Datenextraktion erklärt – und automatisiert!

Warum ist die Datenextraktion entscheidend für Unternehmen?

Unternehmen erhalten und erstellen im Zuge ihrer Geschäftsabwicklung eine Vielzahl unterschiedlicher Dokumente. Kunden, Lieferanten und Partner senden Dokumente mit wichtigen Informationen an das Unternehmen. Diese Informationen müssen in die unternehmenseigene Datenbank oder das Entscheidungsfindungssystem integriert werden.

Die Datenextraktion erfolgt quasi an der Schwelle des Unternehmens. Leider sind diese Daten häufig un- oder semistrukturiert, was dazu führt, dass ein Backoffice-Team erforderlich ist, um die vorhandenen Informationen auf den Dokumenten zu überprüfen, beispielsweise die auf einer Bestellung aufgeführten Produkte. Darüber hinaus müssen diese Informationen in digitale Systeme eingegeben werden.

Dies ist eine kostspielige, zeitaufwändige und mühsame Aufgabe, die jedoch nicht zwangsläufig so sein muss. Verträge, Bestellungen, Aufträge, Auftragsbestätigungen, Lieferscheine, Rechnungen usw. landen alle im Bereich des Input Managements, also beim Eingang des Unternehmens. Um auf dem Markt wettbewerbsfähig zu bleiben, ist eine schnelle, hochwertige und effiziente Geschäftsabwicklung unerlässlich. Fehler, die bei der Erfassung von Informationen beim Eingang des Unternehmens auftreten, führen zu erhöhten Kosten in den nachfolgenden Prozessen.

Falsche Prozesse werden in Gang gesetzt, Dokumente falsch zugeordnet, Berichte im Nachhinein korrigiert, um die Daten plausibel zu machen, oder im schlimmsten Fall werden Fehler überhaupt nicht erkannt. Zusätzlich ist eine aufwändige forensische Arbeit erforderlich, um die Fehler zu beheben, was zu doppelten Kosten führt. Der Umsatz wird gemindert oder verzögert, und es entstehen zusätzliche Ausgaben.

Daher bedeutet eine effiziente Datenextraktion eine optimale Balance zwischen der Richtigkeit der erfassten Daten und der niedrigstmöglichen Fehlerrate zu finden. Unternehmen, deren Geschäftsmodelle stark von der Automatisierung abhängen, messen die Erfassungsfehler durchgängig.

Moderne Systeme bieten auch hier oft Abhilfe. Neben der automatisierten Extraktion mithilfe Künstlicher Intelligenz kann KI auch die Korrektheit der extrahierten Daten selbst bewerten und eine Aussage zur Richtigkeit treffen, bevor ein Mensch hinzugezogen wird.

Datenextraktion: Die Grundlage für erfolgreiche Skalierung

Jedes Geschäftsmodell erfordert eine Geschäftsabwicklung, die mit der Verarbeitung von Dokumenten verbunden ist. Je kleinteiliger oder umfänglicher das Geschäft ist, desto kritischer wird die automatisierte Datenverarbeitung und damit auch die Datenextraktion. Mit anderen Worten: Je mehr Dokumente für die Geschäftsabwicklung erfasst werden müssen, desto größer wird der manuelle Aufwand in der Verwaltung. Wenn Sie Ihr Geschäft jedoch erweitern oder skalieren möchten, können Sie dies nur durch zusätzliches Personal erreichen, und dieser Ressourcenpool ist endlich. Wenn Sie dies umgehen möchten, ist die automatisierte Dokumentenerfassung die Lösung!

Automatisierung: Datenextraktion vs. Prozesse

Automatisierung bedeutet die Durchführung von Arbeitsabläufen ohne menschliche Interaktion. Daher liegt der Ansatz der digitalen Prozessautomatisierung nahe. Allerdings können die Früchte digitaler Prozesse ohne korrekte, strukturierte Daten nicht geerntet werden. Arbeitsabläufe werden oft durch den Eingang eines unstrukturierten Dokuments ausgelöst. Leider ist gerade das Interpretieren unstrukturierter Daten (PDFs, Bilder) aus technischer Sicht eine der anspruchsvollsten Aufgaben. Seit dem Beginn des KI-Zeitalters hat sich dieser Bereich jedoch rasant weiterentwickelt, und die neuesten Systeme erzielen hier wesentlich bessere Ergebnisse bei geringerem Aufwand.

Welche Methoden unterscheidet man in der modernen Datenextraktion?

1. Manuelle Datenextraktion: Dies ist die einfachste Methode, bei der menschliche Arbeitskräfte Daten von physischen oder digitalen Dokumenten manuell erfassen. Dies kann beispielsweise das Abtippen von Informationen aus gedruckten Formularen oder das Kopieren und Einfügen von Text von Websites in eine Datenbank umfassen. Diese Methode ist zeitaufwendig und fehleranfällig, wird jedoch in vielen Fällen immer noch verwendet.
2. OCR (Optical Character Recognition): OCR-Software wird verwendet, um Text aus Bildern oder gescannten Dokumenten zu extrahieren. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie Informationen aus gedrucktem Material in digitale Formate umwandeln müssen. Dabei werden semantische Aspekte nicht berücksichtigt. Für die Datenextraktion von einfachen und wiederkehrenden Formaten (z. B. Formulare), bei denen die Felder immer an denselben Stellen stehen, kann dies ausreichen. Es kann auch ein Template-Mechanismus verwendet werden, der bei der Automatisierung wiederkehrender Formularstrukturen hilft (dies war vor dem KI-Zeitalter der gängigste Ansatz für die Datenextraktion).
3. Textanalyse und NLP (Natural Language Processing): Diese Methode verwendet maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Textdaten (z. B. aus OCR) zu analysieren und Informationen zu extrahieren. NLP kann verwendet werden, um aus unstrukturierten Texten wie PDF-Dokumenten, E-Mails, sozialen Medien oder Kundenbewertungen relevante Informationen zu gewinnen. Seit kurzem finden natürlich auch große Sprachmodelle (LLMs) vermehrt Einzug in die Welt der automatisierten Datenerfassung.
4. KI-Bildverarbeitung: In einigen Fällen werden Bilder analysiert, um Informationen direkt zu extrahieren. Künstliche Intelligenz wandelt das Bild direkt in die gewünschten Informationen um. Dies wird insbesondere dort angewendet, wo wesentliche Informationen durch den Kontext des Bildes gegeben sind. Auch wenn Text in Bildinformation eingebettet ist (z. B. ein Stoppschild an einer Kreuzung), bevorzugt diese Methode. In der Forschung gibt es auch Ansätze, Bilder einschließlich des Textes ohne den Zwischenschritt OCR direkt zu interpretieren. Solche Anwendungsfälle finden sich häufig in der Medizin, im Maschinenbau oder in der Qualitätskontrolle.

Moderne Datenextraktion dank KI und OCR

Die moderne Technologie hat in der Welt der Datenextraktion einen revolutionären Wandel eingeleitet. Künstliche Intelligenz (KI) und Optical Character Recognition (OCR) sind zwei Schlüsselkomponenten, die diese Entwicklung vorantreiben und Unternehmen ermöglichen, Daten schneller, genauer und effizienter zu extrahieren als je zuvor. Sollten Sie sich die Frage stellen "Was ist denn eigentlich OCR?", helfen wir Ihnen gerne in unserem Artikel dazu weiter.

Künstliche Intelligenz (KI) und ihre Rolle in der Datenextraktion

KI treibt viele technologische Innovationen voran, und die Datenextraktion bildet keine Ausnahme. KI-gesteuerte Systeme verwenden komplexe Algorithmen und neuronale Netzwerke, um unstrukturierte Daten in strukturierte Informationen umzuwandeln. Hier sind einige Möglichkeiten, wie KI die Datenextraktion revolutioniert:

1. Automatische Klassifizierung: KI kann Dokumente und Dateien automatisch klassifizieren und kategorisieren. Dies ist besonders nützlich, wenn große Mengen von Dokumenten verwaltet werden müssen, da es Zeit spart und die Organisation verbessert.
2. Texterkennung und -extraktion: KI-gesteuerte OCR-Technologien können gedruckten Text aus Bildern oder gescannten Dokumenten extrahieren. Dies ermöglicht die Umwandlung von Papierdokumenten in digitale Formate und die automatische Extraktion von Informationen.
3. Intelligente Datenerfassung: KI kann Daten aus verschiedenen Quellen erfassen, auch aus nicht strukturierten Texten wie E-Mails oder sozialen Medien. Sie kann relevante Informationen identifizieren und sie in einer für die Analyse geeigneten Form strukturieren.
4. Fehlerreduktion: Durch die Automatisierung der Datenextraktion können menschliche Fehler minimiert werden. KI-Systeme sind präzise und konsistent, was die Qualität der extrahierten Daten erhöht.

Künstliche Intelligenz harmonisiert Ihre Daten

Ein Punkt, der oft übersehen wird, aber einen der größten Vorteile bietet, ist, dass KI Daten immer auf die gleiche Weise erfasst. Unstrukturierte Daten lassen oft Raum für Interpretationen durch die Erfasser. Während Datenerfasser A beispielsweise immer in der Fußzeile eines Dokuments nach der USt-ID des Absenders sucht, greift Datenerfasser B immer auf den Kopfbereich zu. Dies ist jedoch nicht immer zulässig und kann später bei der Finanzberichterstattung zu erheblichen Inkonsistenzen führen, die nur mit erheblichem Aufwand behoben werden können.

Datenextraktion mit BLU DELTA

Die KI-Plattform BLU DELTA verwendet Künstliche Intelligenz zur Datenextraktion. Dabei werden modernste Technologien aus dem Bereich des NLP sowie der Bildverarbeitung eingesetzt. Darüber hinaus kann die Erkennung durch einen automatisierten, kontinuierlichen Schulungsansatz täglich dazulernen.

Dadurch wird eine sofortige Datenextraktion von mehr als 50 Datenfelder von Belegen und ähnlichen semi-strukturierten Dokumenten ermöglicht.

Wenn Sie mehr über die Datenextraktion mit BLU DELTA KI erfahren möchten, freuen wir uns über Ihre Kontaktaufnahme.