I) Die Probleme mit der manuellen Dateneingabe<\/h3>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/parashift.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/Screenshot-2023-01-31-at-17.50.12-1024x570.png\")
<\/figure>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\nPraktisch in jedem Ihrer Gesch\u00e4ftsprozesse sind Dokumente involviert, aus denen Sie Daten auslesen m\u00fcssen, um den Workflow voranzubringen. Die Gr\u00fcnde, warum Sie den Datenerfassungsprozess nicht bereits automatisiert haben, sind wahrscheinlich unterschiedlich. Einerseits hindern Sie wom\u00f6glich veraltete Systeme an einer reibungslosen Umsetzung. Andererseits sind es eventuell die komplexen Dokumente mit Variabilit\u00e4t, die Sie verarbeiten m\u00fcssen und noch keine geeignete L\u00f6sung daf\u00fcr gefunden haben.<\/p>\n\n\n\n
Was auch immer der Grund sein mag, warum Ihre Mitarbeitenden die Daten manuell eintippen, sicher ist: Es stellt Ihr Unternehmen im digitalen Zeitalter<\/a> zunehmend vor Schwierigkeiten:<\/p>\n\n\n\nLangsame Prozesse bedeuten h\u00f6here Kosten:<\/strong> Die manuelle Datenverarbeitung ist enorm zeit- und arbeitsintensiv. Sobald Ihre Mitarbeitende Daten manuell in Systeme wie ERPs eintippen m\u00fcssen, macht das Prozesse ineffizient. Jede Interaktion in der Verarbeitung der Dokumente bedeutet langsame Prozesse. Das heisst wiederum Mehrkosten f\u00fcr Ihr Unternehmen, oft in Form von zus\u00e4tzlichen Mitarbeitenden.<\/p>\n\n\n\nFehleranf\u00e4lligkeit:<\/strong> Eines der Hauptanliegen f\u00fcr Sie ist es, dass die Daten in Ihren Systemen korrekt sind. Die manuelle Datenerfassung ist allerdings per se fehleranf\u00e4llig. Bereits kleine Tippfehler k\u00f6nnen grosse Auswirkungen auf Zahlungen und dem Abgleichen von Rechnungen beispielsweise mit Bestellungen<\/a> haben. Des Weiteren k\u00f6nnen ungenaue oder unvollst\u00e4ndige Informationen direkte Auswirkungen auf Ihre Entscheidungsfindung haben.<\/p>\n\n\n\nDatensicherheit und Compliance:<\/strong> Die Anforderungen an Datensicherheit und Compliance werden immer komplexer. Sie k\u00f6nnen es sich nicht leisten, nicht konform zu sein und dass Daten an falsche Personen gelangen. Durch die manuelle Dokumentenverarbeitung besteht jedoch immer die Gefahr, dass Mitarbeitende Daten an die falschen Personen weitergeben.<\/p>\n\n\n\nUnzufriedenheit bei hochqualifizierten Mitarbeitenden:<\/strong> Repetitive Arbeiten wie das Abtippen von Daten sind m\u00fchsam und demotivieren Ihre Mitarbeitenden. Sie wollen Ihre qualifizierten (und teuren) Mitarbeitende nicht f\u00fcr solche Aufgaben einsetzen. Weder aus Ihrer Unternehmenssicht, noch aus der Perspektive Ihrer Mitarbeitenden.<\/p>\n\n\n\nLieferantenbeziehungen werden beeintr\u00e4chtigt:<\/strong> Sie haben eine Verantwortung gegen\u00fcber Ihren Lieferanten. Wenn sich Ihre Zahlungen aufgrund der manuellen Datenverarbeitung verz\u00f6gern, kann dies schnell die Beziehungen beeintr\u00e4chtigen. Im schlimmsten Fall f\u00fchren versp\u00e4tete Zahlungen zu Mahnungen oder sogar zu Vertragsk\u00fcndigungen.<\/p>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\nII) Wie K\u00fcnstliche Intelligenz die Arbeitswelt revolutioniert<\/h3>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n![\"AI\"](\"https:\/\/parashift.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/Screenshot-2023-01-31-at-17.12.01-1024x713.png\")
<\/figure>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\nK\u00fcnstliche Intelligenz (KI) als Technologie wird immer fortschrittlicher und der Einsatz findet dadurch im kommerziellen Bereich immer mehr Verbreitung. In den unterschiedlichsten Branchen er\u00f6ffnen sich neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr Anwendungsf\u00e4lle, die mit Menschen entweder nicht m\u00f6glich oder zu teuer sind. Einige der Use Cases mit KI schauen wir uns nun an.<\/p>\n\n\n\n
A) KI f\u00fcr die Automatisierung<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nDie folgenden sind zwei m\u00f6gliche Use Cases von KI f\u00fcr Automatisierungen:<\/p>\n\n\n\n
Chatbots:<\/strong> Chatbots werden haupts\u00e4chlich f\u00fcr den Kundendienst eingesetzt. Mithilfe von KI werden Chatbots erstellt, die Kundenanfragen oder -beschwerden bearbeiten k\u00f6nnen oder zum richtigen Mitarbeiter weiterleiten. Damit k\u00f6nnen sich die Kundendienstmitarbeiter um Kundenanfragen k\u00fcmmern, die komplexer sind. Gleichzeitig k\u00f6nnen Chatbots durch die KI Kundenanfragen aufarbeiten. Das dient dem menschlichen Kundendienstmitarbeiter, sachkundiger zu sein.<\/p>\n\n\n\nMedizinische Bildgebung:<\/strong> In der medizinischen Bildgebung wird KI immer \u00f6fter eingesetzt, um Krankheiten schneller zu erkennen, was ein fr\u00fchzeitiges Eingreifen f\u00f6rdert. Speziell in der Krebsvorsorge ist KI eine enorme Hilfe f\u00fcr Pathologen. Forscher haben zum Beispiel herausgefunden, dass bei der Analyse von Gewebescans<\/a> mit der Hilfe von KI Darmkrebs besser erkannt und diagnostiziert werden kann.<\/p>\n\n\n\nB) KI zur Unterst\u00fctzung der Entscheidungsfindung<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nDie folgenden sind zwei der m\u00f6glichen Use Cases von KI bei der Entscheidungsfindungshilfe:<\/p>\n\n\n\n
Pr\u00e4diktive Analyse:<\/strong> Eine der g\u00e4ngigsten Methoden von KI bei der Unterst\u00fctzung der Entscheidungsfindung ist die pr\u00e4diktive Analyse. Bei dieser Methode werden Machine Learning Algorithmen eingesetzt, um riesige Datens\u00e4tze zu analysieren. Diese werden dann wiederum genutzt, um Prognosen \u00fcber zuk\u00fcnftige Ereignisse zu machen. Das k\u00f6nnen beispielsweise vorausschauende Verkaufsdaten f\u00fcr ein Produkt sein.<\/p>\n\n\n\nKreditanalyse:<\/strong> F\u00fcr Banken ist es essenziell, bei der Kreditvergabe m\u00f6glichst datenbasiert zu entscheiden. KI-basierte Tools zur Pr\u00fcfung der Kreditw\u00fcrdigkeit ber\u00fccksichtigen Antragsteller auf der Grundlage ihres Finanzprofils, ihrer Kredithistorie und ihres Kontoverhaltens. Mit der Hilfe von KI k\u00f6nnen Entscheidungsfinder in Banken bei der Kreditanalyse bessere Entscheidungen treffen.<\/p>\n\n\n\nC) KI zur Unterst\u00fctzung der Probleml\u00f6sung<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nDer folgende ist einer der m\u00f6glichen Use Cases von KI bei der Unterst\u00fctzung von Probleml\u00f6sungen:<\/p>\n\n\n\n
Erkennung von Muster und Identifizierung von Anomalien:<\/strong>Dokumentenbetrug ist ein gravierendes Problem f\u00fcr Banken und Finanzinstitute. KI unterst\u00fctzt den Menschen mittlerweile massiv bei der L\u00f6sung dieses Problems. Machine Learning Algorithmen werden auf grosse Datenmengen trainiert, um Muster beispielsweise in Finanzdaten zu erkennen und betr\u00fcgerische Transaktionen aufzudecken. Die KI sp\u00fcrt dabei kleinste Hinweise auf Betrug auf und kennzeichnet dies f\u00fcr die Ermittler, damit diese gezielt eingreifen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\nIII) KI-basierte IDP zur Automatisierung der Dokumentenverarbeitung<\/h3>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/parashift.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/pp-macview-001-1024x797.png\")
<\/figure>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\nEin zentraler Teil in der digitalen Transformation Ihres Unternehmens hat mit der intelligenten Automatisierung der Dokumentenverarbeitung zu tun. Laut Gartner sind weit \u00fcber 80 % aller Daten unstrukturiert, was bislang die Automatisierung dieser Dokumente erschwert hat. In den letzten Jahren und mit dem rasanten Fortschritt von K\u00fcnstlicher Intelligenz wurden neue L\u00f6sungen realisiert: Eine davon ist Intelligent Document Processing (IDP), mit der Sie wirtschaftliche Effizienz in Ihre Dokumentenprozesse bringen.<\/p>\n\n\n\n
A) Die L\u00f6sung zur Eliminierung der manuellen Dateneingabe: Intelligent Document Processing<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nIntelligent Document Processing nutzt K\u00fcnstliche Intelligenz:<\/strong> Intelligent Document Processing (IDP) oder KI-OCR nutzt fortschrittliche Technologien K\u00fcnstlicher Intelligenz unter anderem zur Automatisierung der Dateneingabe. Bei dieser leistungsf\u00e4higen L\u00f6sung werden KI-Technologien wie Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Computer Vision und Optical Character Recognition (OCR) in einem kombiniert. Mit dieser Kombination wird nicht nur die Erfassung und Extraktion von unstrukturierten Daten ganz ohne Vorlagen realisiert, das System lernt dank der KI auch laufend dazu. Zudem erschliesst Ihr Unternehmen mit IDP neue Datenquellen und automatisiert End-to-End.<\/p>\n\n\n\nDie KI-basierte Parashift IDP-Plattform verbessert sich kontinuierlich:<\/strong>\u00a0Die Kerntechnologie der Parashift IDP-Plattform ist Document Swarm Learning. Bei diesem\u00a0einzigartigen Ansatz<\/a>\u00a0werden Lernprozesse aus allen Dokumenten, Kunden und Industrien auf der Feldebene geteilt – nat\u00fcrlich auf vollst\u00e4ndig DSGVO-konforme Art und Weise. Durch das KI-basierte, kontinuierliche Lernen wird die Genauigkeit und Effizienz der IDP-L\u00f6sung exponentiell beschleunigt. Das sorgt f\u00fcr maximale Effizienz in Ihrem Unternehmen.<\/p>\n\n\n\nParashift IDP ist industrie-agnostisch und eignet sich f\u00fcr s\u00e4mtliche Use Cases:<\/strong> Die KI-basierte IDP-L\u00f6sung von Parashift ist industrie-agnostisch und k\u00fcmmert sich ausschliesslich um diese vier Funktionalit\u00e4ten: Dokumententrennung, Klassifikation, Extraktion und Validierung. Dieser Ansatz erm\u00f6glicht eine best-of-breed-L\u00f6sung f\u00fcr Ihre Dokumentenverarbeitung. Das bedeutet, dass Sie nur noch eine L\u00f6sung f\u00fcr die intelligente Dokumentenverarbeitung einsetzen und teure, vertikale L\u00f6sungen absetzen k\u00f6nnen. Ausserdem sprechen die Vielseitigkeit der Anwendungsf\u00e4lle, die ultrakurze Setup-Zeit und die schnelle Skalierbarkeit f\u00fcr die KI-basierte Plattform. <\/p>\n\n\n\nB) Unternehmen die Parashift bereits erfolgreich nutzen<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nWie ein Seefrachtzahler Parashift nutzt, um Seefrachtgeb\u00fchren zur\u00fcckfordern:<\/strong> Transport- und Logistikunternehmen tun sich immer noch schwer, den Prozess zu beschleunigen, wenn es um die Dokumentenverarbeitung geht. Die Dokumente sind semi-strukturiert oder komplett unstrukturiert, womit sie nur teils automatisch verifiziert werden. Dies f\u00fchrt zu einem Anstieg der Lieferkosten. Durch den Einsatz der Parashift IDP-L\u00f6sung f\u00fcr die Verarbeitung von Rechnungen, Audits und Seefrachtgeb\u00fchren k\u00f6nnen Spediteure diese Fehler erheblich minimieren. Die Plattform extrahiert automatisch die richtigen Informationen und strukturiert sie. Das Verst\u00e4ndnis der Informationen wird verbessert und die Kommunikation zwischen den verschiedenen Personen, die mit den Dokumenten zu tun haben, ist fl\u00fcssig.<\/p>\n\n\n\nHier<\/a> finden Sie die Fallstudie.<\/p>\n\n\n\nWie ein Versicherer Parashift nutzt, um seine Datenverarbeitung zu optimieren und Zeit und Geld einzusparen:<\/strong> Medica\u2019s gemeinn\u00fctziger Gesundheitsplan spielt in den USA eine wichtige Rolle, indem er Millionen von Menschen Zugang zu medizinischer Versorgung verschafft. Ausgel\u00f6st durch manuelle Verarbeitungsprozesse wurde der Arbeitsablauf allerdings verlangsamt, was sich auf die Kundenzufriedenheit auswirkte. Daher war die Automatisierung des Prozesses der Dokumentenextraktion eine wichtige Entscheidung. Das garantiert nun ein zuverl\u00e4ssiges und kostenfreundliches Verfahren, von dem sowohl die Kunden als auch das Unternehmen selbst profitieren.<\/p>\n\n\n\n
<\/figure>\n\n\n\nPraktisch in jedem Ihrer Gesch\u00e4ftsprozesse sind Dokumente involviert, aus denen Sie Daten auslesen m\u00fcssen, um den Workflow voranzubringen. Die Gr\u00fcnde, warum Sie den Datenerfassungsprozess nicht bereits automatisiert haben, sind wahrscheinlich unterschiedlich. Einerseits hindern Sie wom\u00f6glich veraltete Systeme an einer reibungslosen Umsetzung. Andererseits sind es eventuell die komplexen Dokumente mit Variabilit\u00e4t, die Sie verarbeiten m\u00fcssen und noch keine geeignete L\u00f6sung daf\u00fcr gefunden haben.<\/p>\n\n\n\n
Was auch immer der Grund sein mag, warum Ihre Mitarbeitenden die Daten manuell eintippen, sicher ist: Es stellt Ihr Unternehmen im digitalen Zeitalter<\/a> zunehmend vor Schwierigkeiten:<\/p>\n\n\n\n Langsame Prozesse bedeuten h\u00f6here Kosten:<\/strong> Die manuelle Datenverarbeitung ist enorm zeit- und arbeitsintensiv. Sobald Ihre Mitarbeitende Daten manuell in Systeme wie ERPs eintippen m\u00fcssen, macht das Prozesse ineffizient. Jede Interaktion in der Verarbeitung der Dokumente bedeutet langsame Prozesse. Das heisst wiederum Mehrkosten f\u00fcr Ihr Unternehmen, oft in Form von zus\u00e4tzlichen Mitarbeitenden.<\/p>\n\n\n\n Fehleranf\u00e4lligkeit:<\/strong> Eines der Hauptanliegen f\u00fcr Sie ist es, dass die Daten in Ihren Systemen korrekt sind. Die manuelle Datenerfassung ist allerdings per se fehleranf\u00e4llig. Bereits kleine Tippfehler k\u00f6nnen grosse Auswirkungen auf Zahlungen und dem Abgleichen von Rechnungen beispielsweise mit Bestellungen<\/a> haben. Des Weiteren k\u00f6nnen ungenaue oder unvollst\u00e4ndige Informationen direkte Auswirkungen auf Ihre Entscheidungsfindung haben.<\/p>\n\n\n\n Datensicherheit und Compliance:<\/strong> Die Anforderungen an Datensicherheit und Compliance werden immer komplexer. Sie k\u00f6nnen es sich nicht leisten, nicht konform zu sein und dass Daten an falsche Personen gelangen. Durch die manuelle Dokumentenverarbeitung besteht jedoch immer die Gefahr, dass Mitarbeitende Daten an die falschen Personen weitergeben.<\/p>\n\n\n\n Unzufriedenheit bei hochqualifizierten Mitarbeitenden:<\/strong> Repetitive Arbeiten wie das Abtippen von Daten sind m\u00fchsam und demotivieren Ihre Mitarbeitenden. Sie wollen Ihre qualifizierten (und teuren) Mitarbeitende nicht f\u00fcr solche Aufgaben einsetzen. Weder aus Ihrer Unternehmenssicht, noch aus der Perspektive Ihrer Mitarbeitenden.<\/p>\n\n\n\n Lieferantenbeziehungen werden beeintr\u00e4chtigt:<\/strong> Sie haben eine Verantwortung gegen\u00fcber Ihren Lieferanten. Wenn sich Ihre Zahlungen aufgrund der manuellen Datenverarbeitung verz\u00f6gern, kann dies schnell die Beziehungen beeintr\u00e4chtigen. Im schlimmsten Fall f\u00fchren versp\u00e4tete Zahlungen zu Mahnungen oder sogar zu Vertragsk\u00fcndigungen.<\/p>\n\n\n\n K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) als Technologie wird immer fortschrittlicher und der Einsatz findet dadurch im kommerziellen Bereich immer mehr Verbreitung. In den unterschiedlichsten Branchen er\u00f6ffnen sich neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr Anwendungsf\u00e4lle, die mit Menschen entweder nicht m\u00f6glich oder zu teuer sind. Einige der Use Cases mit KI schauen wir uns nun an.<\/p>\n\n\n\n Die folgenden sind zwei m\u00f6gliche Use Cases von KI f\u00fcr Automatisierungen:<\/p>\n\n\n\n Chatbots:<\/strong> Chatbots werden haupts\u00e4chlich f\u00fcr den Kundendienst eingesetzt. Mithilfe von KI werden Chatbots erstellt, die Kundenanfragen oder -beschwerden bearbeiten k\u00f6nnen oder zum richtigen Mitarbeiter weiterleiten. Damit k\u00f6nnen sich die Kundendienstmitarbeiter um Kundenanfragen k\u00fcmmern, die komplexer sind. Gleichzeitig k\u00f6nnen Chatbots durch die KI Kundenanfragen aufarbeiten. Das dient dem menschlichen Kundendienstmitarbeiter, sachkundiger zu sein.<\/p>\n\n\n\n Medizinische Bildgebung:<\/strong> In der medizinischen Bildgebung wird KI immer \u00f6fter eingesetzt, um Krankheiten schneller zu erkennen, was ein fr\u00fchzeitiges Eingreifen f\u00f6rdert. Speziell in der Krebsvorsorge ist KI eine enorme Hilfe f\u00fcr Pathologen. Forscher haben zum Beispiel herausgefunden, dass bei der Analyse von Gewebescans<\/a> mit der Hilfe von KI Darmkrebs besser erkannt und diagnostiziert werden kann.<\/p>\n\n\n\n Die folgenden sind zwei der m\u00f6glichen Use Cases von KI bei der Entscheidungsfindungshilfe:<\/p>\n\n\n\n Pr\u00e4diktive Analyse:<\/strong> Eine der g\u00e4ngigsten Methoden von KI bei der Unterst\u00fctzung der Entscheidungsfindung ist die pr\u00e4diktive Analyse. Bei dieser Methode werden Machine Learning Algorithmen eingesetzt, um riesige Datens\u00e4tze zu analysieren. Diese werden dann wiederum genutzt, um Prognosen \u00fcber zuk\u00fcnftige Ereignisse zu machen. Das k\u00f6nnen beispielsweise vorausschauende Verkaufsdaten f\u00fcr ein Produkt sein.<\/p>\n\n\n\n Kreditanalyse:<\/strong> F\u00fcr Banken ist es essenziell, bei der Kreditvergabe m\u00f6glichst datenbasiert zu entscheiden. KI-basierte Tools zur Pr\u00fcfung der Kreditw\u00fcrdigkeit ber\u00fccksichtigen Antragsteller auf der Grundlage ihres Finanzprofils, ihrer Kredithistorie und ihres Kontoverhaltens. Mit der Hilfe von KI k\u00f6nnen Entscheidungsfinder in Banken bei der Kreditanalyse bessere Entscheidungen treffen.<\/p>\n\n\n\n Der folgende ist einer der m\u00f6glichen Use Cases von KI bei der Unterst\u00fctzung von Probleml\u00f6sungen:<\/p>\n\n\n\n Erkennung von Muster und Identifizierung von Anomalien:<\/strong>Dokumentenbetrug ist ein gravierendes Problem f\u00fcr Banken und Finanzinstitute. KI unterst\u00fctzt den Menschen mittlerweile massiv bei der L\u00f6sung dieses Problems. Machine Learning Algorithmen werden auf grosse Datenmengen trainiert, um Muster beispielsweise in Finanzdaten zu erkennen und betr\u00fcgerische Transaktionen aufzudecken. Die KI sp\u00fcrt dabei kleinste Hinweise auf Betrug auf und kennzeichnet dies f\u00fcr die Ermittler, damit diese gezielt eingreifen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n Ein zentraler Teil in der digitalen Transformation Ihres Unternehmens hat mit der intelligenten Automatisierung der Dokumentenverarbeitung zu tun. Laut Gartner sind weit \u00fcber 80 % aller Daten unstrukturiert, was bislang die Automatisierung dieser Dokumente erschwert hat. In den letzten Jahren und mit dem rasanten Fortschritt von K\u00fcnstlicher Intelligenz wurden neue L\u00f6sungen realisiert: Eine davon ist Intelligent Document Processing (IDP), mit der Sie wirtschaftliche Effizienz in Ihre Dokumentenprozesse bringen.<\/p>\n\n\n\n Intelligent Document Processing nutzt K\u00fcnstliche Intelligenz:<\/strong> Intelligent Document Processing (IDP) oder KI-OCR nutzt fortschrittliche Technologien K\u00fcnstlicher Intelligenz unter anderem zur Automatisierung der Dateneingabe. Bei dieser leistungsf\u00e4higen L\u00f6sung werden KI-Technologien wie Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Computer Vision und Optical Character Recognition (OCR) in einem kombiniert. Mit dieser Kombination wird nicht nur die Erfassung und Extraktion von unstrukturierten Daten ganz ohne Vorlagen realisiert, das System lernt dank der KI auch laufend dazu. Zudem erschliesst Ihr Unternehmen mit IDP neue Datenquellen und automatisiert End-to-End.<\/p>\n\n\n\n Die KI-basierte Parashift IDP-Plattform verbessert sich kontinuierlich:<\/strong>\u00a0Die Kerntechnologie der Parashift IDP-Plattform ist Document Swarm Learning. Bei diesem\u00a0einzigartigen Ansatz<\/a>\u00a0werden Lernprozesse aus allen Dokumenten, Kunden und Industrien auf der Feldebene geteilt – nat\u00fcrlich auf vollst\u00e4ndig DSGVO-konforme Art und Weise. Durch das KI-basierte, kontinuierliche Lernen wird die Genauigkeit und Effizienz der IDP-L\u00f6sung exponentiell beschleunigt. Das sorgt f\u00fcr maximale Effizienz in Ihrem Unternehmen.<\/p>\n\n\n\n Parashift IDP ist industrie-agnostisch und eignet sich f\u00fcr s\u00e4mtliche Use Cases:<\/strong> Die KI-basierte IDP-L\u00f6sung von Parashift ist industrie-agnostisch und k\u00fcmmert sich ausschliesslich um diese vier Funktionalit\u00e4ten: Dokumententrennung, Klassifikation, Extraktion und Validierung. Dieser Ansatz erm\u00f6glicht eine best-of-breed-L\u00f6sung f\u00fcr Ihre Dokumentenverarbeitung. Das bedeutet, dass Sie nur noch eine L\u00f6sung f\u00fcr die intelligente Dokumentenverarbeitung einsetzen und teure, vertikale L\u00f6sungen absetzen k\u00f6nnen. Ausserdem sprechen die Vielseitigkeit der Anwendungsf\u00e4lle, die ultrakurze Setup-Zeit und die schnelle Skalierbarkeit f\u00fcr die KI-basierte Plattform. <\/p>\n\n\n\n Wie ein Seefrachtzahler Parashift nutzt, um Seefrachtgeb\u00fchren zur\u00fcckfordern:<\/strong> Transport- und Logistikunternehmen tun sich immer noch schwer, den Prozess zu beschleunigen, wenn es um die Dokumentenverarbeitung geht. Die Dokumente sind semi-strukturiert oder komplett unstrukturiert, womit sie nur teils automatisch verifiziert werden. Dies f\u00fchrt zu einem Anstieg der Lieferkosten. Durch den Einsatz der Parashift IDP-L\u00f6sung f\u00fcr die Verarbeitung von Rechnungen, Audits und Seefrachtgeb\u00fchren k\u00f6nnen Spediteure diese Fehler erheblich minimieren. Die Plattform extrahiert automatisch die richtigen Informationen und strukturiert sie. Das Verst\u00e4ndnis der Informationen wird verbessert und die Kommunikation zwischen den verschiedenen Personen, die mit den Dokumenten zu tun haben, ist fl\u00fcssig.<\/p>\n\n\n\n Hier<\/a> finden Sie die Fallstudie.<\/p>\n\n\n\n Wie ein Versicherer Parashift nutzt, um seine Datenverarbeitung zu optimieren und Zeit und Geld einzusparen:<\/strong> Medica\u2019s gemeinn\u00fctziger Gesundheitsplan spielt in den USA eine wichtige Rolle, indem er Millionen von Menschen Zugang zu medizinischer Versorgung verschafft. Ausgel\u00f6st durch manuelle Verarbeitungsprozesse wurde der Arbeitsablauf allerdings verlangsamt, was sich auf die Kundenzufriedenheit auswirkte. Daher war die Automatisierung des Prozesses der Dokumentenextraktion eine wichtige Entscheidung. Das garantiert nun ein zuverl\u00e4ssiges und kostenfreundliches Verfahren, von dem sowohl die Kunden als auch das Unternehmen selbst profitieren.<\/p>\n\n\n\nII) Wie K\u00fcnstliche Intelligenz die Arbeitswelt revolutioniert<\/h3>\n\n\n\n
<\/figure>\n\n\n\nA) KI f\u00fcr die Automatisierung<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\n
B) KI zur Unterst\u00fctzung der Entscheidungsfindung<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\n
C) KI zur Unterst\u00fctzung der Probleml\u00f6sung<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\n
III) KI-basierte IDP zur Automatisierung der Dokumentenverarbeitung<\/h3>\n\n\n\n
<\/figure>\n\n\n\nA) Die L\u00f6sung zur Eliminierung der manuellen Dateneingabe: Intelligent Document Processing<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\n
B) Unternehmen die Parashift bereits erfolgreich nutzen<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\n