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Maschinelles Lernen

Nov 15 2022

Digitalisierung – Industrie 4.0 – Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz
15. November 2022 von Leni

Digitalisierung – Industrie 4.0 – Künstliche Intelligenz


All das sind Begriffe, die wir heutzutage sehr oft hören oder lesen. Wir wollten heute über das Thema künstliche Intelligenz (KI) nachdenken.

Was genau ist künstliche Intelligenz?

Wo und wie setze ich sie ein? Welche Vorteile kann sie mir bringen?

Künstliche Intelligenz ist nicht ganz so einfach zu erklären, aus dem einfachen Grund, dass es noch nicht einmal eine genaue Definition für den Begriff “Intelligenz” gibt. Wir wollen es trotzdem mal versuchen 🙂 zu erklären.

Man kann sagen, dass eine KI ein Mix aus verschiedenen Technologien ist, die Maschinen dazu befähigt, mit menschlicher Intelligenz zu verstehen, zu handeln und zu lernen. 

Technologien wie maschinelles Lernen (ML) oder MachineLearning, das Verarbeiten natürlicher Sprache (NLP – Natural Language Processing) sowie Deep Learning (DL) gehören alle zur KI-Landschaft. 

In allen Bereichen, wo große Mengen an Daten anfallen, ist der Einsatz einer KI sinnvoll und von Vorteil. Einer KI ist es möglich, binnen kürzester Zeit durch ausgefeilte Algorithmen riesige unstrukturierte Datenmengen objektiv zu analysieren, darin Muster zu erkennen und anhand dieser Entscheidungen selbstständig zu treffen. Zudem sinkt die Fehlerrate immer weiter durch den ständig wachsenden Erfahrungsschatz. KI übernimmt alltägliche wiederkehrende Routineaufgaben, so haben Mitarbeiter mehr Zeit sich Aufgaben zu konzentrieren, die Empathie und Einfühlungsvermögen benötigen und werden produktiver. Das heißt: Eine KI soll und kann einen Menschen nicht voll ersetzen, sondern lediglich unterstützen und ergänzen.

In Kombination mit Analysen und Automatisierungen kann eine KI dem Unternehmen helfen, ihre Ziele, wie beispielsweise einen verbesserten Kundenservice oder eine optimierte Lieferkette, schneller und leichter zu erreichen.

Durch Automatisierungen werden Kosten gesenkt und sie bringen ein neues Maß an Konsistenz, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit in Ihre Prozesse.

Mit DOC² wollen wir Ihnen helfen, Ihre Prozesse in der Dokumentenverarbeitung zu automatisieren. Durch die Nutzung einer künstlichen Schwarmintelligenz bieten DOC² Ihnen viele Vorteile.

Sie wollen wissen, welche das sind?

Dann schreiben Sie uns gerne

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Künstliche Intelligenz

Bildnachweis: Header & Beitragsbild von Gerd Altmann auf Pixabay

Written by Stephanie Propstmeier · Categorized: Blog, Deutsch, DOC², Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen · Tagged: Deep Learning, Digitalisierung, DOC², Industry 4.0, KI, Künstliche Intelligenz, machine learning, ML, Natural Language Processing, NLP, Zukunft

Nov 01 2022

Dokumentenverarbeitung mit Doc2 Version 2.0

Doc2
1. November 2022 von Daniel Jordan

Dokumentenverarbeitung mit Doc2 Version 2.0


Die Extraktion von Informationen aus PDFs und gescannten Dokumenten ist vielleicht nicht die interessanteste oder herausforderndste Thematik des Jahrhunderts. Es gibt einem nicht die Möglichkeit einen Roboter zu steuern, virtuelle Spiele zu spielen oder seine Kreativität auszuleben. Stattdessen ist es reine Fleißarbeit, etwas, das die „KI“ zu automatisieren versprochen hat, jedoch bisher nicht erreicht hat. Nichtsdestotrotz stellt die Dokumentenverarbeitung, also die Umwandlung analoger Daten in ein digitales Format, eine subtile Herausforderung dar – eine Aufgabenstellung, die so einfach und doch so schwer zu lösen ist.

Dokumentenverarbeitung mit Doc2 Version 2.0, die Umwandlung analoger Daten in ein digitales Format – eine so einfache und doch schwer zu lösende Aufgabe.

Nach Abschluss verschiedener Projekte wurde uns bei Polydocs klar, dass die Verarbeitung von Dokumenten allgegenwärtig ist – von Unternehmen bis zu Nichtregierungsorganisationen, von kleinen Betrieben bis zu Großkonzernen – es gibt immer ein PDF, das digitalisiert werden muss!

Die Verarbeitung von Dokumenten ist demnach also nicht nur schwierig, sondern vielleicht auch dringend notwendig.

In diesem Blogbeitrag wird ein Rahmen für die Entwicklung von Dokumentenverarbeitungslösungen beschrieben und woran wir für Doc2 Version 2.0 arbeiten.

Die Dokumentenverarbeitung mit Doc2 Version 2.0 basiert auf drei Prinzipien:

Anmerkungen sind das A und O: Es gibt kein Patentrezept. Selbst wenn Sie ein gutes Modell haben, müssen Sie immer noch eine Feinabstimmung mit Ihren Daten vornehmen. Idealerweise sollten Sie ein Annotationswerkzeug mit eingebauter Feinabstimmung haben oder flexibel genug sein, um diesen Mechanismus zu integrieren.

Erstellen von multimodalen Modellen: Wir verlassen uns bei der Analyse eines Dokuments nicht nur auf den Text. Stattdessen übernehmen wir alle Informationen (Position, Textgröße usw.) als Kontext, um diese als Merkmale nutzen zu können. Eine reine OCR (optische Zeichenerkennung) oder ein rein textbasierter Ansatz sind suboptimal, um diese Aufgabe zu lösen.

Immer korrigieren: OCR– und Dokumentenlayoutmodelle sind nicht immer perfekt, daher ist es wichtig, dass der Mensch die Ergebnisse des Systems korrigiert. Sie können die Korrektur verwenden, um Ihr Modell neu zu trainieren oder als vorletzten Schritt vor dem Speichern der Ergebnisse in einer Datenbank.

Formularverständnis

Formularverständnis

In Doc² haben wir alle oben genannten Grundsätze berücksichtigt. Das Diagramm, beschreibt den typischen Dokumentenverarbeitungsworkflow:

Dokumentenverarbeitungsworkflow

Anmerkungen sind das A und O

Beschriftungen sind bei jeder Lösung für die Dokumentenverarbeitung unabdingbar. Dokumente neigen dazu, sehr unterschiedlich auszusehen, selbst wenn sie unterscheidbare Muster haben. Sie brauchen also ein Werkzeug, mit dem Sie Dokumente zuverlässig beschriften können.

Multimodale Modelle erstellen

Ein weiterer Grund, warum die Verarbeitung von Dokumenten eine so attraktive Herausforderung darstellt, liegt darin, dass sie von Natur aus multimodal ist – textliche und visuelle Informationen stehen ohne weiteres zur Verfügung. Jedoch neigen grobe Lösungen für die Dokumentenverarbeitung leider dazu, nur eins der beiden Modelle zu nutzen:

Bildzentrierte Ansätze beinhalten eine Menge komplexer Geschäftsregeln rund um Begrenzungsrahmen und Textplatzierung, um die erforderlichen Informationen zu erhalten. Sie verlassen sich meist auf Vorlagen, die nicht skalierbar sind. Textzentrierte Ansätze basieren auf NLP-Pipelines für OCR-erfasste Texte. Wobei Textblöcke jedoch nicht mit der Domäne kompatibel sind, auf der diese Modelle ursprünglich trainiert wurden, was zu einer suboptimalen Leistung führt.

Glücklicherweise können multimodale Modelle wie DOC² aus textlichen und visuellen Informationen lernen. Für ein bestimmtes Dokument werden nicht nur das Wort und das Bild selbst, sondern auch ihre Positionen eingebettet. Die Interaktionen zwischen ihnen wird dann mit Hilfe mehrerer Vortrainingsziele erlernt.

Das Doc2-Modell lernt sowohl aus textlichen als auch aus visuellen Informationen und lernt die Wechselwirkungen zwischen ihnen

Immer wieder korrigieren

Wir sind nach wie vor der Meinung, dass man selbst bei einem noch so leistungsfähigen Dokumentenverarbeitungssystem menschliches Wissen und menschliche Erfahrung zur Korrektur und Bewertung einbeziehen muss. Human-in-the-loop kann als Endkontrolle für die Ausgabe eines Modells dienen. Wir können die korrigierten Anmerkungen wiederverwenden, um das Modell weiter zu verfeinern und so den Kreislauf zu schließen.

Abschließende Anmerkungen zur Dokumentenverarbeitung mit Doc2 Version 2.0

Dieser Blogbeitrag gibt einen Ausblick auf unsere Version 2.0, beschrieben nach wichtigsten Aspekten einer Dokumentenverarbeitungslösung: ein Annotationsmechanismus, ein multimodales Modell und ein Bewertungsschritt.

Maschinelles Lernen wurde versprochen, um die manuelle Arbeit zu automatisieren. Aber es scheint, dass wir auf eine Mauer gestoßen sind und stattdessen begonnen haben, kreative Arbeiten zu automatisieren. Meiner Meinung nach haben wir die Suche nach Patentlösungen optimiert: Man füttert ein großes Modell mit Eingaben und erhält die gewünschte Ausgabe. Manuelle Arbeit, wie die Verarbeitung von Dokumenten, ist nicht so. Stattdessen sind sie in der Regel maßgeschneidert: Sie müssen Daten beschriften, Sie müssen alle Elemente Ihres Dokuments berücksichtigen, Sie müssen die Ausgabe Ihres Modells korrigieren – und ein großes einziges Modell reicht dafür nicht aus. Es gibt unterschiedliche Modelle, die Unterschiedliche Dinge extrahieren.

Doc2

Bildnachweis: Header & Beitragsbild von Freepik und Freepik

Written by Daniel Jordan · Categorized: Blog, Daten, Deutsch, DOC², Maschinelles Lernen · Tagged: DOC², Dokumentenverarbeitung, KI, OCR

Okt 18 2022

DMS – Dokumentenmanagementsystem

dms
18. Oktober 2022 from Leni

DMS – Dokumentenmanagementsystem

Mehr Transparenz, mehr Zeit, mehr Geld, mehr Platz,…


All das sind Ziele, die sich ein Unternehmen in der heutigen Zeit der Digitalisierung setzen sollte, denn sie sind definitiv erreichbar. Sie fragen sich jetzt vielleicht “Wie schaffe ich mehr Transparenz in meinem Unternehmen?“ “Wie schaffe ich mir mehr Platz im Büro und gleichzeitig mehr Geld und Zeit?” 

Ein digitales Dokumentenmanagementsystem (DMS) kann Ihnen dabei helfen, diese Ziele zu erreichen. DMS bezeichnet eine datenbankgestützte Verwaltung elektronischer Dokumente, dazu gehören auch eingescannte Dokumente wie beispielsweise eine Rechnung oder ein Vertrag. Es ermöglicht eine hohe Zugänglichkeit (orts- und zeitunabhängig) und sichere Archivierung von Dokumenten (GoBD-konform) innerhalb einer Organisation.

Ein digitales Archiv kann ein Papierarchiv größtenteils ersetzen und erspart somit das mühsame und vor allem platzraubende Lagern von Ordnern. Das führt zu mehr Platz im Büro und weniger Lagerfläche für das Archiv, was wiederum zu mehr Geld führt. 

Damit Dokumente schnell und zuverlässig wiedergefunden werden können, sind zwei Funktionen besonders hilfreich. Die effektive Beschlagwortung der Dokumente und das Scannen von Dokumenten mittels OCR. 

Doch nicht jede DMS-Software verfügt über die Möglichkeit, Dokumente mittels OCR einzuscannen und wenn doch, dann oft nur in einem begrenzten Rahmen. Bedeutet das, dass ich eine neue DMS-Software benötige? – NEIN – Nutzen Sie doch einfach DOC². DOC² lässt sich nahtlos in Ihre vorhandene DMS-Software integrieren und übernimmt dann diese Aufgabe hochautomatisiert. Mit DOC² werden Ihre Dokumente, von Rechnungen bis hin zur ärztlichen Bescheinigung, automatisch importiert und klassifiziert. Sie verfügt über eine KI-Schwarmintelligenz. 


Bildnachweis: Header & Beitragsbild von DilokaStudio auf Freepik

Written by Stephanie Propstmeier · Categorized: Automatisierung, Deutsch, DOC², Maschinelles Lernen · Tagged: Digitalisierung, DMS, DOC², OCR, papierlos, Prozess

Sep 27 2022

Wie Sie mit anderen Unternehmen zusammenarbeiten können, um Ihre Dokumentenverarbeitung zu automatisieren

27. September 2022 von Ines Brandao

Wie Sie mit anderen Unternehmen zusammenarbeiten können, um Ihre Dokumentenverarbeitung zu automatisieren


Dies mag auf den ersten Blick widersprüchlich erscheinen, aber es ist tatsächlich möglich, Ihre Prozesse zu optimieren, indem Sie mit anderen Unternehmen und sogar Ihren Mitwettbewerbern in einer Gemeinschaft zusammenarbeiten. Dies kann ganz einfach durch die Einführung von Schwarmintelligenz erreicht werden. Was genau verbirgt sich also hinter diesem Begriff?

Schwarmintelligenz ist ein Zweig der KI, der die kollektive Arbeit von Menschen nutzt, um ein bestimmtes KI-Modell zu trainieren. Nehmen wir die Dokumentenverarbeitung als Beispiel. Die Anzahl der verschiedenen Dokumentenstrukturen und -layouts, die Lieferanten verwenden, ist unbegrenzt, was es für Software zur Dokumentenerfassung manchmal schwierig macht, die Dokumente automatisch zu klassifizieren und zu extrahieren. Die Lösung ist hier die Einführung von Schwarmintelligenz. Der größte Vorteil ist, dass niemand die Arbeit alleine macht, da das Training von vielen Unternehmen und ihren Nutzern gemeinsam durchgeführt wird.

Dokumentenverarbeitung

Mit DOC² haben wir Schwarmintelligenz in unser KI-basiertes Repository integriert, um die Dokumentenverarbeitung auf einfache Weise zu automatisieren. Das bedeutet, dass unsere Kunden das gleiche Cloud-basierte Repository nutzen, in dem sie die Klassifizierungs- und Extraktionsregeln für ihre Dokumentenverarbeitung erstellen, löschen und verwalten können. Wenn Unternehmen A alle ihre Lieferantendokumente verarbeiten und die Software mit einem einfachen Klick trainiert, können Unternehmen B, C, D und E von bereits trainierten Dokumenttypen und Layouts profitieren. Das ist eine Win-Win-Situation für alle!

Unternehmen können sich das Konfigurieren und Programmieren von Lieferanten basierten Vorlagen sparen und profitieren mit DOC² bereits von einem selbstlernenden System.

Dokumentenverarbeitung

Bildnachweis: Header & Beitragsbild von canva.com, Grafik von polydocs

Written by Ines Brandao · Categorized: Automatisierung, Blog, Daten, Deutsch, DOC², Integration, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen · Tagged: automatisiert, Dokumente, Dokumentenverarbeitung, KI, Rechnungsbearbeitung

Mrz 14 2022

Kognitive Datenerfassung

14. März 2022 von Stephanie Propstmeier

Kognitive Datenerfassung

Wie die wichtigsten AP-Probleme durch kognitive Datenerfassung gelöst werden können 💫


Bei der kognitiven Datenerfassung werden tiefe neuronale Netze eingesetzt, um Muster in einem Datensatz zu erkennen und sich an eine veränderte Eingabe anzupassen.

Im Gegensatz zur manuellen Dateneingabe oder der traditionellen OCR erfordert sie keine große Anzahl von Mitarbeitern und die Einrichtung endloser Regeln oder Vorlagen. Im Folgenden wird erläutert, wie die kognitive Datenerfassung wichtige Probleme im Bereich AP lösen kann:

✅ Große Mengen an unterschiedlichen Dokumentenlayouts
👉 Die kognitive Datenerfassung ist in der Lage, die Gesamtstruktur zu identifizieren und die Komponenten eigenständig zu erkennen. Unterschiedliche Formate der Dokumente werden von dieser Technologie organisch gelesen.

✅ Wiederholte Arbeit und manueller Datenabgleich
👉 Die Lernfähigkeiten ermöglichen einen fortgeschrittenen und automatischen Abgleich der Daten, z. B. mit einem internen Verzeichnis von Anbietern oder einem öffentlichen Unternehmensregister.

✅ Unstimmigkeiten durch ineffiziente interne Kommunikation
👉 Die kognitive Datenerfassung ist in der Regel eine cloudbasierte Lösung. Sie bietet Zugang zu automatischen Aktualisierungen und ermöglicht eine bessere Zusammenarbeit im Team.

Auch wenn die Technologie noch jung ist, wird sie sich weiterentwickeln und in einem immer breiteren Spektrum von Geschäftsaktivitäten zum Einsatz kommen. 💪

Neugierig geworden?

Verbessern Sie Ihre Prozesse mit diesem Tool

DEMO
Kognitive Datenerfassung

Written by Stephanie Propstmeier · Categorized: Daten, Deutsch, DOC², Infor, Infor OS, Maschinelles Lernen · Tagged: Infor OS, KI, Kognitiv

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