Dokumente digitalisieren: So funktioniert moderne Dokumentenerfassung

AI verändert, wie Dokumente digitalisiert werden. So funktioniert Dokumentenerfassung heutzutage.

In den 1980er- und 1990er-Jahren wurde optische Texterkennung (OCR) eingeführt, um gedruckte und handgeschriebene Unterlagen in ein maschinenlesbares Format umzuwandeln. Man versprach sich dadurch erhebliche Zeit- und Kosteneinsparungen. Allerdings hat die traditionelle OCR-Technologie diese Ziele niemals gänzlich erreicht.

Die Lösungen zur Dokumentenerfassung waren in der Regel schneller als die manuelle Dateneingabe, erforderten aber immer noch einen erheblichen manuellen Arbeits- und Überprüfungsaufwand. Zudem ist für die Verwendung von traditionellen OCR-Systemen die Erstellung von Vorlagen und Anwendungsregeln nötig.

Glücklicherweise ist AI-OCR-Software genauer und automatisierter als die traditionellen Systeme zur Dokumentenerfassung – und sogar als Lösungen, die erst vor wenigen Jahren eingeführt wurden. AI-basierte OCR-Technologie erzielt endlich die vor Jahrzehnten versprochenen Zeit- und Kosteneinsparungen und erfasst Daten aus Dokumenten schnell und präzise.

Moderne AI-gestützte OCR-Lösungen erfassen nicht nur kontextbezogene Daten von Adressen über Namen bis hin zu Gesamtsummen, sondern können diese Informationen auch für datengesteuerte Entscheidungen nutzen. Infolgedessen sind Ausnahmen, Vorsortierungen oder vorlagenbasierte Dokumentenvorbereitung kaum noch erforderlich.

So werden Dokumente heutzutage digitalisiert

Wie funktioniert die Dokumentenerfassung mithilfe von OCR-Technologie? Moderne OCR-Lösungen kombinieren künstliche Intelligenz und Algorithmen, um ein neuronales Netz zu bilden. Das Ergebnis ist eine hochpräzise und automatisierte Verarbeitungslösung, die den Kontext verstehen, Texte überfliegen und datenbasierte Entscheidungen treffen kann. 

AI-Dokumentenerfassung kann in einige wichtige Schritte untergliedert werden:

Die erste Stufe besteht aus der Vorverarbeitung und Analyse. Hier wird das Dokument importiert und für die Verarbeitung vorbereitet, was die Sicherstellung der richtigen Ausrichtung und Größe einschließt. Dazu kann auch die Erkennung von wichtigen Bereichen gehören, sodass sich die Software später auf diese konzentrieren kann. Auch die Beseitigung von Mängeln wie Flecken, Staubpartikel oder Haaren findet während dieser Stufe statt. 

Als Nächstes folgt die Binär-Konvertierung, was die Erkennung von Zeichen durch das OCR-System erleichtert. Hierbei wird das aufbereitete Dokument in ein zweistufiges Bild umgewandelt, das nur aus schwarzen und weißen Pixeln besteht. Das System erkennt die weißen Bereiche als Hintergrund und die schwarzen Bereiche als Zeichen, die es zu verarbeiten gilt.

Nachdem die OCR-Lösung zwischen dem Hintergrund und den Zeichen unterschieden hat, verarbeitet sie die schwarzen Bereiche, um Buchstaben und Ziffern zu digitalisieren. Die intelligente Texterkennung erfolgt normalerweise für jeweils ein Zeichen oder einen Textblock, wobei zwei Algorithmen zum Einsatz kommen können: Mustererkennung oder Merkmalserkennung. 

Bei OCR-Systemen auf Basis von Mustererkennung wurde zuvor Text in verschiedenen Formaten und Schriftarten in die Software eingepflegt, welche nun zur Erkennung der Zeichen im Bilddokument verwendet werden. Hierzu werden die Zeichen des zu verarbeitenden Dokuments mit den bekannten Schriftarten verglichen.

Die Erfassung mithilfe der Merkmalserkennung ist allerdings etwas anspruchsvoller, wobei die Zeichen in ihre Bestandteile zerlegt und durch die Anwendung von Regeln identifiziert werden. Hierzu werden einzigartige Merkmale von Zahlen und Buchstaben wie beispielsweise Kurven, Ecken und gekreuzte oder schräge Linien verwendet. 

Beispielsweise kann eine solche Merkmalserkennung zwei senkrechte Linien erfassen, wobei die vertikale Linie in der Mitte der horizontalen Linie endet. Hierdurch kann der Algorithmus das Zeichen als den Buchstaben T identifizieren.

Als Nächstes folgt die Phase der kontextbezogenen Formatierungsidentifikation. Dabei ist es möglich, OCR-Lösungen darauf zu trainieren, bestimmte Muster zu erkennen und sie entsprechend zu verarbeiten. So könnte die Software in einem Dokument sensible Patienteninformationen erkennen, die eine Prüfung durch eine fachspezifische Person erfordert. Sie kann das Dokument deshalb direkt an das medizinische Personal und nicht an die allgemeine Buchhaltung weiterleiten.

Traditionelle Dokumentenerfassung im Vergleich zu modernen AI-gestützten Lösungen

Herkömmliche OCR-Lösungen sind sicherlich eine Verbesserung gegenüber der manuellen Dokumentenerfassung, denn das manuelle Abtippen von Daten ist ein langsamer, nicht skalierbarer und teurer Prozess. Er bedeutet ebenso ein hohes Risiko von Fehlern sowie Unzufriedenheit der Mitarbeiter. Traditionelle OCR-Systeme sind allerdings nicht so präzise und automatisiert, wie wir es uns wünschen würden. Jedes neue Format bedeutet neue Anwendungsregeln und Vorlagen, was frustrierend und zeitraubend ist.

Letztlich können herkömmliche OCR-Lösungen den Zeit- und Kostenaufwand für Unternehmen mit hohem Dokumentenvolumen und mehreren Lieferanten nicht signifikant senken, da sie auf Vorlagen basieren und manuelle Arbeit erfordern, um eine präzise Erfassung zu erzielen.

Bei AI-gestützten OCR-Systemen wie Rossum verhält es sich anders. Im Vergleich zu klassischer OCR-Technologie erfassen moderne Lösungen Dokumente, wie es ein Mensch tun würde und bieten eine Vielzahl an Vorteilen. Moderne AI-Dokumentenerfassung ist nicht nur schneller und genauer, sondern gibt ebenso Ressourcen frei, sorgt für einen schnellen ROI, steigert die Produktivität der Mitarbeiter und senkt die Kosten.

Die manuelle Verarbeitung einer Rechnung kostet durchschnittlich 13 US-Dollar und die vorlagenbasierte OCR-Verarbeitung einer Rechnung durchschnittlich 4 US-Dollar. Im Vergleich sind es bei AI-OCR weniger als 1 US-Dollar und regelmäßig sogar nur 0,05 $ pro Rechnung.

Lesen Sie auch unseren Leitfaden zur Automatisierung der Rechnungsverarbeitung.

Darüber hinaus können sie digitale, getippte oder handgeschriebene Dokumente in jedem Format verarbeiten. Kontinuierlich lernt und verbessert sich die AI-Erfassungs-Engine eigenständig. Sie können sich darauf verlassen, dass eine AI-gestütztes Dokumentenerfassung schnell und präzise Informationen liefert, ganz gleich, ob Ihre Lieferanten dasselbe Format oder Hunderte unterschiedliche Formate verwenden.

Außerdem kann die Verarbeitung 6x schneller als die manuelle Verarbeitung sein, die Genauigkeit bis zu 98 % betragen und die Anzahl der benötigten Tasteneingaben um 97 % reduziert werden, wodurch Unternehmen Zeit und Energie sparen.

Anwendungsbereiche für AI-basierte Dokumentenerfassung

Zahlreiche Unternehmen nutzen moderne OCR-Technologie, um ihre Dokumentenverarbeitung zu optimieren, Kosten zu senken, die Verfügbarkeit zu verbessern, Zeit zu sparen und ihre Mitarbeiter vor einem Burnout durch mühsame, manuelle Datenextraktion zu schützen. 

In folgenden Branchen wir AI-gestützte OCR-Technologie mit großem Erfolg eingesetzt:

• Bankwesen
  • Digitalisierung älterer Kontoauszüge, Schecks und Unterlagen
  • Verbesserung der Sicherheit
  • Verbesserung des Datenmanagements
  • Verbesserung des Kundenerlebnisses
• Krankenhäuser
  • Optimierung von dem Scannen, Suchen und Speichern von Patientenakten und Versicherungszahlungen
  • Schnelleres Sortieren von Briefen und Paketen
• Flughäfen
  • Automatische Datenextraktion aus Reisepässen
  • Maximierung der Einnahmen aus Parkplätzen und das Auffinden gestohlener Autos durch Verfolgung von Nummernschildern

Besonders vorteilhaft ist die AI-Dokumentenerfassung bei der Automatisierung von Kreditorenprozessen. Immerhin werden jährlich mehr als 550 Milliarden Rechnungen ausgestellt – und diese Rechnungen variieren in der Regel je nach Aussteller. 

AI-gestützte OCR-Software macht die Erfassung und präzise Extraktion der Daten aus diesen Rechnungen einfach. Anstatt stundenlang Daten manuell einzugeben oder für jede Änderung eine neue Vorlage zu konfigurieren, können Sie sich zurücklehnen und Ihre moderne AI-Dokumentenerfassung übernimmt die Arbeit für Sie.

In den Kundenberichten von Rossum finden Sie Beispiele dafür, wie Unternehmen AI-gestützte OCR-Technologie einsetzen und so die Effizienz, den Umsatz sowie die Produktivität steigern und Risiko minimieren.

Sparen Sie Zeit und minimieren Sie Kosten mit Rossum

Die alten Lösungen zur Dokumentenerfassung erfordern für jedes Format eine individuelle Vorlage und sind fehleranfällig. Rossum ist anders. Unsere Plattform ist zuverlässig und kann durch hoch anpassungsfähige AI-Engines präzise Ergebnisse liefern. Sie versteht nicht nur Terminologie, Layouts und Formatierungshinweise, sondern kann sich auch schnell an Veränderungen anpassen.

Mit Rossum können Sie Zeit, Geld und Ressourcen sparen und sich auf profitablere und erfüllendere Aufgaben konzentrieren. 

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