AI OCR organisiert Dokumente mit KSeF, E-Mails, PDFs, Scans und Fotos: liest Felder, klassifiziert Dokumententyp, schlägt Design oder Kostenkategorie vor und übermittelt Ausnahmen an den Menschen.
Die Abteilung Verwaltung und Finanzen erhält Dokumente aus vielen Quellen: KSeF, E-Mail-Boxen, PDF-Dateien, Scans, Fotos, Formulare und freigegebene Ordner. Dokumente betreffen Rechnungen, Verträge, Bestellungen, Protokolle, Buchhaltungsnotizen und Projektanhänge.
Die Mitarbeiter erkannten manuell die Art des Dokuments, schrieben die Daten um, wählten die Kostenkategorie aus, gaben das Projekt oder MPK an und entschieden, an wen das Dokument gesendet werden soll. Mit einem größeren Volumen erhöhte sich die Gefahr von Verzögerungen, Fehlern, Duplikaten und fehlenden Informationen, an die Dokumente korrigiert werden müssen.
Der wichtigste Unterschied ist nicht die Technologie selbst. Das Team bewegt sich von manuellen Arrangements, Blättern und Nachrichten zu einem Prozess mit klaren Status, Inputs, Case Ownership und einem Ort, um Ausnahmen zu überprüfen.
Der Umfang der Module kann auf MVP eingeengt oder nach dem Testen mit Anwendern in späteren Phasen erweitert werden.
Zentrales Register von Dokumenten aus E-Mail, Dateien, Formularen und manuellem Upload.
Lesefelder, Tabellen, Beträge, Daten, Gegenparteien und Qualitätskontrolldokumente.
Vorschlag von Dokumenttyp, Kostenkategorie, Design, MPK und nächsten Schritt des Prozesses.
Human Panel für die Validierung des Lesens, Korrektur von Feldern und Entscheidungen mit geringer Sicherheit.
Status, Fallinhaber, Kommentare, Annahme- und Auditspur des Dokuments.
Übermittlung von Daten an ERP, Buchhaltung, BI oder Blatt- und Prozessqualitätsbericht.
Wir prüfen die Arten von Dokumenten, Quellen, Volumen, Scanqualität, erforderliche Felder und Entscheidungen, die die KI nicht alleine treffen sollte.
Wir definieren Felder, Zustände, Sicherheitsgrade, Ausnahmen, Rollen und Momente der obligatorischen menschlichen Kontrolle.
Wir testen das Lesen an Dokumentenproben und bestimmen, welche Felder automatisiert werden können und welche Validierung erforderlich ist.
Wir fügen Klassifizierung, Vorschläge von Kategorien und Logik der Weitergabe von geringer Sicherheit in die Warteschlange der Überprüfung.
Wir kombinieren den Prozess mit ERP, Buchhaltung, E-Mail, Ordner oder Dashboard über API, Webhooks oder Export.
Wir messen Lesegenauigkeit, Anzahl der Korrekturen, Klassifizierungsfehler, Betriebszeit und die häufigsten Ausnahmen.
In einem ähnlichen Projekt müssen automatische Schritte von menschlichen Entscheidungen getrennt werden. Dadurch hilft das System, manuelle Arbeit zu reduzieren, aber versteckt nicht Fehler, Ausnahmen und Verantwortlichkeiten.
Bestimmen Sie, welche Daten primär sind und wie wir mit fehlenden Daten, Duplikaten und Inkonsistenzen umgehen.
Jeder Fall sollte eine Bühne, eine verantwortliche Person und einen klaren Moment der Reaktion haben.
Integrations-, Import-, KI- oder Automatisierungsfehler sollten im Dashboard oder Bericht sichtbar sein.
Hochrisikoschritte, Finanzdokumente und strittige Entscheidungen bedürfen der menschlichen Zustimmung.
In finanziellen Prozessen empfehlen wir menschliche Kontrolle für Buchhaltungsentscheidungen, Korrekturen, geringe Sicherheit und Ausnahmen. KI kann Klassifizierung vorschlagen und Daten vorbereiten, aber hohe Risikoentscheidungen sollten genehmigt werden.
Ja, aber die Qualität hängt von Auflösung, Beleuchtung, Dokumentlayout und Lesbarkeit ab. Vor der Bewertung lohnt es sich, die Probe der Dokumente zu überprüfen und die akzeptable Höhe der Korrekturen zu bestimmen.
Sie können Anpassungen speichern und diese verwenden, um Regeln, Wörterbücher, Prothesen, Klassifikationen oder zukünftige Modelle zu korrigieren. Dies erfordert Qualitätskontrolle und klare Regeln für die Verwendung von Daten.
Ja. Die Daten können über API, Webhook, CSV oder eine Austauschdatei übertragen werden. Der Bereich hängt von den Möglichkeiten von ERP und den benötigten Feldern ab.
Zuerst aus der Prüfung von Dokumententypen und Proben von Dateien. Dann lohnt es sich, MVP für 2-3 die häufigsten Arten von Dokumenten zu implementieren und erst nach der Qualitätsmessung weitere Klassen zu entwickeln.
SmartCodeIT kann Ihnen helfen, Ihren Prozess zu gestalten, MVP vorzubereiten und eine auf Ihre Organisation zugeschnittene Anwendung zu implementieren. Wir beginnen mit einem kurzen Gespräch über Daten, Werkzeuge, Ausnahmen und Geschäftszweck.