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Wachstum durch KI-basiertes Input-Management

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Wegen der Pandemie arbeiten viele im Home-Office, Briefe erreichen ihre Empfänger nur verzögert. Eine vermeidbare Wachstumsbremse: Innovative Input Management Lösungen, wie die der DTI Schweiz AG, digitalisieren die Eingangspost und ordnen sie einem Empfänger oder Vorgang oder einer Kundenakte zu.

Schon vor Corona war es nicht unbedingt einfach: Unternehmen mit Massenpost müssen täglich verschiedene Dokumentenklassen bearbeiten und ihre Dokumenten-Management-Systeme Daten in unterschiedlichen Formaten interpretieren. Und wenn pro Tag hunderten Bearbeitern tausende Seiten zuzuweisen sind, kommen bisherige Lösungen schnell an ihre Grenzen. Der Aufwand für die manuelle Nachbearbeitung steigt und verzögert die digitale Zustellung ins Home-Office. Nicht nur, aber besonders in Zeiten wie der Pandemie sind innovative Input Management Systeme der neuesten Generation für die Posteingangsverarbeitung von höchster Relevanz. Sie digitalisieren Eingangspost schnell und effektiv und ordnen sie einem Empfänger oder Vorgang oder einer Kundenakte zu. Sie vereinen Funktionen des Business Process Management (BPM) und Robotic Process Automation (RPA) und bilden das Rückgrat bei der Digitalisierung von Unternehmen. Eine fortschrittliche Input-Management-Lösung automatisiert den kompletten Workflow, vom Posteingang bis zum Sachbearbeiter, der an seinem Rechner im Home-Office sitzt. Und mit einer lernfähigen Künstlichen Intelligenz (KI) unter menschlicher Autorität sorgt sie für ein anhaltend hohes Qualitätsniveau.

Massive Probleme in der Zuordnung

Herkömmliche Digitalisierungslösungen für die Eingangspost beherrschen die Standards, scheitern aber an den Ausnahmen bei der Schreibweise und Anordnung von zentralen Informationen. Denn bei Kunden, Lieferanten und selbst im eigenen Unternehmen herrscht die blanke Anarchie bei den Schreibkonventionen. Dann stehen Kunden-, Vorgangs- oder Rechnungsnummer nicht an den dafür vorgesehenen Positionen oder variieren in der Schreibweise. Ein fehlendes Leerzeichen, ein falsch gesetzter Bindestrich oder schlichte Rechtschreibfehler oder Zahlendreher beeinträchtigen die Klassifizierung eines Dokumentes. Varianten, fehlende oder fehlerhafte Daten sorgen für massive Probleme in der Zuordnung. Ein Sachbearbeiter erkennt aus dem Kontext, an welchen Bearbeiter oder in welche Kundenakte er ein Dokument senden muss. Ein Input Management System muss dafür angelernt werden. Für jede Regel und die bisweilen unzähligen Varianten muss ein Mensch zuvor dem System beibringen, wie Zahlen aus Feldern oder Tabellen, Texte aus Formularen oder unformatierten Dokumenten übernommen und richtig zugeordnet werden müssen. Was zunächst einfach wirkt, kann für viele Unternehmen mit hunderten Dokumenten sowie unzähligen unterschiedlichen Dokumentenklassen, die ihre Poststelle oft mit veralteten Dokumentenmanagementsystemen digitalisieren muss, unlösbar werden. Die richtige Zuordnung misslingt immer öfter, die Präzision sinkt und der Automatisierungsgrad reduziert sich. Die Nachbearbeitung durch Sachbearbeiter nimmt zu, die Wirtschaftlichkeit solcher Altsysteme sinkt und es dauert immer länger, bis die Eingangspost beim richtigen Bearbeiter eingeht. Ein Input Management System mit einer selbstlernenden KI dagegen steigert seine Treffsicherheit, je mehr Dokumente es zuordnet.

KI kann Texte semantisch und kognitiv interpretieren

Ein Input Management System muss abhängig von der Anzahl der Dokumentenklassen, Prozessen und Sachbearbeitern sehr leistungsfähig sein. Neben der optischen Texterkennung mittels OCR ist vor allem das Verständnis natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) wichtig. Denn erst durch NLP werden Rechnungen, Schadensmeldungen, Anträge oder gar mehrseitige Verträge richtig interpretiert, ausgewertet und treffsicher zugeordnet. In fortschrittlichen Input Management Lösungen arbeiten KI-Algorithmen, welche die semantische und kognitive Interpretation von Texten annähernd so gut beherrschen wie Menschen. Bei einer Wortkombination wie „Unfall vermieden“ erkennt die KI die Polarität der Aussage. Sie prüft zwar die Option „Unfall?“, interpretiert diese aber mit dem Ausschlussbegriff „vermieden“ als „kein Unfall“. Dafür muss die KI angelernt und für ihren Einsatz konfiguriert werden. Sie lernt mit Trainingsdaten der verschiedenen Dokumentenklassen und den definierten Regeln. Der entscheidende Unterschied zu selbstlernenden KI-Algorithmen ist aber, dass sie sich auch und durch menschliche Korrekturen „Wissen“ aneignet, wie sie Normabweichungen und neue Regeln interpretieren soll. Die Klassifizierung von Dokumenten geschieht im Live-Betrieb mit den täglichen Dokumenten mittels klassischem „Machine Learning“, das allerdings gegen das gefürchtete „Überlernen“ durch eine menschliche Instanz minimiert wird. Denn neben dem „Selbstlernen“ in einer Black Box schützt ein überwachtes Lernen, indem die KI auch von den Korrekturen der Sachbearbeiter lernt. Mit diesen Korrekturen oder Freigaben lernen die KI-Algorithmen neue Interpretationsmuster oder ändern ihre gelernten Regeln. Diese Korrekturen wiederum wertet die KI bei einem unbeaufsichtigten Lernen aus und verbessert sich daher kontinuierlich. Die KI orientiert sich also am Menschen und dokumentiert zugleich ihre Lernfortschritte, damit diese auch für die Nutzer transparent und nachvollziehbar sind. Denn aktuelle Input Management Lösungen analysieren ihre Arbeit mit Statistiken und vergleichen ihre Erkennungsraten und ihre Präzision über verschiedene Zeiträume. Erkennen die Algorithmen, dass diese sinken, suchen sie nach den Ursachen. Auch das ist eine Lernkurve, die für eine kontinuierliche Performance des Systems sorgen. Das System optimiert sich also von alleine und automatisch.

Mehrere Hunderttausend Franken pro Jahr einsparen

Innovative Input Management Lösungen sind modular aufgebaut und lassen sich schnell in bestehende IT-Infrastrukturen einbinden. Sie stehen sowohl für On-Premise oder reinen Cloud-Betriebs bereit und lassen sich auch in hybride Landschaften einbinden. Sie sind also schnell produktiv und erzielen Erkennungsraten von bis zu 95 Prozent und eine Präzision von bis zu 99 Prozent. Für ein Unternehmen mit täglich 1.000 Dokumenten bedeutet dies, dass nach der Klassifikation nur noch bei 50 bis 60 Dokumente nachzuarbeiten wäre. Umgekehrt gerechnet sind also bei 940 Dokumente mit unterschiedlich langen Texten, Tabellen, Formularfeldern alle Daten richtig interpretiert und automatisch korrekt klassifiziert. Sie stehen einem Sachbearbeiter im Home-Office in der richtigen Akte, im passenden Vorgang, direkt nach dem Einscannen zur Verfügung. Sie können in einem nahtlos digitalen Workflow arbeiten. Nachfragen bei Kollegen oder die Suche nach Dokumenten sind nicht mehr nötig. Deshalb kann ein KI-basiertes Input Management je nach Dokumentenaufkommen schnell mehrere Hunderttausend Franken pro Jahr einsparen, wie das Beispiel eines IT-Dienstleister für Banken zeigt. Das Unternehmen verarbeitet pro Jahr über 30 Millionen Seiten mit 120 Dokumentenklassen und reduzierte die Kosten nach Installation um rund 350.000 Franken pro Jahr. Denn nach der Konfiguration und dem Anlernen erzielte es einen Automatisierungsgrad von 89 Prozent und eine Präzision von 97,5 Prozent. Ein Versicherer senkte die Bearbeitungszeit einer komplexen Kfz-Schadenakte mit 200 Feldern um 50 Prozent. Zusätzlich lösen die Nutzer auch noch andere Herausforderung bei der Einhaltung von Compliance-Regeln, Datenschutz und Aufbewahrungsvorgaben: Denn eine innovative Input Management Lösung archiviert alle Dokumente nebenbei auch noch revisionssicher und automatisch.

Workflow im Home-Office absichern, schnellerer Zugriff auf Dokumente

Eine klassische Wirtschaftlichkeitsberechnung greift bei der Investition in ein Input Management System daher auch zu kurz. Denn neben den Anschaffungskosten und Kosteneinsparungen führen die digitalen Prozesse auch maßgeblich zu einer Verbesserung der Organisation und einer Produktivitätssteigerung. KI-basierte Posteingangsverarbeitung sichert den Workflow im Home-Office, sodass Mitarbeiter schneller auf ihre Vorgänge zugreifen können. Der Aufwand für die manuelle Klassifikation von Dokumenten sinkt. Vor allem Unternehmen mit Altsystemen, die längst an ihre Grenzen stoßen und mehr Kosten durch die Nachbearbeitung der Dokumente verursachen, profitieren, wenn sie gerade jetzt zu Corona-Zeiten auf ein innovatives Input Management System umsteigen. In jedem Fall sorgt es dafür, dass die Nutzer einen großen Schritt auf dem Weg zu nahtlos digitalen Prozessen machen, auf die sie auch nach der Pandemie nicht mehr verzichten wollen.
Bert Frei, Chief Customer Officer, DTI Schweiz AG
www.dti.ch/digitaler-posteingang

Über die DTI Gruppe

Die DTI Schweiz AG ist seit über 25 Jahren unabhängiger Lösungsspezialist und Experte rund um die Themen Datenanalyse, Texterkennung und -verarbeitung sowie Datenmanagement und Suche. Sie integriert individuelle, hochflexible Lösungen basierend auf modernsten Technologien und Produkten. 

  • Mehr unter www.dti.ch

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