Die Begeisterung für KI und ihr enormes Potenzial haben Unternehmen dazu veranlasst, ihre Ansätze auf allen Geschäftsebenen zu überdenken. Ein beliebter Anwendungsfall ist die KI-Extraktion von Daten aus PDF-Dateien. PDF, die Abkürzung für Portable Document Format, ist ein weit verbreitetes Format für Berichte, Rechnungen, Kontoauszüge und viele andere Dokumenttypen.

Tatsächlich arbeitet jedes Unternehmen regelmäßig mit PDF-Dateien. Schätzungsweise 82 % der Unternehmen verwenden PDF als primäres Format für die Speicherung und Freigabe von Dokumenten. Billionen neuer PDF-Dateien werden jedes Jahr erstellt. Obwohl PDFs bei der Dokumentenspeicherung und -freigabe allgegenwärtig sind, stellen sie bei der Datenextraktion gewisse Herausforderungen dar. KI-gestützte Lösungen sind jedoch darauf vorbereitet, diese Herausforderungen zu meistern, denn KI macht die Datenextraktion aus PDF-Dokumenten präziser und nahtloser als je zuvor.

In diesem Blog werden die Vorteile der Verwendung von KI zum Extrahieren von Daten aus PDF-Dateien, die Funktionsweise sowie die beliebtesten Tools und Anwendungsfälle erläutert.

Weg mit dem Alten: 4 Herausforderungen der konventionellen Datenextraktion für PDFs

Die meisten Unternehmen verwenden unterschiedliche Kombinationen aus manueller und konventioneller Datenextraktion Ansätze zur Verwaltung ihrer PDFs. Diese Ansätze stellen jedoch bestimmte Herausforderungen dar, die überwunden werden können mit KI-gestützte Datenextraktion. Schauen wir uns kurz an, was sie sind:

1. Ein großer Prozentsatz der Geschäftsdaten geht verloren: 68 % der von Unternehmen erstellten Daten werden überhaupt nicht genutzt und ein beträchtlicher Anteil dieser ungenutzten Daten ist in PDF-Dateien gesperrt, was vermutlich auf die Herausforderungen zurückzuführen ist, die bei der genauen Extraktion von Daten aus PDF-Dateien auftreten.
2. Herkömmliche Datenextraktion ist fehleranfällig und langsam: Die Fehlerquote bei der manuellen Datenextraktion kann bis zu 5 bis 10 % betragen. Abgesehen von der Genauigkeit ist der manuelle Ansatz angesichts der großen Menge an PDF-Dateien, mit denen ein durchschnittliches Unternehmen regelmäßig arbeitet, keine praktische Option. Auch bei halbstrukturierten und unstrukturierten PDFs weisen selbst die besten herkömmlichen Extraktionstools eine Fehlerquote von 1 % auf. Das mag nicht viel erscheinen, aber bei einer PDF-Datei mit 10,000 Wörtern bedeutet die Fehlerquote von 1 % bis zu 100 Fehler.
3. Herkömmliche Datenextraktionstools haben mit halbstrukturierten und unstrukturierten PDFs Probleme: Datenextraktionstools haben mit halbstrukturierten und unstrukturierten PDFs aufgrund inkonsistenter Layouts, komplexer Designs und der Herausforderung, Kontexte ohne klare Muster zu interpretieren, Probleme. Kodierungsprobleme in PDFs und Einschränkungen der aktuellen Technologie für gescannte Dokumente können die Extraktion zusätzlich erschweren, insbesondere wenn der Text fragmentiert, falsch beschriftet oder handschriftlich ist.
4. Das Extrahieren von Tabellen aus PDFs ist noch anspruchsvoller: Bisher haben wir die Extraktionsgenauigkeit von PDFs besprochen, die nur Textdaten enthalten. Wenn Sie Tabellen mit einbeziehen, wird die genaue Datenextraktion schwieriger, da die geschätzte Genauigkeitsrate auf 80-90 % sinkt. Dies liegt an ihren komplexen und vielfältigen Layouts, da PDFs Daten als visuelle Elemente und nicht als strukturierte Formate speichern. Tabellen können daher als Bilder erscheinen, was es für Extraktionstools schwierig macht, Zeilen, Spalten und Beziehungen zwischen Zellen zu identifizieren.

So extrahieren Sie mithilfe von KI Daten aus PDF-Dateien: 5 grundlegende Schritte

KI-Datenextraktion bezieht sich auf die Verwendung von KI, um automatisch relevante Daten aus unstrukturierten Daten zu extrahieren, die in Formaten wie PDF gespeichert sind. Dabei werden typischerweise große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4o und Claude 3.5 sowie Technologien wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) um den Datenextraktionsprozess zu automatisieren.

Der genaue Ablauf kann je nach Lösung und Anwendungsfall variieren. KI-gestützte Datenextraktionstools Normalerweise folgen Sie diesen grundlegenden Schritten:

Texterkennung mit KI-gestützter OCR

OCR, kurz für optische Zeichenerkennung, ist eine Technologie zum Erkennen und Extrahieren von Text aus Bildern und gescannten Dokumenten. Mit anderen Worten: OCR wandelt Ihre PDFs in durchsuchbare, bearbeitbare Daten um. KI verbessert OCR durch Daten anreichern, Verbesserung der Genauigkeit, Erkennung mehrerer Sprachen und Verständnis der Dokumentstruktur über die grundlegende Texterkennung hinaus.

Datenvorverarbeitung

Sobald die Rohdaten erfasst wurden, müssen sie bei der Vorverarbeitung bereinigt und organisiert werden. Dazu müssen Rauschen und irrelevante Daten entfernt und die Formate standardisiert werden, um die Konsistenz zwischen verschiedenen Datentypen sicherzustellen. Datenvorverarbeitung ist ein entscheidender Schritt bei der Umwandlung von Rohdaten in ein für KI- und ML-Algorithmen besser geeignetes Format.

Datenextraktion mit NLP und IDP

Der Datenextraktionsschritt umfasst den Einsatz von KI-Technologien wie NLP und IDP zur Identifizierung, Klassifizierung und Extraktion von Daten aus PDFs. NLP, kurz für Natural Language Processing, hilft der KI, den Kontext und die Bedeutung der extrahierten Daten zu verstehen. Ebenso Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) nutzt KI, um Daten präzise zu extrahieren und gleichzeitig die Beziehungen und die logische Struktur des Dokuments intakt zu halten.

Datenvalidierung

Sobald die Daten extrahiert wurden, ist eine Validierung erforderlich, um die Genauigkeit und Integrität der Daten sicherzustellen. Dies kann erfolgen durch Datenqualität Prüfungen und vordefinierte Regeln, um sicherzustellen, dass die Ausgabe frei von Fehlern oder Inkonsistenzen ist.

Datenintegration

Nach der Validierung wird die Ausgabe in die relevanten Systeme integriert, wie z. B. Analytics- oder Business Intelligence (BI)-Pipelines oder Zielsysteme. Datenbanken, damit die Daten in Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung umgewandelt werden können.

Mehr lesen: Wie Garnet Enterprises die PDF-Datenextraktion automatisiert und so Zeit und Kosten spart.

Argumente für KI: 6 Vorteile der KI-Datenextraktion für PDFs

Die Verwendung von KI zum Extrahieren von Daten aus PDF-Dateien bietet mehrere Vorteile in Bezug auf Effizienz, Genauigkeit und Kostensenkung. Schauen wir uns die größten Vorteile der Verwendung von KI zur Datenextraktion an:

Verbesserte Genauigkeit

Während die Genauigkeitsrate für PDF-Datenextraktion variiert zwischen den Lösungen, ein akzeptierter Bereich liegt bei 90-95 %. Die KI-gestützte Datenextraktion kann jedoch eine durchschnittliche Genauigkeitsrate von bis zu 99 % bieten. Wie wir bereits erwähnt haben, kann selbst eine geringfügige Erhöhung der Genauigkeit zu erheblichen Kosten- und Ressourceneinsparungen führen und gleichzeitig die Gesamtqualität und Zuverlässigkeit der Daten verbessern. Zum Beispiel: AsteraKI-gestützte Datenextraktionslösung kann Fehler bei der Datenextraktion um 97 % reduzieren.

Erhöhte Effizienz

Im Vergleich zur manuellen Verarbeitung und herkömmlichen Datenextraktionslösungen kann die Verwendung von KI zum Extrahieren von Daten aus PDF-Dokumenten viele der sich wiederholenden Aufgaben automatisieren und so die Verarbeitung beschleunigen. SHRM berichtet, dass 80% der Benutzer die KI eingeführt haben, sehen Effizienzsteigerungen. Genauer gesagt Lösungen wie Astera bieten bis zu 90% schnellere Datenextraktion aus PDFs und 8-mal schnellere Dokumentverarbeitung insgesamt.

Kosten- und Zeitersparnis

Die höhere Genauigkeit und Effizienz, gepaart mit der KI, die einen Großteil der Arbeit beim Extrahieren von Daten aus PDFs automatisiert, führt zu erheblichen Kosten- und Zeiteinsparungen. PwC berichtet, dass selbst die einfachste KI-basierte Datenextraktion Unternehmen Einsparungen bringen kann. 30-40% der Zeit normalerweise für die Datenextraktion aufgewendet. Die eingesparte Zeit bedeutet auch Kosteneinsparungen und Ressourcenoptimierung für das Unternehmen.

Bessere Compliance

Wenn es um die Extrahieren von Daten aus PDFs, unterliegen auch Anwendungsfälle mit Krankenakten und Finanzdokumenten strengen Vorschriften wie der DSGVO und HIPAA. Die KI-gestützte Datenextraktion aus PDFs verbessert Datenintegrität, was wiederum die Einhaltung der entsprechenden Vorschriften verbessert.

Skalierbarkeit

Der Arbeitsaufwand herkömmlicher Datenextraktionstechniken stellt für Unternehmen, die skalieren möchten, eine Herausforderung dar. Die Fähigkeit der KI, große Mengen PDFs in einer sehr kurzen Zeitspanne zu verarbeiten, löst dieses Problem jedoch. Infolgedessen ermöglicht KI wachsenden Unternehmen, ihre Datenextraktionskapazitäten bei Bedarf drastisch zu steigern.

Flexibilität

Die Fähigkeit der KI zum Selbstlernen ist ein unterschätzter Vorteil bei der Datenextraktion aus PDFs. In Unternehmen, die mit PDFs arbeiten, die unterschiedliche Dokumenttypen und unterschiedliche Layouts und Formate enthalten, kann sich die KI an die Änderungen anpassen und so die Effizienz und Genauigkeit verbessern.

Extrahieren Sie Tausende von PDFs präzise und schnell mit Astera

AsteraDie KI-gestützte Datenextraktion auf Unternehmensniveau stellt sicher, dass alle Ihre PDFs mit nur wenigen Klicks präzise verarbeitet werden. Unsere Drag-and-Drop-Schnittstelle ohne Code macht die Datenextraktion einfacher als je zuvor.

Buchen Sie eine persönliche Demo, um zu sehen, wie es funktioniert

4 beliebte Anwendungsfälle von KI zum Extrahieren von Daten aus PDF-Dateien

KI findet Anwendung in fast allen Funktionen, dank der verschiedene Arten von PDF-Dokumenten es verarbeiten kann. Der Kürze halber schauen wir uns einige der gängigsten Anwendungsfälle an, bei denen die KI-gestützte Datenextraktion wie angegossen passt:

Bearbeitung von Versicherungsansprüchen

Versicherungsunternehmen verarbeiten täglich Hunderte bis Tausende von Schadensformularen. Diese Schadensformulare werden von Kunden ausgefüllt und liegen normalerweise im PDF-Format vor. Jedes Schadensformular enthält wichtige Informationen wie Versicherungsart und -nummer, Kundendaten, Adresse, Schadenshöhe und vieles mehr. Wie man sich vorstellen kann, ist die manuelle Übertragung dieser Informationen ein fehleranfälliger und zeitaufwändiger Prozess, insbesondere angesichts der großen Menge an Schadensformularen im PDF-Format, die täglich verarbeitet werden.

Durch den Einsatz von KI zur automatischen Extraktion der relevanten Daten, Versicherungsgesellschaften kann Ansprüche rasch bearbeiten und so die Betriebseffizienz und die Kundenzufriedenheit verbessern.

Mehr lesen: Wie Aclaimant den Zeitaufwand für die Schadensbearbeitung um 50 % reduzierte.

Extraktion von Rechnungsdaten

Je nach Größe des Unternehmens müssen Organisationen jeden Monat mehrere Hundert bis Tausende Rechnungen bearbeiten. Eine große Herausforderung bei der Rechnungsbearbeitung besteht darin, dass die Lieferung in zwei Wochen kann jemand anderes sein Lieferung in 14 Tagen.

Mit anderen Worten: Kleinste Abweichungen können zu großen Diskrepanzen führen. Deshalb ist die KI-gestützte Datenextraktion wie geschaffen für die Rechnungsverarbeitung. Durch die Analyse und das Verständnis des Kontexts und der Bedeutung von Daten kann sie Rechnungen präzise verarbeiten.

Mehr lesen: Wie eine US-Regierungsbehörde die Bearbeitungszeit für PDF-Rechnungen von Stunden auf Sekunden reduzierte.

Bestellabwicklung

Ähnlich wie Rechnungen sind Bestellungen (POs) für viele KMUs und Unternehmen ein wichtiges Dokument. Viel hängt von einer schnellen Bestellabwicklung, Deshalb ist es ein erstklassiger Kandidat für die KI-Datenextraktion. Unternehmen erhalten Bestellungen in der Regel per E-Mail in Form von PDFs. Ähnlich wie Rechnungen enthalten Bestellungen viele wichtige und relevante Informationen in den Transaktionsdetails, wie z. B. Artikelbeschreibungen, Liefertermine, Mengen, vereinbarte Preise und Zahlungsbedingungen.

Dank der KI-basierten Datenextraktion werden all diese Details präzise und schnell extrahiert, was schnelle Bearbeitungszeiten ermöglicht, die Betriebseffizienz erhöht und die Kundenzufriedenheit verbessert.

Mehr lesen: Wie Ciena Corporation 15-mal schneller Daten aus Bestellungen extrahiert.

Extraktion von Vertrags-PDFs

Die Herausforderung beim Extrahieren von Daten aus PDFs liegt nicht nur in den unterschiedlichen Formaten. Unternehmen und Firmen müssen beispielsweise auch Verträge verarbeiten, die Hunderte von Seiten und Tausende von Wörtern umfassen. Und was die Sache noch schlimmer macht: Diese Verträge sind meistens nicht bearbeitbar oder durchsuchbar. Das Durchsuchen eines einzigen dieser Verträge, um die relevanten Informationen zu finden, kann Stunden dauern.

Mithilfe der KI-gestützten Datenextraktion können Unternehmen ihre Vertrags-PDFs in durchsuchbare Daten umwandeln, um genau die Informationen zu finden, die sie benötigen. Dies führt natürlich zu erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen und steigert gleichzeitig die betriebliche Effizienz.

Mehr lesen: Wie ein Fertigungsunternehmen 40,000 PDF-Verträge in weniger als 4 Tagen verarbeitete.

Extrahieren Sie Daten aus PDFs in Sekunden mit Astera

Um unsere bisherige Diskussion zusammenzufassen: PDFs sind in jedem Geschäftsbereich von entscheidender Bedeutung und werden es auch in absehbarer Zukunft bleiben. Unternehmen, die Daten aus PDFs präzise, ​​schnell und umfassend extrahieren können, verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil. KI macht dies möglich, indem sie eine automatisierte Datenextraktion ermöglicht, die weitaus präziser und effizienter ist als herkömmliche Extraktionstools.

At Asteraglauben wir an das Potenzial der KI, Arbeit viel schneller und präziser zu erledigen. Mit AsteraMit der KI-gestützten Dokumentenverarbeitungslösung von können Unternehmen in kürzerer Zeit mehr erledigen, Konvertierung von Rohdaten Ihre Tausenden von PDFs werden innerhalb von Sekunden in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt.

Astera Lösung zur intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP) zeichnet sich durch folgende Eigenschaften aus:

• 90 % schnellere Datenextraktion als herkömmliche Lösungen auf dem Markt,
• 97 % weniger Fehler beim Extrahieren von Daten aus PDFs,
• 90 % schnellere Datenaufbereitung für schnelle Analysen und Entscheidungen,
• 8 mal schneller Dokumentenverarbeitung für maximale Effizienz.

Holen Sie das Beste aus Ihren PDFs heraus mit Astera. Beratung vereinbaren zu sehen, wie.