Dokumentenklassifizierung – mit KI zum optimalen Input Management

Document Classification bzw. Dokumentenklassifizierung bedeutet, dass eingehende Dokumente automatisch vordefinierten Dokumentenklassen zugeordnet werden. Digitale Systeme erfassen die Dokumente, lesen die enthaltenen Informationen aus (Stichwort: Informationsklassifizierung) und erkennen dadurch, um welche Art von Dokument es sich handelt. Anschließend ordnen sie es der passenden digitalen Akte zu. Gleichzeitig identifizieren die Systeme, welche Informationen für die Datenextraktion relevant sind und an welche Workflows diese übergeben werden müssen.

Die Grundlage dieses Prozesses bilden Technologien wie OCR und KI. Sie ermöglichen es, selbst feinste Unterschiede zwischen Dokumentenkategorien oder Dokumentenklassen zu erkennen. So liest die OCR-Technologie beispielsweise Textinhalte aus Bilddateien aus, klassifiziert und strukturiert diese. Auf diese Weise lassen sich Dokumente und die darin enthaltenen Informationen effizient speichern, verwalten, durchsuchen und analysieren.

Die Klassifikation von Dokumenten ist die Grundlage eines effizienten Input Managements: Denn erst aus klassifizierten Dokumenten lassen sich Informationen digital verwerten. Der Prozess sieht dann so aus: Die Software extrahiert enthaltene Information und übergibt sie fehlerfrei und unverzüglich an einen Workflow.

Ohne diese Schritte ist das Input Management ineffizient und langsam. Es kommt zu Bearbeitungsstaus und Verzögerungen. Fehler in der Dokumentenklassifizierung können sich zudem negativ auf den späteren Workflow auswirken.

Digitale und physische Dokumenten erfassen

Papierdokumente müssen Sie zunächst digitalisieren, also scannen. Dadurch entsteht in der Regel eine Datei im JPG- oder PDF-Format. Digitale Dokumente unterscheiden sich wiederum in unstrukturierte, teilstrukturierte und strukturierte Dateien:

• Unstrukturierte Dateien: zum Beispiel Bilder oder eingescannte PDFs (nicht maschinenlesbar)
• Teilstrukturierte Dateien: zum Beispiel digital erstellte PDFs (grundsätzlich maschinenlesbar, aber nicht eindeutig zuordenbar)
• Strukturierte Dateien: zum Beispiel Dateien im XML-Format wie ZUGFeRD oder XRechnungen (vollständig maschinenlesbar)

Ein Bildformat und eingescannte PDFs gelten beispielsweise als unstrukturiert, weil die Informationen zwar digital vorliegen, sich aber nicht von der Maschine auslesen oder verarbeiten lassen. Die einzelnen Informationen sind außerdem nicht klassifiziert bzw. strukturiert.

Die Rechnungsnummer ist beispielsweise nicht eindeutig als Rechnungsnummer für die Maschine erkennbar. Ein PDF ist dagegen teilstrukturiert, da die Informationen zumindest von der Maschine lesbar, aber nicht eindeutig zugewiesen sind. Daten, die als XML-Format eingehen, wie zum Beispiel ZUGFeRD und XRechnung, gelten als strukturiert, weil enthaltene Informationen durch entsprechende Software erkannt und verarbeitet werden.

Dokumente klassifizieren

Unstrukturierte und teilstrukturierte Dokumente klassifiziert eine OCR-Software (Optical Character Recognition) wie Klippa. Klippa erkennt automatisch Text in digitalen Bilddateien. Das bedeutet: Sie digitalisiert die Informationen aus einem Bildformat wie JPG oder PDF und macht sie per Textklassifikation für Ihr System lesbar und nutzbar.

• OCR erkennt maschinenlesbaren Text in eingescannten Dokumenten.
• Die Software extrahiert Informationen aus Bilddateien.
• Sie bereiten Ihre Daten für die automatisierte Weiterverarbeitung vor.

Wenn Sie zusätzlich eine KI zur Klassifizierung einsetzen, verbessern Sie die Qualität der ausgelesenen Daten deutlich – auch bei schlecht gescannten oder handschriftlichen Dokumenten.

• Die KI gleicht neue Dokumente mit bereits vorhandenen ab.
• Sie erkennt Muster und versteht den Inhalt kontextbezogen.
• Selbst unklare Inhalte erfasst KI zuverlässig.

Daten extrahieren

Bei der anschließenden Datenextraktion bewertet die KI die hinterlegten Informationen und legt sie strukturiert ab. Auf einer Rechnung erkennt sie beispielsweise die Rechnungsnummer und legt sie als solche im System an.

Übrigens: Mit ISO 27001-konformen Lösungen wie Klippa stellen Sie sicher, dass Ihre Dokumentenklassifizierung und -verarbeitung den höchsten internationalen Sicherheitsstandards entspricht.

Automatisierung von Workflows

Die automatisierte Dokumentenklassifizierung übernimmt quasi sämtliche Aufgaben der Poststelle: Anstelle des Menschen erkennt das System, um was für eine Art von Dokument es sich handelt. Daraufhin entscheidet es, welche nachfolgenden Schritte logisch erfolgen müssen. Ein Beispiel für die Dokumentenklassifizierung: Handelt es sich beim eingehenden Dokument um eine Rechnung, übergibt das System diese an die Buchhaltung. Der nächste Prozessschritt ist die Rechnungsprüfung. Analog würde das System eine Bewerbung an Personalabteilung weiterleiten, eine Beschwerde an den Customer Service.

Die Vorteile eines automatisierten Input Managements

Im Grunde funktioniert die Dokumentenklassifizierung in zwei Schritten: Informationen digital verarbeiten und für die spätere Extraktion vorbereiten.

Wird jedoch eine Dokumentenklasse falsch erkannt oder zugewiesen, hat das direkte Auswirkungen auf den gesamten Verarbeitungsprozess: Das Dokument landet bei der falschen Ansprechperson, wird in den falschen Workflow eingespeist, falsch abgelegt oder verzögert bearbeitet. Solche Fehler bleiben häufig zunächst unentdeckt – ihre Korrektur kann Tage oder sogar Wochen in Anspruch nehmen. Im schlimmsten Fall entstehen dadurch Fristüberschreitungen, etwa wenn die Buchhaltung dadurch die Rechnung zu spät bezahlt.

Das Input Management arbeitet durch Automatisierung entsprechend effizienter. KI und Machine Learning verbessern zusätzlich die Datenqualität, indem sie die Art des Dokuments besser erkennen.

Zeit- und Ressourcenersparnis

Die KI-gestützte Dokumentenklassifizierung organisiert und analysiert in der Praxis automatisch große Dokumentensammlungen. Während eine manuelle Organisation Stunden dauern kann, sparen Sie mit der Automatisierung wertvolle Mitarbeiterzeit. Das System prüft zudem, ob Dokumente vollständig und fehlerfrei sind. Eine automatisierte Document Classification verbessert somit die Gesamteffizienz.

Verbesserte Kundenzufriedenheit

Ein optimales Input Management mittels Document Classification automatisiert auch Aspekte des Kundenservices im Unternehmen und löst alltägliche Probleme effizient. So identifiziert das System schnell und einfach die Kategorie eines Kundenproblems und leitet dies automatisch an die entsprechende Abteilung weiter. Kundenprobleme werden so schneller gelöst – ohne Bearbeitungsstaus und lange Wartezeiten auf den richtigen Kundendienstmitarbeiter.  

Fehlerfreie Einhaltung von Datenschutz- und Compliance-Richtlinien

Angesichts der vielen Vorschriften zum Umgang mit Daten ist es für Unternehmen wichtig, Informationen so zu speichern, dass sie nur für Berechtigte zugänglich sind. Ein Dokumentenmanagement-System wie Doxis verwaltet Ihre Dokumente so, dass Sie geschäftsrelevante Informationen gemäß entsprechender Vorschriften und Aufbewahrungsfristen speichern.

Um eine automatische Dokumentenklassifizierung in Ihrem Unternehmen zu implementieren, sollten Sie zunächst die aktuellen Prozesse verstehen – einschließlich der Frage, in welchen Abteilungen Dokumente in das Unternehmen gelangen. Typische Bereiche, in denen häufig eine große Anzahl an Dokumenten eingehen, sind unter anderem Abteilungen wie Finanzen, Personalwesen oder Kundendienst.

Angesichts der zahlreichen Vorschriften zum Umgang mit sensiblen Daten ist es für Unternehmen entscheidend, vertrauliche und geheime Dokumente sicher zu speichern und zu verwalten. Sie müssen sicherstellen, dass geschäftsrelevante Informationen ausschließlich für berechtigte Personen zugänglich sind – entsprechend ihrer jeweiligen Vertraulichkeitsstufen.

Ein Dokumentenmanagement-System (DMS) wie Doxis unterstützt Sie dabei, vertrauliche Dokumente revisionssicher zu organisieren. Es verwaltet Zugriffsrechte, steuert Workflows und sorgt dafür, dass Sie alle regulatorischen Anforderungen und gesetzlichen Aufbewahrungsfristen einhalten.