Intelligent Document Processing (IDP) basiert auf modernen KI Methoden wie Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) und wird in Unternehmen eingesetzt, um Dokumente und E-Mails im Posteingang automatisch zu sortieren und relevante Inhaltsdaten zur Weiterverarbeitung in Bestandssystemen zu erfassen.
Alleine in Deutschen Versicherungsunternehmen werden Jahr für Jahr über 4 Mrd. Anträge und E-Mails verarbeitet. Intelligent Document Processing wird eingesetzt, um unterschiedlichste Formen von textbasierten Inhalten (u.a. aus Schadenmeldungen, Berichten, Objektbeschreibungen oder Belegen) automatisch zu verarbeiten. Mitarbeitende müssen keine Vorgänge mehr weiterleiten oder enthaltene Daten abtippen und kopieren.
Die Erkennung von Vorgangsarten (Beispiel: die eingereichte Adressänderung eines Kunden) und relevanten Vorgangsdaten (Beispiel: Kundennummer, bisherige PLZ, neue PLZ) wird anhand von rd. 200 Beispielen markiert. Diese vorbereiteten Trainingsdokumente werden zum Trainieren einer KI Software verwendet. KI kann die textuellen Ähnichkeiten und den räumlichen Kontext der verwendeten Daten erkennen und daraus Rückschlüsse zur Verarbeitungsweise ziehen.
Traditionell definieren Entwickler reguläre Ausdrücke (um beim Beispiel oben zu Bleiben: “Adressänderung”) um Kundenmitteilungen weiterzuleiten. Dieses Vorgehen ist fehleranfällig und mittlerweile viel zu aufwändig was die Pflege und Transparenz der Regelbäume angeht. Viel entscheidender ist aber: es müssten Millionen von individuellen Regeln einzeln definiert und programmiert werden, um alle Ausnahmen zu erfassen. Intelligent Document Processing verwendet moderne KI Methoden, um auch aus unstrukturierten Textmitteilungen (wie E-Mails und Chats) die relevanten Daten zu erkennen.
Die Vorteile beim Einsatz von Intelligent Document Processing liegen auf der Hand: die manuellen Arbeitsschritte beim Sichten, Verteilen und Erfassen von Adressänderungen entfallen. In der Praxis werden rd. 90 % der eingereichten Dokumente und E-Mails automatisch den richtigen Prozessen zugeordnet. Je nach inhaltlicher Komplexität können Lösungen wie die AI Platform über 95 % der enthaltenen Fachdaten im Kontext erkennen und automatisch erfassen. Einsparungen von 60 % der Kosten sind in der Praxis nicht ungewöhnlich.
