{"id":26025,"date":"2025-01-28T14:08:08","date_gmt":"2025-01-28T14:08:08","guid":{"rendered":"https:\/\/parashift.io\/?p=26025"},"modified":"2025-11-30T22:46:45","modified_gmt":"2025-11-30T22:46:45","slug":"scan-dienstleister-optimiert-dokumenten-digitalisierung-durch-automatische-dokumententrennung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/parashift.ai\/de\/scan-dienstleister-optimiert-dokumenten-digitalisierung-durch-automatische-dokumententrennung\/","title":{"rendered":"Scan-Dienstleister optimiert Dokumenten-Digitalisierung durch automatische Dokumententrennung"},"content":{"rendered":"\n

F\u00fchrender Schweizer BPO steigert Effizienz in der Dokumenten-Erfassungen signifikant dank KI-basierter Dokumententrennung.<\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n

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Overview \u2013 Management Summary<\/h3>\n\n\n\n
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Durch die Implementation der automatischen Dokumententrennung mit Parashift<\/a> kann ein im Schweizer Markt bedeutender, spezialisierter IT-Dienstleister die Dokumenten-Digitalisierung signifikant optimieren.

Der Dienstleister kennt die Herausforderung bei diesem Prozess-Schritt und dem damit verbundenen Optimierungspotential bestens. 

Mit dem neu konzipierten Verfahren basierend auf KI-Verfahren konnten die gesteckten Ziele erreicht werden. Durch die automatisierte Dokumenttrennung mit Parashift k\u00f6nnen Kosten und Verarbeitungszeit eingespart werden<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Aufgabenstellung \u2013 Herausforderung<\/h3>\n\n\n\n

Jeden Tag verarbeitet der spezialisierte IT-Dienstleister tausende von Dokumenten f\u00fcr seine Kunden. Der Eingang der Dokumente in den Erfassungs-Prozess erfolgt in diesem Fall in Papierform.  Aber auch digital eingehende Dokumente profitieren von dieser Funktionalit\u00e4t. Den praktisch immer kommen die Dokumente in gr\u00f6sseren Mengen (Stapeln\/Dateien) zusammengefasst in den Prozess und m\u00fcssen separiert werden.<\/p>\n\n\n\n

In diesem Case erfolgte die Separierung eingehende Post nach dem Scannen, in einer Dokumenterfassungs-Software manuell durch Personen am Bildschirm. In vielen anderen F\u00e4llen erfolgt die Dokumententrennung beim Scannen durch in der Dokumenten-Aufbereitung (AVOR) aufgeklebte Barcodes oder eingef\u00fcgte Barcode- oder Patchcode-Trennbl\u00e4tter.<\/p>\n\n\n\n

Beide Variante erfordern einen bedeutenden manuellen Arbeitsaufwand. Zudem k\u00f6nnen sich durch fehlerhaftes Handling korrupte Dokumente ergeben. Zurzeit verf\u00fcgbare Tools zur automatischen Separation haben sich auf Grund mangelnder Zuverl\u00e4ssigkeit kaum etabliert.<\/p>\n\n\n\n

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Die L\u00f6sung<\/h3>\n\n\n\n

Auf Basis von GNNs (Graph Neural Networks), einem leistungsstarken Instrument der K\u00fcnstlichen Intelligenz zur Analyse und Vorhersage von Beziehungen zwischen Objekten, wurde die automatisierte Dokumenttrennung umgesetzt.<\/p>\n\n\n\n

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