Warum lohnt sich der Einsatz von KI in der Dokumentenverarbeitung?
Es gibt mehrere Gründe, warum die Annahme von AI in der Dokumentenverarbeitung bringt erhebliche Vorteile:
- Verbesserte Effizienz und Produktivität: KI kann verschiedene sich wiederholende menschliche Aufgaben automatisieren, z. B. Datenextraktion, Dokumentenklassifizierung, Überprüfung von Dokumenten, wodurch Fehler bei der manuellen Dateneingabe erheblich reduziert werden.
- Verbesserte Entscheidungsprozesse: KI-Systeme können Daten aus Dokumenten, Systemen und Wissensdatenbanken schnell analysieren, extrahieren und synthetisieren, um Entscheidungsprozesse zu verbessern. Dies hilft, Fragen zu den Daten zu beantworten und die Entscheidungsfindung zu verbessern.
- Kosteneinsparungen: Verringerung des Zeitaufwands für sich wiederholende Aufgaben, die keine menschliche Aufmerksamkeit erfordern.
- Verbesserte Kundenerfahrung: Schnellere Prozesse wirken sich positiv auf die Kundenwahrnehmung eines Finanzinstituts aus.
- Skalierbarkeit: KI-gestützte Lösungen sind darauf ausgelegt, große Mengen von Dokumenten zu verarbeiten, auch wenn diese Mengen im Laufe der Zeit wachsen.
- Einfache Integration: KI-Dokumentenverarbeitungssysteme können nahtlos in Datenverarbeitungslösungen wie DPA- (digitale Prozessautomatisierung) oder BPM-Systeme (Geschäftsprozessmanagement) integriert werden, die verschiedene Prozesse bedienen.
Hauptmerkmale von AI-basierten automatisierten Dokumentenverarbeitungssystemen
Modern automatisierte Dokumentenverarbeitungssysteme die Vorteile von LLMs nutzen, um den Umgang mit verschiedenen Arten von Dokumenten innerhalb einer Organisation zu rationalisieren. Nachstehend finden Sie einige wichtige Merkmale solcher Lösungen:
Klassifizierung der Dokumente
Kategorisierung von Dokumenten auf der Grundlage ihres Inhalts in vordefinierte Kategorien
Datenextraktion
Extrahieren relevanter Daten aus einer bestimmten Art von Dokumenten, einschließlich unstrukturierter Dokumente
Datenvalidierung und -überprüfung
Automatische Validierung und Überprüfung der extrahierten Daten anhand einer definierten Liste von Daten, die für eine bestimmte Art von Dokument erforderlich sind (Validierung, ob die Daten vorhanden sind, und anschließende Überprüfung ihrer Richtigkeit).
Integration in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe
Bereitstellung von extrahierten Daten und Integration mit anderen Unternehmenssystemen wie Workflows, CRM, Datenplattformen usw.
Skalierbarkeit
Automatisierte Dokumentenverarbeitungssysteme sollten skalierbar sein, um wachsende Mengen von Dokumenten zu verarbeiten
Zustellung unstrukturierter Dokumente
Die LLM-basierten Dokumentenverarbeitungssysteme von Ailleron sind in der Lage, unstrukturierte Arten von Dokumenten zu verarbeiten
Kennzeichnung von Dokumenten
Zuweisung einer Reihe von Tags oder Beschreibungen zu Dokumenten
Automatische Zusammenfassung von Dokumenten
Erstellung einer kurzen Zusammenfassung mit den wichtigsten Informationen für einen bestimmten Zuschauertyp
Lassen Sie uns darüber sprechen, wie wir Ihrem Unternehmen helfen können, das Beste aus der KI-Dokumentenverarbeitung herauszuholen!
Michał Walerowski
Geschäftsbereichsleiter AI/ML & Datenlösungen