KI im Input Management: Möglichkeiten und Herausforderungen

Beitrag teilen über

Durch KI im Input Management, werden Daten automatisch aus Dokumenten extrahiert, interpretiert und in digitale Workflows integriert. Erfahren Sie mehr über die Möglichkeiten und Herausforderungen.

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren viele Bereiche unseres Lebens revolutioniert. Von der Medizin bis hin zur Logistik gibt es kaum eine Branche, die nicht von den Fortschritten in der KI profitiert hat. Nicht zuletzt durch ChatGPT ist KI in aller Munde und zeigt die Möglichkeiten auf, die uns diese Technologie bringen kann.

Ein konkretes Anwendungsbeispiel für solche innovativen Technologien findet sich auch im Input Management. Input Management ist ein entscheidender Prozess in Unternehmen, der für die effiziente Erfassung, Analyse und Verarbeitung von Informationen auf physischen oder digitalen Dokumenten verantwortlich ist. In diesem Artikel werden wir uns eingehend mit den neuen Möglichkeiten und Herausforderungen beschäftigen, die sich durch den Einsatz von KI im Input Management ergeben.

Was ist Input Management?

Input Management bezieht sich auf die systematische Erfassung, Verarbeitung und Verwaltung von Informationen, die in Unternehmen und Organisationen täglich anfallen. Dies umfasst physische Dokumente wie Rechnungen, Quittungen, Verträge, aber auch digitale Inhalte wie E-Mails, Formulare und elektronische Rechnungen. Traditionell, also vor Beginn des digitalen Input Managements, war Input Management ein arbeitsintensiver und zeitraubender Prozess, der manuell durchgeführt wurde. Mitarbeitende mussten Informationen aus den Dokumenten extrahieren und in die entsprechenden IT-Systeme eingeben. Die Digitalisierung hat geholfen, diesen Prozess zu automatisieren und mit Hilfe von Input-Management-Systemen, über Regeln und hinterlegte und antrainierte Koordinateninformationen, Dokumente zu klassifizieren.

Der Durchbruch der KI im Input Management

Der Durchbruch der KI hat das Input Management revolutioniert. Fortschrittliche KI-Technologien wie maschinelles Lernen, optische Zeichenerkennung (OCR) und natürliche Sprachverarbeitung ermöglichen es, Daten, in nie dagewesener Qualität, automatisch aus Dokumenten zu extrahieren, zu interpretieren und in digitale Workflows zu integrieren. Dies erfolgt nicht mehr durch die programmiertechnische Hinterlegung von Regeln und aufwendige Bestimmung von Identifikatoren auf den Dokumenten, sondern durch KI gestützte Textanalysen und Statistiken mithilfe von Natural Language Processing (NLP), die lediglich antrainiert werden müssen, um ein Modell zu erstellen. Dies hat den Input-Prozess schneller, genauer und kosteneffizienter gemacht und kann durch heutige No-Code-Ansätze auch von Nicht-IT-Abteilungen bedient werden. Ein Beispiel hierfür ist Buildsimple, unsere cloud-basierte Intelligent-Document-Processing-Technologie.

Die Möglichkeiten von KI im Input Management

Automatisierte Klassifikation und Datenextraktion

Eine der wichtigsten Funktionalitäten des Input Managements ist es, Dokumente zu klassifizieren und Daten aus den Dokumenten zu extrahieren. Mithilfe von OCR können fachliche (Business-)Daten und Texte auf Dokumenten erkannt und in strukturierte Daten umgewandelt werden. Mit Hilfe von Machine-Learning-Mechanismen wird automatisch der richtige Typ des Dokuments identifiziert. Je mehr Dokumente verarbeitet werden, desto besser werden die Qualität und die KI. Sämtliche Dokumente bzw. Modelle können nämlich automatisiert weitertrainiert werden. Das System lernt selbst!

Automatische Datenvalidierung und Fehlererkennung

Neben der Erfassung und Klassifizierung von Daten, kann KI auch bei der Datenvalidierung und Fehlererkennung helfen. Durch den Vergleich von erfassten Informationen mit hinterlegten Referenzdaten, kann die KI mögliche Fehler oder Inkonsistenzen erkennen und korrigieren. Dies trägt dazu bei, die Datenqualität zu verbessern und potenzielle Fehlerquellen frühzeitig zu identifizieren. Aber auch manuelle Eingriffe durch Validierungsmechanismen sind möglich und verbessern die Modelle durch fachspezifische Kenntnisse des Menschen. Input Management wird somit simpel und effizient.

Echtzeit-Datenverarbeitung und Automatisierung

Der Einsatz von KI in Kombination mit der Cloud ermöglicht mittlerweile eine Echtzeit-Datenverarbeitung und -analyse. Informationen können unmittelbar nach ihrer Erfassung in Echtzeit verarbeitet und in Geschäftsprozessen verwendet werden. Dadurch wird die Reaktionszeit beschleunigt, was für viele Unternehmen, insbesondere im Bereich des Kundenservice, einen erheblichen Wettbewerbsvorteil darstellt. Die Nutzung der KI-generierten Informationen aus dem Input Management bzw. die direkte Integration von KI in den weiteren (Fach)-Prozess, können Workflows weiter automatisieren – bis hin zur Dunkelverarbeitung. Beispielsweise können eingehende E-Mails automatisch klassifiziert und an die entsprechenden Abteilungen/Postkörbe weitergeleitet werden. Rechnungen können automatisch mit den Buchhaltungssystemen verknüpft und Zahlungsvorgänge automatisiert werden. Dies führt zu einer Steigerung der Produktivität, da MitarbeiterInnen von zeitraubenden, manuellen Aufgaben entlastet werden.

Die Herausforderungen beim Einsatz von KI im Input Management

Trotz der vielen Vorteile, die der Einsatz von KI im Input Management bietet, sind auch Herausforderungen zu bewältigen. Einige der wichtigsten Herausforderungen sind:
  • Datenschutz und Sicherheit: Der Einsatz von KI bedeutet, dass sensible Informationen von Algorithmen verarbeitet werden. Datenschutz und Datensicherheit sind daher von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass personenbezogene Daten nicht gefährdet werden.
  • Datentraining: Die Modelle müssen durch die entsprechenden Trainingsdaten und -mengen richtig trainiert werden. Hier können Fehler passieren und Modelle können sogar „übertrainiert“ werden. Die Erkennungsraten lassen dann wieder nach und erreicht nicht das gewünschte Ergebnis.
  • Komplexität der Daten: Unternehmen erhalten Informationen in unterschiedlichsten Formaten, Sprachen und Strukturen. Die KI muss in der Lage sein, diese Komplexität zu bewältigen und die Daten korrekt zu interpretieren.
  • Fehleranfälligkeit: KI-Systeme sind nicht fehlerfrei und können falsche Ergebnisse liefern, insbesondere wenn sie mit unstrukturierten oder unvollständigen Daten konfrontiert werden. Es gilt also, die trainierten Modelle immer wieder zu überprüfen und weiter zu optimieren.
  • Benutzerakzeptanz: Die Einführung von KI-basierten Systemen kann bei den Mitarbeitenden auf Widerstand stoßen, insbesondere wenn sie Angst vor Arbeitsplatzverlust haben. Eine effektive Schulung und Einbindung der Betroffenen, das Change Management, ist daher unerlässlich.

Input Management, KI und Cloud – gemeinsam zum Game-Changer

Immer wenn zwei Technologie-Sprünge zusammentreffen, wird etwas Großes daraus. Cloud-basierte Lösungen sind seit Jahren auf dem Vormarsch und verhelfen auch dem Input Management zu neuen Höhenflügen. In Kombination mit KI wird es zum Game-Changer!

Eigenschaften von Cloud-basierten Input-Management-Lösungen:

  • Skalierbarkeit
  • Flexibilität
  • Kostenersparnis
  • schnelle Implementierung
  • Datensicherheit
  • Mobilität und standortunabhängiger Zugriff
  • automatische Updates und Wartung

Gerade diese Eigenschaften eliminieren so gut wie alle genannten Herausforderungen. Sie machen Cloud-basierte Input-Management-Lösungen zu einer attraktiven Option für Unternehmen, die ihre Input-Prozesse optimieren und modernisieren möchten. Allerdings sollte jedes Unternehmen die individuellen Anforderungen, Compliance-Regeln und Sicherheitsbedenken genau prüfen, um die richtige Entscheidung zwischen Cloud und On-Premise zu treffen.

KI im Inputmanagement: Zusammenfassung und unsere Expertise

Der Einsatz von KI im Input Management eröffnet neue Möglichkeiten für Unternehmen, Informationen effizienter zu erfassen, zu verarbeiten und zu nutzen. Automatisierte Datenerfassung, Klassifizierung und Analyse ermöglichen eine schnellere und genauere Verarbeitung von Informationen. Intelligente Workflows und Automatisierung helfen, die Produktivität zu steigern und MitarbeiterInnen von zeitraubenden, manuellen Aufgaben zu entlasten. Dennoch gibt es auch Herausforderungen, die bewältigt werden müssen – darunter Datenschutz, Komplexität der Daten und Benutzerakzeptanz. Durch eine kluge Integration von KI mit menschlicher Intelligenz können Unternehmen die Vorteile nutzen und das Input Management weiter optimieren, um so im Wettbewerb erfolgreich zu sein.

Sie benötigen Beratung, welche Technologie für Sie am sinnvollsten ist? Wir beraten Sie gerne mit unserem umfassenden Know-how rund ums Input Management. Unsere Beratungsexpertise umfasst dabei ein breites Portfolio von Input-Management-Lösungen – On-Premise wie auch in der Cloud. Auf Wunsch unterstützen wir Sie auch bei der Implementierung des Tools in Ihre IT-Landschaft. Kommen Sie gerne auf uns zu!

Über ISR

Wir agieren seit 1993 als IT-Berater für Data Analytics und Dokumentenlogistik und fokussieren uns auf das Datenmanagement und die Automatisierung von Prozessen.
Ganzheitlich und im Rahmen eines umfassenden Enterprise Information Managements (EIM) begleiten wir von der strategischen IT-Beratung über konkrete Implementierungen und Lösungen bis hin zum IT-Betrieb.
ISR ist Teil der CENIT EIM-Gruppe.

Besuchen Sie uns virtuell auf diesen Kanälen:

News Kategorien
News Archiv

Zuletzt erschienen

Nächste ISR Events

[tribe_events_list limit=”3″]