DAllgemein

Document AI (Intelligent Document Processing, IDP)

Automatisierte Extraktion/Validierung aus Dokumenten
1 Aufrufe

Document AI (auch Intelligent Document Processing, IDP) ist die KI-gestützte automatisierte Erkennung, Extraktion und Validierung von Informationen aus Dokumenten – z. B. aus Rechnungen, Verträgen, Lieferscheinen, Formularen oder E-Mails inklusive Anhängen. Ziel ist, unstrukturierte Inhalte (PDF-Scans, Bilder, Freitext) in strukturierte Daten zu verwandeln, damit Prozesse schneller, günstiger und weniger fehleranfällig ablaufen.

Was bedeutet Document AI / IDP?

IDP beschreibt den Ansatz, Dokumente nicht nur per OCR „zu lesen“, sondern Inhalte kontextbezogen zu verstehen: Welche Felder sind relevant (z. B. Rechnungsnummer, IBAN, Positionen), ob Werte plausibel sind (z. B. Summenlogik) und wohin die Daten im System gehören (ERP, CRM, DMS). Moderne Document-AI-Lösungen kombinieren dafür klassische Texterkennung, Layout-Analyse und KI-Modelle – häufig auch Multimodale KI (Multimodal AI), weil Bild- und Textinformationen gemeinsam ausgewertet werden.

Wie funktioniert Document AI (typischer Ablauf)?

  • 1) Eingang & Vorverarbeitung: Dokumente kommen per E-Mail, Upload oder Scan. Bildqualität wird verbessert (Entzerrung, Rauschen, Rotation).
  • 2) OCR & Layout-Verständnis: Text wird erkannt und gleichzeitig die Struktur analysiert (Tabellen, Spalten, Kopf-/Fußzeilen, Unterschriften).
  • 3) Informationsextraktion: Relevante Felder werden identifiziert (z. B. Lieferadresse, Zahlungsziel, Artikelpositionen). Hier kommen oft Large Language Model (LLM)-Techniken zum Einsatz, um Freitext robust zu interpretieren.
  • 4) Validierung & Regeln: Plausibilitätschecks (z. B. Netto+MwSt=Brutto), Abgleich mit Stammdaten, Duplikaterkennung und ggf. Compliance-Prüfungen.
  • 5) Human-in-the-Loop: Unsichere Treffer werden zur manuellen Prüfung vorgelegt; Korrekturen verbessern die Erkennungsqualität über die Zeit.
  • 6) Übergabe & Automatisierung: Strukturierte Daten werden in Zielsysteme geschrieben oder Workflows angestoßen – z. B. über Automatisierung (Automation) und Tools wie n8n.

Wofür wird Document AI eingesetzt? (Beispiele)

  • Rechnungsverarbeitung (AP Automation): Extraktion von Kreditor, Beträgen, Fälligkeit, Positionen; automatische Kontierung und Freigabe-Workflows.
  • Vertragsanalyse: Erkennen von Laufzeiten, Kündigungsfristen, Klauseln; Zusammenfassungen und Risikohinweise.
  • Onboarding/KYC: Auslesen von Ausweisdokumenten, Handelsregisterauszügen, Nachweisen; Abgleich mit internen Daten.
  • Posteingang & E-Mail-Triage: Klassifikation von Dokumenttypen, Routing an Teams, Ticket-Erstellung.

Warum ist Document AI wichtig?

Unternehmen verbringen viel Zeit mit manueller Datenerfassung, Rückfragen und Fehlerkorrekturen. Document AI reduziert Durchlaufzeiten, senkt Kosten und erhöht Datenqualität. Gleichzeitig schafft sie die Grundlage, um Dokumentwissen in weitere KI-Prozesse einzubinden – etwa via RAG (Retrieval-Augmented Generation) oder AI Agents (KI-Agenten), die aus Dokumenten Informationen ziehen und anschließend Aktionen auslösen (z. B. Rückfragen formulieren, Freigaben anstoßen).

Was kostet Document AI?

Die Kosten hängen stark von Dokumentvolumen, Dokumentkomplexität (z. B. Tabellen/Positionen), Qualitätsanforderungen und Integrationen ab. Typische Preistreiber sind: Anzahl Seiten/Monat, benötigte Validierungsregeln, Human-in-the-Loop-Quote, Schnittstellen zu ERP/CRM sowie Anforderungen an AI Governance und Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI. In der Praxis gibt es häufig nutzungsbasierte Modelle (pro Seite/Dokument) oder Plattformlizenzen plus Implementierung.

Worauf sollte man achten?

  • Qualität & Messbarkeit: Precision/Recall je Feld, Fehlerkosten, Schwellenwerte für Review.
  • Halluzinationen vermeiden: Bei LLM-basierter Extraktion sind klare Output-Schemata, Validierungsregeln und Tests wichtig, um Halluzinationen (Hallucinations) zu minimieren.
  • Integration: Saubere Übergabe an Workflows (z. B. Freigabeprozesse) und Systeme – oft über Function Calling / Tool Use.