Unternehmen sammeln Daten aus Dokumenten und anderen Quellen. Je mehr Datenmengen unstrukturiert vorliegen, desto höher steigt der Anteil von Dark Data – Daten, die Unternehmen nicht aktiv nutzen. Mögliche Erkenntnisse und Effizienzgewinne gehen mit ihnen verloren. Damit Daten verwertbar sind, müssen sie als strukturierte Informationen vorliegen. Das stellt Unternehmen vor Herausforderungen.

Die Lösung: Künstliche Intelligenz (KI) übernimmt die Datenextraktion und automatisiert die Dateneingabe und -weitergabe in Systemen. Prozesse sind unter Einsatz von Business Intelligence schneller, effizienter und weniger fehleranfällig.

Wir geben Ihnen in diesem Beitrag einen Überblick über die Potenziale, die aus der Datenextraktion mit KI entstehen.

Definition: Was ist Datenextraktion?

Datenextraktion beschreibt den Prozess, bei dem Daten aus einem Dokument extrahiert und strukturiert als Metadaten abgelegt werden. Dieser Vorgang ermöglicht es, relevante Informationen aus unstrukturierten oder teilweise strukturierten Datenquellen zu gewinnen und in einer leicht verarbeitbaren Form zu organisieren. Das reduziert den Anteil an Dark Data erheblich.

Ein Beispiel für Datenextraktion ist die automatisierte Erfassung von Rechnungsdaten aus Eingangsrechnungen. Hierbei werden wichtige Informationen wie Rechnungsnummer, Datum, Betrag und Lieferantenangaben extrahiert und in einem Informationssystem abgelegt, um sie effizienter für weitere Verarbeitungsschritte zugänglich zu machen.

Welche Rolle spielt OCR-Software bei der Datenextraktion?

OCR steht für Optical Character Recognition, zu Deutsch optische Zeichenerkennung. Als Teil eines modernen Dokumentenmanagement-Systems (DMS) erfasst die Technologie Texte in Bilddateien. Bei der Datenextraktion spielt OCR eine entscheidende Rolle, da sie es ermöglicht, gedruckten oder handgeschriebenen Text aus gescannten Dokumenten in maschinenlesbaren Text umzuwandeln.

Die Daten sind anschließend für Mensch und Maschine sichtbar im System hinterlegt – die Basis, um Informationen zu verarbeiten. OCR-Software verbessert somit die Effizienz der Datenextraktion, indem sie den Zugriff auf relevante Informationen aus unterschiedlichen Dokumentenquellen erleichtert und die manuelle Eingabe reduziert.

Welche Rolle spielt künstliche Intelligenz (KI) bei der Datenextraktion?

Ohne künstliche Intelligenz ist eine automatisierte Datenextraktion nicht möglich. Die KI setzt nach der OCR-Texterkennung an und interpretiert unstrukturierte Daten. Sie versteht, um welche Art Dokument es sich handelt und legt die Informationen strukturiert im richtigen Kontext ab.

Beim Rechnungseingang erkennt die KI beispielsweise alle relevanten Rechnungsinhalte wie Rechnungssumme, Lieferanten* oder Rechnungsnummer. Die KI versteht, für welche Prozesse die enthaltenen Informationen relevant sind und legt sie entsprechend strukturiert im System ab.

So wird der Workflow auf operativer Ebene effizienter, Informationen liegen eindeutig vor und die Datenqualität steigt.

Hey Doxi, wie funktioniert die Datenextraktion aus unstrukturierten Dokumenten?

Schritt 1: Digitalisierung und Document Capturing

Beim Document Capturing erfasst Doxis die Dokumente im System. Über Schnittstellen holt Doxis die Dokumente selbstständig ab oder bekommt sie automatisch zugewiesen. Papierdokumente müssen hingegen zuerst durch das Scannen digitalisiert werden. Hierfür bietet Doxis Anbindungen zu Systemen für Massenscans.

Idealerweise sollten Lieferanten, Partner und Kunden Ihnen Dokumente wie Rechnungen direkt digital zusenden, beispielsweise als PDFs, Bilddateien oder Word-Dokumente. Bitten Sie sie im Zuge der digitalen Transformation darum, falls das noch nicht der Fall ist.

Schritt 2: Klassifizierung und Anwendung von OCR-Technologie

Da das System Texte von Bilddateien, also von eingescannten Dokumenten, nicht lesen und verarbeiten kann, muss der Inhalt für die Maschine aufbereitet werden. OCR-Technologie erfasst durch Mustererkennung Textinhalte in Bilddateien wie PDF und hinterlegt diese als Textformat am Dokument.

Anschließend klassifiziert Doxis die Dokumente auf Basis der Textinhalte. Anhand von wenigen Schlagworten weist das System dem Dokument eine Klasse zu. Rechnungen werden beispielsweise durch Rechnungsnummern oder Rechnungspositionen erkannt. Während häufig vorkommende Dokumente einfach zugewiesen werden, kann es bei erstmalig oder selten vorkommenden Dokumenten schwieriger werden. Hier kommen KI und Machine Learning zum Einsatz. Die KI sucht nach ähnlichen und bekannten Dokumenten und schlägt dann eine Klasse vor. Durch das Training wird die Klassifizierung immer genauer. Die richtige Klassifizierung der Dokumente ist Grundlage für die spätere Datenextraktion.

Schritt 3: Datenextraktion und strukturierte Ablage

Passend zur Dokumentenklasse extrahiert die KI von Doxis alle relevanten Informationen – und das durch nur einen Klick. Bei einer Rechnung sind das beispielsweise Rechnungsnummer, Lieferant und Positionen, während bei einer Kundenanfrage die Kundenstammdaten, Kundennummer und Anliegen relevant sind.

Die KI erkennt, um was für eine Information es sich in dem Dokument handelt und legt sie strukturiert als Metainformationen ab. Dafür nutzt sie Technologien wie Machine Learning, Large Language Models und regelbasierte Funktionen. Damit löst die KI das manuelle Abtippen beziehungsweise Übertragen der Daten in dafür vorgesehene Abfragemasken ab. Das ist gleichermaßen eine enorme Zeitersparnis wie Entlastung von Mitarbeitern und die Lösung von Bearbeitungsstaus.

Im Anschluss bleibt lediglich die Validierung der Daten durch einen Mitarbeiter. Bei Doxis heißt die automatisierte Extraktion der Daten Magic Extraction.

Die automatisierte Datenextraktion reduziert den Anteil an Dark Data massiv, da alle eingehenden Daten und Informationen strukturiert und aufbereitet im DMS vorliegen.

Schritt 4: Validierung der Daten

Bevor Informationen an einen Workflow übergeben werden, müssen die Daten im richtigen Kontext geprüft werden. Zu unterscheiden ist zwischen der menschlichen und automatisierten Validierung.

Bei der menschlichen Validierung prüft ein Mitarbeiter die extrahierten Daten. Beispielsweise können sich durch eine schlechte Scanqualität Fehler einschleichen und die Daten werden nicht vollständig übertragen. Oder die KI weist neue Informationen falsch zu. Um eine hohe Datenqualität zu gewährleisten, übernimmt ein Mitarbeiter die schnelle Validierung und gleicht die extrahierten Daten mit den Informationen aus dem Dokument ab. 

Zusätzlich übernimmt Doxis eine automatisierte Validierung und gleicht die extrahierten Informationen mit zugehörigen Dokumenten ab. Beispielsweise vergleicht Doxis die Rechnungspositionen mit der Bestellbestätigung und dem Liefereingang. Stimmen die Informationen nicht überein, markiert Doxis die entsprechenden Positionen mit einer Warnung. Durch diese automatische Überprüfung fallen schon frühzeitig Fehler in Dokumenten auf.

Schritt 5: End-to-End Business Processing

Nachdem alle Informationen vollständig vom System erfasst wurden, legt Doxis das Dokument selbstständig in der richtigen digitalen Akte ab. Handelt es sich beispielsweise um einen unterschriebenen Arbeitsvertrag, legt die KI diesen in der entsprechenden Mitarbeiterakte ab und informiert einen Mitarbeiter der Personalabteilung.

Hat ein Dokument Handlungsbedarf, stößt Doxis den Workflow an und übergibt alle relevanten Informationen. Handelt es sich beispielsweise um eine Rechnung, wird der Rechnungsworkflow angestoßen. Doxis legt die Rechnung im Rechnungseingangsbuch ab und informiert einen Mitarbeiter aus der Buchhaltung. Die intelligente Verarbeitung von Dokumenten ist also nur der Anfang des End-to-End Business Processing.

Nice-to-have im Kundenservice: Die KI kann die Tonalität von Inhalten bestimmen. Geht beispielsweise eine Nachricht eines verärgerten Kunden ein, priorisiert die KI die Bearbeitung des Falls. 

Die Vorteile der Datenextraktion mit KI

Die Datenextraktion mit KI bietet zahlreiche Vorteile. Generell ermöglicht künstliche Intelligenz die Automatisierung des Vorgangs. Sie interpretiert unstrukturierte Daten, setzt sie in einen Kontext und legt sie strukturiert an der richtigen Stelle ab. Das sorgt unter anderem für deutlich effizientere Workflows.

Das sind die Vorteile der Datenextraktion mit KI auf einen Blick:

• Skalierbarkeit: KI kann problemlos große Mengen an Dokumenten verarbeiten.
• Exaktheit: KI-gestützte Daten­extraktion kann manuelle Fehler reduzieren und die Genauigkeit der extrahierten Informationen erhöhen.
• Konsistenz: Die KI extrahiert Daten zuverlässig und konsistent.
• Flexibilität und Anpassungsfähigkeit: Die KI ist flexibel und anpassungsfä Sie versteht Dokumente intuitiv und lernt mit jeder Eingabe.
• Datenschutz und Sicherheit: Detaillierte Protokolle, transparente Prozesse und Sicherheitsfunktionen sorgen dafür, dass Sie alle gesetzlichen Vorgaben einhalten.
• Kontrolle: Kontrollmechanismen und Validierungsprozesse stellen sicher, dass alle Daten fehlerfrei vorliegen.
• Zeit- und Kostenersparnis: Automatisierte Datenextraktion spart Zeit und Kosten. Sie verarbeiten Dokumente schneller und Ihr Team kann sich wichtigeren Aufgaben widmen.

Datenextraktion mit KI: Die entscheidende Rolle in der Dokumentenerfassung

Insgesamt minimiert Datenextraktion mit KI den Anteil von Dark Data in Unternehmen erheblich. Durch das Extrahieren sind Daten nun vollständig verwertbar. Das fördert datengetriebene Entscheidungen und KI-gestützte Analysemöglichkeiten.

Effizienzgewinne ergeben sich darüber hinaus für anknüpfende Workflows. Die Datenextraktion macht es erst möglich, dass die KI Workflows automatisiert einleitet. Das beschleunigt Ihre Prozesse: Bearbeitungsstaus im Posteingang gehören der Vergangenheit an – unabhängig davon, wie viele Dokumente im Unternehmen eingehen. Sie bearbeiten Dokumente dank Datenextraktion also deutlich schneller und Ihre Kunden profitieren von verkürzten Wartezeiten.

Häufig gestellte Fragen zur Datenextraktion