In jedem Unternehmen fallen täglich zahlreiche Dokumente an, sowohl in Papierform als auch in digitaler Form, z.B als E–Mail oder Online–Formular. Diese Dokumente können effizient digital verarbeitet werden, wofür die meisten Unternehmen ein Dokumentenmanagementsystem (DMS) einsetzen. Doch wie werden die Dokumente in einem solchen System richtig zugeordnet?
Hier spielt die Dokumentenklassifizierung eine entscheidende Rolle. In diesem Artikel erklären wir, was Dokumentenklassifizierung bedeutet, wie sie funktioniert und welche Technologien benötigt werden, um sie effektiv einzusetzen.
Was ist Dokumentenklassifizierung?
Automatische Dokumentenklassifikation ist ein Prozess, der mit Hilfe moderner Technologien durchgeführt wird. Zu diesen Technologien gehört Optical Character Recognition (OCR). Diese Technologie ermöglicht nicht nur das Lesen von Dokumenten, sondern ordnet sie auch intelligent in vordefinierte Kategorien ein. Dies geht weit über die reine Textextraktion hinaus. Mit Hilfe von OCR-Technologien können auch unstrukturierte Daten erfasst und klassifiziert werden. Dadurch wird es möglich, nicht nur den reinen Inhalt zu erfassen, sondern auch den Kontext und die tiefere Bedeutung zu erkennen.
Warum benötigen Unternehmen eine Dokumentenklassifizierung?
Jedes Unternehmen, unabhängig von seiner Größe, steht vor der Herausforderung, seine Dokumente ordnungsgemäß zu verwalten, um den täglichen Geschäftsbetrieb aufrechtzuerhalten. Aufgrund der großen Anzahl von Dokumenten, die nicht manuell bearbeitet werden können, ist der Einsatz eines automatischen Dokumentenklassifizierungssystems unerlässlich. Ein solches System hilft Unternehmen, ihre Dokumente effizient zu organisieren und jederzeit zugänglich zu machen.
Die Dokumentenklassifizierung findet in verschiedenen Branchen, von medizinischen Einrichtungen bis hin zu Wirtschaftsunternehmen, vielfältige Anwendung. Sie ermöglicht die Automatisierung der Dokumentenverwaltung und -verarbeitung. Die Automatisierung dieses oft alltäglichen und repetitiven Prozesses minimiert Fehler bei der Bearbeitung und verkürzt die Bearbeitungszeiten. Darüber hinaus erhöht die automatisierte Dokumentenverarbeitung die Effizienz, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit von Unternehmen
Was sind die Vorteile einer automatischen Dokumentenklassifizierung
Die automatisierte Dokumentenklassifizierung bietet eine Reihe von Vorteilen, die die Geschäftsabläufe erheblich verbessern können. Die Vorteile umfassen
Breite Anwendbarkeit: Vom Dokumentenmanagement über Spamfilter und Kundenservice bis hin zur Erkennung von Trends in großen Textdaten bietet die Technologie vielfältige Einsatzmöglichkeiten.
Hohe Genauigkeit: Durch den Einsatz maschineller Lernalgorithmen, die auf qualitativ hochwertigen Daten trainiert werden, erreichen die Systeme eine hohe Genauigkeit und liefern zuverlässige Ergebnisse.
Effizienzsteigerung und Zeitersparnis: Automatische Systeme können große Mengen an Textdokumenten schnell und ohne menschliches Eingreifen verarbeiten.
Einfache Skalierbarkeit: Die Systeme passen sich leicht an steigende Datenmengen an , ohne dass zusätzliches Personal notwendig ist.
Verbesserte Zusammenarbeit: Ein gut organisiertes System stellt sicher, dass alle Teammitglieder wissen, wo sie die benötigten Dokumente finden. Zudem ermöglicht ein ausgeklügeltes Berechtigungssystem den Zugriff jederzeit und von überall.
Einhaltung von Datenschutz- und Compliance-Anforderungen: Automatisierte Systeme helfen Unternehmen, Dokumente übersichtlich abzulegen und gesetzliche Vorschriften sowie Aufbewahrungsfristen einzuhalten. Eine Versionskontrolle sorgt ebenfalls dafür, dass Dokumente leicht gefunden, aktualisiert und sicher gespeichert werden können.
Dokumente schnell finden: Durch verschiedene Suchfunktionen lassen sich benötigte Dokumente schnell und unkompliziert auffinden.
Wie funktioniert Dokumentenklassifizierung?
Die automatische Dokumentenklassifikation umfasst mehrere Schritte, die sich in folgende Hauptphasen unterteilen lassen:
Datenaufbereitung: In diesem ersten Schritt werden die Daten in ein maschinelles Format umgewandelt. Dabei kommen fortgeschrittene Technologien zum Einsatz, wie zum Beispiel die optische Zeichenerkennung (OCR). Dies ist besonders wichtig, wenn physische Dokumente digitalisiert werden sollen.
Merkmalsextraktion: In dieser Phase werden die für die Klassifizierung relevanten Merkmale der Dokumente identifiziert und extrahiert.
Modelltraining: In dieser Phase werden Modelle der Künstlichen Intelligenz auf großen Datensätzen trainiert, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen.
Klassifikation: Die trainierten Modelle werden anschließend verwendet, um die Dokumente in vordefinierte Kategorien einzuteilen.
Vor der Klassifizierung müssen die physischen Dokumente gescannt werden. Die resultierenden digitalen Versionen können dann je nach Anwendungsgebiet in Kategorien wie Rechnungen, Lieferscheine oder Reklamationen eingeteilt werden. Die Software verwendet Merkmale wie Schlüsselwörter, Struktur und Layout, um den Dokumententyp zu erkennen.
Beispiele aus der Praxis
Die automatische Klassifikation von Dokumenten findet in verschiedenen Branchen Anwendung. Ein Beispiel ist die automatische Zuordnung von Kundenanfragen zu den richtigen Abteilungen. Dies verbessert die Effizienz des Kundensupports und damit das Kundenerlebnis, da Anfragen schneller bearbeitet werden. Im Gesundheitswesen kann die automatische Dokumentenklassifikation Abrechnungsprozesse optimieren und den Verwaltungsaufwand reduzieren.
Wie beeinflusst die rasante Entwicklung der KI die Dokumentenklassifizierung?
Die neuen KI-Technologien revolutionieren die Dokumentenklassifikation durch fortschrittliche, vortrainierte Modelle. Die Modelle wie z.B von OpenAI, benötigen kaum zusätzliche Trainingsdaten, da sie bereits umfassend auf einer Vielzahl von Dokumenttypen trainiert wurden. Dank dieses umfangreichen Vor-Trainings können sie Dokumententypen und relevante Daten mit hoher Genauigkeit und Effizienz identifizieren.
Die KI-Systeme von Microsoft und Google arbeiten mit tiefen neuronalen Netzen, die in der Lage sind, komplexe Muster und Zusammenhänge in Dokumenten zu erkennen. Dadurch können sie eine Vielzahl von Dokumenten wie Rechnungen, Verträge, Berichte und E-Mails automatisch klassifizieren und wichtige Informationen extrahieren. Dies spart Unternehmen erheblich Zeit und Ressourcen, da der manuelle Aufwand für die Dokumentenverarbeitung minimiert wird.
Ein entscheidender Vorteil dieser Technologien ist ihre Fähigkeit, sich durch maschinelles Lernen kontinuierlich zu verbessern. Sie sind zwar bereits von Haus aus leistungsfähig, können aber durch weitere Nutzung und Feedback in spezifischen Anwendungsfällen noch präziser werden. Somit bieten die KI-Lösungen von Microsoft und Google eine robuste und skalierbare Methode zur Optimierung der Dokumentenverarbeitung in verschiedenen Branchen und Anwendungsbereichen.
Fazit
Die automatisierte Dokumentenklassifizierung bietet zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten. Sie verbessert vor allem die Art und Weise, wie Unternehmen Dokumente speichern, verwalten und archivieren.. Diese Technologie ermöglicht es Teams, effizienter auf gespeicherte Dokumente zuzugreifen, besser zusammenzuarbeiten und gesetzliche und Compliance-Anforderungen leichter zu erfüllen. Dies schafft einen erheblichen Mehrwert, der sich für Unternehmen langfristig auszahlt.