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OCR vs IDP: Diese Vorteile bietet Intelligent Document Processing

IDP als KI-Upgrade für die klassische OCR

IDP (Intelligent Document Processing) wird für Unternehmen spätestens dann interessant, wenn sie mit OCR (Optical Character Recognition) nicht ans Ziel kommen. So versucht man mit Technologien wie OCR schon seit Jahrzehnten, unstrukturierte Dokumente wie PDFs, E-Mails oder Bilddateien in strukturierte Daten zu verwandeln. Damit sollen nachfolgende Prozesse automatisierbar gemacht werden. Außerdem sinkt die Fehlerquote, wenn Daten nicht mehr manuell übertragen werden müssen, etwa von einer Rechnung ins ERP-System. Soweit die Theorie.

Die Realität zeigt allerdings: Traditionelle OCR-Tools stoßen schnell an ihre Grenzen – insbesondere dann, wenn bestimmte Teile innerhalb eines Dokumentes einem bestimmten Objekttyp zugewiesen oder tabellarische Strukturen interpretiert werden müssen, um z.B. Bestelleingänge inkl. genauer Bestellmengen erkennen zu können. Hier kommt der Intelligent Document Processing-Ansatz ins Spiel. In diesem Blogbeitrag gebe ich Ihnen einen Überblick, was IDP ist, wie es funktioniert, wann sich der Einsatz lohnt – und vor allem, welche Vorteile es gegenüber OCR bietet.

Was ist IDP – und was hat es OCR voraus?

Intelligent Document Processing oder intelligente Dokumentenverarbeitung erlaubt Ihnen die automatisierte Datenerfassung aus Geschäftsdokumenten. So lassen sich mit dem Ansatz simple bis komplexe Formen in strukturierte Daten umwandeln. Dabei kombiniert IDP klassische OCR-Beleglesung mit neuen technischen Verfahren wie Machine Learning, Deep Learning und Natural Language Processing (NLP) aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI).

Wenn OCR mit KI flirtet

Mit traditioneller OCR gemein hat IDP nur die Erkennung von Textzeichen gemein. Während diese aber schon an kleinsten Variationen scheitert, kann IDP auch mit Variationen umgehen und verarbeitet komplexe, unstrukturierte bis hin zu handgeschriebenen Dokumenten. OCR ist unfähig, selbst hinzuzulernen und abhängig von Vorlagen, IDP hingegen benötigt diese nicht zwingend. Und während man bei OCR alleine unaufhörlich nachbessern muss, ist menschliche Interaktion zur Verifizierung beim IDP-Ansatz nur noch spezifisch erforderlich.

Gegenüberstellung von IDP (Intelligent Document Processing) und OCR: Während OCR nur Textzeichen erkennt, bietet IDP noch viel mehr. Zum Beispiel: Kontexterkennung und vollständige Automatisierung.IDP und OCR im Vergleich
IDP und OCR im Vergleich

Wie funktioniert IDP?

Schritt 1: Pre-Processing

In einem ersten Schritt automatisiert IDP die Datenerfassung aus unstrukturierten Dokumenten beliebigen Formats und unabhängig davon, ob sie im Mailpostfach, Scanner oder DMS-/ERP-/CRM-System eingehen – das sogenannte Pre-Processing. Flexible Erfassungs- und Vorverarbeitungsfunktionen sorgen für eine Sortierung der Dokumente und ihre schnelle Prozessintegration.

Schritt 2: Understand

Der KI-Einsatz erlaubt es anschließend, aus Dokumenten relevante Daten automatisch zu erkennen, zu klassifizieren und strukturiert zu extrahieren – auch komplexe Objekte wie verschachtelte Tabellen und Raster. Vor allem (und das ist der große Unterschied) werden nicht nur Daten erkannt, sondern IDP versteht und interpretiert auch ihren Kontext. Die Engine sucht zum Beispiel nach einer „Region of Interest“ auf dem Dokument, d.h. die Bereiche, die von Interesse sind, wie z.B. Firmierung, Liefertermin, Produktname, Menge usw. Dort identifiziert sie ein passendes Muster, schneidet den Bereich aus und überführt ihn in prozessierbare Strukturen. Dieser Part heißt folglich „Understand“. Die KI-Engine, OCR-Verfahren sowie anpassbare Automatisierungsregeln arbeiten kombiniert, um die meisten Dokumente automatisiert zu prozessieren. Alle nicht erkannten Dokumente werden dem Fachbereich für ein Datentraining zur Verfügung gestellt, um sie künftig automatisch zu erkennen.

Schritt 3: Extract

In der Extract-Phase schließlich stellt die IDP-Engine die nun strukturierten Daten Folgesystemen via API oder anderen Schnittstellenformaten zur korrekten Verarbeitung zur Verfügung.

Was sind Anwendungsfälle von IDP?

Mitarbeiter erledigt Papierarbeit, sinnbildlich für Anwendungsfälle von IDP

Kandidaten für IDP-Einsatz sind alle Dokumente bzw. dokumentenbasierte Prozesse mit intensiver menschlicher Interaktion: Rechnungseingangsautomatisierung, Auftragserfassung, Bestelleingänge und Änderungen, behördliche Formulare, Versicherungsdokumente oder Gesundheitsakten. In all diesen Szenarien sorgt IDP für einen höheren Durchsatz, verkürzt Prozesslaufzeiten und steigert die Genauigkeit und Effektivität der Datenerfassung, auch mit neuen Formaten oder Sprachen. Zudem lassen sich neue Datenquellen einfach einbinden und nutzen. Mehr Vorteile also, als sie jede herkömmliche OCR-Technologie zu bieten vermag.

Fazit: IDP als KI-Upgrade für OCR

Es zeigt sich: Obwohl OCR zweifellos seine Daseinsberechtigung hat, stößt es bei so manchem Anwendungsfall an seine Grenzen. Gerade bei komplexen, unstrukturierten oder handgeschriebenen Dokumenten mit intensiver menschlicher Interaktion lohnt es sich, den Einsatz von IDP in Erwägung zu ziehen.

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Über den Autor: Matthias Bauer

Matthias Bauer ist seit 2020 als Teamlead Data Science bei der X-INTEGRATE (Teil der TIMETOACT GROUP) und bringt mehr als 15 Jahre Expertise als Solution Architect mit. Daten dafür nutzen, Großes zu schaffen und Mehrwerte zu erzielen – in seinen Worten: Data Thinking – ist seine Leidenschaft. Matthias ist erfahren in Artificial Intelligence, Data Science und Data Management; dabei bedient er von Data Warehousing bis hin zu Data Virtualization ein breites Spektrum an datenbezogenen Fragestellungen.  

Matthias Bauer
CTO & Teamlead Data ScienceX-INTEGRATE Software & Consulting GmbHKontakt

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