{"id":9653,"date":"2022-01-04T05:00:00","date_gmt":"2022-01-04T05:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/parashift.io\/?p=9653"},"modified":"2025-11-30T22:43:13","modified_gmt":"2025-11-30T22:43:13","slug":"warum-nischenorientierte-dokumentenerfassungsplattformen-keine-losung-fur-die-dokumentenextraktion-darstellen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/parashift.ai\/de\/warum-nischenorientierte-dokumentenerfassungsplattformen-keine-losung-fur-die-dokumentenextraktion-darstellen\/","title":{"rendered":"3 Gr\u00fcnde, warum nischenorientierte Dokumentenerfassungsplattformen keine L\u00f6sung f\u00fcr die Dokumentenextraktion darstellen"},"content":{"rendered":"\n

Nischenorientierte L\u00f6sungen machen in vielen Bereichen Sinn. Nicht so in der Dokumenten-Branche und nicht so f\u00fcr die Dokumentenextraktion. Zu unkonventionell sind die Anforderungen, zu gross die Herausforderungen. F\u00fcr die zukunftsweisende Dokumentenautomatisierung braucht es einen anderen, universellen und horizontalen Ansatz.<\/p>\n\n\n\n

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\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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Quadrant Knowledge Solutions hat Parashift aufgrund seiner Innovationsf\u00e4higkeit 2021 zum ersten Mal als Herausforderer im Spark Matrix Intelligent Document Processing Report <\/a> aufgenommen.<\/p>\n<\/blockquote>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Mit der Intelligent Document Processing (IDP)-Plattform erm\u00f6glicht Parashift genau diesen grundlegend anderen Ansatz f\u00fcr die Dokumentenextraktion. Drei Gr\u00fcnde, warum nischenorientierte Dokumentenerfassungsplattformen keine L\u00f6sung f\u00fcr die Dokumentenextraktion bereith\u00e4lt und wie Parashift dies macht.<\/p>\n\n\n\n

Grund #1: Eindimensionaler Ansatz f\u00fcr zu wenig Dokumentenverst\u00e4ndnis<\/h2>\n\n\n\n

Mit dem eindimensionalen Ansatz und dem herk\u00f6mmlichen Konzept der nischenorientierten Dokumentenerfassung ist auch das Resultat ein eindimensionales und konventionelles. Der Kontext f\u00fcr eine umfassende Dokumentenextraktion ist schlicht zu klein und der Aufwand zu gross. Ein einziges Modell pro Dokumententyp einzusetzen, l\u00e4sst die Kosten in die H\u00f6he schiessen und verunm\u00f6glicht ein wirtschaftlich sinnvolles Skalieren.<\/p>\n\n\n\n

L\u00f6sung mit der Parashift IDP-Plattform:<\/strong> Parashift hingegen kreiert mit der Document Swarm Learning-Technologie<\/a> grosse technologische Unterscheidungsmerkmale. Anstatt ein ML-Modell pro Dokumententyp zu erstellen und zu trainieren, werden die Learnings auf Datenpunkt-Extraktoren \u00fcber die Dokumententypen hinweg gebunden. Mit dieser Technologie kann jegliches Lernen, das aus den vorgenommen Interaktionen aller auf der Plattform verarbeiteten Dokumenten gewonnen wurde, genutzt werden. So wird ein Skalieren \u00fcber alle Dokumententypen hinweg erm\u00f6glicht.<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Begonnen hat alles mit der Automatisierung der Buchhaltung, bevor Parashift zu der Verarbeitung jeglicher Art von Dokumenten<\/a> \u00fcbergegangen ist. <\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Grund #2: Komplexit\u00e4t und Variation in Dokumenten<\/h2>\n\n\n\n

Nischenorientierte Dokumentenerfassungsplattformen sind auf ihre Vorlagen eigeschr\u00e4nkt und weisen zu wenig Kontext f\u00fcr die realen Probleme der Dokumente auf. Sie sind nicht in der Lage, mit den Variationen und der Komplexit\u00e4t von allt\u00e4glichen Dokumenten umzugehen.<\/p>\n\n\n\n

L\u00f6sung mit der Parashift IDP-Plattform:<\/strong> IDP verbindet KI-Technologien, damit die Verarbeitung verschiedener Dokumententypen von jeglichen Vorlagen und Branchen losgel\u00f6st werden kann. Parashift konzentriert sich ausschliesslich auf Klassifizierung, Extraktion und Datenstrukturierung aller Dokumente, womit eine Best-of-breed-IDP geschaffen wurde. Gerade auch f\u00fcr die Extraktion komplexer, unstrukturierter Dokumente in Industrien wie beispielsweise Logistik, Immobilien und Banking eignet sich die Parashift Plattform perfekt.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Grund #3: Kein \u00fcbergreifendes Datennetzwerk<\/h2>\n\n\n\n

Der dritte Grund, warum nischenorientierte Dokumentenerfassungsplattformen keine L\u00f6sung f\u00fcr die Dokumentenextraktion sind, ist der, dass ein vertikal orientiertes System auch nur Dokumententypen aus der jeweiligen Branche verarbeitet. Folglich wird auch niemals ein umfassendes und branchenunabh\u00e4ngiges Datennetzwerk erreicht werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

L\u00f6sung mit der Parashift IDP-Plattform:<\/strong> Mit dem globalen KI-Training, welches durch das Document Swarm Learning erm\u00f6glicht wird, werden auch die Lernanstrengungen plattformweit genutzt. Mit dem allgemeinen Ansatz wird ein strukturiertes und branchenunabh\u00e4ngiges Datennetzwerk geschaffen. Dies wiederum f\u00fchrt zu mehr und mehr Standard-Dokumententypen, die out-of-the-box und branchen\u00fcbergreifend genutzt werden k\u00f6nnen.<\/em><\/p>\n\n\n\n

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