In diesem Blogbeitrag und unserem Podcast möchte ich Ihnen heute erläutern, wie Organisationen mithilfe innovativer, standardisierter APIs eine moderne Dokumentenerfassung umsetzen, bei der sie beliebige Geräte, Anwendungen oder Prozesse nutzen können. Die Entwicklung und Verbreitung der Erfassung machen enorme Effizienzgewinne möglich. Dies basiert auf einem Vorgehen, das ich als schrittweise Automatisierung bezeichne.
Dokumente bedeuten Arbeit
Dokumente spielen in jedem Unternehmen eine zentrale Rolle, sowohl in Papierform als auch in digitaler Form. Doch sie stellen Organisationen unterschiedlichster Art vor einzigartige Herausforderungen. Seien es Anwaltskanzleien, die gerade 1000 Kartons mit Dokumenten in Papierform vom gegnerischen Anwalt erhalten haben, oder die Buchhaltung, die per E-Mail eingehende Rechnungen bearbeitet, oder eine Behörde, die Visa-Anträge bearbeitet. Falls die Dokumente manuell bearbeitet werden, kann dies die Produktivität enorm beeinträchtigen.
Als Technologiefirmen begannen, den Umgang mit Dokumenten zu vereinfachen, waren mit dem Aufkommen der ECM-Systeme wie FileNet oder Documentum Ende der 1980er und Anfang der 1990er Lösungen verfügbar. Erfassungssysteme etablierten sich schnell und unterstützten die Verarbeitung von Dokumenten. Zudem ermöglichten sie den digitalen Zugriff. Während der Schwerpunkt dabei zunächst auf Papier lag, beeinflusste diese Technologie auch die Verarbeitung von digitalen Dokumenten. Nachfolgend stelle ich Ihnen unterschiedliche Arten der Dokumentenerfassung vor, die im Lauf der Jahre entwickelt wurden.
Anfangs richteten Unternehmen zentrale Stellen ein, um große Mengen an Dokumenten in Papierform zu digitalisieren. Dokumente wurden an zentrale Stellen transportiert oder gesendet, und für die Digitalisierung wurde große, teure Hardware zum Scannen eingesetzt. Beim Einscannen der Dokumente fügte man einige grundlegende Metadaten hinzu, in der Regel für Suchzwecke. In den meisten Fällen wurde auf diese Weise ein digitales Archiv geschaffen, das den schnellen Zugriff und die Datenverwaltung erleichterte. Die gescannten Dateien wurden auf optischen Medien gespeichert und ein paar ausgewählte Nutzer in den zentralen Stellen hatten Zugriff darauf.
Nachdem die Hardware und die Software für die Erfassung preiswerter und die Netzwerktechnologie besser wurden, konnten Organisationen ihre Dokumente dezentral an lokalen Standorten erfassen. Dadurch sparten sie die Kosten für Versand und Transport ein, gleichzeitig beschleunigten sie den elektronischen Zugriff. Obwohl der Schwerpunkt noch immer auf Papier lag, legte man immer größeres Augenmerk auf die Automatisierung der Datenextraktion und der Indexierung. Die Metadaten wurden nicht nur für die Suche genutzt, sondern auch in Ablagesysteme eingegeben, um die manuelle Dateneingabe zu reduzieren.
Mit dem Aufkommen von Kopiergeräten mit Scanfunktion wurden Lösungen benötigt, die die Nutzung eines einzigen Geräts ermöglichten, das allen Anforderungen gerecht wurde. Organisationen nutzten noch immer eine zentrale und dezentrale Erfassung, doch die Technologie entwickelte sich weiter und stand nun dem einzelnen Endnutzer zur Verfügung Automatisierung und Workflow waren entscheidend, und die standardisierten, wiederkehrenden Prozesse, die mit der Dokumentenerfassung möglich waren, wurden im großen Maßstab erforderlich. Zu dieser Zeit, als immer mehr Dokumente in digitaler Form eintrafen, wurde die Erfassung um E-Mail, Fax und weitere Kanäle erweitert. Dadurch profitierte das gesamte Unternehmen von Effizienzgewinnen.
Wenn man sich die Entwicklung der Erfassung über die Jahre ansieht, stellt man fest, dass die Fortschritte in mehreren Technologiebereichen erzielt wurden:
- Infrastruktur und Vernetzung erlaubten es, Dokumente schnell und effizient zwischen den Standorten zu bewegen.
- Anwendungen wie Systeme für das Dokumenten- und Content-Management boten eine endgültige Aufbewahrung.
- Die Technologie zum Scannen wurde schneller, kleiner und günstiger.
- Archive stellten von optischen Medien auf die Speicherung in cloudbasierten Ablagesystemen um.
Im Rahmen dieser Entwicklung verbreitete sich die Erfassung in konzentrischen Kreisen nach außen: Dokumente konnten von immer mehr Nutzern und durch immer mehr Anwendungen erfasst werden. Was bedeutet nun „allgegenwärtig“ in Bezug auf die Erfassung? Welche Technologie ist die treibende Kraft dahinter?
Lassen Sie uns zunächst auf eine Begriffsbestimmung und Grundlage einigen, was wir im Zusammenhang mit Technologie unter „allgegenwärtig“ verstehen. Der Ausdruck bedeutet, dass sich eine Technologie ausbreitet und im gesamten Unternehmen verfügbar ist – für jeden Mitarbeiter und für alle Aufgaben.
per·va·sive
/pərˈvāsiv/
Adjektiv
alles durchdringende Verbreitung und allgegenwärtige Verfügbarkeit in Unternehmen für jeden Mitarbeiter, für jede Aufgabe und an jedem Ort
Enabler der Technologie
Wie bei allen Phasen, die in der Zeitachse dargestellt sind, gab es zentrale Technologien, durch die allgegenwärtige Erfassung zur Realität wurde:
- Die Cloud: Sie ermöglicht die Bereitstellung intelligenter Erfassungsdienste überall und jederzeit, lokal oder von unterwegs.
- Content Services: Mit dem Aufkommen der Anbieter von cloudbasiertem Content Management wie Box oder SharePoint Online, konnten einmal erfasste Inhalte leicht verfügbar gemacht werden.
- Web Services: Mit OpenAPI-Standards ist inzwischen mithilfe standardisierter Formatierung der Zugriff auf APIs aus jeder Anwendung möglich.
- Anwendungen wie RPA und IPA haben die Prozessautomatisierung inzwischen auf eine völlig neue Grundlage gestellt. Doch sie erfordern Dokumentenintelligenz.
Die Weiterentwicklung unserer Technologie hat zu einer vielschichtigen Erfassungslandschaft in Unternehmen geführt, die menschliche und digitale Nutzer umfasst, aber auch physikalische und digitale Anwendungen. Diese existieren sowohl lokal als auch in der Cloud. Dadurch entsteht eine komplexe, hybride Betriebsumgebung, die flexible und modulare Erfassungsdienste erfordert.
Wenn Sie dieser Landschaft die heutigen Anwendungen zuordnen, erkennen Sie ein vielschichtiges Ökosystem an unternehmensweiten Lösungen mit einer Fülle von Anwendungen, die – bis hin zur Transaktionsebene – auf die Dokumentenintelligenz geradezu warten. Die einzige Möglichkeit, um diesen gerecht zu werden, besteht in einfachen, leicht zugänglichen Diensten.
Nach dem Ausflug in die Vergangenheit, nun ein Blick auf die aktuelle Entwicklung. Wir erleben gerade das Entstehen einer Umgebung, die eine Anwendungsschnittstelle für PCs und Mobilgeräte bietet, über die Nutzer Dokumente erfassen und verarbeiten können. Diese Umgebung unterstützt dabei alle Arten der Erfassung, die ich eingangs vorgestellt habe. Doch im Hintergrund gibt es auch von OpenAPI/Swagger unterstützte Web Services, mit denen robotische Elemente, Geräte, Workflows und alle anderen Anwendungen unterstützt werden, die Dokumentenintelligenz benötigen. Diese verborgene Ebene, die sichtbar für Endnutzer ist, ist wesentlicher Bestandteil von Pervasive Capture, der allgegenwärtigen Erfassung. Besonders hervorzuheben ist der Trend hin zu Anwendungen für sogenannte „Citizen Developers“ – technisch versierter Anwender –, die Möglichkeiten für die schrittweise Automatisierung bieten.
Ein Hinweis sei hier gestattet: Die bisherigen Plattformen für die Dokumentenerfassung, die sich aus den ersten Erfassungslösungen entwickelten, waren nicht für eine alles durchdringende Erfassung ausgelegt. Ihre technologischen Grundlagen stammen aus der Zeit der zentralisierten Erfassung, mit Client-Server-Architektur und ohne eigene Browser-Unterstützung oder moderne Web Services.
Sind APIs nicht etwas für Entwickler?
Einige von Ihnen werden jetzt sicherlich einwenden, dass APIs und Web Services doch eher Themen für Entwickler sind. Nach dem Motto „Ich kann nicht programmieren, daher kann ich sie auch nicht nutzen“. Heutzutage stimmt das so nicht mehr.
OpenAPI/Swagger
Es gibt einen relativ neuen Standard bei Web Services, die OpenAPI-Spezifikation, früher als Swagger bekannt. Sie bietet einen Standard für die Beschreibung und Dokumentation von REST APIs. Dieses Format ist einfach zu erlernen und von Mensch wie Maschine lesbar. Die API-Definition kann in Anwendungen importiert werden, die Apps mit veröffentlichten OpenAPI-Endpunkten leicht verstehen, darstellen und integrieren können.
Warum ist dies wichtig?
Viele Software-Hersteller sahen dies als Gelegenheit, Anwendern die Änderung des Codes zu gestatten und APIs über diese visuelle Schnittstelle zu nutzen. Bei vielen Anwendungen, die wir hier gesehen haben, können Sie eine mit OpenAPI kompatible Definition importieren und die API sofort als visuelles Tool-Set nutzen. Jeder Nutzer, der technisch etwas versiert ist – wie Citizen Developers, kann diese somit einsetzen.
Dokumentenintelligenz als Plug-in
Inzwischen kann die Dokumentenerfassung durch einfache Konfiguration in jede beliebige Anwendung integriert werden. Eine maßgeschneiderte Programmierung ist nicht mehr erforderlich. Bei diesem Beispiel werden die Informationen in einem Dokument erfasst und verwendet, um den Workflow intelligenter zu machen. Ein manuelles Eingreifen oder eine manuelle Dateneingabe werden überflüssig.
Das Ergebnis ist eine so genannte schrittweise oder allgegenwärtige Automatisierung. Nachdem die Erfassung an allen Geräten und über alle Anwendungen verfügbar ist, ist eine Dokumentenautomatisierung auch im kleinen Maßstab möglich. Die Nutzer vorgelagerter Prozesse können auf alle manuellen Schritte bei der Bearbeitung von Dokumenten verzichten und dabei einzelne Prozesse optimieren. RPA und IPA können inzwischen mit einer weiteren Ebene intelligenter Funktionen ausgestattet werden, sodass Dokumente erkannt werden und der gesamte Prozess effizienter wird.
Dokumente sind heutzutage im gesamten Unternehmen so allgegenwärtig, dass jeder menschliche Kontaktpunkt die Möglichkeit für eine Automatisierung bietet. Prozesse, bei denen Informationen manuell eingegeben werden, oder bei denen Mitarbeiter über die Weiterleitung der Dokumente entscheiden, sind gute Kandidaten. Ebenso geeignet sind Kontaktpunkte, an denen Dokumente validiert und verarbeitet werden müssen, falls sie nicht korrekt sind – wenn beispielsweise Unterschriften oder Daten geprüft werden müssen. Sie alle sind gute Ausgangspunkte, um die schrittweise Automatisierung in Angriff zu nehmen.
Allgegenwärtige Automatisierung bietet riesige Vorteile und ermöglicht weitreichende Automatisierung und Effizienzgewinne. So können Bearbeitungszeit und Kosten eingespart werden. Gleichzeitig sind eine genaue Extraktion und valide, zuverlässige Daten gewährleistet, während die Prozesse durch Eingreifen der Mitarbeiter und maschinelles Lernen immer intelligenter werden.
