Document Parsing – Wie Sie aus Dokumenten wertvolle Daten gewinnen

Document Parsing ist eine Technologie, mit der Unternehmen effizient und fehlerfrei Daten erfassen und aus diesen einen Mehrwert gewinnen. Richtig in bestehende Systeme integriert, automatisieren Unternehmen so ganze Workflows. Das heißt: Sie sparen Zeit und Ressourcen, optimieren Abläufe und treffen fundierte Entscheidungen. 

Wir zeigen Ihnen, wie Document Parsing funktioniert, welche Rolle Programmiersprachen dabei spielen und für welche Einsatzbereiche es sich eignet. Außerdem erklären wir, vor welchen Herausforderungen Sie beim Parsen stehen und warum Sie diese mit künstlicher Intelligenz spielend leicht meistern.

Das Wichtigste zu Document Parsing in Kürze

  • Document Parsing kann Workflows in Ihrem Unternehmen automatisieren, um auf Basis intelligent ausgewerteter Daten fundiertere Entscheidungen zu treffen.
  • Document Parsing findet Einsatz in zahlreichen Branchen. Wir zeigen 5 prägnante Use Cases.
  • Die Entwicklung eines eigenen Document Parsers ist mit Aufwand und Kosten verbunden, so dass viele Unternehmen eine Software bevorzugen.
  • Konfuzio ist eine leistungsstarke KI-Software für Document Parsing, mit der Sie Workflows ganzheitlich automatisieren – und so keinen eigenen Parser entwickeln müssen.
document parsing funktionsweise

Was ist Document Parsing?

Document Parsing beschreibt das automatisierte Analysieren von Dokumenten, um spezifische Informationen geordnet zu extrahieren. Unternehmen benötigen dafür einen Document Parser. Dabei handelt es sich um eine Anwendung, die mit dem Dokument interagiert, um die Datenbearbeitung zu ermöglichen. Dazu nutzt ein Document Parser Schriftarten und Farben, um Elemente im Dokument hervorzuheben. Der Parser stellt so zum Beispiel Textmuster, Schlüsselwörter und Formatierungen in jeweils unterschiedlichen Farben heraus.

Wie funktioniert ein Document Parser?

In der Regel nutzt ein Document Parser optische Zeichenerkennung (OCR), um Dokumente zu analysieren. Fortschrittliche Parser setzen zusätzlich maschinelles Lernen ein. In der Praxis läuft das Parsen dann so ab: Der Parser teilt die Dokumente zunächst in verschiedene Abschnitte wie Überschriften, Absätze und Tabellen ein. Dann identifiziert er relevante Muster und Schlüsselinformationen. Auf diese Weise ist der Parser in der Lage, spezifische Daten wie Namen, Daten oder Beträge zu erkennen und zu extrahieren.

Grundsätzlich gibt es 2 Ansätze des Parsens:

Regelbasiertes Parsen: Regelbasiertes Parsen nutzt vordefinierte Regeln, um spezifische Muster im Text zu erkennen. Dies eignet sich vor allem für strukturierte Dokumente wie Rechnungen und Bestellungen. Dabei bestimmen Sie eine Vorlage, die der Parser als Referenz verwendet, um Daten aus Dokumenten zu extrahieren.

Lernbasiertes Parsen: Lernbasiertes Parsen verwendet über Machine Learning und Natural Language Processing vortrainierte Modelle, um komplexe Muster zu identifizieren. Sie trainieren die Modelle dabei mit zahlreichen unstrukturierten Dokumenten und bereiten den Parser so auf die Extraktion der Daten vor.

In der Praxis setzen Document Parser in der Regel jedoch nicht nur einen Ansatz, sondern eine Kombination aus beiden Ansätzen ein. Auf diese Weise sind sie in der Lage, vielfältige Dokumentenformate mit jeder Art von Layout  zu verarbeiten und präzise die Daten zu extrahieren.

document parsing use cases

Document Parsing in Aktion – 5 klassische Use Cases

Grundsätzlich setzen Unternehmen Document Parsing überall dort ein, wo sie große Mengen an Daten aus Dokumenten effizient erfassen, auswerten und verstehen möchten. Wir zeigen 5 klassische Anwendungsfälle mit Branchenbezug:

Gesundheitswesen – Automatisierte Patientendatenverarbeitung

Im Gesundheitswesen generieren private Krankenhäuser und öffentliche Gesundheitseinrichtungen täglich große Mengen von Patientendaten. Diese Daten haben in der Regel unterschiedliche Formate – von handgeschriebenen Notizen bis hin zu digitalen Berichten. Krankenhäuser nutzen Document Parsing, um die vielfältigen Daten zu analysieren, zu verstehen und in eine einheitliche elektronische Patientenakte zu überführen.

Vorteile

Verbesserte Patientenversorgung: Ärzte haben sofortigen Zugriff auf konsistente, vollständige Patientendaten, was zu schnelleren und genaueren Diagnosen führt.

Effizienzsteigerung: Die automatisierte Verarbeitung von Patientendaten reduziert den Verwaltungsaufwand erheblich, was Zeit und Ressourcen spart.

Finanzdienstleistungen – Extraktion von Finanzdaten aus Dokumenten

In der Finanzbranche generieren Banken und andere Finanzinstitute vor allem Daten aus Rechnungen, Kontoauszügen und Transaktionsbelegen. Sie setzen auf Document Parsing, um relevante Finanzdaten wie Beträge, Transaktionsdetails und Datumsangaben zu extrahieren und zu sortieren. 

Vorteile

Schnelle Entscheidungen: Die Extraktion von Finanzdaten ermöglicht es Mitarbeitern, schnelle und fundierte Entscheidungen über Investitionen und Geschäftsstrategien zu treffen.

Risikoreduktion: Durch die genaue und effiziente Analyse von Finanzdaten bewerten Unternehmen finanzielle Risiken besser und minimieren diese so.

Versicherungswesen – Automatisierte Schadensbearbeitung

Versicherungsunternehmen erhalten täglich Schadensmeldungen in verschiedenen Formaten wie Fotos, Schadensberichten und Zeugenaussagen. Sie nutzen Document Parsing, um diese Dokumente zu analysieren und die erforderlichen Informationen wie Schadensursache, Schadenshöhe und Zeitpunkt des Vorfalls zu extrahieren.

Vorteile

Schnelle Auszahlungen: Eine automatisierte Schadensbearbeitung ermöglicht es Versicherungsunternehmen, Schadensansprüche schneller zu bearbeiten und die Auszahlungen an die Versicherten zu beschleunigen.

Kundenzufriedenheit: Die schnelle und effiziente Schadensregulierung führt zu einer höheren Kundenzufriedenheit und stärkt das Vertrauen der Kunden in die Versicherungsgesellschaft.

Immobilienwesen – Verarbeitung von Mietverträgen und anderen Immobiliendokumenten

Im Immobilienbereich müssen Unternehmen eine Vielzahl von Dokumenten wie Mietverträge, Grundbuchauszüge und Baupläne analysieren. Document Parsing ermöglicht die automatisierte Extraktion von wichtigen Informationen wie Mietbedingungen, Eigentumsverhältnissen und Bauvorschriften aus diesen Dokumenten.

Vorteile

Beschleunigte Transaktionen: Die automatisierte Analyse von Immobiliendokumenten beschleunigt den Transaktionsprozess, von der Verkaufsvereinbarung bis zum Einzug des Mieters.

Richtigkeit und Rechtssicherheit: Durch die genaue Verarbeitung von rechtlichen Dokumenten minimieren Immobilienunternehmen menschliche Fehler, was zu korrekten und rechtlich sicheren Transaktionen führt.

Rechtswesen – Automatisierte Vertragsanalyse und Rechtsdokumentation

In der Rechtsbranche nutzen Unternehmen und öffentliche Stellen wie Staatsanwaltschaft und Gerichte Document Parsing, um automatisierte Vertragsanalysen durchzuführen und relevante Informationen wie Klauseln, Fristen und Bedingungen zu extrahieren. 

Vorteile

Effiziente Bewältigung komplexer Verfahren: Document Parsing ermöglicht eine schnelle und präzise Durchsicht großer Mengen von Dokumenten, was vor allem in komplexen Rechtsstreitigkeiten und bei der Verwaltung umfangreicher Vertragsportfolios entscheidend ist.

Risikominimierung: Durch die genaue Identifizierung von kritischen Klauseln und Bedingungen erkennen Akteure der Rechtsbranche potenzielle Risiken frühzeitig und sind so in der Lage, diese zu verhindern.

document parsing herausforderungen

6 Herausforderungen einer Workflow-Automatisierung mit Document Parsing

Richtig angegangen, gewinnen Unternehmen mit Document Parsing nicht nur schnell wertvolle Informationen aus Dokumenten, sondern automatisieren das Finden, Extrahieren und Auswerten von Daten gänzlich. Dafür benötigen sie ein Document Parsing Tool. Denn: OCR-Anwendungen und Bibliotheken von Programmiersprachen können Geschäftsprozesse nicht so automatisieren, wie Unternehmen sich das vorstellen. In der Regel stehen sie dabei vor diesen Herausforderungen:

1. Komplexität der Dokumentenstruktur

Insbesondere bei großen Unternehmen liegen Dokumente in unterschiedlichen Formaten vor. Ein File Parsing Tool muss daher in der Lage sein, sich an diese Variationen anzupassen. Verwendet also ein Unternehmen beispielsweise eine Document Parsing Software, um Rechnungen zu verarbeiten, muss diese sowohl mit standardisierten Rechnungsformaten als auch mit individualisierten Strukturen umgehen können. Nur dann ist das Tool in der Lage, die Daten korrekt zu extrahieren. 

2. Datengenauigkeit

Nicht immer liegen Dokumente in einem standardisierten, digitalen Format vor. Handschriftliche Dokumente oder solche mit einer seltenen Schriftart führen bei der Datenerfassung schnell zu Fehlern. Um zum Beispiel bei der Verarbeitung von Kundenfeedback-Formularen Meinungen korrekt zu erfassen, muss ein File Parsing Tool jede Schrift zuverlässig erkennen. Nur dann sind Unternehmen in der Lage, den Prozess der Datenextraktion so zu automatisieren, dass kein Mitarbeiter die erfassten Daten noch einmal überprüfen muss. 

3. Datenvalidierung 

Haben Unternehmen alle wichtigen Daten aus verschiedenen Dokumenten extrahiert, sollten sie diese validieren, um unzuverlässige oder ungültige Informationen zu filtern. Ein Fall aus der Praxis: Ein Finanzinstitut verwendet Document Parsing, um Kreditanträge zu bearbeiten. Die Parsing-Software muss nicht nur Daten wie Einkommen und Ausgaben extrahieren, sondern auch sicherstellen, dass diese Daten den vorgegebenen Finanzrichtlinien entsprechen, um eine genaue Kreditwürdigkeitsprüfung durchzuführen.

4. Datenintegration 

Um Workflows mit Document Parsing zu automatisieren, müssen Unternehmen Daten nicht nur extrahieren, sondern diese auch nahtlos in bestehende Systeme übertragen – ohne Datenverlust und Inkonsistenzen. Verwendet also beispielsweise ein Unternehmen Document Parsing, um Kundenbewertungen automatisiert zu erfassen und zu analysieren, muss ein Tool die extrahierten Daten fehlerfrei in die Kundendatenbank eintragen. Nur so erhält das Unternehmen am Ende eine Kundenanalyse mit Mehrwert.

5. Skalierbarkeit

Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Parsing-Lösung skalierbar ist, um auch bei wachsendem Dokumentenaufkommen effizient zu arbeiten. Das ist beispielsweise für E-Commerce-Händler, die täglich unterschiedlich viele Bestellungen verarbeiten, wichtig. Ein Parsing-System muss also so konzipiert sein, dass es mit einer steigenden Anzahl von Bestellungen mithalten kann, ohne dabei an Geschwindigkeit und Genauigkeit zu verlieren.

6. Anpassung an sich ändernde Anforderungen

Geschäftsprozesse verändern sich im Laufe der Zeit. Das bedeutet: Um Workflows nicht immer wieder neu zu automatisieren, muss ein File Parsing Tool flexibel genug sein, um sich diesen Veränderungen anzupassen. Ein Praxisbeispiel: Eine Versicherung verwendet Document Parsing für Schadensmeldungen. Die internen Anforderungen an Schadensmeldungen und die Auszahlung ändern sich. Die Versicherung muss dann in der Lage sein, die Software mit wenigen Klicks so anzupassen, dass diese die neuen Anforderungen bei der Verarbeitung der Dokumente umsetzt. 

Lohnt es sich, einen eigenen Document Parser zu entwickeln?

Wie die Herausforderungen von Document Parsing zeigen, benötigen Sie ein Tool, das nicht nur einzelne Teile, sondern den gesamten Prozess der Datenextraktion, -auswertung und -integration automatisiert. Da jedes Business andere Anforderungen an diesen Prozess mitbringt, stellt sich die Frage, ob Sie Ihren eigenen Document Parser entwickeln sollten?

Der Vorteil dafür liegt auf der Hand: Ein eigener Parser bringt mehr Kontrolle, so dass Sie entscheiden, wie er Daten verarbeitet, analysiert und weitergibt. So ist der Parser ganz auf die Anforderungen Ihres Unternehmens zugeschnitten. 

Auf der Gegenseite ist die Entwicklung eines eigenen Parsers zeitaufwendig und teuer.

Sie benötigen ein Entwicklerteam, das den Parser erstellt und danach regelmäßig wartet, sowie eine entsprechende Infrastruktur mit einem leistungsstarken Server. In der Praxis ist es daher nicht verwunderlich, dass die meisten Unternehmen keinen eigenen Document Parser bauen. Das ist auch nicht nötig: Mit Konfuzio verfügen Sie über ein File Parser Tool, das alle Anforderungen an die Automatisierung des Parsens erfüllt. 

Document Parsing Software – Kennen Sie Konfuzio?

Als Document Parsing Software stellt Konfuzio für Workflow-Automatisierungen ein fortschrittliches Tool zur Verfügung, das zukunftssichere Technologien wie OCR, Machine Learning, Natural Language Processing und Computer Vision umfasst. In der Praxis übernimmt Konfuzio dabei nicht nur das Parsen allein, sondern alle entscheidenden Schritte eines Intelligent Document Processing:

Dokumentenerfassung

Konfuzio erfasst und importiert Dokumente automatisch. Dabei spielt es keine Rolle, in welchem Format die Dokumente vorliegen. Die Software versteht und verarbeitet zuverlässig jegliche Text- und Bildformate wie PDF-Dateien und eingescannte, handschriftliche Dokumente. 

Datenerfassung

Konfuzio extrahiert automatisch alle in den Dateien relevanten Informationen. Dafür setzt es OCR ein. Für die Praxis bedeutet das: Konfuzio ist in der Lage, bestimmte Daten wie beispielsweise Namen, Kontonummern oder Versicherungsnummern in Dokumenten mit hoher Genauigkeit automatisch zu erfassen und zu verarbeiten. Allein die Entwicklung und das Training einer leistungsstarken OCR-Software für einen Document Parser würde Ihr Unternehmen viel Zeit und Geld kosten.

Datenvalidierung

Um Daten gemäß gesetzlichen Vorgaben oder internen Richtlinien zu validieren, konfigurieren Unternehmen Konfuzio so, wie sie es benötigen. Die KI-Software versteht jede Form von Regeln und setzt sie zuverlässig in der Dokumentenverarbeitung um.

Datenintegration

Konfuzio übergibt Dokumente nach der Verarbeitung und Analyse automatisch an angeschlossene Workflows, wie beispielsweise an ein CRM-System. Dabei ist das File Parsing Tool auch in der Lage, Dokumente zu klassifizieren und diese in von Unternehmen vorgegebenen Kategorien abzulegen. 

Skalierbarkeit

Konfuzio verfügt über eine enorm leistungsstarke KI, die über Machine Learning ständig dazulernt. Damit ist sie unbeschränkt skalierbar, was sie vor allem für große Unternehmen zu einem unverzichtbaren Tool für die Workflow-Automatisierung macht. Das bedeutet auch: Sie benötigen im Gegensatz zur eigenen Entwicklung eines Document Parsers keine performante IT-Infrastruktur, um die Datenverarbeitung frei zu skalieren.

Sie haben noch Fragen zum Einsatz von Konfuzio für Document Parsing und die Automatisierung von Workflows? Dann sprechen Sie jetzt mit einem unserer Experten!

«
»
Avatar de Jan Schäfer

Neueste Artikel