{"id":14971,"date":"2023-05-11T05:00:00","date_gmt":"2023-05-11T05:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/parashift.io\/?p=14971"},"modified":"2026-02-07T21:36:17","modified_gmt":"2026-02-07T21:36:17","slug":"die-zukunft-der-dokumentenverarbeitung-was-ist-zu-erwarten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/parashift.ai\/de\/die-zukunft-der-dokumentenverarbeitung-was-ist-zu-erwarten\/","title":{"rendered":"Die Zukunft der Dokumentenverarbeitung: Was in den n\u00e4chsten 5 Jahren zu erwarten ist"},"content":{"rendered":"\n<p>Die effiziente Verarbeitung von Dokumenten ist f\u00fcr praktisch jedes Unternehmen aus jeder Branche von hoher Wichtigkeit, die Daten daraus essenziell f\u00fcr den Gesch\u00e4ftsablauf. In den letzten Jahren haben die Technologien, mit denen Dokumente verarbeitet werden, rasante Fortschritte gemacht. Angesichts der&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.seagate.com\/files\/www-content\/our-story\/trends\/files\/idc-seagate-dataage-whitepaper.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Prognose von IDC<\/a>, die weltweite Datenmenge wachse bis 2025 auf 175 ZB an (wovon \u00fcber 80 % unstrukturiert sind), werden auch weiterhin Technologiefortschritte notwendig sein, um die Dokumentenverarbeitung voranzutreiben.<\/p>\n\n\n\n<p>In diesem Artikel gehen wir darauf ein:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>was der Status quo der Dokumentenverarbeitung ist,<\/li>\n\n\n\n<li>welches die aufkommenden Technologien sind,<\/li>\n\n\n\n<li>wie die Zukunft aussehen k\u00f6nnte und<\/li>\n\n\n\n<li>welche Herausforderungen es gibt und wie Parashift diese l\u00f6st.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div style=\"height:29px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-der-status-quo-der-dokumentenverarbeitung\">Der Status quo der Dokumentenverarbeitung<\/h3>\n\n\n\n<div style=\"height:27px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/parashift.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Screenshot-2023-05-10-at-14.25.22-1024x552.png\" alt=\"statut quo\" class=\"wp-image-14966\"\/><\/figure>\n\n\n\n<div style=\"height:27px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Die Dokumentenverarbeitung umfasst die automatisierte Bearbeitung elektronischer wie auch physischer Dokumente. Diese werden dabei in ein maschinenlesbares Format umgewandelt, so dass sie leichter zu analysieren, zu suchen und zu speichern sind. Auch wenn die Fortschritte der Technologien (dazu kommen wir gleich noch detaillierter) rasant sind, bleiben die Herausforderungen von Unternehmen in verschiedenen Branchen gleichwohl gross.<\/p>\n\n\n\n<p>Zu den wichtigsten Teilen der Dokumentenverarbeitung geh\u00f6ren:<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Klassifizierung:<\/strong>&nbsp;Die Klassifizierung erm\u00f6glicht die Kategorisierung der Dokumente auf Grundlage ihres Inhalts. So wird beispielsweise zwischen Bestellungen,&nbsp;Grundbuchausz\u00fcgen, Rechnungen und Vertr\u00e4gen unterschieden.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Extraktion:<\/strong>&nbsp;Der Teil der Extraktion erm\u00f6glicht, nur bestimmte Daten aus einem Dokument zu extrahieren. Das k\u00f6nnten beispielsweise nur die f\u00fcr das Unternehmen relevanten Adressen, Betr\u00e4ge, aber auch Detailpositionen sein, anstatt das gesamte Dokument.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Speicherung:<\/strong>&nbsp;Damit Ihr Team die Dokumente respektive die relevanten Daten daraus jederzeit abrufen kann, ist die geordnete und sichere Speicherung der Daten wichtig.<\/p>\n\n\n\n<p>Gr\u00f6ssere Unternehmen haben f\u00fcr den Teil ihrer Dokumentenverarbeitung mit hohem Volumen heute oft Automatisierungsl\u00f6sungen integriert. Solche Optical Character Recognition (OCR)-L\u00f6sungen basieren auf Vorlagen. Damit eignen sie sich f\u00fcr starre Dokumente, dessen Strukturen nicht von der definierten Vorlage abweichen. Damit kann bereits ein Teil der Dokumentenverarbeitung automatisiert werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Herk\u00f6mmliche OCR-L\u00f6sungen sind allerdings nicht gebaut f\u00fcr Dokumente mit verschiedenen Layouts und stetigen \u00c4nderungen in Form und Format. Das Template muss jedes Mal angepasst und die Maschine neu konfiguriert werden, sobald sich ein Dokument \u00e4ndert. Das trifft dann ein, wenn Unternehmen mit unterschiedlichen Kunden und Partnern zusammenarbeiten.<\/p>\n\n\n\n<p>Damit hat es sich aber noch lange nicht. Legacy OCR-L\u00f6sungen weisen weitere signifikante Limitierungen, darunter die folgenden, auf:<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Integration:<\/strong>&nbsp;Die Integration in bestehende ERP- oder DMS-Systeme ist mitunter ein komplexes Unterfangen. Das erschwert nicht nur die Automatisierung in Abl\u00e4ufen der Dokumentenverarbeitung im Allgemeinen, sondern auch ganz spezifisch bei der Datenextraktion.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Wartung und Updates:<\/strong>&nbsp;Herk\u00f6mmliche OCR-L\u00f6sungen sind meist nicht nur teuer in der Wartung, sondern k\u00f6nnen auch bei Updates, insbesondere wenn sie an spezifische Gesch\u00e4ftsanforderungen angepasst sind, hohe Kosten ausl\u00f6sen. Das schr\u00e4nkt die F\u00e4higkeit von Unternehmen ein, mit dem technologischen Fortschritt Schritt zu halten und die Genauigkeit und Effizienz zu verbessern.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Genauigkeit:<\/strong>&nbsp;Sobald Dokumente in schwacher Qualit\u00e4t vorliegen oder handschriftliche Notizen wie Signaturen aufweisen, haben OCR-L\u00f6sungen Schwierigkeiten, Daten genau (oder \u00fcberhaupt) zu identifizieren. Die L\u00f6sung extrahiert die Daten ungenau, womit Eingriffe und manuelle Korrekturen unumg\u00e4nglich sind.<\/p>\n\n\n\n<p>Diese Limitierungen haben eine erhebliche Auswirkung auf die Dokumentenverarbeitung und damit auch auf die Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufe und -ergebnisse. Aus diesem Grund suchen viele Unternehmen f\u00fcr die Dokumentenverarbeitung nach fortschrittlichen Technologien, um die Effizienz, Genauigkeit und Sicherheit zu verbessern, wertvolle Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen und die Arbeitsabl\u00e4ufe zu automatisieren.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Wenn Sie an der Evolution der Dokumentenerfassung interessiert sind:&nbsp;<a href=\"https:\/\/parashift.ai\/de\/die-evolution-der-dokumentenerfassung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">hier<\/a>&nbsp;haben wir separat einen Artikel dazu verfasst.<\/em><\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:29px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Aufkommende Technologien in der Dokumentenverarbeitung<\/h3>\n\n\n\n<div style=\"height:25px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/parashift.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Screenshot-2023-05-10-at-14.15.02-1024x577.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-14955\"\/><\/figure>\n\n\n\n<div style=\"height:34px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>J\u00fcngste Entwicklungen in der Dokumentenverarbeitung haben sich auf die Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz dieser Aufgaben durch den Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und Natural Language Processing (NLP) konzentriert. Damit k\u00f6nnen Deep-Learning-Modelle so trainiert werden, dass sie bestimmte Datentypen aus Dokumenten mit hoher Genauigkeit erkennen und extrahieren k\u00f6nnen. NLP kann die Bedeutung und den Kontext von Text analysieren, um die Klassifizierung von Dokumenten zu verbessern.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Kombination dieser aufkommenden Technologien in der Dokumentenverarbeitung ist es, was wir heute meist Intelligent Document Processing (IDP) nennen. F\u00fcr eine bessere \u00dcbersicht, Details und Vorteile der Technologien, welche den modernen IDP-L\u00f6sungen zugrunde liegen:<\/p>\n\n\n\n<p>1. K\u00fcnstliche Intelligenz (KI): In der Dokumentenverarbeitung wird KI daf\u00fcr eingesetzt, um die Klassifizierung von Dokumenten, die Datenextraktion und die Weiterleitung von Dokumenten zu automatisieren. Zudem kann KI Muster und Anomalien in grossen Datens\u00e4tzen erkennen.<\/p>\n\n\n\n<p>Zu den Vorteilen von KI bei der Dokumentenverarbeitung geh\u00f6ren:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>H\u00f6here Effizienz und Genauigkeit<\/li>\n\n\n\n<li>Geringere Arbeitskosten und bessere Skalierbarkeit<\/li>\n\n\n\n<li>Erh\u00f6hte Dokumentensicherheit durch automatische Klassifizierung<\/li>\n\n\n\n<li>Verbesserte Entscheidungsfindung auf der Grundlage der aus den Dokumenten gewonnenen Erkenntnisse<\/li>\n\n\n\n<li>Verbesserte Compliance durch die automatisierte Pr\u00fcfung und Nachverfolgung von Dokumentenzugriff und -nutzung<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>2. Machine Learning (ML) und Deep Learning: ML ist ein Teilbereich von KI, Deep Learning wiederum ein Unterbereich von ML. In der Dokumentenverarbeitung wird ML und Deep Learning dazu verwendet, Algorithmen zu trainieren, die Muster in Dokumentenlayouts zu erkennen und zu klassifizieren und Daten aus unstrukturierten Dokumenten extrahieren.<\/p>\n\n\n\n<p>Zu den Vorteilen von ML und Deep Learning bei der Dokumentenverarbeitung geh\u00f6ren:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Reduzierte Arbeitskosten durch Automatisierung<\/li>\n\n\n\n<li>Verbesserte Genauigkeit bei der Dokumentenklassifizierung und Datenextraktion aus unstrukturierten Dokumenten<\/li>\n\n\n\n<li>Reduzierter Bedarf an manuellen Eingriffen in die Arbeitsabl\u00e4ufe der Dokumentenverarbeitung<\/li>\n\n\n\n<li>Verbesserte Entscheidungsfindung durch Erkenntnisse, die aus Datens\u00e4tzen gewonnen werden<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>3. Natural Language Processing (NLP): NLP ist ein Teilbereich von KI, bei dem Maschinen darauf trainiert werden, menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren. Bei der Dokumentenverarbeitung wird NLP dazu eingesetzt, um Dokumente anhand ihres Inhalts zu klassifizieren, um die Bedeutung von Dokumenten zu extrahieren, und die Weiterleitung von Dokumenten anhand ihres Inhalts zu automatisieren.<\/p>\n\n\n\n<p>Zu den Vorteilen von NLP bei der Dokumentenverarbeitung geh\u00f6ren:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Geringere Arbeitskosten durch Automatisierung<\/li>\n\n\n\n<li>Verbesserte Genauigkeit bei der Klassifizierung und Inhaltsanalyse von Dokumenten<\/li>\n\n\n\n<li>Verbessertes Routing von Dokumenten auf der Grundlage von Inhalt und Bedeutung<\/li>\n\n\n\n<li>Verbesserte Entscheidungsfindung durch Erkenntnisse, die aus Datens\u00e4tzen gewonnen werden<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>4. Computer Vision: Computer Vision ist ein Bereich von KI, bei dem Maschinen trainiert werden, visuelle Daten wie Bilder und Videos zu interpretieren und zu verstehen. Im Bereich der Dokumentenverarbeitung wird Computer Vision zur Automatisierung von Aufgaben in Dokumentenverarbeitungs-Workflows und zur Datenextraktion und -klassifizierung eingesetzt.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Kombination dieser Technologien vereint in einem System als Intelligent Document Processing bieten Unternehmen erhebliche Vorteile: eine h\u00f6here Effizienz, bessere Genauigkeit, einfache Skalierbarkeit, Kosteneinsparungen, sowie eine bessere Entscheidungsfindung bei Einhaltung von Compliance sind nur einige davon.<\/p>\n\n\n\n<p><em>F\u00fcr einen detaillierten Einblick, was Parashift mit Machine Learning im Bereich der Dokumentenverarbeitung anders macht, empfehlen wir&nbsp;<\/em><em><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=fPJb-1QapJE&amp;list=UULFJaDYEN2Y_fehfD2HdxDvmQ&amp;index=9\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">diese Folge<\/a><\/em><em>&nbsp;des IDP Podcasts.<\/em><\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:29px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Die Zukunft der Dokumentenverarbeitung<\/h3>\n\n\n\n<div style=\"height:27px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/parashift.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Screenshot-2023-05-10-at-14.16.47-2-1024x571.png\" alt=\"future\" class=\"wp-image-14961\"\/><\/figure>\n\n\n\n<div style=\"height:27px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Die enormen Fortschritte in der Dokumentenverarbeitung \u00fcber die letzten 3-5 Jahre versprechen einiges f\u00fcr die Zukunft. Mindestens genauso, nur in wahrscheinlich noch rasanterer Geschwindigkeit, d\u00fcrften auch die kommenden f\u00fcnf Jahren von erheblichen Technologiefortschritten gepr\u00e4gt sein. Innovationen im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz und Machine Learning werden die F\u00e4higkeiten von IDP weiter vorantreiben. Hinzu kommen \u201cneue Hype-Ph\u00e4nomene\u201d wie zuletzt OpenAIs ChatGPT, mit denen sich IDP-Anbieter auseinandersetzen m\u00fcssen. Die Zukunft der Dokumentenverarbeitung k\u00f6nnte unter anderem folgende Faktoren beinhalten:<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Vermehrte Einf\u00fchrung von IDP:<\/strong>&nbsp;Ganz allgemein gesehen, erkennen immer mehr Unternehmen die Vorteile von Intelligent Document Processing f\u00fcr ihr Wachstum und eine erfolgreiche digitale Transformation. Das wird eine verst\u00e4rkte Adoption dieser Technologie im Bereich der Dokumentenverarbeitung bedeuten. Dies wiederum wird zu effizienteren und pr\u00e4ziseren Arbeitsabl\u00e4ufen bei der Dokumentenverarbeitung sowie zu einer h\u00f6heren Skalierbarkeit und Kosteneinsparungen f\u00fcr Unternehmen f\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Anhaltendes Wachstum und Investitionen:<\/strong>&nbsp;Es wird erwartet, dass der IDP-Markt weiter w\u00e4chst und die Investitionen in die Technologie zunehmen werden. Dies wird die Innovation und Entwicklung von IDP-L\u00f6sungen weiter vorantreiben und sie im Laufe der Zeit immer leistungsf\u00e4higer machen. Zudem werden Investitionen n\u00f6tig sein, damit die KI-Modelle der Intelligent Document Processing-L\u00f6sung mit den komplexen Use Cases und deren Dokumentenqualit\u00e4t Schritt halten k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Verst\u00e4rkter Einsatz von cloudbasierten L\u00f6sungen:<\/strong>&nbsp;Cloudbasierte IDP-L\u00f6sungen werden sich immer mehr durchsetzen. Das erm\u00f6glicht es Unternehmen, auf IDP-Funktionen zuzugreifen, ohne dass sie Hardware oder Software vor Ort ben\u00f6tigen. Dies wird die Skalierbarkeit und Flexibilit\u00e4t von IDP-L\u00f6sungen erh\u00f6hen und sie auch f\u00fcr kleine und mittlere Unternehmen zug\u00e4nglicher machen.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Konzentration auf Dokumentensicherheit und Dokumentenanalysen:<\/strong>&nbsp;Da die Menge der verarbeiteten und gespeicherten Dokumentendaten weiter zunimmt, kann eine verst\u00e4rkte Konzentration auf die Dokumentensicherheit erwartet werden. \u00c4hnliches gilt bei Dokumentenanalysen und der Aufdeckung vor Betrug durch die fr\u00fchzeitige Erkennung von Anomalien und verd\u00e4chtigen Mustern.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Verbessertes Kundenerlebnis:<\/strong>&nbsp;Bereits heute kann Intelligent Document Processing Geschwindigkeit und Genauigkeit von kundenorientierten Dokumentenverarbeitungsaufgaben wie beispielsweise das Claims Processing markant verbessern. Diese M\u00f6glichkeiten und positiven Auswirkungen auf das Kundenerlebnis werden in naher Zukunft nur noch gr\u00f6sser werden und neue Use Cases werden dazukommen.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Die Kombination von LLMs und IDP:<\/strong>&nbsp;Large Language Models (LLMs) wie OpenAIs ChatGPT sind seit Monaten in aller Munde. W\u00e4hrend der Hype offensichtlich ist, bergen LLMs ebenfalls neue M\u00f6glichkeiten und Anwendungsf\u00e4lle in Kombination mit Intelligent Document Processing. Durch generative KI kann eine Vielzahl neuer Anwendungsf\u00e4lle auf der IDP-Ebene gel\u00f6st werden. Auch hier werden mit Sicherheit in Zukunft weitere Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr die Dokumentenverarbeitung hinzukommen.<\/p>\n\n\n\n<p><em>An der Entwicklung einer API, die alle Dokumente verarbeitet und die Daten ohne menschliches Zutun zur\u00fccksendet, arbeitet das Parashift-Team t\u00e4glich. Das Ziel: die&nbsp;<\/em><em><a href=\"https:\/\/parashift.ai\/de\/ueber-uns\/\">vollst\u00e4ndig autonome Dokumentenextraktion<\/a><\/em><em>.<\/em><\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:29px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Herausforderungen in der Dokumentenverarbeitung und wie Parashift diese l\u00f6st<\/h3>\n\n\n\n<div style=\"height:27px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/parashift.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Screenshot-2023-05-10-at-14.22.13-1024x573.png\" alt=\"labyrint\" class=\"wp-image-14963\"\/><\/figure>\n\n\n\n<div style=\"height:27px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Wie bei jeder aufstrebenden Technologie wird es auch bei der intelligenten Dokumentenverarbeitung in den n\u00e4chsten Jahren zu neuen Herausforderungen kommen, die es zu beachten gilt. Darunter sind die folgenden Herausforderungen und wie Parashift diese l\u00f6st:<\/p>\n\n\n\n<p><strong>1. Datenschutz und Compliance:<\/strong>&nbsp;Bei der Dokumentenverarbeitung werden oft sensible Daten wie pers\u00f6nliche Informationen verarbeitet. Es muss sichergestellt werden, dass diese Daten vor unbefugtem Zugriff oder unbefugter Verwendung gesch\u00fctzt sind. Da die Technologien zur Dokumentenverarbeitung immer fortschrittlicher werden und in der Lage sind, sensible Informationen zu extrahieren, wird es immer mehr Bedenken hinsichtlich des Schutzes der Privatsph\u00e4re und des Datenschutzes geben. Es muss sichergestellt werden, dass diese Daten vor unbefugtem Zugriff oder Verwendung gesch\u00fctzt sind. Ausserdem m\u00fcssen Systeme f\u00fcr die Dokumentenverarbeitung transparent und nachvollziehbar sein.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Wie Parashift mit dieser Herausforderung umgeht:<\/strong>&nbsp;Parashifts moderne Cloud-Infrastruktur ist vollst\u00e4ndig EU-DSGVO-konform. Kunden weltweit nutzen Parashift f\u00fcr ihre sensibelsten Daten und Dokumente. EU-DSGVO und Datensicherheit sind deshalb zwei der wichtigsten Eigenschaften von Parashift. Die Plattform l\u00e4uft in ISO27001, ISO27017, ISO27110, ISO27018, SOC 1\/2\/3, PCI DSS, CSA STAR und HIPAA-konformen Rechenzentren, was Parashift zu einem sicheren Cloud-IDP-Anbieter macht. Durch die Cloud-SaaS-L\u00f6sung kann ein globaler Service mit einem H\u00f6chstmass an Sicherheit und kontinuierlichen Softwareverbesserungen garantiert werden.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>2. Kontinuierliche Verbesserungen:<\/strong>&nbsp;Es wird in naher Zukunft immer wichtiger sein, dass eine IDP-L\u00f6sung w\u00e4hrend dem Betrieb lernt und sich laufend verbessert. Nur so wird es f\u00fcr Unternehmen m\u00f6glich sein, von exakten Daten profitieren zu k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Wie Parashift mit dieser Herausforderung umgeht:<\/strong>\u00a0Das\u00a0<a href=\"https:\/\/parashift.ai\/de\/intelligente-dokumentenverarbeitung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Kernkonzept<\/a>\u00a0der Parashift IDP-Plattform ist das propriet\u00e4re Document Swarm Learning. Die Machine Learning Algorithmen, welche den \u201cDokumentenschwarm\u201d antreiben, trainieren auf Milliarden von Datenpunkten und lernen stetig dazu: mit jedem Dokument, von jedem Kunden und aus jeder Industrie. Dazu werden die Dokumenttypen in einzelne Felder zerlegt, wodurch ein globales Datennetzwerk f\u00fcr beispiellose Out-of-the-Box-Funktionen entsteht. Diese geteilten Learnings \u00fcber alle Dokumenttypen, Kunden und Branchen hinweg sorgen f\u00fcr maximale Effizienz. Document Swarm Learning erm\u00f6glicht es Unternehmen, automatisch Hunderte von Dokumententypen zu klassifizieren und Dokumentendaten zu extrahieren. Das ist einzigartig in der IDP-Branche.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>3. Simple Benutzeroberfl\u00e4chen:<\/strong>&nbsp;Komplexe Benutzeroberfl\u00e4chen sind je l\u00e4nger je mehr ein No-Go. Es wird zuk\u00fcnftig immer wichtiger werden, dass auch Mitarbeitende mit wenig oder gar keiner Programmiererfahrung mit Systemen f\u00fcr die automatisierte Dokumentenverarbeitung arbeiten k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Wie Parashift mit dieser Herausforderung umgeht:<\/strong>&nbsp;Die Parashift IDP-Plattform ist komplett nach dem No-Code Prinzip aufgebaut. Das bedeutet, dass Mitarbeitende ohne spezifisches Know-how mit der Plattform umgehen k\u00f6nnen. Vortrainierte und direkt einsatzbereite Standard Dokumenttypen k\u00f6nnen mit einem Klick aktiviert werden. Zudem k\u00f6nnen individuelle Dokumenttypen einfach selbst erstellt werden. Dank dem No-Code-Ansatz komplett ohne die Hilfe von Experten oder Entwickler.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>4. St\u00e4ndige Weiterentwicklung und Innovation:<\/strong>&nbsp;F\u00fcr IDP-Anbieter ist es ein Muss, ihre Dokumentenverarbeitungsl\u00f6sungen laufend weiterzuentwickeln, zu innovieren und Kunden neue und bessere Features bereitzustellen.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Wie Parashift mit dieser Herausforderung umgeht:<\/strong>&nbsp;Parashift hat sich der laufenden Weiterentwicklung verschrieben, um Kunden bei der KI-Dokumentenverarbeitung auch in Zukunft an der Spitze der Innovation zu halten. Das zeigt sich auch an der&nbsp;ganzen Reiher neuer Features, die Parashift k\u00fcrzlich angek\u00fcndigt hat und in den n\u00e4chsten sechs bis zw\u00f6lf Monaten schrittweise in die IDP-Plattform integrieren wird. Unter den neuen Funktionen befinden sich: vollst\u00e4ndig EU-DSGVO-konforme LLMs, welche das zuvor angesprochene Document Swarm Learning nutzen und so eine einzigartige Mischung aus radikaler Innovation, Datenschutz und Sicherheit bieten (speziell f\u00fcr Banken und Versicherungen und f\u00fcr das Einhalten von hohen Standards in Informationssicherheit und Compliance). Durch generative KI kann beispielsweise mit einem Klick die Zusammenfassung des jeweiligen Dokuments angefordert oder eine Interpretation des Kontexts mit einem Klick ausgegeben werden (automatisches Erkennen des Dokumententyps wie z.B. Korrespondenz). Zudem \u00f6ffnet Parashift die Integration von AI-APIs von Drittanbietern wie OpenAI bei weniger Compliance-lastigen Anwendungsf\u00e4llen. Das erm\u00f6glicht es Kunden, eine Vielzahl von KI-gesteuerter Diensten in ihrer bestehenden Dokumentenverarbeitungsinfrastruktur zu nutzen &#8211; ohne, dass sie sich mit Integrationsfragen befassen m\u00fcssen. Ausserdem wird der Parashift Marketplace sehr bald er\u00f6ffnet, womit Unternehmen Zugang zu einem One-Stop-Shop f\u00fcr s\u00e4mtliche Anforderungen an die intelligente Dokumentenverarbeitung erhalten. Neue Automationsm\u00f6glichkeiten wie die &#8222;Wenn X dann Y&#8220;-Logik-Engine, leistungsstarke Skripting- und Berechnungsfunktionen und eine Entwicklerkomponente, die Viewer-\/Validierungs-\/Anmerkungsfunktionen in Drittanbieteranwendungen erm\u00f6glicht, vervollst\u00e4ndigen die neuen Funktionen.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Der Analyst Quadrant Knowledge Solutions hat Parashift als ein Leader in seiner&nbsp;<\/em><em><a href=\"https:\/\/lp.parashift.io\/en\/report\/spark-matrix-idp-report-2022\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">SPARK Matrix\u2122 Intelligent Document Processing 2022<\/a><\/em><em>&nbsp;positioniert.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Mit der Parashift Intelligent Document Processing-Plattform liegt die Automatisierung Ihrer Dokumentenverarbeitung damit sowohl f\u00fcr die Gegenwart als auch f\u00fcr die Zukunft in besten H\u00e4nden.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-16018d1d wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline is-style-outline--1\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/parashift.ai\/de\/demo-buchen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Buchen Sie eine Demo<\/a><\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die effiziente Verarbeitung von Dokumenten ist f\u00fcr praktisch jedes Unternehmen aus jeder Branche von hoher Wichtigkeit, die Daten daraus essenziell f\u00fcr den Gesch\u00e4ftsablauf. In den letzten Jahren haben die Technologien, mit denen Dokumente verarbeitet werden, rasante Fortschritte gemacht. 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