Datenextraktion: Diese Vorteile bietet KI-Unterstützung

Datenextraktion spielt eine entscheidende Rolle für Unternehmen, da sie im Rahmen ihrer Geschäftstätigkeiten täglich eine große Menge an Dokumenten von Kunden, Lieferanten und Geschäftspartnern erhalten. Diese Dokumente enthalten essenzielle Informationen, die in Datenbanken oder Entscheidungssysteme integriert werden müssen, um eine reibungslose Geschäftsabwicklung zu gewährleisten. Die Herausforderung besteht darin, dass diese Informationen oft in un- oder semistrukturierter Form vorliegen, was den Prozess der Datenintegration komplex und arbeitsintensiv macht.

Traditionell erfordert die Verarbeitung dieser Dokumente ein Backoffice-Team, das die Dokumente manuell durchgeht, relevante Informationen identifiziert und diese dann in digitale Formate überführt. Dieser Prozess ist nicht nur kostspielig und zeitaufwendig, sondern birgt auch ein hohes Fehlerpotenzial. Fehler bei der Datenerfassung können zu einer Kette von Problemen führen, darunter falsch initiierte Prozesse, fehlerhafte Zuordnungen und nachträgliche Korrekturen, die zusätzliche Kosten verursachen und den Umsatz verzögern oder schmälern können.

Eine effiziente Datenextraktion zielt darauf ab, diesen Prozess zu optimieren, indem sie eine hohe Genauigkeit der erfassten Daten bei gleichzeitig minimaler Fehlerrate gewährleistet. Dies ist besonders für Unternehmen wichtig, deren Geschäftsmodelle auf Automatisierung setzen und die eine durchgängige Überwachung und Minimierung von Erfassungsfehlern anstreben.

Manuelle Datenextraktion scheidet in Zukunft aus. Sie ist nicht nur zu aufwendig und fehleranfällig, sondern auch schlecht skalierbar. Doch welche Alternativen gibt es? Aktuell stehen folgende technologische Optionen zur Auswahl:

• Optische Zeichenerkennung (OCR): OCR-Technologie dient dazu, Texte aus Bildern oder eingescannten Dokumenten zu extrahieren, was besonders vorteilhaft ist, um gedruckte Inhalte in digitale Formate zu überführen. Diese Methode fokussiert sich nicht auf semantische Inhalte, ist aber für die Extraktion aus einfachen, formatkonstanten Dokumenten wie Formularen geeignet. Hierbei kann auch ein Vorlagenmechanismus hilfreich sein, der die Automatisierung von Dokumenten mit wiederkehrenden Strukturen unterstützt – eine Methode, die vor der weitverbreiteten Nutzung von KI für die Datenerfassung üblich war.


• Textanalyse und Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz analysiert diese Technik Textdaten, etwa aus OCR-gewonnenen Texten, und extrahiert relevante Informationen. NLP eignet sich zur Verarbeitung unstrukturierter Texte aus verschiedenen Quellen wie PDFs, E-Mails, sozialen Netzwerken oder Kundenfeedback. Neuerdings werden auch groß angelegte Sprachmodelle zunehmend für automatisierte Datenerfassungsaufgaben eingesetzt.


• KI-gestützte Bildverarbeitung: Diese Methode analysiert Bilder, um direkt Informationen daraus zu gewinnen, und ist besonders dort nützlich, wo der Bildkontext zentrale Informationen liefert. Sie wird bevorzugt, wenn Texte als Teil von Bildern vorliegen, wie bei Verkehrsschildern. Forschungsansätze in diesem Bereich zielen darauf ab, Bilder und darin enthaltenen Text ohne den Umweg über OCR direkt zu verarbeiten, was insbesondere in Feldern wie der Medizin, dem Maschinenbau oder der Qualitätskontrolle Anwendung findet.

Für Unternehmen und ihre Geschäftsprozesse ist derzeit vor allem eine Kombination von OCR und KI interessant.

Künstliche Intelligenz kann die Datenextraktion in vielen Punkten verbessern. Zu nennen sind vor allen Dingen folgende Benefits:

• Texterkennung: Durch KI-basierte OCR-Technologien wird Text aus Bildern oder Scans extrahiert, was die Digitalisierung von Papierdokumenten und die Informationsgewinnung automatisiert.


• Intelligente Datenerfassung: KI identifiziert und strukturiert relevante Informationen aus diversen, auch unstrukturierten Quellen wie E-Mails oder sozialen Medien für die Analyse.


• Automatische Klassifizierung: KI erleichtert die Verwaltung großer Dokumentenmengen durch automatische Klassifizierung und Kategorisierung, was Zeit spart und für Ordnung sorgt.


• Fehlerreduktion: Automatisierte Datenextraktion durch KI minimiert menschliche Fehler, steigert die Präzision und verbessert die Datenqualität.

Ein weiterer, oft unterschätzter Vorteil von KI ist die Konsistenz in der Datenerfassung. Im Gegensatz zu menschlichen Erfassern, die Daten unterschiedlich interpretieren und sammeln können, gewährleistet KI eine einheitliche Datenerfassung. Dies vermeidet Inkonsistenzen, die in der Finanzberichterstattung zu Problemen führen können und sonst nur mit hohem Aufwand korrigierbar wären.

KI-basierte Datenextraktion in der Praxis

Wie KI-gestützte Datenextraktion in der Unternehmenspraxis aussehen kann, zeigt das Beispiel. Es handelt sich dabei um eine weitverbreitete Lösung zur automatisierten Erfassung von Finanzdokumenten. Die Plattform nutzt moderne Technologien aus den Bereichen NLP und Bildverarbeitung. Zudem kommt ein kontinuierlicher Trainingsansatz zum Tragen, mit dem sich BLU DELTA täglich weiterentwickelt. Mittlerweile ist eine sofortige Datenextraktion von über 50 Datenfeldern in Belegen und ähnlichen semi-strukturierten Dokumenten möglich.

BLU DELTA ist eine sofort einsatzbereite Beleg- und Dokumentenerkennung "Out-of-the-Box", die sich in jede Umgebung integrieren lässt. Die Lösung unterstützt die sogenannte Dunkelerfassung, um einen möglichst hohen Automatisierungsgrad zu realisieren. Dabei teilt das System mit, welche mittels KI erfassten Daten vollständig vertrauenswürdig sind und keine menschliche Sichtung mehr erfordern.