Die Erkennungsraten-Vorhersage:
Proof of Concept (PoC).
Bei hohem Dokumentenaufkommen empfiehlt es sich, einen tieferen Blick hinter die Kulissen zu werfen. Die Bildqualität, Vielfalt der Rechnungen, Referenzdaten, zentrale vs. dezentrale Strukturen, etc. ergeben ein Umfeld, das die Automatisierung grundsätzlich beeinflusst.
Schritt 1 – Basisanalyse: Individuellen Ausgangspunkt evaluieren
Im ersten Schritt werden die genannten Parameter mit ML- und statistischen Methoden basierend auf Beispieldaten erhoben und mit den Erfahrungswerten anderer Unternehmen verglichen.
Das Ergebnis ist eine zu erwartende Rate für die automatisierte Erfassung.
Schritt 2 – Messung der Qualität
In einem zweiten Schritt bestätigen und präzisieren wir die zu erwartenden Automatisierungsraten mit einer objektiven Messung anhand eines repräsentativen Daten-Sets.
Schritt 3 – Potenzial-Erhebung und Abschlussbericht
In einem finalen Schritt werden die Messung und potenzielle Verbesserungen durch Trainingsdaten und Modellverbesserungen evaluiert. Optional können diese Verbesserungen unmittelbar umgesetzt und die Messung erneut durchgeführt werden.
Die Erkenntnisse fassen unsere Experten in einem Bericht zusammen.