Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) und Robotic Process Automation (RPA) sind zwei Technologien, die in den letzten Jahren stark an Popularität gewonnen haben. Beide Technologien automatisieren sich wiederholende und manuelle Aufgaben, aber beide haben völlig unterschiedliche Fähigkeiten und Ziele.

Im Kern bringen sowohl IDP als auch RPA Computern bei, wie sie datenbezogene Aufgaben in unserem Namen ausführen können. Sie können Ihrem Unternehmen helfen, ähnliche Ziele zu erreichen:

  • Genauigkeit erhöhen
  • Verringerung der Abhängigkeit von kosten- und ressourcenintensiven manuellen Dateneingabemethoden
  • Knöpfbare Effizienzlücken
  • Verbesserung der Reaktionszeiten
  • Verbesserte Einhaltung von Vorschriften
  • Wertvolle Erkenntnisse aus vorhandenen Daten gewinnen
  • Prozesse standardisieren

Während sie übergreifende strategische Ähnlichkeiten aufweisen, liegen die Hauptunterschiede zwischen RPA und IDP in den unterschiedlichen Ansätzen zur Aufgabenautomatisierung.

Was ist robotergestützte Prozessautomatisierung?

Die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) ist der Liebling des Lehrers in Ihrem Tech-Stack. Geben Sie diesen Bots die Regeln für eine Aufgabe vor, und sie werden die Anweisungen perfekt befolgen.

RPA bevorzugt strukturierte Daten oder Dokumente, bei denen die Informationen an einem festen Ort erscheinen. Sie kann Tabellenkalkulationen, Kontoauszüge und Quittungen schnell durchforsten.

RPA ist nicht nur ein Ass in der Datenextraktion, sondern kann auch andere Handlungsabläufe ausführen. Ein Finanzinstitut kann einem Geschwader von RPA-Bots beibringen, wie man sich in eine Anti-Geldwäsche-Datenbank einloggt und die Namen von Kreditantragstellern nachschlägt. Wenn es einen Prozess gibt, der durch ein genau vorgeschriebenes Rezept unterstützt wird, kann RPA diesem folgen.

Beispiele für RPA-Anwendungsfälle

RPA ist besessen von Regeln. Sie kann fast jede Aufgabe nachahmen, die durch ein Rezept von Klicks und Tastenanschlägen ausgeführt wird. Unternehmen nutzen RPA, um:

  • Kopieren und Einfügen von Informationen zwischen zwei Tabellenkalkulationen oder Anwendungen
  • Dateien zwischen Systemen verschieben
  • Verwalten von Datenbanken
  • Bildschirm kratzen
  • Formulare befüllen
  • Vorbereiten von Standardberichten

Vom Vertrieb bis zum Betrieb, von der Personalabteilung bis zur Buchhaltung - die Automatisierung von Prozessen durch Roboter reduziert die manuelle Verwaltungsarbeit im Drehstuhl" erheblich.

Beschränkungen von RPA

  • RPA wird von Ausnahmen sofort abgeschreckt: atypische Layouts sind nicht ihre Spezialität.
  • RPA-Bots lieben ihre Komfortzone: RPA-Software ist am besten für strukturierte Dokumente geeignet. Unstrukturierte Dokumente, bei denen Informationen an verschiedenen Stellen erscheinen können (z. B. E-Mails, Präsentationen oder Bücher), sind nicht das Metier von RPA.
  • RPA funktioniert am besten mit kristallklarem, getipptem Text: Handschrift und komische Schriftarten sind nicht die Sache von RPA.

Unternehmen überwinden diese Beschränkungen, indem sie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nutzen. Während diese neuen Technologien die Bühne betreten, entwickeln sich fortschrittliche, anspruchsvollere "RPA-ähnliche" Tools zur intelligenten Dokumentenverarbeitung.

Was ist intelligente Dokumentenverarbeitung?

Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) ist eine Technologie, die den Prozess der Extraktion von Informationen aus strukturierten und unstrukturierten Dokumenten automatisiert.

An dieser Stelle beginnen RPA und IDP, ihre eigenen Kompetenzen zu entwickeln: IDP umfasst unstrukturierte Dokumente, die sich nicht an standardisierte Formate halten. Es ist viel schwieriger, Regeln für unstrukturierte Dokumente aufzustellen. Ein Datenpunkt befindet sich nicht an einer bestimmten Stelle, sondern kann in jedem Dokument an verschiedenen Stellen verstreut sein. Aus diesem Grund hat IDP im Vergleich zu RPA einen eigenen Kopf. Sie befolgt nicht nur Anweisungen, sondern kann auch über den Tellerrand hinausschauen, um kompliziertere Dokumenttypen zu verstehen.

Strukturierte vs. unstrukturierte Dokumente: Was ist der Unterschied?

Strukturierte Dokumente Unstrukturierte Dokumente
Tabellenkalkulationen PDFs
Kontoauszüge E-Mails
Adress- oder Versandetiketten Text- oder Slack-Nachrichten
Quittungen Word-Dateien
CRM-Datensätze Handschriftliche Notizen
Rechnungen Bilder
Verzeichnisse von Kontaktinformationen Beiträge in den sozialen Medien
Inventar-Datenbank Patientenakten
Seriennummern Forschungsstudien

IDP zieht nicht nur Daten aus einem Dokument, sondern lernt auch daraus.

IDP nutzt maschinelles Lernen, um Muster zu erkennen und mehr über die Struktur Ihrer Dokumente zu erfahren. Die extrahierten Informationen werden dann verarbeitet und organisiert, so dass sie leichter zu verwalten und zu analysieren sind. IDP ist besonders praktisch für Unternehmen, die mit einer großen Anzahl von Dokumenten arbeiten.

Beispiele für IDP-Anwendungsfälle

IDP kann lange, komplexe Dokumente durchforsten, um die gesuchten Daten zu finden. Informationen, wie z. B. ein Kundenname, müssen nicht an ein bestimmtes Feld "Kundenname" gebunden sein. Die Technologie hinter IDP versteht den Gesamtkontext eines Dokuments, um eine "Nadel im Heuhaufen" aus einer Ansammlung von Informationen herauszufiltern. Das macht sie zu einem Ass in Anwendungsfällen wie:

  • Umwandlung von Wörtern, Zahlen und Zeichen aus einem Scan oder Bild in bearbeitbaren Text
  • Identifizieren und Extrahieren von Informationen aus unstrukturierten, lose formatierten Dokumenten (z. B. ein im Text einer E-Mail verstecktes Geburtsdatum)
  • Bereiten Sie sauberere Daten vor, indem Sie fleckige oder fehlende Zeichen korrigieren und Inkonsistenzen neu formatieren.
  • Gehen Sie über herkömmliche Suchanfragen hinaus und finden Sie das richtige Dokument mit einer differenzierteren Sprache

IDP überwindet die Grenzen von RPA und ermöglicht eine anspruchsvollere Dokumentenverwaltung und -verarbeitung.

Beschränkungen von IDP

Die Grenzen der IDP verringern sich in rasantem Tempo. Die Fortschritte bei den KI-Technologien, auf denen die Magie der IDP beruht, sind die Lieblinge aufstrebender Tech-Start-ups und Innovatoren. In naher Zukunft werden Maschinen immer besser in der Lage sein, Informationen zu interpretieren, und damit auch den Dokumenten-IQ der IDP erhöhen.

IDP vs. RPA: Die wichtigsten Unterschiede

Einer der wichtigsten Unterschiede zwischen IDP und RPA ist der Grad der Intelligenz. Wenn RPA die Muskelkraft ist, ist IDP die Muskelkraft und das Gehirn. Die zusätzliche Ebene der Intelligenz macht IDP zu einem versierten, kontinuierlichen Schüler.

  • IDP ist in der Lage, den Inhalt von Dokumenten zu verstehen und relevante Informationen zu extrahieren, was es zu einer intelligenteren Technologie macht.
  • RPA ist auf die Ausführung der Aufgaben beschränkt, für die es programmiert wurde. Sie ist nicht in der Lage, den Kontext der Informationen, die sie verarbeitet, zu verstehen.

Betrachten Sie dieses Beispiel. Wir füttern ein Dokument mit Geburtsdatum, Vor- und Nachnamen, Geburtsort, dem Namen eines Arztes und den Namen der beiden Eltern. Hier sehen Sie, wie jede Technologie die Datei behandeln würde:

  • RPA extrahiert ein Geburtsdatum aus einem Dokument. Er hat keine Ahnung, was das Dokument ist - er hat nur Augen für die Informationen, die Sie ihm aufgetragen haben zu suchen.
  • IDP extrahiert das Geburtsdatum. Aber sie versteht auch den Kontext des Dokuments und weiß, dass es sich bei diesem Dokument um eine Geburtsurkunde handelt.

Im Gegensatz zu IDP surrt RPA nicht mit erhöhter Gehirnleistung. RPA spielt mit Inhalten, während IDP diese Fähigkeiten mit dem Wissen um den Kontext erweitert.

Was die Kosten anbelangt, so können die Anfangsinvestitionen für IDP höher sein als für RPA. Warum? Weil KI sich ständig weiterentwickelt und ein höheres Maß an Entwicklung und Wartung erfordert. RPA hingegen ist wie eine Rechenmaschine - sie stagniert relativ stark in Bezug auf Innovation. Sie ist kostengünstig zu implementieren und zu warten, was sie zu einer attraktiven Option für Unternehmen macht, die ihre Prozesse mit einem geringen Budget automatisieren möchten.

Ein genauerer Blick auf die Technik der intelligenten Dokumentenverarbeitung

Wenn Ihr Unternehmen noch nicht in die intelligente Dokumentenverarbeitung eingestiegen ist, mag dies wie eine fremde Erfahrung klingen. Aber Sie interagieren jeden Tag unwissentlich mit IDP!

  • Sie haben eine rote Ampel überfahren oder eine Hochgeschwindigkeits-Mautspur umfahren? Schnallen Sie sich an, der Strafzettel ist auf dem Weg. Die Behörden verwenden IDP, um Nummernschilder von Verkehrskameras zu extrahieren und abgelenkte Fahrer zu identifizieren.
  • Erhalten Sie eine Zulage für die Arbeit von zu Hause aus? Ihr Arbeitgeber könnte Sie bitten, ein Foto der Quittungen für Bürogeräte zu machen. IDP kann die Daten herausfiltern, um automatisch eine Spesenabrechnung auszufüllen.
  • Sie haben sich in eine fesselnde Passage aus einem neuen Buch verliebt? Machen Sie ein Foto davon mit Ihrem Smartphone. Einige Kameras verwenden jetzt IDP, um gedruckte Wörter in Text umzuwandeln, den Sie bearbeiten und an Freunde schicken können.

Zwei Technologien machen diese Software-Zauberei möglich: die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und die optische Zeichenerkennung (OCR).

Wie die Verarbeitung natürlicher Sprache funktioniert

Für viele Menschen war die erste erinnerungswürdige Interaktion mit NLP der Name Amazon Alexa. Wir liebten es, das kleine Gerät mit Wetterberichten, Vaterwitzen und Gute-Nacht-Geschichten zu belästigen. Die Verarbeitung natürlicher Sprache machte die Konversation möglich.

Es trainiert Maschinen auf die Eigenheiten, Ticks und Emotionen der menschlichen Sprache, damit sie uns nicht nur verstehen, sondern auch antworten können.

Computer verstehen Grammatik - sie können Verben, Adjektive und Substantive erkennen.

Sie können den Kontext eines Satzes entschlüsseln, um zu wissen, welche der 430 Definitionen des englischen Wortes "set" wir verwenden.

NLP kann auch unsere Einstellungen entschlüsseln, um festzustellen, ob unser Tweet über die letzte Folge von The Mandalorian positiv oder negativ war.

So funktioniert die optische Zeichenerkennung

Die optische Zeichenerkennung (OCR) und ihr schlaueres Gegenstück, die intelligente Zeichenerkennung (ICR), bilden zusammen einen Doppelschlag. Diese beiden Technologien arbeiten Hand in Hand, um die Dokumentenverarbeitung zu automatisieren.

OCR ist die Grundlage für das obige Beispiel, in dem ein Buchauszug in eine Textnachricht umgewandelt wird. Es ist ein echtes Kraftpaket, wenn es darum geht, getippten Text aus Bildern oder Scans zu entfernen, z. B. aus Quittungen und Geschenkkartencodes.

Wenn Sie die Grenzen von Mainstream-Schriften wie Times oder Calibri überschreiten, ist ICR Ihr Ansprechpartner. Fließende Schreibschrift, kunstvolle Canva-Schriften, Unterschriften - sogar Handschriften mit Hühnerkratzern - sind in der ICR gut aufgehoben. Sie eignet sich hervorragend zum Extrahieren von Text aus Krankenakten, handschriftlichen Notizen oder Grafiken für soziale Medien.

IDP oder RPA: Was ist das Richtige für Sie?

Verwenden Sie RPA, wenn...

  •  Sie müssen Informationen aus einfachen, einheitlich formatierten Dokumenten extrahieren.
  • Eingehende Dokumente ändern selten ihre Formate, und Ihre Branche unterliegt nicht den sich ändernden Vorschriften: RPA steht für Präzision. Jede Regeländerung erfordert eine erhebliche Umschulung.
  • Die "Drehstuhl"-Dateneingabe ruiniert die Effizienz: Wenn Mitarbeiter tagtäglich stark wiederholbare Aufgaben im Stil von "Kopieren und Einfügen" ausführen, können Sie von einem RPA-Rezept profitieren.

IDP verwenden, wenn...

  • Unstrukturierte Daten sind für Ihr Unternehmen eine Herausforderung bei der Verwaltung und Verarbeitung: Sie sind nicht allein! Der Großteil (80-90 %!) der Daten eines Unternehmens ist unstrukturiert, und IDP ist der beste Weg, um diese Daten zu nutzen.
  • In Ihrer Branche gibt es zahlreiche gesetzliche Änderungen, die das Layout von Dokumenten häufig verändern: IDP ist ein eifriger, selbstgesteuerter Lerner. Sie müssen nicht für jede Layoutänderung das Rad neu erfinden.
  • Ihr Unternehmen ist auf einen zunehmenden Strom komplexer, anspruchsvoller Daten angewiesen: Analysten schätzen, dass sich unstrukturierte Daten alle 90 Tage verdoppeln. Zum Glück ist IDP ein echter Selbstläufer: Es nutzt jede Aktion, um sein Wissen zu erweitern. Das bedeutet, dass sie schnell skaliert werden kann, um mit dem Big-Data-Boom Schritt zu halten!

Diese Technologien können zu Wegpunkten in Ihren Arbeitsabläufen werden. Sie können sie zum Beispiel so einrichten, dass sie automatisch ausgelöst werden, wenn ein Kunde einen Antrag einreicht oder ein Dokument hochlädt. Darüber hinaus werden die extrahierten Daten zu einem dynamischen, lebendigen Datenpunkt in einem Workflow. Geben Sie sie zwischen einer CRM-, ERP- oder bevorzugten Punktlösung weiter.

Denken Sie daran, dass sowohl RPA als auch IDP ein Muss für jeden gut funktionierenden Geschäftsprozess sind. Die wahren Vorteile liegen in der gleichzeitigen Nutzung beider.

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