Automatisierte Dokumentenerfassung
Ein Unternehmen erhält im operativen Betrieb täglich eine Vielzahl an unterschiedlichen Dokumenten (Rechnungen, Lieferscheine, Bestellungen, Aufträge, etc.). Eine automatisierte Dokumentenklassifikation und anschließende Datenextraktion kann dabei eine große Unterstützung darstellen und ganze Anwendungsfälle vollständig automatisieren.
Klassische Use Cases umfassen dabei:
Die Klassiker in der Dokumentenerfassung: Lieferscheine und Bestellscheine
Order-To-Cash (O2C) und Purchase-To-Pay (P2P) sind die klassischen Prozesse, die am meisten von der Künstlichen Intelligenz wie Deep Learning und KI-Transformer Architekturen profitieren. Warum?
Die größte Hürde für die Folgeprozesse ist die Qualität der automatisierten Dokumentenerkennung und -erfassung (bzw. Datenerfassung). Jeder Fehler, der hier passiert, multipliziert sich in den Folgeprozessen. Accounts Payable, Accounts Receivables, Finance Planning, Finance Reporting, etc. sind von der Qualität der Eingangsdaten abhängig. Sachbearbeiter der Finanzabteilungen müssen Monat für Monat unter Zeitdruck aus inkonsistenten Finanzdaten plausible Finanzberichte „zau bern“.
Im Bereich Bestellungen liegen die Anforderungen an anderer Stelle, die Problematik ist aber ähnlich. Skalierung, Zeit und Fehlerfreiheit stehen im Fokus!
Eine einheitliche, automatisierte Erfassung mittels vortrainierter KI-Modelle der Dokumente Lieferschein oder Bestellung hilft hier bei der Steigerung der Qualität entsprechend.
Die vortrainierten BLU DELTA Modelle können dann mit Hilfe von zusätzlichen Kundendaten optimiert und durch eine Lern-Schnittstelle kontinuierlich verbessert werden.
Informationen aus Dokumenten mit vortrainierten KI-Modellen
Die BLU DELTA KI-Modelle können für Ihren Anwendungsfall entweder unmittelbar genutzt werden oder durch zusätzliche Modelle für einen speziellen Fall angepasst werden. Dabei werden die Dokumente mit Meta-Informationen bereichert, die für die spätere Einordnung oder Zuweisung genutzt werden. So können Kontakte, Sender, Empfänger, Datum, Dokumentenart, etc. ausgelesen werden. Ein Abgleich mit vorhandenen Daten ist dabei ebenfalls möglich.
