Moderne Unternehmen müssen Unmengen von Rechnungen, Briefen und anderen Dokumenten verarbeiten. Das Problem: Die Absender halten sich in keinster Weise an einheitliche Regeln. Zentrale Informationen wie Rechnungs- oder Vorgangsnummern stehen immer an anderer Stelle. Das macht die Klassifizierung von Dokumenten zu einer Sisyphos-Arbeit. Die Lösung: „AI Data Extraction“ – Datenextraktion mit moderner KI.
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Was ist AI Data Extraction?
Diese Art der Datenextraktion ist nicht zu verwechseln mit einem sogenannten Data Lake, der lediglich die Voraussetzung für den Einsatz von KI darstellt. AI Data Extraction geht über das bloße schmatische Sammeln von Daten hinaus. Dabei leistet die KI Übermenschliches. Sie ist lernfähig, strukturiert die Rohdaten und trifft zielgenaue Vorhersagen zur Optimierung von Prozessen. Für Unternehmen bedeutet das echten Mehrwert, da die KI die Datenqualität erhöht und Kosten senkt.
Durch AI Data Extraction können sich Mitarbeiter es sich in Zukunft sparen, Daten aus Dokumenten manuell einzugeben oder zu kopieren. Die KI erledigt das für sie. Außerdem minimiert eine Software für Datenextraktion das Risiko menschlicher Fehler bei der Dateneingabe.
KI ist flexibler als regelbasierte Datenextraktionssoftware
Vor dem Einsatz von KI waren Verfahren zur Datenextraktion schablonenzentriert. Das bedeutet, dass Mitarbeiter für jede Gruppe von Dokumenten mit ähnlicher Struktur eine Schablone erstellen müssen. Ein solches Input Management System müssen die Unternehmen per Hand konfigurieren. Bearbeiter geben vor, wie sie Zahlen und Daten aus Dokumenten durch bestimmte Regeln in Zielsysteme übertragen wollen.
Doch das stößt bei den heutigen Datenmengen schnell an seine Grenzen. Unternehmen müssen täglich hunderte Seiten verarbeiten und mit vielen verschiedenen Dokumentenklassen umgehen. Die Folgen: Präzision und Erkennungsrate lassen nach. Das System funktioniert immer weniger automatisch. Der Aufwand für Systempflege und Nachbearbeitung steigt. Da hilft nur noch der Umstieg auf Prozesse mit Machine Learning: Die Datenextrationssoftware muss intelligent werden.
Data Extraction Tools helfen bei der Automatisierung
Datenextraktion mit KI geht über Standardfunktionen wie optische Texterkennung (OCR) weit hinaus. Hinzu kommt ein Verständnis von natürlicher Sprache, Natural Language Processing (NLP). Damit kann die Software Daten richtig verstehen, auswerten und zuordnen. Es kommen KI-Algorithmen zum Einsatz, die Texte ähnlich wie ein menschliches Gehirn interpretieren können.
Der Mensch muss jedoch zunächst ein solches System für die Kundenanforderungen konfigurieren. Die KI muss gewissermaßen „angelernt“ werden. Durch eine Fülle von Trainingsdaten und definierten Regeln lernt die KI. Mitarbeiter korrigieren dabei, damit die Maschine die Regeln immer besser anwendet. Um zu verhindern, dass die Performance sinkt, schaffen es leistungsfähige KIs sogar aus den eigenen Fehlern zu lernen und werden so immer schlauer.
Das Geheimnis dieser Wunderwaffe heißt „maschinelles Lernen“ (Machine Learning). Die Korrekturen der Sachbearbeiter nutzt die KI, um sich durch unbeaufsichtigtes Lernen selbstständig zu verbessern. Die Mitarbeiter können sich zurücklehnen und zuschauen, wie die KI lernt, sich aber trotzdem am Mensch orientiert.
Welche Vorteile hat AI Data Extraction?
Um auf dem Markt mithalten zu können, setzen Unternehmen immer mehr auf Systeme Mit KI. Klassische automatisierte Prozesse mit OCR und ICR (Intelligent Character Recognition) reichen nicht mehr aus, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu erarbeiten. Data Extraction hat diverse Vorteile:
- bessere Datenqualität
- Kosten senken
- Prozesse schneller implementieren
- Automatisierung der Dateneingabe
Warum ist Datenextraktion mit KI für Unternehmen wichtig?
Im Schnitt sind 20 % einer typischen Datenbank eines Unternehmens voller ungeordneter Daten. Solche „schmutzigen Daten“ beeinträchtigen den wirtschaftlichen Erfolg. AI Data Extraction vermindert Fehler, bringt Ordnung in die Daten und führt zu genaueren Ergebnissen.
Zeit ist Geld: Wenn Teammitglieder weniger Fehler bei der Extraktion von Daten korrigieren müssen, spart das eine Menge Zeit. Sie können sich stattdessen auf andere Aufgaben konzentrieren, was den Umsatz steigert. Wichtige Entscheidungen können durch Datenextraktion mit KI viel effizienter getroffen werden, da Mitarbeiter die nötigen Informationen nicht mehr selbst suchen müssen.
Moderne Datenextraktionssoftware organisiert Dokumente problemlos
Für die Datenextraktion von Bedeutung sind Software-Tools, die unstrukturierte Daten erfassen und maschinenlesbar machen. Zunächst analysiert die KI-Software das Dokument an verschiedenen Datenpunkten. Dadurch entstehen strukturierte Daten, die dem System mitteilen, wo es in den Dokumenten suchen soll. Nun weiß das System, welche Art von Daten das Unternehmen extrahieren möchte. Die automatische Datenextraktion kann beginnen.
Nachdem die Extraktion der Daten begonnen hat, kann die KI den Prozess automatisieren. Dazu muss das System genügend Dokumente sammeln und durch Machine Learning intelligent lernen, wie die Daten zu extrahieren sind. Menschen müssen diesen Prozess kaum noch überprüfen.
Teammitglieder können die organisierten Dokumente dann problemlos weiterleiten, was zu schnelleren Geschäftsentscheidungen führt. Die ewige Datensuche hat damit ein Ende. Der Datenextraktionsprozess kann vollständig auf die individuellen Geschäftsanforderungen zugeschnitten werden.
Moderne Datenextraktionssoftware ist sogar in der Lage, effizient mit verschiedenen Sprachen umzugehen. Dazu muss der Mensch der Maschine Beispieldokumente in dieser Sprache zeigen. Wenn der Computer den Content von Dokumenten versteht, können auch kontextuelle Nuancen der entsprechenden Sprache erkannt werden. Diese Technologie kann somit Informationen in den Dokumenten viel besser kategorisieren und organisieren.
FAQ
ETL ist ein Prozess, in dem Daten ein eine Datenbank oder Data Warehouse integriert werden. Datenextraktion ist der erste Schritt im ETL-Prozess. Diese wählt die Daten aus den Quellsystemen aus und bereitet die Transformationsphase vor. Danach müssen die Daten in das Format der Zieldantenbank transformiert und dort hochgeladen werden.
Unter Datenextraktion versteht man den Prozess des Sammelns oder Abrufens unterschiedlicher Informationen aus einer Vielzahl von Dokumente, um diese automatisch zu organisieren, abzulegen und so strukturiert verarbeiten und prozessieren zu können. Um den Text in Bildern oder gescannten Dokumenten zu erkennen, wird OCR, ausgeschrieben Optical Character Recognition, verwendet. Mit der heutigen KI-Technologie können die meisten Dokumente danach automatisch verarbeitet und so in strukturierte Daten umgewandelt werden. Daher ist die Qualität der Datenextraktion durch KI eine besondere Leistung für die Automatisierung von Back-Office-Aktivitäten.
Big Data birgt eine Menge potenzieller Daten und Erkenntnisse, die vom Unternehmen entdeckt werden müssen. Sie können den Wert des Unternehmens nur dann erschließen, wenn Sie über die richtige Technologie und die richtigen Werkzeuge verfügen. Dazu gehören die Datenextraktionstools, mit denen Sie schnell und effizient Daten aus Ihren Quellen extrahieren können. Für jede Organisation ist „Zeit Geld“. Daher sollten Sie Datenextraktions-Tools in Betracht ziehen, die Ihnen helfen, Ihre Arbeitsabläufe zu verbessern und Zeit zu sparen. Datenextraktionstools können, wenn sie richtig eingesetzt werden, Ihrem Team Zeit sparen und es den Mitarbeitern ermöglichen, sich auf wichtigere Aufgaben zu konzentrieren.
Durch OCR werden die Daten in der PDF-Datei gescannt und identifiziert, zu welchem Feld sie genau gehören. Der Feldname und die entsprechenden Daten werden abgeglichen und daraus extrahiert. Ein Reisepass hat zum Beispiel einen Namen, eine Passnummer, ein Geburtsdatum, ein Ausstellungsdatum, ein Ablaufdatum und eine Staatsangehörigkeit als einige grundlegende Felder. Die Daten aus diesen Feldern werden gescannt, identifiziert und abgeglichen, wenn es mehrere Passkopien gibt, unabhängig davon, um welchen Pass eines Landes es sich handelt. Wenn sich also die Passvorlage/Struktur eines Landes von der eines anderen unterscheidet, spielt das keine Rolle, da die Daten aus den Feldnamen extrahiert und abgeglichen werden.
