Wissensbasierte Automatisierung in Geschäftsprozessen mit semi-strukturierten Dokumenten
elevait in:docs erkennt und klassifiziert Dokumente und extrahiert enthaltene Informationen – inklusive Validierung.
Unser Produkt in:docs lässt sich einfach in eine bestehende Infrastruktur integrieren. Durch generische, vortrainierte KI-Modelle kann in:docs im Handumdrehen verwendet werden. Unser erprobter Onboarding-Prozess erlaubt eine schnelle Evaluierung der Nutzbarkeit und gegebenenfalls notwendiger kundenspezifischer Anpassungen. Die Verarbeitung der Dokumente erfolgt nahezu in Echtzeit in sicheren, zertifizierten Rechenzentren in Deutschland.
Wir garantieren für die Sicherheit der Daten und die Verarbeitung auf Basis geschäftlicher und regulatorischer Anforderungen.
Wissensbasierte Automatisierung ist die Kapselung
von Prozesswissen in maschinenlesbarer Form
in Kombination mit maschinellen Lernverfahren.
Kernfunktionen von elevait in:docs
Jeden Tag wird in Organisationen eine große Anzahl unterschiedlicher Geschäftsdokumente mit hohem Aufwand verarbeitet.Nur mit effizienten, skalierbaren Prozessen können Organisationen im immer schneller werdenden Wettbewerb bestehen. Dies bindet Ressourcen und blockiert wichtige Schlüsselkompetenzen für den Aufbau und die Skalierung nachhaltiger Wettbewerbsvorteile.
Unser Produkt in:docs hilft dabei, diese Herausforderungen zu meistern.
Allgemeine Kernfunktionalitäten
- Verarbeitung unterschiedlicher Geschäftsdokumente wie Bestellungen, Rechnungen oder Lieferscheine
- Automatisches Auslesen von Maschinen- und Handschrift
- Generische Wissensextraktion von Kopf- und Positionsdaten, auch mit mehrzeiligen Beschreibungen oder komplexen Tabellenüberschriften
- Automatische Anwendung von frei definierbaren Validierungs- und Plausibilitätsregeln auf Geschäftsdokumente
Dokumentenvorverarbeitung
- Kundenspezifische Vorsortierung nach Dokumentenart
- Automatische Qualitätsverbesserung der digitalisierten Dokumente
- Texterkennung mittels neuronaler Netze und OCR
Wissensextraktion
- Erkennen von Merkmalen und Zusammenhängen mittels Deep Learning und Bildverarbeitungs-Algorithmen
- Kundenspezifische Interpretation der extrahierten Informationen
- Validierung und Plausibilisierung nach prozessspezifischer Vorgaben
Wissensautomatisierung
- Zusammenführung semantisch interpretierter Attributerelationen
- Kundenspezifische Konvertierung in maschinenverarbeitendes Zielformat
- Anstoßen von Folgeprozessen mittels standardisierter Ausgabeformate (z.B. xRechnung)
elevait in:docs in Zahlen - ein Beispiel:
Über 350.000
annotierte Merkmalsklassen 2021
30
standardisierte Merkmalsklassen
Über 90%
Erkennungsrate
Vorteile durch in:docs
Problem
Komplexe, ineffiziente Prozesse sind oftmals ein Hindernis für das Wachstum oder die Konzentration auf das Kerngeschäft. Für eine höhere Wettbewerbsfähigkeit oder in kritischen Phasen werden schnelle Reaktionszeiten aber vor allem fachspezifisches Wissen bei der Verarbeitung von Geschäftsdokumenten benötigt.
Fehlende digitale Workflows erschweren zudem die Erfassung, Validierung und Übertragung in mehrdimensionalen IT-Landschaften.
Lösung
elevait in:docs erfasst und sortiert Geschäftsdokumente bereits beim Eingang mittels digitalem Workflow. So lassen sich verschiedene Dokumente wie Scans, Faxe oder PDF-Dokumente ohne manuelle Übertragung vorverarbeiten. Eine hochgenaue Wissensextraktion, kundenspezifische Validierung und Wissensrepräsentation verringert lange Durchlaufzeiten, hohe Kosten oder regulatorische Risiken durch eine schnelle Prozessierung und dauerhafte Verfügbarkeit. Vorkonfigurierte APIs und Schnittstellen sorgen für eine schnelle Integration.
Ansprechpartner
Fabian Kretschmann - Produktmanager in:docs
