Erfahren Sie, wie intelligente Dokumentenverarbeitung Ihre Prozesse revolutionieren kann und welche Vorteile in Zeiten knapper Ressourcen und sinkender IT-Budgets diese Evolution mit sich bringt.
Inhaltsverzeichnis
1. Der Anfang: Papier und manuelle Dokumentenverarbeitung
2. Der Übergang zur DigitalisierungWas bedeutet Digitalisierung?Digitalisierung ist im Allgemeinen die Umformung von analogen… More: Scannen und OCT-Technologie
3. Automatisierung und Workflow als Einstiegspunkt der digitalen Transformation
4. Der Aufstieg der KI im Input Management
5. Ein Ausblick: Die Zukunft des Input Management
6. Fazit: Die fortlaufende Evolution der Dokumentenverarbeitung
In den letzten Jahrzehnten hat sich das Input Management grundlegend gewandelt. Was einst mit Papierdokumenten und manuellen Prozessen begann, ist heute eine digitale, KI-unterstützte Lösung. In diesem Blogartikel werfen wir einen Blick auf die Evolution der Dokumentenverarbeitung im Input Management und zeigen auf, wie künstliche Intelligenz (KI) die Art und Weise, wie Unternehmen Daten und Dokumente verarbeiten, revolutioniert.
Der Anfang: Papier und manuelle Verarbeitung
In den frühen Tagen der Büroarbeit bestand das Input Management hauptsächlich aus Papierdokumenten. Rechnungen, Bestellungen, Verträge und weitere geschäftliche Unterlagen wurden in physischer Form empfangen und manuell erfasst, sortiert und bearbeitet. Dieser Prozess war nicht nur zeitintensiv, sondern auch anfällig für Fehler. Unternehmen verließen sich auf manuelle Eingaben, was zu verzögerten Reaktionszeiten und einer erhöhten Fehlerquote führte.
Der Begriff des „Postkorbs“ spielte in dieser Ära eine zentrale Rolle. In der Bürowelt bezeichnete der Postkorb einen physischen Behälter, in dem eingehende Dokumente gesammelt wurden, bevor sie bearbeitet oder weitergeleitet wurden.
Zusammenfassend war das traditionelle Input Management geprägt von physischen Dokumenten und manuellen Abläufen, die sowohl zeitaufwendig als auch fehleranfällig waren. Der Postkorb symbolisiert dabei die Ausgangsbasis dieser „alten“ Welt der Büroorganisation.
Der Übergang zur Digitalisierung: Scannen und OCR-TechnologieDie OCR-Technologie (Optical Character Recognition) automatisiert das Einlesen von gedruckten… More
Mit dem Voranschreiten der Digitalisierung begannen Unternehmen, Papierdokumente zu scannen und digitale Kopien zu erstellen. Ein entscheidender Meilenstein war die Entwicklung der Optical Character Recognition (OCR) – der optischen Zeichenerkennung. Diese Technologie ermöglichte es, Texte auf gescannten Dokumenten zu identifizieren und in maschinenlesbaren Text umzuwandeln. Der eigentliche Effizienzgewinn von OCR lag jedoch nicht im bloßen Umwandeln von Text, sondern in der Möglichkeit, diesen automatisch weiterzuverarbeiten, zu durchsuchen und in digitale Workflows zu integrieren. Dadurch wurde der manuelle Aufwand erheblich reduziert und die Dokumentenverarbeitung beschleunigt.
Doch OCR war nur der erste Schritt. Es blieben nach wie vor Herausforderungen, etwa die hohe Fehlerquote bei schlecht formatierten Dokumenten oder handschriftlichen Notizen. Dennoch legte diese Technologie den Grundstein für das moderne, digitale Input Management und ebnete den Weg für weitergehende Innovationen.
Automatisierung und Workflow als Einstiegspunkt der digitalen Transformation
Im weiteren Verlauf erweiterten Unternehmen ihre digitalen Systeme, um ihre manuelle Arbeit weiter zu minimieren. Mit der Einführung von Workflow-Management-Systemen und automatisierten Prozessen konnten Unternehmen den gesamten Lebenszyklus eines Dokuments von der Erfassung bis zur Archivierung effizienter gestalten.
Diese Systeme ermöglichten es, Dokumente nicht nur automatisch zu kategorisieren und zu taggen, sondern auch effizient an die richtigen Abteilungen weiterzuleiten. Ein entscheidender Vorteil war die drastische Reduzierung der Bearbeitungszeit und der Fehlerquote, da menschliche Eingriffe minimiert und Prozesse automatisiert wurden. Unternehmen konnten so nicht nur schneller auf Anfragen reagieren, sondern auch ihre internen Abläufe optimieren. Anhand der Nennung von Rechnungsnummer und Bankverbindung kann so z.B. ein Dokument als „Rechnung“ an die Buchhaltung. Kommt im Dokument eine Lieferanten- und Teilenummer vor, kann es als Info an die Abteilungen Einkauf und Produktionsplanung weitergeleitet werden.
Beispiele
Ein zentraler Einstiegspunkt in die digitale Transformation von Unternehmen liegt in der Automatisierung von Prozessen und der Einführung intelligenter Workflows. Bereits durch einfache Automatisierungsmaßnahmen lassen sich manuelle Arbeitsschritte reduzieren, Fehlerquellen minimieren und Arbeitsabläufe effizienter gestalten. Ein gutes Beispiel hierfür ist die automatisierte Verarbeitung eingehender Dokumente.
So kann ein System anhand spezifischer Merkmale – etwa der Nennung einer Rechnungsnummer und einer Bankverbindung – automatisch erkennen, dass es sich bei einem Dokument um eine Rechnung handelt. In einem solchen Fall wird das Dokument ohne weiteres Zutun direkt an die Buchhaltungsabteilung weitergeleitet. Auf diese Weise werden nicht nur Zeit und Ressourcen gespart, sondern auch der gesamte Buchhaltungsprozess beschleunigt.
Ein weiteres Beispiel ist die automatische Erkennung von Lieferanten- oder Teilenummern in einem Dokument. Diese Informationen deuten darauf hin, dass es sich um eine Mitteilung handelt, die für den Einkauf oder die Produktionsplanung relevant ist. Das System kann das Dokument entsprechend klassifizieren und gezielt an die zuständigen Abteilungen weiterleiten. Dadurch wird sichergestellt, dass wichtige Informationen ohne Verzögerung an der richtigen Stelle landen.
Solche automatisierten Abläufe bilden die Grundlage für eine systematische digitale Transformation, da sie helfen, Informationen effizient zu verarbeiten und die Kommunikation zwischen Abteilungen zu verbessern. Schon mit einfachen, klar definierten Regeln kann ein Unternehmen erste Schritte hin zu einer digitalisierten Arbeitsweise machen – mit spürbarem Nutzen im Tagesgeschäft.
Der Prozess begann mit der Dokumententrennung, bei dem verschiedene Dokumentenarten durch intelligente Algorithmen voneinander unterschieden wurden. In der Klassifizierung wurden die Dokumente dann nach vordefinierten Kriterien einsortiert, was eine schnelle und präzise Zuordnung ermöglichte. Die Datenextraktion folgte, indem relevante Informationen wie Namen, Adressen oder Vertragsdaten automatisch erfasst und in strukturierter Form weiterverarbeitet wurden. Abschließend fand eine Verifikation durch eine Person statt, um sicherzustellen, dass alle Informationen korrekt extrahiert wurden und keine Fehler in den Dokumenten verblieben. Wie sich dieser Prozess konkret gestaltet, wird im weiteren Verlauf anhand eines praktischen Beispiels veranschaulicht.
Der Aufstieg der KI im Input Management
Mit der fortschreitenden Digitalisierung und Automatisierung steigt die Komplexität der verarbeiteten Daten. Während traditionelle Systeme auf vordefinierte Regeln und Muster angewiesen waren, läutet die Künstliche Intelligenz (KI) eine neue Ära im Input Management ein.
KI-basierte Systeme, wie beispielsweise Buildsimple , sind in der Lage, Dokumente zu verstehen, zu analysieren und automatisch zu kategorisieren – unabhängig von Format oder Quelle. Durch fortschrittliche Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning (ML) können diese Systeme Texte, Bilder und sogar handschriftliche Notizen verarbeiten.
Abbildung 1: Buildsimple als IDP-Plattform | isr.de
Ein anschauliches Beispiel hierfür ist die automatische Extraktion von Daten aus Rechnungen, Verträgen oder Bestellformularen. Während früher Mitarbeitende jedes Dokument manuell überprüften und relevante Informationen extrahierten, übernehmen KI-Systeme diese Aufgaben heute automatisch und in Echtzeit – schneller und genauer. Dies spart insbesondere in den Fachabteilungen und der Poststelle Zeit und Ressourcen und ermöglicht es den Mitarbeitenden, sich auf wertschöpfende Tätigkeiten zu konzentrieren.
Die Bedeutung der Dunkelverarbeitung
Ein zentraler Aspekt in diesem Zusammenhang ist die Dunkelverarbeitung, bei der Prozesse vollständig automatisiert werden, sodass keine manuelle Intervention erforderlich ist. Für einen IT-Leiter bedeutet dies eine Entlastung, da weniger manuelle Schnittstellenpflege und Supportaufwände notwendig sind. Dies steigert nicht nur die Effizienz, sondern auch die Kundenzufriedenheit durch schnellere Bearbeitungszeiten. Ein Beispiel ist der gesamte Antragsprozess im Versicherungswesen – vom Online-Antrag bis zur fertigen Police – der ohne Eingriff eines Sachbearbeiters abgewickelt wird. Dunkelverarbeitung übernimmt dabei vor allem Routineaufgaben, die keine komplexe Entscheidungsfindung erfordern, und entlastet so die IT-Infrastruktur.
Ein typisches Beispiel für Dunkelverarbeitung ist die automatisierte Rechnungsverarbeitung. Hierbei werden eingehende Rechnungen ohne menschliches Eingreifen erfasst, geprüft und zur Zahlung freigegeben. Das System liest automatisch die relevanten Informationen, wie Rechnungsnummer, Betrag, Bankverbindung und Fälligkeit, aus, vergleicht sie mit Bestellungen oder Verträgen und veranlasst die Zahlung, sobald alle Kriterien erfüllt sind. Diese Art der Automatisierung spart nicht nur Zeit, sondern reduziert auch die Fehlerquote, die bei manueller Eingabe oder Prüfung auftreten kann.
Diese Automatisierung entlastet die Mitarbeitenden von Routineaufgaben und ermöglicht es ihnen, sich auf komplexere, wertschöpfende Tätigkeiten zu konzentrieren. Dunkelverarbeitung trägt somit nicht nur zur Effizienzsteigerung bei, sondern auch zur Verbesserung der Arbeitszufriedenheit der Mitarbeitenden, die sich nicht länger mit repetitiven Aufgaben beschäftigen müssen.
KI im Einsatz: Zwischen Effizienz und Verantwortung
Es gibt zwar kritische Stimmen hinsichtlich des zunehmenden Einsatzes von KI in der Unternehmenswelt, insbesondere in Bezug auf die Angst, dass automatisierte Prozesse zu unzureichend geprüften Entscheidungen führen könnten.
Ein Vorfall im Jahr 2024, bei dem Brian Thompson, CEO von UnitedHealthcare, tragischerweise auf offener Straße erschossen wurde (Brian Thompson: Was über den Fall des erschossenen US-Versicherungschefs bekannt ist | ZEIT ONLINE), hat eine breite Diskussion und die Praktiken von Versicherungsunternehmen angestoßen. In der öffentlichen Diskussion kamen dabei auch Fragen nach der Rolle von Algorithmen und Künstlicher Intelligenz (KI) ins Spiel: Wie viel Entscheidungsgewalt liegt in automatisierten Systemen, und wie transparent und gerecht sind deren Entscheidungen? Der Vorfall wirft damit ein Schlaglicht auf die grundlegende Spannung zwischen Automatisierung und menschlicher Kontrolle in einer Branche, deren Entscheidungen existenzielle Auswirkungen auf Einzelne haben können.
In der Sachversicherung, die täglich eine Vielzahl von Schadensfällen bearbeitet, bieten KI-basierte Systeme eine vielversprechende Möglichkeit, die Effizienz zu steigern. Schadensmeldungen – insbesondere bei kleineren Beträgen von bspw. bis zu 300–500 € – könnten mit einer gut integrierten Dunkelverarbeitung und KI-Unterstützung deutlich schneller bearbeitet werden. Die Prüfprozesse, wie die Validierung der Police, die Überprüfung von Sonderregelungen oder die Klärung der vollständigen Schadensinformation, ließen sich bei solchen kleineren Beträgen automatisiert und präzise durchführen. Dabei werden Personalkosten für manuelle Prüfungen signifikant gesenkt, ohne die Qualität der Entscheidungsfindung zu beeinträchtigen.
Wichtig ist dabei, dass die Integrität des Systems sichergestellt bleibt. Die eingesetzten KI-Technologien müssen transparent, nachvollziehbar und zuverlässig sein, um das Vertrauen der Kunden in das (Versicherungs-)Unternehmen zu sichern. Gerade bei automatisierten Prozessen ist es entscheidend, dass die Kunden jederzeit das Gefühl haben, dass ihre Anliegen ernst genommen, korrekt und fair behandelt werden. Der Einsatz von KI darf niemals zu einer Intransparenz oder einem Mangel an Kommunikation führen, sondern sollte im Gegenteil dazu beitragen, den Kundenservice zu verbessern und die Prozesse effizienter zu gestalten.
Ein Ausblick: Die Zukunft des Input Management
Die Zukunft des Input Managements wird maßgeblich von noch fortschrittlicheren Technologien beeinflusst. Neben KI könnten auch Blockchain, Cloud-Computing und Robotic Process Automation (RPA) eine immer größere Rolle spielen. Diese Technologien bieten enormes Potenzial, das Input Management weiter zu automatisieren und zu optimieren, sodass Unternehmen ihre Prozesse noch effizienter und flexibler gestalten können.
Entscheidend bleibt jedoch: Die Evolution des Input Managements hat den Weg für eine vollständig digitalisierte und automatisierte Zukunft geebnet. Unternehmen, die diese Technologien frühzeitig integrieren, werden nicht nur ihre Effizienz steigern, sondern auch Wettbewerbsvorteile erlangen und sich als Pioniere der digitalen Transformation positionieren.
Fazit: Die fortlaufende Evolution der Dokumentenverarbeitung
Die Evolution der Dokumentenverarbeitung, von der manuellen Bearbeitung papierbasierter Dokumente hin zu KI-unterstützten, vollständig digitalisierten Lösungen, zeigt eine beeindruckende Weiterentwicklung der Effizienz und Genauigkeit. Technologien wie OCR und KI ermöglichen eine automatische Dokumentenverarbeitung, die Fehler reduziert und Arbeitsabläufe beschleunigt. Trotz dieser Fortschritte bleibt es wichtig, ethische Standards und menschliche Kontrolle zu bewahren, um potenzielle Risiken zu minimieren. Zukünftige Innovationen wie Blockchain und RPA werden die Dokumentenverarbeitung weiter revolutionieren und Unternehmen neue Wettbewerbsvorteile verschaffen.
Cihan Klingsporn
Senior Account & Marketing Managerin
Business Process Automation
cihan.klingsporn@isr.de
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