{"id":1415,"date":"2019-03-25T09:34:10","date_gmt":"2019-03-25T09:34:10","guid":{"rendered":"https:\/\/staging.ephesoft.com\/de\/2019\/03\/25\/mit-rpa-mehr-durchblick-bei-dokumenten\/"},"modified":"2019-05-15T21:51:36","modified_gmt":"2019-05-15T21:51:36","slug":"mit-rpa-mehr-durchblick-bei-dokumenten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ephesoft.com\/de\/blog\/mit-rpa-mehr-durchblick-bei-dokumenten\/","title":{"rendered":"Mit RPA mehr Durchblick bei Dokumenten"},"content":{"rendered":"<div class=\"wpb-content-wrapper\"><p>[vc_row][vc_column width=&#8220;1\/1&#8243;][vc_column_text]<\/p>\n<h3><em>Webinar-Aufzeichnung<\/em><\/h3>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><noscript><iframe src=\"https:\/\/www.youtube-nocookie.com\/embed\/KVTj1KkNBjU?rel=0&amp;amp;showinfo=0\" width=\"100%\" height=\"470\" type=\"text\/html\" frameborder=\"0\" allowTransparency=\"true\" style=\"border: 0\"><\/iframe><\/noscript><script type=\"text\/javascript\"> var form = \"https:\/\/www.youtube-nocookie.com\/embed\/KVTj1KkNBjU?rel=0&amp;amp;showinfo=0\"; var params = window.location.search; var thisScript = document.scripts[document.scripts.length - 1]; var iframe = document.createElement(\"iframe\"); iframe.setAttribute(\"src\", form + params); iframe.setAttribute(\"width\", \"100%\"); iframe.setAttribute(\"height\", 470); iframe.setAttribute(\"type\", \"text\/html\"); iframe.setAttribute(\"frameborder\", 0); iframe.setAttribute(\"allowTransparency\", \"true\"); iframe.style.border = \"0\"; thisScript.parentElement.replaceChild(iframe, thisScript);<\/script>[\/vc_column_text][vc_empty_space empty_h=&#8220;2&#8243;][vc_button button_color=&#8220;color-126074&#8243; radius=&#8220;btn-square&#8220; hover_fx=&#8220;full-colored&#8220; border_width=&#8220;0&#8243; icon_position=&#8220;right&#8220; display=&#8220;inline&#8220; link=&#8220;url:https%3A%2F%2Finfo.ephesoft.com%2Frpa-document-vision-webinar-slide-deck||target:%20_blank|&#8220; icon=&#8220;fa fa-arrow-down2&#8243; el_class=&#8220;e-btn e-btn-color-green&#8220;]Download The Slide Deck[\/vc_button][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]Steve Boals ist bei Ephesoft f\u00fcr die Technologiepartner im Bereich robotische Prozessautomatisierung \u2013 kurz RPA \u2013 zust\u00e4ndig. In diesem Webinar erl\u00e4utert er Ihnen vier entscheidende Elemente, durch die Sie das automatisierte Auslesen und Bearbeiten von Dokumenten verbessern. Anhand der richtigen Plattform f\u00fcr Dokumentenintelligenz demonstriert er, wie Sie die Automatisierung und die Effizienz durch robotische Software steigern.<\/p>\n<h3>Automatisiertes Erkennen von Inhalten<\/h3>\n<p>Interessanterweise basiert eine der fortschrittlichsten Technologien zur Prozessautomatisierung auf Software, bei der jahrzehntealte Technologie in ihrer einfachsten Form eingesetzt wird, um Dokumentenprozesse zu automatisieren. Plattformen f\u00fcr intelligente Dokumentenerfassung bieten jedoch mehr als nur optische Zeichenerkennung (OCR): Sie erweitern die M\u00f6glichkeiten Ihrer RPA und bieten intelligentes Auslesen von Dokumenten. Bevor wir uns diese L\u00f6sung ansehen, schauen wir uns zun\u00e4chst den Status quo und die Herausforderungen an.<br \/>\nAlle Organisationen haben mit Dokumenten zu k\u00e4mpfen, entweder mit Unterlagen in Papierform, mit digitalen Dokumenten oder mit einer Kombination aus beiden. Im Bereich der RPA sind dokumentenlastige Prozesse ein wesentlicher Schwerpunkt. Doch damit Dokumente verarbeitet und die darin enthaltenen unstrukturierten Inhalte erkannt werden, ben\u00f6tigt die Software klaren, freien Durchblick, um die Dokumentenstr\u00f6me auszuwerten, intelligente Entscheidungen auf Grundlage der Daten zu treffen und bei Bedarf einen Menschen einzuschalten.<\/p>\n<h3>Beweggr\u00fcnde f\u00fcr die Anwendung von RPA<\/h3>\n<p>Die Everest Group hat mit ihrem \u201eSmart RPA Enterprise Playbook\u201c einen ausgezeichneten Leitfaden f\u00fcr die RPA ver\u00f6ffentlicht. Wird das automatisierte Auslesen von Dokumenten mittels Software verbessert, ergibt sich unter Umst\u00e4nden ein Multiplikatoreffekt, wenn Sie sich schwierige Dokumentenprozesse im Unternehmen vornehmen: Oftmals wirken sich minimale Anpassungen oder Verbesserungen deutlich auf eine Vielzahl der genannten Faktoren aus.<\/p>\n<h3>Die Bearbeitung von Dokumenten durch den Menschen<\/h3>\n<p>\u00dcblicherweise empfangen Organisationen t\u00e4glich Dokumente unterschiedlichsten Ursprungs. Dadurch erstrecken sich die Probleme auf viele Kan\u00e4le und die Organisation haben Schwierigkeiten, effiziente Abl\u00e4ufe f\u00fcr analoge \u2013 d. h. papiergebundene \u2013 und digitale Dokumente festzulegen, ganz zu schweigen von effizienten Prozessen f\u00fcr Dokumente aus so unterschiedlichen Quellen wie Faxger\u00e4t, Scanner, Kopierger\u00e4t, Smartphone oder E-Mail. Normalerweise nutzen die Mitarbeiter einer Organisation eine F\u00fclle von \u2013 manuellen wie automatisierten \u2013 Workflows, um eingehende Dokumente zu bearbeiten. Einige Mitarbeiter erweitern oder automatisieren mithilfe von Technologien einen Teil der Workflows, doch die zentralen Schritte bleiben dieselben:<\/p>\n<ul>\n<li>Die empfangenen Dokumente werden geb\u00fcndelt, getrennt, sortiert und weitergeleitet.<\/li>\n<li>Es erfolgt die Identifizierung wichtiger Daten.<\/li>\n<li>Daten werden extrahiert und eingeben.<\/li>\n<li>Anschlie\u00dfend erfolgt unter Umst\u00e4nden die Validierung der Daten und der Dokumente. Allerdings fehlt dieser Schritt bei vielen Organisationen, sodass zus\u00e4tzliche Probleme entstehen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Mit etwas Gl\u00fcck landen die Daten und die Dokumente schlie\u00dflich in den richtigen Systemen.<\/p>\n<h3>Bearbeitung von Dokumenten durch robotische Software<\/h3>\n<p>Wenn wir nur den Menschen durch Software ersetzen, ohne das Auslesen zu verbessern, und wenn wir uns auf veraltete OCR-Technologie st\u00fctzen, verursachen wir digitales Chaos. Die Bots k\u00f6nnen die einzelnen Schritte der Dokumentenprozesse nicht bew\u00e4ltigen, ihnen fehlt einfach die Intelligenz, um den Workflow zu meistern. Wenn wir unseren Bots nur schmutzige Brillen aufsetzen, fehlt ihnen der Durchblick, sodass optimale Effizienz und gr\u00f6\u00dftm\u00f6gliche Automatisierung nicht erreicht werden. Welche Hindernisse sind zu \u00fcberwinden?<\/p>\n<h3>Herausforderung OCR<\/h3>\n<p>Die meisten OCR-Technologien auf dem Markt sind bereits zehn bis zw\u00f6lf Jahre alt. Ihren urspr\u00fcnglichen Zweck \u2013 die Konvertierung von Bildern in Text \u2013 erf\u00fcllen sie gut. Doch die Textausgabe der OCR ist erst der Anfang oder die Grundlage f\u00fcr die Methoden, die bei Dokumentenprozessen angewendet werden. Standardprogramme bieten keinen Kontext, keine Identifizierung von Dokumententypen und keine Extraktion der Daten von Interesse. Viele Produkte nehmen anhand der Textebene einen einfachen Musterabgleich vor und verwenden Vorlagen oder Zonen in Dokumenten f\u00fcr die Datenextraktion. Diese Technologien sind bei nur teilweise strukturierten oder v\u00f6llig unstrukturierten Inhalten nicht effektiv. Sie k\u00f6nnen zu hohen Fehlerraten bei der Klassifizierung von Dokumenten f\u00fchren. Beim Umgang mit Ausnahmen erfordern sie h\u00e4ufiges Eingreifen durch den Menschen. Diese Technologien ben\u00f6tigen zus\u00e4tzliche Intelligenz, damit die vollst\u00e4ndige Automatisierung unterst\u00fctzt wird. F\u00fcr die komplexen Workflows, durch die eine Implementierung der RPA eine ganz neue Stufe erreicht, ist eine intelligentere Plattform erforderlich. Dadurch lassen sich bei der Automatisierung bessere Ergebnisse erzielen und die Anzahl der Ausnahmen verringern.<\/p>\n<h3>Intelligente RPA-Plattform<\/h3>\n<p>Wie der Leitfaden von Everest zeigt, basiert intelligente RPA auf einer Verkn\u00fcpfung der unterschiedlichsten Technologien, die eine Erweiterung der Automatisierung erm\u00f6glichen. Die Digital Workforce arbeitet dadurch intelligenter, schneller, genauer und erfordert weniger Eingreifen durch den Menschen.<\/p>\n<p>Nachdem wir die Herausforderungen nun kennen, stellt sich die Frage, wie wir optimale Ergebnisse erzielen. Durch welche entscheidenden Elemente l\u00e4sst sich die Dokumentenintelligenz der Software verbessern? Im Folgenden erl\u00e4utert Steve Boals die entscheidenden vier Bereiche, die Bestandteil einer klaren Strategie f\u00fcr das automatisierte Auslesen von Dokumenten sein sollten.<br \/>\n<img decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-3377 size-full\" src=\"https:\/\/ephesoft.com\/wp-content\/uploads\/2018\/12\/beyond-legacy-ocr-rpa.png\" alt=\"Go Beyond Legacy OCR and adopt a smart capture platform to enhance our vision.\" width=\"753\" height=\"300\" \/><\/p>\n<p><strong>1. Verzichten Sie auf veraltete OCR-Technologie:<\/strong> Ein entscheidender Aspekt besteht darin, die veraltete Standard-OCR hinter sich zu lassen und stattdessen eine intelligente Erfassungs-Plattform einzusetzen, die das Auslesen von Dokumenten erweitert.<\/p>\n<p>Intelligente Erfassungs-Plattformen von heute betrachten Dokumente nicht als reinen Text, sondern als eine Reihe unterschiedlicher Dimensionen. Werden Dokumente auf diese Weise analysiert, verbessert sich die Genauigkeit und es werden die gew\u00fcnschten Ergebnisse erzielt. Zudem erm\u00f6glicht dieser Ansatz, innovative Extraktionsverfahren einzusetzen, die \u00fcber den reinen Textabgleich hinausgehen. Diese erweiterten Extraktionsregeln erlauben es, auf starre Vorlagen f\u00fcr die Verarbeitung zu verzichten und stattdessen unterschiedliche Dokumentenvarianten zu ber\u00fccksichtigen. Au\u00dferdem lassen sich die Regeln auf das gesamte Dokument anwenden. Innovative Plattformen k\u00f6nnen zudem auch komplexere Dokumententypen bearbeiten.<\/p>\n<p><strong>2. Maschinelles Lernen:<\/strong> Mithilfe von Beispieldokumenten kann maschinelles Lernen (ML) leicht eingerichtet werden. Laden Sie verschiedene Dokumententypen hoch und das System entwickelt ein Modell f\u00fcr die Identifizierung bzw. Klassifizierung. Neben der einfacheren Einrichtung f\u00fcr Administratoren bietet das ML auch einen Trainingsmechanismus f\u00fcr die Bediener \u2013 ganz gleich, ob Software oder Mensch. Werden bestimmte Dokumente nicht erkannt, k\u00f6nnen sie hinzugef\u00fcgt werden, damit k\u00fcnftig die Bearbeitung dieses Dokumententyps unterst\u00fctzt wird.<\/p>\n<p>Dokumente sind komplex und k\u00f6nnen nicht wie ein normales Bild behandelt werden. Erfahrungsgem\u00e4\u00df gibt es Formulartypen, die nahezu identisch sind, abgesehen von der Formatierung oder vom Text. ML-Modelle, die zwar gut zwischen L\u00f6wen und Hunden unterscheiden k\u00f6nnen, erfassen solche subtilen Unterschiede oftmals nicht. F\u00fcr unsere Zielsetzung ist daher eine Kombination aus Textanalyse und mehrstufigem Ansatz erforderlich.<\/p>\n<p>Eine Analyse, die \u00fcber das Bild oder den Text hinausgeht, ist eine wichtige Voraussetzung. Die Dokumentenintelligenz, auf die sich die Digital Workforce st\u00fctzt, muss sich auf Dimensionen der Dokumente konzentrieren, die \u00fcber den reinen Text hinausgehen.<\/p>\n<p><strong>3. Drei S\u00e4ulen der Dokumentenerfassung:<\/strong><\/p>\n<ol type=\"a\">\n<li>Die erste und wichtigste S\u00e4ule besteht in der Klassifizierung. Genau wie die Mitarbeiter eines Unternehmens Dokumente pr\u00fcfen, wendet das System sein ML-Modell an und stellt so fest, wo ein Dokument endet und das N\u00e4chste beginnt. Das System klassifiziert oder identifiziert Dokumententypen automatisch, einschlie\u00dflich aller darin enthaltenen Seiten. Dank dieser Funktion k\u00f6nnen Dokumente stapelweise erfasst werden, beispielsweise eine gro\u00dfe PDF-Datei oder ein Papierstapel. Dabei \u00fcbernimmt das System in k\u00fcrzester Zeit s\u00e4mtliche Aufgaben, die den Menschen viel Zeit und M\u00fche kosten w\u00fcrden.<\/li>\n<li>Sobald das System alle Dokumente in den zugef\u00fchrten Seiten identifiziert hat, teilt es diese in einzelne Gruppen auf. Der Prozess ist vergleichbar mit dem Vorgehen eines Mitarbeiters, der einen Stapel an Dokumenten aufteilen soll. Wir bezeichnen dies als Trennen. Durch das Trennen von Dokumenten ist es m\u00f6glich, am Ende des Prozesses einzelne Dokumente als Ergebnis auszugeben. Erfolgen Klassifizieren und Trennen mithilfe des maschinellen Lernens automatisiert, sind enorme Kosteneinsparungen und Effizienzsteigerungen m\u00f6glich. Dies gilt insbesondere f\u00fcr PDF-Dateien, die mehrere Dokumente enthalten, oder f\u00fcr gro\u00dfe Mengen an Dokumenten in Papierform. In diesem kombinierten Prozess erfolgt zudem die Vorbereitung der Dokumente auf n\u00e4chsten Automatisierungsschritt.<\/li>\n<li>Die manuelle Dateneingabe ist der n\u00e4chste Schritt, den wir mit unserem System \u00fcbernehmen k\u00f6nnen. Durch die Anwendung fester Regeln, die mit der Klassifizierung verkn\u00fcpft sind, k\u00f6nnen wir nun die gew\u00fcnschten Daten automatisch aus dem Dokument extrahieren. Diese Regeln k\u00f6nnen sich je nach Dokument unterscheiden und variieren. Die Technologie macht eine manuelle Eingabe durch den Menschen \u00fcberfl\u00fcssig. Auch das Umbenennen von Dokumenten oder die Erstellung von Ordnern von Hand entf\u00e4llt. Die Daten stehen der Digital Workforce nun zur weiteren Bearbeitung zur Verf\u00fcgung.<\/li>\n<\/ol>\n<p><strong>4. Umgang mit Ausnahmen:<\/strong> Der letzte entscheidende Aspekt f\u00fcr eine erfolgreiche Automatisierung ist die Option \u201eTelefonjoker\u201c \u2013 die M\u00f6glichkeit, die Frage an den Kollegen Mensch weiterzugeben. Wenn eine Ausnahme das Eingreifen des Menschen erfordert, sollte dies m\u00f6glichst kontrolliert und nahtlos geschehen. Damit Ausnahmen validiert und bearbeitet werden k\u00f6nnen, ben\u00f6tigen Mensch und Software m\u00f6glichst viele Informationen. Mit Smart Capture k\u00f6nnen Regeln erstellt werden, damit das ML-System fehlende Seiten, Daten schlechter Qualit\u00e4t und vom System nicht erwartete Daten erkennt. Durch diesen Validierungsprozess und die Bearbeitung von Ausnahmen werden fehlerhafte Daten eliminiert, Informationen formatiert und eine hohe Qualit\u00e4t sichergestellt. Dies ist der einzige Schritt, der das Eingreifen des Menschen erfordert. Anhand der in den Warteschlangen befindlichen Ausnahmen k\u00f6nnen die Systeme weiter trainiert werden \u2013 hierf\u00fcr gibt es eine anwenderfreundliche ML-Schnittstelle.<\/p>\n<h3>Das robotische \u201eSoftware-Sandwich\u201c<\/h3>\n<p>Mit der richtigen Technologie entwickeln wir das, was ich gerne als \u201eSoftware-Sandwich\u201c bezeichne. Diese Methode umfasst robotische Software als Ursprung der Dokumente, die dem Dokumentenprozess zuf\u00fchrt werden. Zudem gibt es die M\u00f6glichkeit, den Menschen zur Qualit\u00e4tssicherung oder zur Bearbeitung von Ausnahmen hinzuzuziehen. Am Ende des Prozesses empf\u00e4ngt eine weitere robotische Software, die Ergebnisse. Auch dies ist eine einfache, nahtlose Methode und Schnittstelle, \u00fcber die der Input erfolgt.<\/p>\n<h3><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-3381 size-full\" src=\"https:\/\/ephesoft.com\/wp-content\/uploads\/2018\/12\/robot-sandwich-rpa.png\" alt=\"The \u201cRobot Sandwich\u201d\" width=\"1128\" height=\"300\" \/><\/h3>\n<h3>Das \u201eSoftware-Sandwich\u201c: Was umfasst die L\u00f6sung?<\/h3>\n<p>Wo finden wir diese vier entscheidenden Elemente? Ephesoft bietet diese und weitere Elemente, sodass Ihre Digital Workforce gr\u00f6\u00dferen Durchblick bei Dokumenten hat. Mit dem Ziel einer weiteren Vereinfachung und im Rahmen von automatisierten Workflows erm\u00f6glicht Ephesoft das automatische Auslesen der unstrukturierten Inhalte, die sich in Dokumenten befinden. Damit erm\u00f6glicht Ephesoft die Klassifizierung von Dokumententypen, die Trennung von PDF-Dateien und Bildern, die mehrere Dokumente enthalten, sowie die Extraktion der gew\u00fcnschten Daten.<\/p>\n<p>Wodurch unterscheidet sich die L\u00f6sung von Ephesoft? Wir erg\u00e4nzen OCR und Musterabgleich als Grundlage durch eine zus\u00e4tzliche Ebene k\u00fcnstlicher Intelligenz. Diese Features und Funktionen sind vergleichbar mit einem Upgrade der Automatisierungssoftware, mit dem Sie das Auslesen von Dokumenten und die M\u00f6glichkeiten f\u00fcr deren Bearbeitung erweitern.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-3383 size-full\" src=\"https:\/\/ephesoft.com\/wp-content\/uploads\/2018\/12\/ephesoft-difference-for-rpa-document-vision.png\" alt=\"\" width=\"1128\" height=\"300\" \/><\/p>\n<h3>Sehen das Demovideo<\/h3>\n<noscript><iframe src=\"https:\/\/www.youtube-nocookie.com\/embed\/KVTj1KkNBjU?rel=0&amp;showinfo=0&amp;start=753\" width=\"100%\" height=\"470\" type=\"text\/html\" frameborder=\"0\" allowTransparency=\"true\" style=\"border: 0\"><\/iframe><\/noscript><script type=\"text\/javascript\"> var form = \"https:\/\/www.youtube-nocookie.com\/embed\/KVTj1KkNBjU?rel=0&amp;showinfo=0&amp;start=753\"; var params = window.location.search; var thisScript = document.scripts[document.scripts.length - 1]; var iframe = document.createElement(\"iframe\"); 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