Daten sind die neue Währung und Informationen der Schlüssel zur Innovation. Die Dokumentenanalyse hilft Ihnen, diesen Schatz zu heben!
Im digitalen Zeitalter bilden Dokumente das Rückgrat vieler Geschäftsprozesse. Doch während die Menge und Vielfalt der Dokumente stetig zunimmt, bleibt die Herausforderung diese effizient zu analysieren und zu verarbeiten. Glücklicherweise bieten die Fortschritte der Künstlichen Intelligenz (KI) automatisierte Lösungen, die sowohl faszinierend als auch nützlich sind. In diesem Beitrag möchten wir Ihnen einige Grundlagen der Dokumentenanalyse vorstellen – ein Gebiet, das komplex klingen mag, aber in Wirklichkeit für jeden zugänglich ist.
Mögliche Einsatzbereiche
Die Anwendungsmöglichkeiten sind äußerst vielfältig: Sie reichen von der Inventarisierung und Datenbankverwaltung bis hin zur Optimierung des Kundenservice durch technische Dokumentation. Zum Beispiel können aus alten Rechnungen Informationen darüber extrahiert werden, wann , wo und zu welchem Preis ein Produkt erworben wurde. Dadurch lassen sich automatische Inventarberichte erstellen. Für produzierende Unternehmen können Serviceverträge analysiert werden, um automatisch festzuhalten, wann welche Anlagen gewartet wurden, welche Mängel auftraten und wann die nächste Inspektion fällig ist. Selbst komplexe Texte können analysiert werden. Zum Beispiel kann ein technisches Handbuch in eine Wissensdatenbank umgewandelt werden, mit der man dann per Chat sprechen und entsprechende Fragen stellen kann.
Automatische Analyse von Dokumenten
Zunächst einmal ist die Dokumentenanalyse nicht auf Textdateien, wie bspw. Worddateien, beschränkt. Vielmehr umfasst sie diverse Dokumententypen, einschließlich PDFs, E-Mails, Formulare und sogar Scans physischer Dokumente. Die Technologien hinter der Dokumentenanalyse sind so weit entwickelt, dass sie praktisch jede Art von Dokument automatisiert analysieren, Informationen extrahieren und Texte sogar semantisch verstehen können.
Vom Scan zu digitalen Daten
Um Dokumente in Papierform für die Analyse zugänglich zu machen, ist es notwendig gescannte Dokumente zu digitalisieren und zu analysieren. Dies wird durch eine Technologie namens Optische Zeichenerkennung (englisch optical character recognition, Abkürzung OCR) ermöglicht. OCR wandelt Bilder von Text – sei es aus einem gescannten Dokument oder einem Foto eines Textes – in maschinenlesbare Zeichen um. Das bedeutet, dass auch Ihre alten, verstaubten Papierdokumente in digitale Formate umgewandelt und analysiert werden können.
Extraktion von spezifischen Informationen
Ein weiteres spannendes Feld der Dokumentenanalyse ist die Extraktion spezifischer semistrukturierter Dokumente wie Rechnungen, Quittungen und Lieferscheinen. Diese Dokumente haben oft ein vorhersehbares Layout, aber nicht immer eine einheitliche Struktur. Moderne Analysewerkzeuge können wichtige Details wie Kostenpunkte, Namen und Adressen automatisch identifizieren und extrahieren. Dies vereinfacht die Datenverarbeitung erheblich und spart Unternehmen viel Zeit und Geld. Die Informationen, die extrahiert werden sollen, können auch beliebig an den Anwendungsfall angepasst und verfeinert werden.
Einsatz von Sprachmodellen (LLMs)
Eine der spannendsten Entwicklungen in der Dokumentenanalyse ist die Verwendung von Large Language Models (LLMs), deren bekanntester Vertreter derzeit ChatGPT ist. Diese Modelle können nicht nur Informationen aus Fließtext extrahieren, sondern auch komplexe Fragen zu diesem Text beantworten. Stellen Sie sich vor, Sie könnten einem Dokument Fragen stellen, als wäre es eine Person und sofort präzise Antworten erhalten. Das ist keine ferne Zukunftsmusik mehr, sondern wird bereits in vielen Bereichen praktiziert. Mit LLMs wird die Dokumentenanalyse interaktiv. Anstatt nur bestimmte Informationen zu extrahieren, können die Nutzer*innen mit den Dokumenten interagieren, indem sie Fragen stellen. Dies eröffnet völlig neue Möglichkeiten für Forschung, Lernen und Entscheidungsfindung. Die Fähigkeit, Graphen zu analysieren erweitert die Grenzen der Dokumentenanalyse. Dank fortschrittlicher Bilderkennungstechnologien können Systeme nun Bilder in Dokumenten erkennen und interpretieren. Dies ermöglicht es beispielsweise, Diagramme und Grafiken in Berichten zu analysieren und ihren Inhalt zu verstehen, ohne dass eine manuelle Eingabe erforderlich ist.
Fazit
Die automatisierte Dokumentenanalyse revolutioniert den Umgang mit Informationen. Sie macht Daten nicht nur zugänglicher, sondern auch verständlicher und nützlicher für Menschen in allen Lebensbereichen. Ob es darum geht, alte Archivdokumente zu digitalisieren, Rechnungen automatisch zu verarbeiten oder komplexe wissenschaftliche Berichte zu verstehen – die Dokumentenanalyse ist ein mächtiges Werkzeug, das uns hilft, die Informationsflut zu bewältigen und das Wissen der Welt besser zu nutzen.
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