Die Bedeutung der Transparenz bei der automatischen Dokumentenverarbeitung

Stellen Sie sich vor, Sie sind ein Hypothekengeber und erhalten Kreditanträge von Interessenten, die sich Geld leihen möchten. Diese Anträge sind alle elektronisch und enthalten zahlreiche Informationen über die Kreditnehmer, einschließlich ihrer Finanzen, ihrer Kreditwürdigkeit und ihrer Jobs.  

Sie könnten KI-gestützte Software verwenden, um diese Anwendungen automatisch zu verarbeiten, aber es gibt einen Haken. Wie können Sie sicherstellen, dass das System die richtigen Entscheidungen darüber trifft, wer für einen Kredit in Frage kommt?  

Natürlich kann KI den Prozess beschleunigen und Fehler reduzieren, aber sie wirft wichtige Fragen zu Fairness und Verantwortlichkeit auf. Woher wissen Sie, ob das KI-System unvoreingenommene Entscheidungen trifft? Es ist etwas über etwas nachdenken.  

Denn Transparenz spielt eine wichtige Rolle Bei der Dokumentenverarbeitung ist es für Unternehmen zwingend erforderlich, Maßnahmen zu ergreifen, die Transparenz gewährleisten. In diesem Blog untersuchen wir, wie Unternehmen das Potenzial der automatisierten Dokumentenverarbeitung nutzen und gleichzeitig die Transparenz wahren können.   

Transparenz: Der Schlüsselfaktor für eine erfolgreiche automatisierte Dokumentenverarbeitung 

Der weltweite Marktumsatz für intelligente Dokumentenverarbeitung lag bei $ 1.1 Milliarden in 2022 und wird voraussichtlich um wachsen a CAGR von 37.5 % von 2022 bis 2027.  

Keine überraschende Zahl, wenn man bedenkt, wie viele Vorteile diese Systeme bieten, wie erhöhte Effizienz, geringere Kosten und verbesserte Genauigkeit.  

Wie funktionieren diese Systeme?

Die intelligente Dokumentenverarbeitung nutzt Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) wie Natural Language Processing (NLP) und maschinelles Lernen (ML), um relevante Informationen automatisch aus Dokumenten zu analysieren und zu extrahieren.  

Das Ziel der KI-basierten Dokumentenverarbeitung besteht darin, zeitaufwändige und fehleranfällige manuelle Dokumentenverarbeitungsaufgaben wie Dateneingabe, Dokumentenklassifizierung und Informationsextraktion durch den Einsatz von Computeralgorithmen zu automatisieren, die den Inhalt von Dokumenten analysieren und verstehen können. 

Der einzige Faktor, auf den Unternehmen beim Einsatz dieser Systeme achten müssen, ist die Transparenz  ein entscheidendes Element, das sicherstellt, dass Entscheidungen nicht durch versteckte Vorurteile oder unfaire Faktoren beeinflusst werden. Transparenz schafft Vertrauen bei Stakeholdern und, am wichtigsten, garantiert die Einhaltung von Gesetzen und Vorschriften.  

Transparenzgesetze in der automatisierten Dokumentenverarbeitung 

Derzeit gibt es keine spezifischen Transparenzgesetze, die speziell für die KI-basierte Dokumentenverarbeitung gelten. Es gibt jedoch mehrere umfassendere Datenschutzgesetze, die auf die Verwendung von KI-basierten Dokumentenverarbeitungssystemen anwendbar sein können. 

In den Vereinigten Staaten beispielsweise gewährt der California Consumer Privacy Act (CCPA) Verbrauchern bestimmte Rechte hinsichtlich der Verarbeitung ihrer personenbezogenen Daten. Der CCPA enthält auch Anforderungen an Transparenz und Offenlegung, die für den Einsatz KI-basierter Dokumentenverarbeitung relevant sein können. 

Auch in der Europäischen Union verlangt die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), dass Unternehmen die rechtmäßige, faire und transparente Verarbeitung personenbezogener Daten gewährleisten. Die DSGVO enthält auch Anforderungen zur Datenminimierung, Datengenauigkeit und Datensicherheit, die insbesondere für den Einsatz KI-basierter Dokumentenverarbeitung gelten können. 

Für den Einsatz der KI-basierten Dokumentenverarbeitung können zudem mehrere branchenspezifische Regelungen gelten. Beispielsweise unterliegt die Gesundheitsbranche dem Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), der dies gewährleistets Datenschutz und Sicherheit persönlicher Gesundheitsinformationen. 

Häufige Transparenzherausforderungen bei der automatisierten Dokumentenverarbeitung 

Zurück iIm Jahr 2018 entwickelte Amazon ein KI-gestütztes Recruiting-Tool, das Lebensläufe analysiert und Empfehlungen an Personalmanager richtet.  

Es wurde jedoch festgestellt, dass das System fehlerhaft ist Voreingenommenheit gegenüber weiblichen Kandidaten, da das Unternehmen über einen Zeitraum von zehn Jahren anhand von Lebensläufen geschult wurde, die bei Amazon eingereicht wurden und überwiegend von männlichen Kandidaten stammten.  

Dieser Vorfall ist nur ein kleines Beispiel, das zeigt, dass die Gewährleistung von Transparenz nicht immer eine leichte Aufgabe ist. Hier sind einige weitere häufige Herausforderungen, die Sie beim Einsatz der automatisierten Dokumentenverarbeitung beachten sollten:  

Eingeschränkter Zugriff auf Trainingsdaten: Die größte Herausforderung für Unternehmen, die KI-basierte Dokumentenverarbeitungssysteme implementieren, ist der Zugriff auf vielfältige und repräsentative Trainingsdaten, genau wie Amazon. Eine schlechte Datenqualität kann zu verzerrten oder ungenauen Ergebnissen führen und die Transparenz und Fairness des Systems untergraben. 

Fehlende Standardisierung: Algorithmen, Modelle und Prozesse, die bei der KI-basierten Dokumentenverarbeitung verwendet werden, sind derzeit nicht standardisiert, was es für Unternehmen schwierig macht, verschiedene Systeme zu vergleichen und sicherzustellen, dass sie die effektivste und ethischste Lösung verwenden. 

Transparenz und Datenschutz in Einklang bringen: Während Transparenz wichtig ist, um die Fairness und Rechenschaftspflicht von KI-basierten Dokumentenverarbeitungssystemen sicherzustellen, muss sie mit der Notwendigkeit, sensible oder vertrauliche Informationen zu schützen, in Einklang gebracht werden.  

Best Practices zur Gewährleistung der Transparenz in der automatisierten Dokumentenverarbeitung 

Trotz der Herausforderungen Vorteile der automatisierten Dokumentenverarbeitung sind einfach auch schwer zu ignorieren. Wenn Sie planen, die automatisierte Dokumentenverarbeitung zu nutzen, finden Sie hier einige Best Practices, die Ihnen bei der Bewältigung dieser Herausforderungen helfen können:  

• Entwickeln Sie klare Richtlinien und Verfahren:  Definieren Sie klar Richtlinien für Datenverwaltung, Datenschutz und Datensicherheit sowie Verfahren zur Prüfung und Überwachung des Systems. 
• Führen Sie regelmäßige Audits durch: Führen Sie regelmäßige Audits durch, um sicherzustellen, dass das System im Einklang mit ethischen und rechtlichen Anforderungen funktioniert. Um die Unparteilichkeit zu gewährleisten, ist es besser, die Prüfungen von unabhängigen Dritten durchführen zu lassen. 

• Dokumentalgorithmen und -modelle: Dokumentieren Sie die Entwurfs-, Implementierungs- und Trainingsdaten der im System verwendeten Algorithmen und Modelle. Diese Dokumentation wird in der Regel öffentlich gemacht, insbesondere gegenüber Interessengruppen wie Prüfern und Aufsichtsbehörden, um sicherzustellen, dass das System ethisch genutzt wird. 
• Geben Sie Erläuterungen: Ein gutes KI-basiertes Dokumentenverarbeitungssystem liefert Erklärungen für seine Entscheidungen, einschließlich der Bereitstellung von Visualisierungen oder Erklärungen der Funktionen, die das Modell zur Entscheidungsfindung verwendet. 
• Verwenden Sie Techniken zur Erkennung und Abschwächung von Verzerrungen: Verwenden Sie Techniken wie Bias-Erkennungsalgorithmen, Fairness-Beschränkungen oder andere Ansätze, um sicherzustellen, dass Ihr System etwaige Bias in den Daten oder im Prozess verwendeten Algorithmen erkennen oder abmildern kann.  
• Aktualisieren Sie die Trainingsdaten regelmäßig: Aktualisieren Sie regelmäßig die Trainingsdaten, die zum Trainieren der Algorithmen und Modelle verwendet werden, um sicherzustellen, dass KI-basierte Dokumentenverarbeitungssysteme funktionieren is sind Immer auf dem Laufenden mit den aktuellen Normen und Praktiken.  
• Beziehen Sie verschiedene Interessengruppen ein: Beziehen Sie verschiedene Stakeholder in die Entwicklung und Bereitstellung KI-basierter Dokumentenverarbeitungssysteme ein, darunter Vertreter verschiedener Abteilungen innerhalb der Organisation sowie externe Stakeholder wie Aufsichtsbehörden und Kunden. 

Transparenz mit einem codefreien Tool implementieren 

Die zunehmende automatische Dokumentenverarbeitung hat zum Aufkommen von No-Code- oder Low-Code-Tools geführt. Diese No-Code-Tools ermöglichen nicht nur Menschen ohne technische Erfahrung, ihre Aufgaben zu automatisieren, sondern bieten auch eine hervorragende Möglichkeit, die Transparenz aufrechtzuerhalten, indem:  

1. Bereitstellung eines zugänglicheren und benutzerfreundlicheren Ansatzes zur Erstellung von KI-Modellen und -Workflows. 
2. Bietet klare und überprüfbare Datenextraktionsregeln, die es Benutzern ermöglichen, die Funktionsweise des Systems einfach zu verfolgen und entsprechende sofortige Anpassungen vorzunehmen.  
3. Bereitstellung von Echtzeit-Feedback zur Genauigkeit des Datenextraktionsprozesses, sodass Benutzer Fehler oder Inkonsistenzen schnell erkennen und korrigieren können. 

Sind Sie bereit, die Dokumentenverarbeitung zu automatisieren?  

Die Vorteile der automatisierten Dokumentenverarbeitung liegen auf der Hand. Transparenz ist jedoch der Schlüssel zur Nutzung dieser Vorteile und zur Wahrung des Vertrauens von Kunden und Stakeholdern.  

Durch die Implementierung von Best Practices für Transparenz, wie z. B. die Verwendung codefreier Tools, die Festlegung klarer Verantwortlichkeitsmaßnahmen und die Überwachung auf Vorurteile, können Sie sicherstellen, dass Ihre automatisierte Dokumentenverarbeitung fair, zuverlässig und konsistent ist.  

Die Transparenz verbessert sich nicht nurs Geschäftsergebnisse, sondern schafft auch eine Vertrauensbasis. 

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