IDP: Die Zukunft der Dokumentenverarbeitung

IDP revolutioniert die Geschäftsautomatisierung durch den Einsatz von KI und maschinellem Lernen. Entdecken Sie, wie es die Grenzen von RPA überwindet und Dokumentenverarbeitung auf eine neue, effizientere Ebene hebt.

RPA wird typischerweise für die Automatisierung wiederholender und zeitaufwändiger Aufgaben eingesetzt, die keine umfangreichen Entscheidungen erfordern. Diese Technologie stösst auf Schwierigkeiten bei untypischen Layouts. Strukturierte Dokumente sind das Fachgebiet von RPA, während es bei unstrukturierten Dokumenten, wie E-Mails, Präsentationen oder Büchern, wo Informationen verstreut auftreten können, an Grenzen stösst. Das Problem liegt darin, dass die starren Regeln von RPA nicht optimal auf die Vielfalt und Unvorhersehbarkeit dieser unstrukturierten Formate abgestimmt sind. In Ankur’s Newsletter geben Autoren Ankur A. Patel und Ishita Jaiswal die folgende Aussage:

„Die grösste Herausforderung für Unternehmen bei der Implementierung von KI-Lösungen besteht darin, mit den unstrukturierten und unsortierten Daten umzugehen, die über verschiedene Arten von Dokumenten verteilt sind.“

Genau dieser Herausforderung begegnet Intelligent Document Processing (IDP) als moderne Methode zur Datenverarbeitung und Einbindung in KI-gesteuerte Workflows.

Was ist IDP?

Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) ist eine Technologie, die maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) verwendet, um Dokumente zu verarbeiten. IDP-Lösungen können Aufgaben wie das Scannen, Extrahieren und Verarbeiten von Daten aus Dokumenten automatisieren.

Die Rolle von IDP in der Datenverarbeitung

IDP bewältigt die Herausforderung der Verarbeitung verschiedener Dokumententypen. Es kann Daten extrahieren und verarbeiten, die in verschiedenen Arten von Dokumenten vorkommen:

• Strukturierte Dokumente: Hier ist das Format und Layout konsistent zwischen einem Dokument und einem anderen. Beispiele hierfür sind Umfragen, Steuerformulare, usw.
• Halbstrukturierte Dokumente: Das Format und Layout sind teilweise konsistent, können jedoch variieren. Beispiele hierfür sind Rechnungen, Bestellungen, usw.
• Unstrukturierte Dokumente: Hier gibt es keine Konsistenz im Format oder Layout. Beispiele sind PDFs, Word-Dokumente, usw.

Potenziale von IDP

Die Potenziale für ein Unternehmen beim Einsatz von Intelligent Document Processing (IDP) im Vergleich zu Robotic Process Automation (RPA) sind vielfältig:

1. Erhöhte Effizienz und Produktivität:
   • IDP automatisiert nicht nur repetitive Aufgaben, sondern verarbeitet auch unstrukturierte Daten in Dokumenten, was RPA allein nicht kann. Dadurch wird eine breitere Palette von Geschäftsprozessen optimiert, was zu einer insgesamt höheren Effizienz und Produktivität führt.
2. Verbesserte Datenqualität:
   • IDP nutzt fortschrittliche Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Daten genau zu extrahieren und zu verarbeiten. Dadurch werden Fehler und Ungenauigkeiten minimiert, was zu einer insgesamt höheren Datenqualität führt.
3. Bessere Anpassung an Veränderungen:
   • IDP ist flexibler bei häufigen Änderungen in Dokumentenlayouts oder bei regulatorischen Vorgaben. Die selbstlernenden Fähigkeiten von IDP ermöglichen es, sich schnell an neue Anforderungen anzupassen, während RPA möglicherweise eine umfangreichere Neukonfiguration erfordert.

Die Technologien im Hintergrund von IDP

Um Intelligent Document Processing (IDP) zu ermöglichen, kommen zwei grundlegende Technologien zum Einsatz:

Optische Zeichenerkennung (OCR): Diese Technologie konzentriert sich darauf, getippte oder handgeschriebene Daten in maschinenlesbare Formate umzuwandeln. Allerdings fehlt OCR die Intelligenz, um den Inhalt der Daten zu verstehen. Es kann lediglich die Zeichen erkennen und in eine für Maschinen verständliche Version umwandeln.

Dokument-KI (Künstliche Intelligenz): Die KI-Komponente von IDP greift auf OCR zurück, wenn die Daten nicht bereits maschinenlesbar sind. Anschliessend nutzt sie verschiedene Bereiche der Künstlichen Intelligenz, wie die Natürliche Sprachverarbeitung (NLP), das Natürliche Sprachverstehen (NLU) und die Bildverarbeitung. Diese ermöglichen es, die Daten zu extrahieren, zu verstehen und zu klassifizieren.

Beispiele aus der Praxis

IDP wird in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, darunter:

• Finanzen: IDP wird verwendet, um Kreditanträge, Transaktionen und andere Finanzdokumente zu verarbeiten.
• Gesundheitswesen: IDP wird verwendet, um Patientenakten, Rezepte und andere Gesundheitsdokumente zu verarbeiten.
• Versicherung: IDP wird verwendet, um Versicherungsansprüche, Policen und andere Versicherungsdokumente zu verarbeiten.

Entscheidungshilfe: IDP oder RPA? Welche ist die richtige Wahl für Sie?

Die Entscheidung zwischen IDP und RPA hängt stark von den spezifischen Anforderungen und Herausforderungen Ihres Unternehmens ab. Hier sind einige zusätzliche Überlegungen, um Ihnen bei Ihrer Wahl zu helfen:

RPA verwenden, wenn…

• Einfache, konsistent formatierte Dokumente.
• Stabile Arbeitsabläufe ohne häufige Änderungen.
• Wiederholbare Aufgaben dominieren.

IDP verwenden, wenn…

• Herausforderung mit unstrukturierten Daten.
• Häufige regulatorische Änderungen.
• Bewältigung komplexer, anspruchsvoller Daten.

Weiterführende Links

• Learn how IDP works
• RPA and OCR vs IDP? Let’s end the debate!
• Structured vs. Unstructured Data: What’s the Difference?
• 35+ Intriguing Statistics On Intelligent Document Processing (IDP)

Quellen

• Microsoft Power Automate (o. D.). What is Intelligent Document Processing (IDP)? Microsoft Power Automate. [Online]. Verfügbar unter: https://powerautomate.microsoft.com/en-us/intelligent-document-processing/ [Zugriff am 10. Januar 2024].

• Marco (o. D.). Intelligent Document Processing – der Weg zu dokumentenbezogenen Workflows. Weissenberg. [Online]. Verfügbar unter: https://weissenberg-group.de/was-ist-intelligent-document-processing-idp/ [Zugriff am 10. Januar 2024].

• Patel, A. (2022, 11. Juli). What is Intelligent Document Processing and How LayoutLM’s Pre-Trained Model for Text and Image Understanding Works? Ankur’s Newsletter. [Online]. Verfügbar unter: https://www.ankursnewsletter.com/p/what-is-intelligent-document-processing [Zugriff am 10. Januar 2024].

• Lewis, L. (2023, 03. Mai). Differences: IDP vs. RPA. ProcessMaker. [Online]. Verfügbar unter: https://www.processmaker.com/blog/blog-differences-idp-rpa/ [Zugriff am 10. Januar 2024].

• Woolard, C. (2022, 15. Dezember). What’s the difference between RPA vs. IDP? AutomationHero.ai. [Online]. Verfügbar unter: https://automationhero.ai/blog/whats-the-difference-between-rpa-vs-intelligent-document-processing-idp/ [Zugriff am 10. Januar 2024].

Dieser Blog-Beitrag wurde mit Unterstützung des Sprachmodells ChatGPT erstellt.