Bei der Dokumentenklassifizierung werden Dokumente vordefinierten Dokumentenklassen zugeordnet. Das Dokument wird erfasst, die darin enthaltenen Informationen ausgelesen und daraufhin verstanden, um was für ein Dokument es sich handelt, wo es abgelegt werden muss, welche Informationen extrahiert werden sollten und an welchen Workflow es übergeben werden kann.

Dabei kommen Technologien wie OCR und KI zum Einsatz, die feinste Unterschiede zwischen Dokumentenkategorien erkennen. Durch OCR werden Textinhalte von Bilddateien erfasst, klassifiziert und strukturiert. Dies hilft dabei, Dokumente und die enthaltenen Informationen zu speichern, zu verwalten, zu durchsuchen und zu analysieren.

Eine gut funktionierende Dokumentenklassifizierung ist ein wichtiger Schritt für ein effizientes Input Management: Durch eine optimierte Klassifizierung von Dokumenten können Informationen digital verwertet, mittels Software extrahiert und danach fehlerfrei und unverzüglich an einen Workflow übergeben werden. Andernfalls ist das Input Management ineffizient und langsam. Es kommt zu Bearbeitungsstaus und Verzögerungen. Fehler in der Dokumentenklassifizierung können sich zudem negativ auf den späteren Workflow auswirken.

Erfassung von digitalen und physischen Dokumenten

Papierdokumente müssen Sie zunächst digitalisieren, also scannen, wodurch ein JPG- oder PDF-Format entsteht. Liegt ein Dokument bereits in digitaler Form vor, wird zunächst zwischen unstrukturierten, teilstrukturierten und strukturierten Dateien unterschieden. Ein Bildformat und eingescannte PDFs gelten beispielsweise als unstrukturiert, weil die Informationen zwar digital vorliegen, aber nicht von der Maschine ausgelesen und verarbeitet werden können. Die einzelnen Informationen sind außerdem nicht klassifiziert bzw. strukturiert. Die Rechnungsnummer ist beispielsweise nicht eindeutig als Rechnungsnummer für die Maschine erkennbar. Ein PDF ist dagegen teilstrukturiert, da die Informationen zumindest von der Maschine lesbar, aber nicht eindeutig zugewiesen sind. Daten, die als XML-Format eingehen, wie zum Beispiel ZUGFeRD und XRechnung, gelten als strukturiert, weil enthaltene Informationen durch entsprechende Software erkannt und verarbeitet werden.

Document classification

Um unstrukturierte und teilstrukturierte Dokumente zu klassifizieren, benötigen Sie eine OCR-Software, die den Inhalt erfasst. OCR steht für Optical Character Recognition. Es handelt sich hierbei um eine Technologie, die Text in einem digitalen Bild erkennt. Sie digitalisiert die Informationen aus dem Bildformat und macht sie für das System nutzbar.

Verwenden Sie KI zur Dokumentenklassifizierung, werden Informationen in einer höheren Qualität ausgelesen und besser verstanden – selbst handgeschriebene oder schlecht eingescannte Dateien sind besser erfassbar. Die KI gleicht Dokumente mit bereits vorhandenen Dokumenten ab und versteht so, welche Informationen hier vorliegen.

Bei der anschließenden Datenextraktion bewertet die KI die hinterlegten Informationen und legt sie strukturiert ab. Auf einer Rechnung erkennt sie beispielsweise die Rechnungsnummer und legt sie als solche im System an.

Automatisierung von Workflows

Die automatisierte Dokumentenklassifizierung übernimmt im Grunde Aufgaben derdie Aufgabe der Poststelle: Anstelle des Menschen erkennt das System, um was für eine Art von Dokument es sich handelt. Daraufhin entscheidet es, welche nachfolgenden Schritte logisch erfolgen müssen. Handelt es sich beim eingehenden Dokument um eine Rechnung, wird diese an die Buchhaltung übergeben. Der nächste Prozessschritt ist die Rechnungsprüfung. Eine Bewerbung hingegen gelangt zur Personalabteilung und wird dort verwaltet, eine Beschwerde zum Customer Service und so weiter.

Die Vorteile eines automatisierten Input Managements

Die Klassifizierung von Dokumenten ist ein unerlässlicher Schritt, um Informationen für die digitale Verarbeitung und die spätere Extraktion vorzubereiten. Ist eine Dokumentenklasse beispielsweise falsch definiert, gelangt das Dokument an einen falschen Mitarbeiter, wird falsch abgelegt, gerät in einen falschen Workflow und wird mitunter falsch oder zu spät bearbeitet. Einen Fehler aufzudecken, dauert gegebenenfalls Tage oder Wochen. So wird beispielsweise eine Rechnung zu spät bezahlt. Das Input Management wird mit fehlender Dokumentenklassifizierung ineffizient, kostspielig und langsam.

Das Input Management arbeitet durch Automatisierung effizienter. KI und Machine Learning verbessern die Datenqualität, indem sie die Art des Dokuments besser erkennen.

Zeit- und Ressourcenersparnis

Die KI-gestützte Dokumentenklassifizierung organisiert und analysiert in der Praxis automatisch große Dokumentensammlungen. Während eine manuelle Organisation Stunden dauern kann, sparen Sie mit der Automatisierung wertvolle Mitarbeiterzeit. Das System prüft zudem, ob Dokumente vollständig und fehlerfrei sind. Eine automatisierte Document Classification verbessert somit die Gesamteffizienz.

Verbesserte Kundenzufriedenheit

Ein optimales Input Management mittels Document Classifcation automatisiert auch Aspekte des Kundenservices im Unternehmen und löst alltägliche Probleme effizient. So identifiziert das System schnell und einfach die Kategorie eines Kundenproblems und leitet dies automatisch an die entsprechende Abteilung weiter. Kundenprobleme werden so schneller gelöst – ohne Bearbeitungsstaus und lange Wartezeiten auf den richtigen Kundendienstmitarbeiter.  

Fehlerfreie Einhaltung von Datenschutz- und Compliance-Richtlinien

Angesichts der vielen Vorschriften zum Umgang mit Daten ist es für Unternehmen wichtig, Informationen so zu speichern, dass sie nur für Berechtigte zugänglich sind. Werden Dokumente besser und fehlerfrei organisiert, sind Sie im Unternehmen in der Lage, geschäftsrelevante Informationen gemäß entsprechender Vorschriften und Aufbewahrungsfristen zu speichern.

Um eine automatische Dokumentenklassifizierung in Ihrem Unternehmen zu implementieren, sollten Sie zunächst die aktuellen Prozesse verstehen – einschließlich der Frage, in welchen Abteilungen Dokumente in das Unternehmen gelangen. Typische Bereiche, in denen häufig eine große Anzahl an Dokumenten eingehen, sind unter anderem Abteilungen wie Finanzen, Personalwesen oder Kundendienst.

Eine automatische Document Classification übernimmt Aufgaben der klassischen Poststelle im Unternehmen. Eingehende Dokumente werden richtig erfasst, klassifiziert, Informationen extrahiert und an den richtigen Workflow übergeben. Durch KI- und Machine-Learning-Technologien steigern Sie die Genauigkeit und Effizienz Ihres Input Managements.