Dokumentdatenextraktion 101: Die Grundlagen verstehen

Was ist Dokumentendatenextraktion?

Unter Dokumentdatenextraktion versteht man den Prozess der Extraktion relevanter Informationen aus verschiedenen Arten von Dokumenten, ob digital oder in gedruckter Form. Dabei geht es darum, bestimmte Datenpunkte wie Rechnungen zu identifizieren und abzurufen Bestellung (PO-)Nummern, Namen und Adressen unter anderem.

Der Prozess ermöglicht es Unternehmen, wertvolle Informationen freizugeben, die in unstrukturierten Dokumenten verborgen sind. Das ultimative Ziel ist die Konvertierung unstrukturierte Daten in strukturierte Daten umwandeln, die problemlos in Data Warehouses oder gespeichert werden können relationale Datenbanken für verschiedene Business Intelligence (BI)-Initiativen.

Arten von Dokumenten

Ein typisches Unternehmen beschäftigt sich mit verschiedenen unstrukturierten Dokumenten. Einige dieser Dokumente umfassen:

• Rechnungen und Bestellungen: Zu den aus diesen Dokumenten extrahierten Schlüsselinformationen gehören häufig Lieferantendetails, einschließlich Namen, Kontaktinformationen, Steuernummern, Rechnungs- und Bestellnummern, Einzelpostendetails, Rabatte, Zwischensummen und Zahlungsbedingungen.
• Rechtsdokumente: Verträge, Lizenzvereinbarungen, Service-Level-Agreements (SLA) und Geheimhaltungsvereinbarungen (NDA) gehören zu den häufigsten Rechtsdokumenten, aus denen Unternehmen Daten extrahieren.
• Gesundheitsakten: Dazu gehören unter anderem medizinische Dokumente wie elektronische Gesundheitsakten (EHR), Verschreibungsunterlagen und Laborberichte.
• Bank- und Finanzdokumente: In der Regel handelt es sich dabei um Finanzberichte, Kreditanträge und Antragsformulare für die Kontoeröffnung.
• Versicherungsdokumente: Versicherungsunternehmen extrahieren häufig Daten aus Versicherungsanträgen, Versicherungsdokumenten, Anspruchsformularen und Krankenakten.

Manuelle Dokumentendatenextraktion

Vor dem Aufkommen von automatisierte Extraktion Technologien waren manuelle Methoden die primäre Möglichkeit, Daten aus Dokumenten zu extrahieren. Die manuelle Extraktion bietet zwar Kontrolle und Flexibilität, ist jedoch ein fehleranfälliges und zeitaufwändiges Unterfangen.

Es gibt zwei Möglichkeiten, Daten manuell aus Dokumenten zu extrahieren:

1. Manuelle Dateneingabe: Bei dieser Methode werden Daten aus Dokumenten manuell in ein digitales Format eingegeben. Es handelt sich um einen arbeitsintensiven Prozess, der anfällig für menschliche Fehler ist und erhebliche Ressourcen erfordert.
2. Kopieren und Einfügen: Daten werden manuell aus Dokumenten kopiert und in das gewünschte digitale Format eingefügt. Im Vergleich zur manuellen Dateneingabe kann dadurch zwar etwas Zeit gespart werden, es ist jedoch immer noch fehleranfällig und schränkt die Skalierbarkeit ein.

Einschränkungen der manuellen Dokumentdatenextraktion

Die manuelle Extraktion von Dokumentendaten ist nicht nur fehleranfällig und zeitaufwändig, sondern weist auch noch weitere Herausforderungen und Einschränkungen auf, darunter:

1. Mangelnde Skalierbarkeit: Manuelle Methoden sind nicht skalierbar, was es schwierig macht, wachsende Dokumentenmengen effizient zu verarbeiten.
2. Hohe Kosten: Das manuelle Extrahieren von Daten erfordert erhebliche Personalressourcen, was zu höheren Arbeitskosten führt.
3. Subjektivität und Inkonsistenz: Menschliche Bediener werden beim Extrahieren von Daten aus Dokumenten wahrscheinlich unterschiedliche Interpretationen und Urteile haben, was zu Inkonsistenzen und Variationen in den extrahierten Informationen führt.
4. Abhängigkeit von qualifizierten Ressourcen: Für die manuelle Extraktion sind häufig erfahrene Bediener mit Domänenkenntnissen erforderlich, um den Kontext zu verstehen und relevante Daten genau zu extrahieren. Solche Ressourcen zu finden und zu behalten kann eine Herausforderung sein, insbesondere für Nischenbranchen oder spezielle Dokumenttypen.
5. Reduzierte Produktivität und Arbeitszufriedenheit: Aufgrund seiner repetitiven und monotonen Natur führt die manuelle Datenextraktion zu einer verminderten Produktivität und Arbeitszufriedenheit. Dies kann zu erhöhter Ermüdung und Burnout führen, was die Genauigkeit und Effizienz des Extraktionsprozesses weiter beeinträchtigt.

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Der Übergang zur automatisierten Dokumentendatenextraktion

Heutzutage verarbeiten Unternehmen im Rahmen ihrer Geschäftsabläufe zahlreiche Dokumente. Selbst ein mittelständisches Unternehmen kann jeden Monat Hunderte von Rechnungen, Bestellungen oder anderen Dokumenten von seinen Lieferanten erhalten. Der manuelle Datenextraktionsansatz kann nicht mehr mithalten, weshalb es wichtig ist, auf Automatisierung zu setzen.

Automatisierte Technologien zur Dokumentendatenextraktion

Die automatisierte Dokumentendatenextraktion extrahiert erforderliche Informationen aus verschiedenen Dokumenten und nutzt dabei typischerweise Technologien wie z Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML). Verschiedene automatisierte Extraktionstechnologien nutzen unterschiedliche Techniken, um Daten mit unterschiedlichem Genauigkeitsgrad aus Dokumenten zu extrahieren.

Optische Zeichenerkennung (OCR)

Optische Zeichenerkennung (OCR) wandelt gescannte Textbilder in maschinenlesbaren Text um. Unternehmen können beispielsweise OCR-Software verwenden, um die Bilder verschiedener Dokumente zu analysieren und sie in digitalen Text zu übersetzen, wodurch es möglich wird, Daten aus gescannten Dokumenten zu extrahieren.

Unternehmen nutzen beim Umgang mit handgeschriebenen Dokumenten auch die intelligente Zeichenerkennung (Intelligent Character Recognition, ICR), auch Advanced OCR genannt. ICR wandelt handgeschriebene Zeichen mit hoher Genauigkeit in maschinenlesbaren Text um.

KI-basierte Technologien

Neben OCR und ICR nutzen Unternehmen je nach Bedarf verschiedene KI-basierte Datenextraktionstechniken. Diese Techniken tragen zur Verbesserung der Extraktionsgenauigkeit bei, indem sie es Systemen ermöglichen, den Kontext und die Bedeutung des Textes zu verstehen. Zu den von Unternehmen am häufigsten verwendeten KI-Technologien gehören:

1. Maschinelles Lernen: ML ist eine Teilmenge der KI, bei der Algorithmen trainiert werden, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen ohne explizite Programmierung zu treffen. ML-Algorithmen werden bei der Dokumentendatenextraktion eingesetzt, um Muster zu erkennen, relevante Informationen zu extrahieren und die Genauigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern. Im Bereich ML vorlagenbasierte Datenextraktion ist eine weitere Technik, die erforderliche Informationen basierend auf vordefinierten Vorlagen extrahiert.
2. Natural Language Processing (NLP): NLP ist der Zweig der KI, der sich auf die Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache konzentriert. Dabei geht es darum, Computer so zu programmieren, dass sie große Mengen natürlichsprachlicher Daten verarbeiten und verstehen. NLP nutzt KI-Techniken wie Textklassifizierung und Stimmungsanalyse, um Text zu analysieren und relevante Informationen aus unstrukturierten Dokumenten zu extrahieren.
3. Intelligente Dokumentenverarbeitungsplattformen: Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) Plattformen integrieren mehrere KI-Technologien, um den Prozess der Dokumentdatenextraktion zu automatisieren. Beispielsweise kann eine IDP-Plattform eine Kombination aller oder einiger der oben genannten KI-basierten Technologien verwenden, um Daten zu extrahieren. Diese Plattformen nutzen KI-Algorithmen, um die Extraktionsgenauigkeit im Laufe der Zeit kontinuierlich zu verbessern.

Der Prozess

Der Prozess der Dokumentendatenextraktion

Bei der automatisierten Dokumentendatenextraktion werden mehrere Techniken, Tools und Algorithmen kombiniert, um die erforderlichen Informationen aus komplexen Dokumenten zu erhalten. Hier sind die wichtigsten Schritte:

1. Dokumentenaufnahme und Vorverarbeitung: Der Prozess beginnt mit dem Sammeln und Vorbereiten der Dokumente für die Extraktion. Die Vorverarbeitung kann Aufgaben wie Bildverbesserung und Rauschreduzierung umfassen.
2. Konvertieren gescannter Bilder in Text: Die optische Zeichenerkennung (OCR) wandelt dann gescannte Bilder oder PDFs in bearbeitbaren Text um.
3. Datenpunktidentifizierung: Dies beinhaltet die Definition der spezifischen Datenpunkte oder Felder, die aus dem Dokument extrahiert werden sollen, indem relevante Informationen identifiziert werden.
4. Datenextraktion: Zur genauen Extraktion der identifizierten Daten werden verschiedene Techniken zur Dokumentdatenextraktion angewendet, darunter Parsing, Mustervergleich und regelbasierte Extraktion. Datenanalyse beinhaltet die Analyse der Struktur des Dokuments, um relevante Daten zu identifizieren und zu extrahieren. Gleichzeitig gleicht der Mustervergleich bestimmte Muster oder Formate ab, um Daten zu extrahieren.
5. Datenvalidierung und -verifizierung: Nach der Extraktion werden die Daten validiert und verifiziert, um Genauigkeit und Konsistenz sicherzustellen, indem die extrahierten Daten mit vordefinierten Validierungsregeln verglichen und durchgeführt werden Datenqualität Schecks.

Best Practices zur Optimierung des Prozesses

Berücksichtigen Sie die folgenden Best Practices, um die Extraktionsgenauigkeit und -effizienz zu maximieren:

• Nutzen Sie hochwertige Dokumentenscans oder Bilder, um bessere OCR-Ergebnisse zu erzielen und die Genauigkeit der Datenextraktion zu verbessern.
• Aktualisieren und trainieren Sie maschinelle Lernmodelle regelmäßig mit vielfältigen und repräsentativen Datensätzen, um sie an neue Dokumentlayouts und -formate anzupassen und so die Extraktionsleistung im Laufe der Zeit zu verbessern.
• Verwenden Sie einen hybriden Extraktionsansatz, um die Extraktionsgenauigkeit zu maximieren. Nutzen Sie beispielsweise die regelbasierte Extraktion für strukturierte Datenfelder mit vorhersehbaren Mustern und ML-Algorithmen für den Umgang mit unstrukturierten oder komplexen Daten.
• Robust umsetzen Datenvalidierung Mechanismen zur Gewährleistung der Datengenauigkeit und -integrität.
• Stellen Sie sicher, dass der Datenextraktionsprozess so konzipiert ist, dass er große Dokumentenmengen verarbeiten kann, ohne dass es zu Ausfällen kommt.

Vorteile der automatisierten Dokumentendatenextraktion

Durch die automatisierte Dokumentendatenextraktion können Unternehmen mühelos Daten aus mehreren Arten von Dokumenten und deren Variationen verarbeiten und extrahieren, wobei nur minimale manuelle Eingriffe erforderlich sind.

Vorteile der automatisierten Dokumentendatenextraktion

Es bietet zahlreiche Vorteile gegenüber manuellen Methoden, darunter:

1. Verbesserte Effizienz: Durch den Wegfall manueller Aufgaben wird die automatisierte Extraktion reduziert Dokumentverarbeitung Zeit und Kosten, die mit der Arbeit verbunden sind. Es ermöglicht auch die Zuweisung von Ressourcen zu wertvolleren Aktivitäten.
2. Hohe Skalierbarkeit: Automatisierte Extraktionslösungen können große Dokumentenmengen konsistent und effizient verarbeiten und stellen so die Skalierbarkeit sicher, wenn das Unternehmen und die Anzahl der Dokumente weiter wachsen.
3. Verbesserte Genauigkeit: Mit der automatisierten Dokumentendatenextraktion minimieren Unternehmen menschliche Fehler und Inkonsistenzen in ihren Daten und sorgen so für eine höhere Datengenauigkeit. Dadurch erhalten sie qualitativ hochwertige Daten und verringern das Risiko kostspieliger Fehler und Nacharbeiten.
4. Verbesserte Datenzugänglichkeit: Extrahierte Daten können einfach abgerufen, organisiert und analysiert werden. Es liefert wertvolle Erkenntnisse und erleichtert die datengesteuerte Entscheidungsfindung.
5. Flexibilität und Anpassungsfähigkeit: Automatisierte Datenextraktionssysteme können für die Verarbeitung verschiedener Dokumenttypen und -layouts konfiguriert und trainiert werden. Sie bieten Flexibilität und Anpassungsfähigkeit und ermöglichen es Unternehmen, verschiedene Dokumentenquellen effizient zu verarbeiten.

Abgesehen von der automatischen Extraktion relevanter Informationen bieten automatisierte Lösungen zur Dokumentendatenextraktion einen weiteren erheblichen Vorteil für Unternehmen: Sie können dies nahtlos tun in bestehende Systeme integrieren, einschließlich ERPs, CRMs und mehr. Diese Integration rationalisiert den Datenfluss durch die Automatisierung von Arbeitsabläufen und ermöglicht so eine effiziente Datenverarbeitung und -analyse.

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Anwendungsbeispiele

Das Extrahieren wichtiger Informationen aus Dokumenten in großem Maßstab ist branchenübergreifend eine wichtige Datenverwaltungsaufgabe, da sie die betriebliche Effizienz erheblich verbessern kann. Angesichts der Vorteile, die die automatisierte Dokumentendatenextraktion bietet, findet sie Anwendung in folgenden Bereichen:

Finanzdienstleistungen

Die automatisierte Extraktion von Dokumentendaten kann mehrere Aufgaben im Finanzsektor beschleunigen, indem der manuelle Aufwand reduziert wird. Zu diesen Aufgaben gehören üblicherweise: Rechnungsverarbeitung, Spesenverwaltung und Bearbeitung von Kreditanträgen.

Im Bank- und Finanzwesen optimiert die Dokumentendatenextraktion die Kredit- und Hypothekenbearbeitung. Analysten und Wirtschaftsprüfer müssen zur Analyse und Prüfung häufig auf Finanzberichte und Berichte zugreifen, weshalb die genaue Datenextraktion aus diesen Dokumenten oberste Priorität hat.

Gesundheitswesen

Genaues Erhalten Gesundheitsdaten ist besonders wichtig, da es sich auf die Patientenergebnisse auswirken kann. Die automatisierte Dokumentendatenextraktion liefert schnell genaue Patientendaten aus einer großen Anzahl von Krankenakten. Es kann auch dazu beitragen, die Erfassung elektronischer Gesundheitsakten zu automatisieren und eine schnellere Bearbeitung von Versicherungsansprüchen zu ermöglichen, wodurch der Verwaltungsaufwand verringert wird.

Darüber hinaus müssen Gesundheitsorganisationen Informationen und Daten zur Patientengesundheit, beispielsweise zur Krankheitsprävalenz, konsolidieren und analysieren, um laufende Forschungsprogramme und klinische Studien zu ermöglichen. Dadurch können sie umsetzbare Erkenntnisse gewinnen, die zu Folgendem führen: optimierte Abläufe und verbesserte Patientenversorgung. All dies kann durch die automatisierte Dokumentendatenextraktion beschleunigt werden.

Logistik und Lieferkette

Im Logistik und Lieferkette In der Industrie spielt die automatisierte Dokumentendatenextraktion eine entscheidende Rolle bei der Extraktion relevanter Informationen aus Versanddokumenten, Rechnungen und Zollformularen. Es kann auch dabei helfen, Sendungen zu verfolgen und die Bestandsverwaltung zu automatisieren, wodurch die Transparenz der Lieferkette verbessert wird.

Rechtlich

Anwaltskanzleien und Rechtsabteilungen befassen sich mit riesigen Mengen unterschiedlicher rechtlicher Verträge und Vereinbarungen. Mit der automatisierten Dokumentendatenextraktion können sie wichtige Informationen über beteiligte Parteien, Rechtsklauseln, wichtige Geschäftsbedingungen und wichtige Termine schnell analysieren und extrahieren. Dies vereinfacht den Due-Diligence-Prozess und verbessert letztendlich die Produktivität.

Versicherungen

Die automatisierte Dokumentendatenextraktion unterstützt Versicherungsunternehmen bei der Extraktion relevanter Informationen Formulare für Versicherungsansprüche. Dies rationalisiert den Prozess der Schadenserfassung, beschleunigt die Beurteilung und ermöglicht eine schnellere Schadensregulierung.

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