Es ist schon erstaunlich, dass 90 % der gesamten Datenmenge, die im Laufe der Menschheitsgeschichte erzeugt wurde, erst in den letzten Jahren entstanden ist (1) 99,5 % der gesammelten Daten wurden nie genutzt oder analysiert. Eine weitere überraschende Tatsache ist der Umstand, dass 1000 Unternehmen Berichten zufolge 65 Millionen Dollar mehr Nettoeinkommen erzielen können, wenn sie nur ihre Datenzugänglichkeit um 10 % erhöhten.
Die Digitalisierung der Dokumentenverwaltung unterstützt Verwaltungsprozesse und trägt zur digitalen Reife eines Unternehmens bei. Indem man Daten nutzbar macht, schafft man den Übergang von der reinen Dokumentenverwaltung zum eigentlichen Informationsmanagement. Die immer besseren Möglichkeiten der Dateninterpretation machen präzise und prädiktive Analysen möglich. Einen Wettbewerbsvorteil sichert man sich heute nicht nur durch Beschreibung der Gegenwart, sondern durch effektive Zukunftsgestaltung.
Robotic Process Automation (RPA)
RPA verwendet Bots zur Automatisierung alltäglicher und sich wiederholender menschlicher Aufgaben. So lassen sich manuelle Fehler reduzieren, unnötiger Zeitaufwand verringern, Ressourcen eingesparten und der Durchsatz erhöhen. Die exponentielle Ertragssteigerung durch RPA-Implementierung hat viele Unternehmen in den letzten Jahren davon überzeugt, intelligente Dokumentenverarbeitung einzuführen.
Die dritte jährliche RPA-Umfrage von Deloitte ergab, dass 53 % der Befragten bereits mit der Einführung von RPA begonnen haben. Diese Zahl wird in den nächsten zwei Jahren voraussichtlich auf 72 % steigen. Darüber hinaus erwarten 78 % derjenigen, die bereits RPA implementiert haben, dass sie ihre Investitionen in RPA in den kommenden drei Jahren deutlich erhöhen werden.
Je mehr Unternehmen RPA in ihre Abläufe einzubinden, desto deutlicher werden die Grenzen von RPA ersichtlich. Konzeptuelles und einfaches RPA ahmt die Standardfunktionalitäten nach, die ein Benutzer ausführt. Es kann sich als unzuverlässig erweisen, wenn es um gewünschte Eingabe- oder Ausgabeformate, Interpretation natürlicher Sprache oder den Umgang mit Datenverzerrungen geht. Selbst RPA in Verbindung mit herkömmlichen OCR-Technologien kann nicht das Niveau erreichen, das für eine intelligente Dokumentenverarbeitung erforderlich ist.
Die nächste Stufe der Technologieanwendung legt den Schwerpunkt auf die Digitalisierung sowohl unstrukturierter als auch strukturierter Daten. Das System sollte nicht nur ein Algorithmus sein, der einfach funktioniert, sondern er sollte sich anpassen können und unter Berücksichtigung der gegebenen Umstände “lernen”. Im besten Fall kann ein solcher Prozess selbstständige Entscheidungen verstehen bzw. treffen.
Die Rolle der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens
KI und ML sind zweifellos das Gesprächsthema des Jahrhunderts, gerade weil sie Lösungen sind, die sich selbst trainieren. Bei hohem Datenaufkommen macht es Sinn, einem selbständig arbeitenden System zu erlauben, diese Daten zu interpretieren, Möglichkeiten zu antizipieren, Wahrscheinlichkeiten zu berechnen und das optimale Ergebnis zu ermitteln. All dies sollte in einer minimalen Zeitspanne passieren; bei einer „manuellen“ Ausführung würde dies wesentlich mehr Zeit in Anspruch nehmen.
Fast 80 % aller Daten auf der Welt sind unstrukturiert. Das heißt sie stammen aus Quellen wie E-Mails, Nachrichten, PDFs und Bildern. KI und ML sind der Grundstein für die Kategorisierung und Extraktion von Daten, von denen Millionen von Zettabytes geteilt werden, während Sie diese Zeilen lesen. In Verbindung mit geeigneten Techniken wie RPA, OCR und natürlich ML, kann KI-Daten automatisch extrahieren und sie abteilungs- und unternehmensübergreifend für effektive Analysen und Entscheidungen nutzen.
Um die Datenisolierung zu verbessern, kann NLP (Natural Language Processing) dabei helfen, die Text-, Stimm- und Spracherkennung zu optimieren. Wiederkehrende Muster werden erkannt und Daten in strukturierten Formaten organisiert. Durch Validierungsprüfungen und Warnmeldungen bei Unregelmäßigkeiten in der Datenhistorie kann so Doppelarbeit vermieden werden.
Betrachten wir als Beispiel eine Lösung, die auf KI und ML basiert. Diese Lösung muss die Art des Dokuments erfassen und verstehen. Dies passiert, indem sie wichtige Unterscheidungsmerkmale wie Rechnungsnummern und Schlüsselwörter zur Identifizierung interner Dokumente identifiziert, wie z.B. Bestellungen, Kundenaufträge oder Spesenabrechnungen. Als Nächstes muss die Lösung den zu befolgenden Prozess bestimmen, der je nach Art des Dokuments und der erfassten Informationen variieren wird.
Es ist also das System, welches den Prozess automatisiert. Es kann die volle Verantwortung eines Mitarbeiters überwachen und so die Sorgfaltspflicht für wichtige Dokumente garantieren, und gleichzeitig Zweifel oder Fehlerquellen ausschließen.
Weitere Aspekte sind:
- Datenextraktion aus den für einen bestimmten Prozess erforderlichen Feldern
- Klassifizierung der Dokumente, unter Umständen einschließlich der Hierarchie oder des Personals und der Bestimmung jedes Dokumentes
- Input-/Output-Validierung, um die Authentizität der Dokumente nach Beendigung der Prozesse zu überprüfen
- Datenintegration mit Systemen (ERP, CRM), die verwendet werden und auf die bei Bedarf verwiesen wird
Darüber hinaus lassen sich KI und ML gut mit Arbeitsabläufen kombinieren. Die Planung der Überprüfung und Genehmigung durch Mitarbeiter kann durch intelligente Prozessautomatisierung jede Art von physischer Anwesenheit überflüssig machen. Der Lebenszyklus eines Dokuments wird überwacht, dadurch kann intelligente Automatisierung die nächsten Schritte, das erforderliche Personal und beteiligte Hierarchien vorhersehen und dementsprechend agieren. Dies kann sich auf Prozessabschlussprotokolle, Ablehnungsprotokolle, Wiederverarbeitungsprotokolle, Konformitätsstandards, Fristen, Warnungen, Verzögerungen, Speicherung, überwachte Sicherheitsfreigabe und vieles mehr erstrecken.
Auswirkungen der intelligenten Dokumentenverwaltung
Die sektorale Segmentierung von KI-Technologien ist für die meisten führenden Unternehmen ein weiterer Augenöffner. Das verarbeitende Gewerbe erleichtert die Lieferkettenaktivitäten durch eine schnellere Bearbeitung von Ansprüchen, Zahlungen und Anforderungen. Der Bankensektor kann seinen Nutzern nun über mobile Anwendungen, die von intelligenter Software unterstützt werden, vollständige Transparenz über ihre finanziellen Verpflichtungen bieten. In Unternehmen kann die Buchhaltung Rechnungen schneller bearbeiten und Dokumente mit modernsten Tools zu überprüfen. Und all dies ist nur die Spitze des Eisbergs!
Die Gesamtzahl der Unternehmen, die KI einsetzen, ist in den letzten vier Jahren um 270 % gestiegen. Man geht davon aus, dass der globale KI-Markt bis 2027 ungefähr 267 Milliarden Dollar erreichen wird. Diese Statistiken und Vorhersagen zeigen uns die Richtung, auf welche Ziele der digitalen Transformation Unternehmen setzen sollte.
Intelligente Automatisierung diktiert nicht nur die Orchestrierung der internen Prozesse eines Unternehmens. Sie kann auch die Interaktion mit dem Kunden optimieren. Die Systeme helfen dabei, Prioritäten zu ermitteln und so einen Plan zu erstellen, der auf die Bedürfnisse jedes einzelnen Kunden zugeschnitten ist. Diese Daten können analysiert werden, um konkretere und kundenorientierte Entscheidungen zu treffen und so Dienstleistungen und Produktlinien weiter zu optimieren. 62 % der Durchschnittsverbraucher sind bereit, Daten an KI zu übermitteln, um bessere Erfahrungen mit Partnerunternehmen zu machen.
Aufbruch in das intelligente Zeitalter
Intelligenz in Geschäftsprozessen umfasst ein viel breiteres Spektrum, als wir hier abdecken können. Lösungen wie Big Data-Analysen, das Internet der Dinge (IoT) und Edge Computing erobern die Welt im Sturm. Vielleicht können benutzerfreundliche Geräte (Scanner, Drucker) auch zu Fortschritten in der Dokumentation führen. Dies könnte es Unternehmen ermöglichen, Dokumente je nach Prozess zu priorisieren, sie nach Kategorien zu einzuordnen und sie je nach ihrer Gewichtung zu sichern.
Es ist die Kompatibilität zwischen zwei Dingen, die einen progressiven, exponentiellen Wandel anregt. Der Status quo im Bereich der Arbeitskultur ist darauf ausgerichtet, die Arbeit flexibler zu gestalten, den Zugang aus der Ferne zu ermöglichen und den Wirkungsbereich von Einschränkungen zu befreien. Der globale Standard entwickelt sich weiter und könnte schließlich dazu führen, dass sich digitale Arbeitsumgebungen durchsetzen.
Compleo Hybrid, unsere Dokumentenmanagement-Lösung, stellt die Essenz intelligenter Prozessoptimierung an die erste Stelle. Sie passt sich den unternehmensspezifischen Anforderungen an und lässt sich entsprechend skalieren. So wird sie auch sich ändernden Bedürfnissen immer gerecht. Dank dieser intelligenten Technologien und modernsten Dokumentenmanagement-Strategien gehören Flaschenhälse, die traditionelle papierbasierte Prozesse kennzeichnen, der Vergangenheit an.
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