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6 Anwendungsfälle generativer KI-Anwendungen zur Dokumentenextraktion
Jedes Gerät, jede Transaktion und jede Interaktion in unserer digitalen Welt erzeugt einen endlosen Datenstrom. Durch 2025wird die Menge der globalen Daten voraussichtlich unglaubliche 180 Zettabyte erreichen. Wie können wir also diese wachsenden Datenmengen extrahieren und sinnvoll nutzen??
Genau hier erweist sich generative KI als wertvoll. In diesem Blog werden generative KI-Anwendungen zur Dokumentenextraktion erläutert und wie diese Technologie dabei hilft, den Lärm zu durchdringen und sich genau auf das zu konzentrieren, was Sie benötigen.
Was ist der Hype um die KI der nächsten Generation?
Generative KI (Gen AI) ist eine Form künstlicher Intelligenz, die neue Inhalte wie Texte, Bilder, Musik und Videos erstellt. Anstatt sich auf vordefinierte Regeln zu verlassen, lernt Gen AI Muster aus großen Datensätzen und verwendet diese, um einzigartige Ergebnisse zu erzeugen. Diese Fähigkeit, neue Inhalte zu generieren, macht sie vielseitiger als herkömmliche KI.
Es verwendet fortschrittliche Technologien wie neuronale Netzwerke, maschinelles Lernen und Large Language Models (LLMs), wobei beliebte Modelle wie ChatGPT, BARD und DALL-E die Führung übernehmen.
Die KI der Generation ist hervorragend darin, Informationen zusammenzufassen, Fragen zu beantworten und maßgeschneiderte Inhalte zu erstellen. Sie verbessert außerdem die Betrugserkennung und Datenanalyse, indem sie Muster erkennt. Die KI der Generation verändert die Art und Weise, wie wir mit Maschinen interagieren, und macht alltägliche Aufgaben schneller und effizienter.
Seine Fähigkeit, menschliche Kreativität in die verschiedensten Bereiche zu bringen, ist der Grund, warum alle über sein Potenzial schwärmen.
Warum die KI der Generation eine Weiterentwicklung der traditionellen KI ist
Sehen wir uns an, wie sich generative KI von herkömmlicher KI unterscheidet und warum dieser neue Ansatz bei der Dokumentenverarbeitung und -extraktion so viel Anklang findet.
| Merkmal | Traditionelle KI | Generative KI |
| Datenverarbeitung | Vorwiegend strukturierte Daten (z. B. Datenbanken, Tabellenkalkulationen) | Kann sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten (z. B. Text, Bilder, Audio) |
| Lernansatz | Überwachtes oder unüberwachtes Lernen | Unüberwachtes oder halbüberwachtes Lernen, häufig unter Verwendung von Techniken wie bestärkendem Lernen. |
| Ausgabeformat | Strukturierte Ausgaben (z. B. Zahlen, Kategorien) | Kann für Menschen lesbaren Text, Bilder oder Code generieren |
| Dokument-/Datenextraktion | Beschränkt auf vordefinierte Felder und Formate | Kann Informationen aus komplexen Dokumenten extrahieren, einschließlich nuancierter Kontexte und Beziehungen |
| Wirkungsgrad | Effizient für klar definierte Aufgaben, kann aber bei komplexen oder mehrdeutigen Daten Probleme haben | Kann bei komplexen Aufgaben effizienter sein, insbesondere beim Umgang mit großen Mengen unstrukturierter Daten |
| Genauigkeit | Hängt von der Qualität und Quantität der Trainingsdaten ab | Kann eine höhere Genauigkeit erreichen, insbesondere beim Training mit großen Datensätzen |
Generation KI + Intelligente Dokumentenverarbeitung = Das Dreamteam
Die KI der Generation wirbelt die Dokumentenverarbeitung durch fortschrittliche Funktionen auf: Einstufung, Datenextraktion, Interpretation und Analyse. Es kann Informationen aus verschiedenen Dokumenten interpretieren, darunter strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten.
Gen AI kann auch Daten aus schlecht gedruckten oder unkenntlichen Dokumenten extrahieren und dabei Duplikate herausfiltern. Bei der Integration in Lösungen zur intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP) Es kann Inhalte verstehen, interpretieren und generieren, die der menschlichen Intelligenz sehr nahe kommen.
Wie funktioniert generative KI bei der Datenextraktion?
Es beginnt mit den Text bereinigen Dabei kommen Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) wie Tokenisierung und Wortartenmarkierung zum Einsatz. Anschließend werden Transformatoren verwendet, die Gehirne hinter beliebten Modellen wie GPT und BERT, um einen „Aufmerksamkeits“-Mechanismus anzuwenden, der die Beziehungen zwischen Wörtern und Sätzen versteht.
Bei der Rechnungsverarbeitung können die Transformatoren beispielsweise Zahlungstermine genau ermitteln und gleichzeitig Beträge und Lieferantennamen verfolgen.
Generative KI-Modelle werden anhand riesiger Text- und Codemengen trainiert und können Muster und Zusammenhänge erkennen, mit denen herkömmliche Methoden zu kämpfen haben. Durch die Anpassung ihrer Einstellungen können sie qualitativ hochwertige Inhalte besser generieren.
Um generative KI zu verwenden, geben Sie ihr eine Eingabeaufforderung oder einen Startpunkt. Anschließend können Sie mit ihr ein Gespräch führen, um verschiedene Optionen zu erkunden und die Ergebnisse zu verfeinern. Die Ausgabe erfolgt in natürlicher Sprache, sodass sie für jeden leicht verständlich ist und er die gesuchten Antworten finden kann.
Hier ist ein Beispiel:
Eingabe: Benutzerabfrage
So sieht die natürlichsprachliche Abfrage von Daten aus bei Astera.
Ausgabe: Antwort in natürlicher Sprache
So werden menschenähnliche Antworten auf Anfragen mit Astera.
6 reale generative KI-Anwendungen zur Dokumentextraktion
Generative KI sorgt in verschiedenen Branchen für Aufsehen und hilft Teams bei der Bewältigung ihrer Dokumentdatenextraktion Herausforderungen. Schauen wir uns einige Anwendungsfälle der KI bei der Datenextraktion in verschiedenen Branchen an.
Finanzen
In der Finanzwelt mit ihren hohen Einsätzen ist Genauigkeit der Schlüssel, aber unstrukturierte Daten können den Prozess der Datenextraktion erschweren. Glücklicherweise rettet KI die Situation, indem sie die Verarbeitung von Rechnungen, Quittungen und Finanzberichten automatisiert – und so das Beste daraus macht!
Generative KI extrahiert wichtige Informationen aus Rechnungen, Kreditanträgen und W-2-Formularen. Sie extrahiert automatisch wichtige Details wie Zahlungsbeträge und Fälligkeitsdaten. Das Ergebnis sind optimierte Arbeitsabläufe und kürzere Bearbeitungszeiten.
Dies bedeutet weniger manuelle Fehler und mehr Zeit für Finanzanalysten, sich auf die Strategie zu konzentrieren.
Rechtliches
Im Rechtssektor vereinfacht generative KI die Datenextraktion aus Verträgen und juristischen Dokumenten. Sie findet schnell relevante Informationen und macht die Dokumentenverwaltung zum Kinderspiel. Anwälte können ihren Fokus von der Suche nach Details auf das Gewinnen von Fällen verlagern und „Juristendeutsch“ in „Juristen-Ease“ verwandeln.
Einzelhandel
Einzelhändler sind oft mit einer Flut unstrukturierter Daten aus Kundenbewertungen und Kaufhistorien konfrontiert. Generative KI hilft dabei, diese Daten zu verstehen. Sie deckt Trends bei Kundenpräferenzen auf und identifiziert Produkte mit der besten Performance.
Mit diesen Erkenntnissen können Einzelhändler ihre Lagerbestände besser verwalten und gezielte Marketingstrategien entwickeln, die dafür sorgen, dass die Kunden wiederkommen.
Versicherung
Generative KI automatisiert die Extraktion von Schadenssummen und Versicherungsdetails und verwandelt einen ehemals trägen Prozess in einen reibungslosen Ablauf.
Wenn KI die schwere Arbeit übernimmt, können Versicherer die Servicezeiten verbessern und die Zufriedenheit ihrer Kunden aufrechterhalten. Eine Studie ergab, dass die automatisierte Bearbeitung von Ansprüchen die Bearbeitungszeiten um ein Vielfaches verkürzen kann Sinkenden 70%Und seien wir ehrlich: Niemand wartet gerne auf Schadensersatzansprüche.
Aclaimant verkürzt die Dateneingabezeit um 50 % mit Astera
Sie haben Probleme mit der manuellen Datenextraktion aus PDFs? Erfahren Sie, wie Aclaimant den Prozess automatisiert und viel gespart hat mit Astera.
Lesen Sie hier die vollständige Fallstudie!
Bildung
Generative KI kann Umfragen und Bewertungen unter Schülern analysieren, um Erkenntnisse über Leistung und Engagement zu gewinnen. Mit diesen Erkenntnissen können Pädagogen ihre Unterrichtsstrategien optimieren und sicherstellen, dass jeder Schüler die Aufmerksamkeit erhält, die er braucht.
Gesundheitswesen
Generative KI verwendet NLP, um unstrukturierte Daten in elektronischen Gesundheitsakten (EHRs) zu analysieren. Sie identifiziert wichtige Informationen, die Ärzten helfen, genaue Diagnosen und Behandlungsentscheidungen zu treffen.
In der klinischen Dokumentation erleichtert KI die Erstellung medizinischer Berichte. Sie überprüft Arztnotizen, Patientengeschichten und Diagnoseberichte und wandelt sie in strukturierte Dokumente wie elektronische Patientenakten und Entlassungsberichte um. Diese KI-Systeme extrahieren wichtige Details und heben kritische Konzepte hervor, stellen sicher, dass die Gesundheitsdienstleister „auf dem gleichen Stand“ sind, und verbessern die Koordination der Patientenversorgung.
Wie schneidet Astera Mithilfe der KI der Generation das Beste für Ihr Unternehmen herausholen?
Wie wir gesehen haben, verändert die Integration generativer KI in die Datenextraktion die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Daten verwalten. Wenn Sie bereit sind, jeden Cent Wert aus Ihren Daten zu extrahieren, Astera kann Ihnen dabei helfen. Unsere intelligente Lösungen Vereinfachen Sie die Datenextraktion – kein Jonglieren mit komplexen Formaten oder manuelle Eingaben mehr!
Mit der KI-gestützten Vorlagengenerierung geben Sie einfach die Felder an, die Sie benötigen, und Astera Die Intelligenz übernimmt die Schwerstarbeit. Darüber hinaus bewältigt unser robustes Mapping selbst die kompliziertesten Datensätze und gibt Ihnen die Gewissheit, dass Ihre Daten in guten Händen sind.
Bei AsteraSie können jetzt beliebige Dokumente extrahieren, aus jeder Quelle, in jedem Format, jederzeit. Sind Sie bereit, das volle Potenzial Ihrer unstrukturierten Daten auszuschöpfen? Melden Sie sich an für die kostenlose Testversion.
Autoren:
Anum Fatima
