50 % schneller vom Dokument zur Entscheidung – dank KI-Agenten & IDP
Im Webinar haben wir gezeigt, wie Intelligent Document Processing (IDP) im Zusammenspiel mit KI-Agenten Ihre Dokumenten-Workflows automatisiert, Bearbeitungszeiten halbiert und Kosten gesenkt werden. Unternehmen aller Branchen kämpfen mit manueller Dokumentenprüfung, komplexen Prozessen und hohen Personalkosten.
Die Folge: lange Bearbeitungszeiten, Fehleranfälligkeit und unzufriedene Kunden.
Die Lösung? Intelligent Document Processing in Verbindung mit autonomen KI-Agenten, die Aufgaben übernehmen, die bisher Menschen erledigen mussten.
Wir haben ins unserem Webinar gezeigt, wie Sie mit KI-Agenten und intelligenter Automatisierung folgende Punkte umsetzen:
- Dokumente automatisch trennen, klassifizieren und relevante Daten extrahieren
- Workflows so gestalten, dass menschliche Prüfungen nur dort stattfinden, wo sie wirklich nötig sind
- KI-Agenten einsetzen, die Anfragen zusammenfassen, Prioritäten setzen und nächste Schritte vorschlagen
- Ihre Bearbeitungszeit um bis zu 50 % reduzieren – ohne Qualitätseinbußen
Agenda
Warum manuelle Prozesse nicht mehr zeitgemäß sind
Was IDP leistet & wie KI-Agenten Workflows verändern
Praxisbeispiel: Schadensbearbeitung um 50% beschleunigt, Sachbearbeiter entlasten, Kosteneffizienter arbeiten
Live-Demo: IDP & KI-Agenten in Aktion
Q&A – Ihre Fragen
Ihr Mehrwert bei der Umsetzung von KI-Agenten und IDP
Mit KI-Agenten automatisieren Sie wiederkehrende Aufgaben und steigern so deutlich die Effizienz Ihrer Abläufe. Automatisierte Workflows reduzieren Kosten, beschleunigen Prozesse und minimieren Fehler. Ihre Kunden profitieren von schnelleren Entscheidungen und weniger Rückfragen – ein klarer Pluspunkt für die Zufriedenheit. Gleichzeitig setzen Sie auf eine skalierbare, zukunftssichere Lösung, die sich flexibel an jede Branche anpassen lässt.
Erhalten Sie im Webinar Einblicke, wie Intelligent Document Processing und KI-Agenten Ihre Prozesse revolutionieren!
Event Impression
Unsere Referenten
Director EIM
it-novum
Head of Sales EIM
it-novum
Senior Solution Engineer
Hyland
FAQ zum Webinar (Häufig gestellte Fragen)
— Die Handschrifterkennung funktioniert inzwischen gut, allerdings nur bis zu einem
gewissen Punkt, bis zu dem auch ein Mensch noch mitkommt, d.h. solange die Schrift nicht
zu kryptisch wird.
— Antwort zum Layout: Der große Vorteil der Nutzung von LLM im Hintergrund ist die
deutlich größere Flexibilität, da man nicht mehr die klassische Input-Management-Variante
mit regelbasiertem Suchen (z. B. „Such nach Rechnung und schau rechts davon“) benötigt.
Das System ist selbstlernend und effizienter in der Erkennung.
Ja, es wird ein kostenfreier ADP- und Agenten-Workshop angeboten, um die individuellen
Anforderungen zu besprechen und gemeinsam zu prüfen, wo der Einsatz sinnvoll ist und wie
die Anbindung erfolgen kann.
Nein, das händische Hochladen wurde lediglich für den Test gemacht, um zu sehen, ob
die Konfiguration (Anlegen einer Klasse und Datenextraktion) an Beispieldokumenten
funktioniert.
— Automatisierung: Normalerweise erfolgen entsprechende Übergaben durch APIs,
Schnittstellen und andere Technologien, wodurch die Dokumente automatisch in den
Prozess importiert werden und Trennung, Klassifikation sowie Extraktion im Hintergrund
stattfinden.
— Das LLM und die KI ermöglichen es, den Zusammenhang der Dokumente automatisch zu
erkennen. Es findet eine inhaltsbasierte Erkennung des Zusammenhangs statt, d.h. es wird
erkannt, wo ein Dokument anfängt und endet.
— Die Kundenstammdaten auf der ersten Seite spielen dabei zunächst keine Rolle.
— Das LLM analysiert das Dokument und prüft dann anhand der definierten Klassen, ob auf
der Folgeseite eine der möglichen Klassen identifiziert wurde. Die Trennung erfolgt dann
über das Scoring (Konfidenzwerte) des Systems basierend auf den definierten Klassen.
— LLM-Nutzung: Bei ITP wird ein Standard-LLM verwendet (von Anthropic), das nicht
geändert werden kann, da es die besten Ergebnisse für den Anwendungsfall liefert. Bei den
KI-Agenten besteht eine Auswahlmöglichkeit von verschiedenen LLMs.
— Datenhoheit/Lernen: Die Privatsphäre, Datensicherheit und Hoheit über Ihre Daten bleibt
beim Nutzer. Es werden außer dessen, was der Kunde im Mandanten macht, keine Daten
zum Lernen oder Training von LLMs verwendet.
— Integration: IDP kann an verschiedenen Punkten zum Einsatz kommen, z. B. im
vorgelagerten Prozess (Posteingang, Bilder über eine App) oder im Laufe eines Workflows,
um an einzelnen Punkten unstrukturierte Daten (z.B. ein Bild) an IDP zu senden und die
Ergebnisse in den Prozess zurückzuholen.
— API-Nutzung: Die Funktionalitäten von IDP können API-betrieben genutzt werden. Die
eigentliche Nutzung und Einbindung ist über den Schnittstellenzugriff sehr flexibel.
— Oberflächen: Die administrativen Aufgaben, wie die Konfigurationen und das Anlernen,
sind in den Oberflächen verankert.
— Datenhoheit und Lernen: Es wird garantiert, dass die Daten nicht geteilt oder für das
Training oder Lernen verwendet werden, es sei denn, der Nutzer hat dies spezifisch
vorgesehen.
— Verarbeitung: Die Daten werden für die Verarbeitung nicht persistiert. Nachdem die Daten
vom LLM zurückgegeben wurden, werden sie sofort gelöscht, wodurch das System als reine
Datenverarbeitung genutzt werden kann, wobei die extrahierten Daten an das Zielsystem
übergeben werden und nichts weiter gespeichert wird.
— Regulierte Umfelder: In regulierten Umfeldern besteht die Möglichkeit, ein lokales Modul
zu betreiben und dieses zu adressieren, um den Datenzugriff noch stärker zu kapseln.
— Ja, Absprünge ins SAP sind möglich. SAP-Daten wie Stammdaten und Auftragsdaten sind
für den Kontext eines Agenten von Interesse.
— Integration: Man kann IDP oder den Agenten an SAP andocken und den Agenten nutzen,
um bestimmte Flags oder Meilensteine zu setzen. Es können SAP-Konnektoren genutzt
werden, um in einem gewissen Scope Anpassungen vorzunehmen oder zum Beispiel Items
zu erstellen.
— Es ist beides möglich. Sie können entscheiden, ob Sie die Extraktion der Daten auf Basis
des OCR-Extrakts oder auf Basis des Bildes (Foss des Dokuments) wünschen.
— Bilder und Grafiken: Wenn Bilder, Diagramme oder Grafiken vorliegen, kann das Bild
des Dokuments verarbeitet werden. Man kann das LLM verwenden, um sich das Bild (z. B.
ein Schadensbild) beschreiben zu lassen, um den Inhalt des Bildes mit der Eingabe des
Kunden zu vergleichen und so auf Plausibilität zu prüfen. Diese bildbasierte Verarbeitung
ermöglicht ganz andere Anwendungsfälle, als nur das OCR-Extrakt zu sehen.
Über it-novum
it-novum, eine Tochtergesellschaft der Allgeier SE, ist eine führende Beratung für Business Open Source. Wir verwandeln Dokumente in Insights und Abläufe in effiziente Prozesse – mit Workflow-Automation und modernem Dokumentenmanagement für den digitalen Arbeitsplatz der Zukunft in der öffentlichen Verwaltung, im Finanzwesen und in der Industrie.
Über Hyland
Hyland ist ein führender Anbieter von intelligenten Content-Lösungen, die Unternehmen dabei unterstützen, Inhalte effizient zu erfassen, zu verwalten und Prozesse zu automatisieren. Mit über 30 Jahren Erfahrung und mehr als 14.000 aktiven Kunden weltweit bietet Hyland cloudbasierte Plattformen, die nahtlos in bestehende Systeme integriert werden können, um Effizienz zu steigern und eine reibungslose Zusammenarbeit zu fördern.