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Unsere Welt dreht sich immer schneller. Informationen strömen aus allen Richtungen auf uns ein – häufig in Form verschiedenster Dokumente. Als Rohdaten sind diese Dokumente ungenutztes Kapital. Um betriebliche Prozesse zielführend zu unterstützen, müssen diese Daten aufgenommen, verarbeitet und miteinander vernetzt werden. Aufgrund der Masse an Daten ist dies schon heute nicht mehr händisch zu bewerkstelligen. Moderne Verfahren der künstlichen Intelligenz, insbesondere die effiziente Nutzung von Deep Learning, unterstützen dabei.
Hier sehe ich das grösste Kapital und Verbesserungen beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Ich habe aber noch kein richtiges Beispiel, welches ich hier als Argument nutzen könnte. Ich glaube die Zukunft wird es zeigen.

Egal, ob es sich um Rechnungen, Mahnungen, Lieferscheine oder andere Dokumente aus Ihrem Geschäftsalltag handelt – die künstliche Intelligenz erkennt treffsicher, um was für eine Art von Dokument es sich handelt. Bei der späteren Verarbeitung der Dokumente lässt sich diese Information nutzen, um das Dokument automatisch einzuordnen oder im Rahmen der Postverteilung an bestimmte Empfänger weiterzuleiten.

Die KI-basierte Dokumententrennung sorgt dafür, dass große Mengen gescannter Dokumente bereits beim Erfassen in Sekundenschnelle sauber getrennt werden. Dank lernfähiger Text- und Bildanalyse werden auch mehrseitige Dokumente problemlos identifiziert. Manuelle Aufwände für Ihre Mitarbeiter, wie das Aufbringen von Barcodes oder das Einfügen von Trennblättern, sollten der Vergangenheit angehören.

Die Inhalte Ihrer Dokumente automatisch erschließen?
Das ist keine Zukunftsmusik. Der KI-Dienst erkennt automatisch Muster in Textdaten und liest alle für Sie relevanten Informationen aus. Innovative Techniken des Natural Language Processing (NLP) ermöglichen es beispielsweise bei der Eingangsrechnungsverarbeitung Rechnungsnummer, -datum und -betrag auszulesen – auch ganz ohne Regelsätze und/oder Schlüsselwörter.
Oder bei Microsoft Syntex lassen sich voll automatisiert Dokumente erkennen, Metadaten extrahieren und diese in Bibliotheken ablegen und entsprechend Verschlagworten.