperabilität arbeiten.Da IDP-Plattformen eine angeborene Fähigkeit besitzen, strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten zu verarbeiten, werden sie in den nächsten Jahren als zentrale Repositories für den breiteren Inhaltsbedarf von Organisationen verankert.Unternehmen werden das IDP-Ökosystem als eine der entscheidenden Quellen von Datenfabriken für seine Fähigkeiten zur Suche nach Erkenntnissen betrachten.

Fazit

In den letzten Jahren ist ein enormes Wachstum der IDP-Fähigkeiten zu verzeichnen; IDP sollte jedoch über OCRs hinausgehen, da die Branche bereits mit einer hohen Heterogenität an den Datenentstehungspunkten überfordert ist. Dies erfordert erhebliche Investitionen in Forschung und Entwicklung, die für die Verarbeitung unstrukturierter Daten von entscheidender Bedeutung sind. Als Ergänzung zu IDP werden kognitive Fähigkeiten, die von ML, DL, NLP, Computer Vision und RPA angetrieben werden, Vorreiter sein, wenn es darum geht, die Digitalisierung auf die nächste Stufe zu heben. Offensichtlich wird die Wissenschaft hinter solchen Fähigkeiten mit regelmäßiger manueller Überwachung und rechtzeitigem Eingreifen viel leistungsfähiger sein. Die Digitalisierung kann dann in die nächste Umlaufbahn übergehen und den ROI maximieren.