B2B-Dokumente – wie Rechnungen,Auftragsbestätigungen,Verträge und Zertifikate – enthalten zahlreiche wichtige Informationen. Diese Daten manuell zu extrahieren und zu verarbeiten ist eine zeitintensive Aufgabe. Intelligent Document Processing (IDP) bietet hierfür eine intelligentere Lösung,indem es fortschrittliche Technologien nutzt,um diese Tätigkeit zu automatisieren. Viele Unternehmen stellen sich die Frage: Was ist Intelligent Document Processing? Bei IDP handelt es sich um eine Software,die Daten automatisch aus Dokumenten erfasst,den Inhalt interpretiert und in bestehende Workflows integriert. Dabei kommen Technologien wie Optical Character Recognition (OCR) und Künstliche Intelligenz (KI) zum Einsatz,um Dokumente zu analysieren,zu klassifizieren und relevante Daten zu extrahieren. Im Gegensatz zu einfacher OCR,die lediglich Text scannt,versteht IDP auch den Kontext – etwa um Rechnungsnummern oder Fälligkeitsdaten zu identifizieren und zu validieren.

Durch die Automatisierung repetitiver Aufgaben bei der Datenerfassung spart IDP wertvolle Zeit,reduziert Fehler und stellt Informationen schneller bereit. Nachfolgend erläutern wir,wie IDP in der Praxis funktioniert,erklären die Funktionsweise Schritt für Schritt und zeigen auf,wie jeder Schritt zu einem schnelleren und zuverlässigeren Dokumentenverarbeitungsworkflow beiträgt.

Schritt 1: Dokumentenerfassung und OCR

Der erste Schritt bei Intelligent Document Processing ist die Dokumentenerfassung. Dabei werden digitale oder papierbasierte Dokumente gesammelt und in ein Format überführt,das die Software interpretieren kann. Bei Papierdokumenten kommt OCR-Technologie zum Einsatz,um die Zeichen auf den Seiten in maschinenlesbaren Text umzuwandeln. Moderne IDP-Lösungen verbessern diesen Vorgang durch Bildoptimierungen – etwa durch Rauschunterdrückung oder Korrektur schiefer Scans – um die Genauigkeit der optischen Zeichenerkennung zu maximieren.

Sobald das System eine digitale Repräsentation des Dokuments erzeugt hat,kann es mit der Analyse und Interpretation beginnen. Erhält beispielsweise Ihre Buchhaltung regelmäßig physische Rechnungen,kann eine IDP-Plattform diese einscannen,den Text extrahieren und digital speichern – ohne manuelle Neueingabe,schneller und fehlerfrei.

Schritt 2: Dokumentenklassifikation

Nach der Erfassung erfolgt die Dokumentenklassifikation – die Zuordnung des Dokuments zu einer bestimmten Kategorie. IDP-Systeme nutzen hierzu Künstliche Intelligenz und Machine Learning (ML),um Inhalt und Layout eines Dokuments zu analysieren und zu bestimmen,ob es sich etwa um eine Rechnung,einen Vertrag,eine Bestellung oder einen Lieferschein handelt.

Die Klassifikation ist entscheidend,um die richtigen Regeln zur Datenerfassung im nächsten Schritt anzuwenden. Eine Rechnung enthält beispielsweise Felder wie Lieferantendaten,Rechnungsnummer und Zahlungsbedingungen,während eine Versandbestätigung andere Informationen wie Empfängeradresse und Tracking-Codes umfasst. Eine richtige Klassifikation stellt sicher,dass die passenden Daten extrahiert und korrekt weiterverarbeitet werden.

Schritt 3: Datenextraktion mit KI

Sobald die Dokumentenart feststeht,beginnt die Datenextraktion. Die IDP-Plattform identifiziert und extrahiert gezielt die benötigten Informationen – z. B. Rechnungsbeträge,Daten,Positionen oder Kundennamen. Dabei kommen Techniken wie Natural Language Processing (NLP),Machine Learning und Computer Vision zum Einsatz,um den Inhalt im Kontext zu verstehen. Das System kann Verweise auf ein Datum erkennen,feststellen,dass sich ein Textblock auf Rechnungsdetails bezieht,oder eine Tabelle mit Einzelgebühren extrahieren.

Aus diesem Grund kann IDP sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Dokumente verarbeiten. Bei standardisierten Formularen reichen oft vordefinierte Regeln (z. B. „Werte nach dem Begriff ‘Gesamtsumme’ erfassen“). Bei komplexeren oder variablen Layouts ermöglichen ML- und NLP-Modelle ein flexibles Auslesen – unabhängig von der Position der Felder. Durch die Automatisierung der Datenerfassung reduziert sich der manuelle Aufwand erheblich.

Schritt 4: Validierung und Prüfung der Daten

Die Datenextraktion ist nur dann hilfreich,wenn die ausgelesenen Informationen korrekt sind. Bei der Datenvalidierung überprüft die IDP-Plattform die extrahierten Daten basierend auf Geschäftsegeln auf Plausibilität und Konsistenz. Einfache Prüfungen verifizieren zum Beispiel,ob ein Datum das richtige Format hat. Komplexere Prüfungen gleichen die Werte mit vorhandenen Datenbeständen ab – etwa ob eine Rechnungsnummer zu einem bekannten Auftrag im ERP-System passt.

Wenn das System Inkonsistenzen erkennt oder bei bestimmten Feldern unsicher ist,markiert es diese zur manuellen Überprüfung. Ein Human-in-the-loop-Ansatz ermöglicht es Mitarbeitenden,Werte zu korrigieren oder zu bestätigen. Diese Korrekturen fließen wiederum in das Machine-Learning-Modell ein und verbessern die Erkennung kontinuierlich. So gelangen nur verlässliche Daten in Ihre Systeme – Nacharbeiten und Reklamationen werden minimiert.

Schritt 5: Workflowintegration und Automatisierung

Nach erfolgreicher Validierung werden die extrahierten Daten in bestehende Unternehmensprozesse integriert. IDP-Plattformen bieten in der Regel Verbindungsmöglichkeiten über APIs oder können mit Robotic Process Automation (RPA)-Lösungen verknüpft werden. Das bedeutet,dass die verarbeiteten Daten automatisch an relevante Systeme weitergeleitet werden – wie Finanzsoftware,CRMs,Vertragsmanagementplattformen oder andere Anwendungen,die auf zeitnahe,genaue Daten angewiesen sind.

Wurden beispielsweise Rechnungsdaten extrahiert,kann die IDP-Plattform diese direkt in das Kreditorenbuchhaltungssystem übertragen und automatisch einen Zahlungsprozess starten – vorausgesetzt,alle Kriterien sind erfüllt. Im Vertrieb könnten Bestelldaten automatisiert ins Auftragsmanagementsystem übertragen werden. Durch diese durchgängige Automatisierung sparen Unternehmen Zeit,vermeiden Fehler und sichern eine konsistente Datenbasis über verschiedene Systeme hinweg.

Schritt 6: Kontinuierliches Lernen und Verbesserung

Einer der Hauptvorteile der intelligenten Dokumentenverarbeitung ist ihre Fähigkeit zum kontinuierlichen Lernen. Durch die Einbeziehung von Machine Learning werden IDP-Systeme mit der Zeit immer genauer,da sie zusätzliche Dokumente verarbeiten und aus jeder vom Menschen überprüften Korrektur lernen. Wenn ein Unternehmen beginnt,eine neue Rechnungsart oder eine neue Bestellart zu erhalten,kann es sein,dass das System anfangs ein paar Fehler macht. Jede Korrektur wird jedoch Teil der Trainingsdaten und verbessert die zukünftige Leistung.

Diese Anpassungsfähigkeit verringert die Notwendigkeit einer manuellen Neukonfiguration,wenn sich das Dokumentenlayout ändert oder neue Dokumententypen hinzukommen. Außerdem erhöht sich der Return on Investment (ROI),da das System immer effizienter wird,ohne dass umfangreiche Anpassungen erforderlich sind.

Warum IDP für Unternehmen wichtig ist

Die Vorteile von Intelligent Document Processing gehen weit über Zeitersparnis hinaus. Mit der Automatisierung repetitiver Dokumentenaufgaben profitieren Unternehmen insbesondere von:

Höherer Effizienz: IDP verarbeitet große Dokumentenmengen deutlich schneller als manuell möglich – Teams gewinnen Freiräume für strategische Aufgaben.

Geringeren Betriebskosten: Weniger manuelle Dateneingabe bedeutet weniger Fehler und geringeren Personalaufwand.

Besserer Datenqualität: Inkonsistente oder fehlerhafte Daten führen häufig zu Missverständnissen,Compliance- oder operativen Problemen. Die Automatisierung der Extraktion und Validierung sorgt für weniger Fehler.

Skalierbarkeit: Wenn Ihr Unternehmen wächst oder saisonale Spitzen verzeichnet,lässt sich IDP skalieren,um größere Dokumentenmengen zu verarbeiten,ohne dass die Geschwindigkeit oder Genauigkeit darunter leidet.

Mehr Transparenz: Sobald Daten erfasst und validiert sind,können sie analysiert werden,um Erkenntnisse zu gewinnen. Ein Finanzteam könnte beispielsweise IDP-Daten nutzen,um die Zahlungstrends von Lieferanten zu überwachen oder vertragliche Verpflichtungen zu verfolgen.

Erste Schritte mit Intelligent Document Processing

Die Auswahl der richtigen IDP-Lösung erfordert eine Bewertung der Integrationsfähigkeit,Anpassungsoptionen und der Erfahrung des Anbieters. Manche Plattformen sind auf bestimmte Branchen oder Dokumenttypen spezialisiert,andere universell einsetzbar. Der Einstieg gelingt am besten über ein Pilotprojekt in einem dokumentenintensiven Bereich – z. B. der automatisierten Rechnungsverarbeitung in der Finanzabteilung. Zeigen sich dort schnelle Erfolge,kann die Lösung schrittweise auf weitere Abteilungen ausgeweitet werden.

Suchen Sie eine leistungsstarke und flexible Plattform,die alle IDP-Funktionalitäten abdeckt? Netfira bietet umfassende Tools für moderne Unternehmen. Ziel ist es,durchgängige Prozesse zu schaffen,in denen relevante Daten automatisch an die richtige Stelle gelangen – ganz ohne manuelle Eingriffe. In Kombination mit einem strukturierten Change Management wird IDP zu einem Treiber der digitalen Transformation und stärkt Ihre Wettbewerbsfähigkeit.

PM