Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS
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NLU.Solutions für intelligentes Dokumentenmanagement

KI-basierte Dokumentenverarbeitung statt manueller Klassifizierung, Indexierung und Co.

Laut einer 2018 durchgeführten Befragung von 1000 Büroangestellten, gaben 64 Prozent der Angestellten an, über 60 Minuten der täglichen Arbeitszeit mit Routinetätigkeiten wie der Suche und der Archivierung von Dokumenten zu verbringen1. Der Grund: Dokumente, wichtige Informationen und entscheidungsrelevantes Wissen zu erkennen, zu analysieren, fehlerfrei abzulegen und übersichtlich, schnell und sicher verfügbar zu machen, erfordert ohne Unterstützung von Künstlicher Intelligenz (KI) einen hohen manuellen Aufwand.

Auch Dokumenten-Management-Systeme (DMS) und Enterprise-Content-Management-Systeme (ECM), die zur Unterstützung eingeführt werden, benötigen aufwändige manuelle Vorarbeiten, um Klassifizierungen, Indexierungen und das Erkennen und Matchen von Dokumenten zu ermöglichen. Diese Arbeiten können durch unsere KI-basierten Angebote im Bereich Natural Language Understandung (NLU) nahezu vollständig automatisiert werden.

1Quelle: »SoftTrend Studie 292 – DMS/ECM Software 2020«, Hrsg.: SoftSelect GmbH

Unser Angebot: NLU.Solutions für das Dokumentenmanagement

Egal ob (teil-)automatisierte Reisekostenabrechnungen, Order2Pay, Automated Tax Reporting, Steuerabrechnungen – mit einer KI-basierten NLU.Solution für die Dokumentenverarbeitung mit DMS- und ECM-Systemen sparen Sie Zeit und Kosten und erhöhen die Qualität und Sicherheit im gesamten Prozess.  

  • Automatische Erkennung, einfache Kombination und schnelles Auffinden von Dokumenten und Inhalten
  • Automatischer Abgleich von Belegen, z.B. Rechnungen und Lieferscheinen
  • Auslösen von Alerts, z.B. für Zahlungstermine, Fristen, Anomalitäten

Ihre individuelle NLU.Solution ist auf Ihre Domäne anpassbar. Bei der Projektdurchführung werden Sie von erfahrenen Data Scientists mit branchenspezifischem DMS- und ECM-Know-how im Rahmen unseres NLU.Service geschult und begleitet.

Ihre Vorteile

  • Höhere Effizienz und Effektivität Ihres DMS-/ECM-Systems bzw. das Ihres Kunden 
  • Verbesserter Service und neue Erkenntnisse in der Dokumentenanalyse
  • Erweiterte Funktionalität Ihres Systems durch Prozess-Automatisierung
  • Cutting-Edge-Technologien von Expert*innen aus der Forschung
  • Skalierbarkeit

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Prozessdarstellung: Dokumentenmanagement mit NLU

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Vorverarbeitung

Die Dokumenteninhalte und -struktur werden mittels Optical Character Regocnition (OCR) des Fraunhofer IAIS, also der Texterkennung basierend auf optischer Zeichenerkennung, analysiert. Dokumente und Texte werden vorverarbeitet, z.B. durch eine grammatikalische Analyse oder die Trennung von Sätzen und Wörtern.

Die OCR-Engine wurde von unserem Geschäftsfeld Document Analytics entwickelt. Auf Wunsch kann jedoch auch eine OCR-Software anderer Anbieter genutzt werden.

  • Einlesen gängiger text- und bildbasierter Formate: docx, pdf, txt, jpg, tiff
  • Anreicherung mit Layoutinformationen

Klassifikation von Eingangspost mit NLU.Classify

Die Eingangspost wird automatisiert in vordefinierte Dokumentenklassen eingeordnet. Dokumentenklassen können z.B. Eingangsrechnungen, Reisebelege oder Vertragsunterlagen sein.

  • Analyse des Textinhalts unabhängig vom Dokumentenlayout
  • »Ranking« der Dokumentenklassen nach Wahrscheinlichkeiten zeigt transparent das Vorgehen der Software und damit eine einfache Korrektur, falls ihr ein Fehler passiert

Automatisierte und manuelle Indexierung mit NLU.AnEx

Unsere Komponente NLU.AnEx ermöglicht sowohl eine automatische Informationsextraktion als auch die Erzeugung von Trainingsdaten im operativen Tagesgeschäft durch manuelle Eingaben.

  • Indexierung vordefinierter Felder, wie z.B. Rechnungsdatum, Rechnungsnummer, Bruttobetrag, Steuerbetrag
  • Mögliche Integration in vorhandene Oberflächen

Export der extrahierten Informationen

Die Dokumentenklassen und Indexinformationen werden in gängige strukturierte Formate überführt.

  • File-Formate wie z.B. json, xml, csv und mehr
  • REST-Schnittstelle zum direkten Anbinden an Services
  • Schnittstellen zu gängigen Datenbanken: postgres, oracle, etc.

Zuordnung von Dokumenten mit NLU.Match

Inhaltlich verwandte Dokumente werden mit NLU.Match einander zugeordnet und gruppiert. Das ermöglicht eine erweiterte thematische Suche.

Spezialisierte Sprachmodelle ermöglichen dabei das automatische Verstehen domänenspezifischer Wortbezüge, wie z.B.:

  • Gesamtsumme – Gesamtbetrag
  • Leasing – Miete
  • Software – Programm