Wie die Dokumentenanalyse die Zukunft der Automatisierung vorantreibt

Einführung

Unter „Dokumentenanalyse“ versteht man Technologien und Techniken, die es Unternehmen ermöglichen, Daten in Dokumenten zu extrahieren, zu kategorisieren, zu verstehen und zu verarbeiten – egal ob es sich um gescannte Dokumente, PDFs, E-Mails, Formulare oder unstrukturierten Text handelt. Dazu gehören optische Zeichenerkennung (OCR), natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Klassifizierung durch maschinelles Lernen, Handschrifterkennung, Layouterkennung sowie Vertrags- und Rechnungsverarbeitung.

Wenn Unternehmen digital werden, mehr Daten produzieren und höheren regulatorischen Anforderungen unterliegen, ist die Dokumentenanalyse keine Option mehr, sondern eine entscheidende Fähigkeit, um die Effizienz zu steigern, Anforderungen zu erfüllen, Fehler zu minimieren und Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.

Der Markt für Dokumentenanalyse wird voraussichtlich ein Volumen von 31,98 Milliarden US-Dollar bis 2031 erreichen, verglichen mit 1,97 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023. Für den Markt für Dokumentenanalyse wird zwischen 2023 und 2031 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 41,7 % erwartet.

Schlüsselsegmente

Nach Lösungen

Produkte und Dienstleistungen

Nach Bereitstellungstyp

Cloud und On-Premise

Nach Unternehmensgröße

Große Unternehmen und kleine und mittlere Unternehmen

Nach Branchenvertikale

BFSI

Regierung

Gesundheitspflege

Einzelhandel

Herstellung

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Zukünftige Trends

Tiefere Integration von KI/ML/NLP – Intelligentere Modelle, die ein anspruchsvolles Verständnis ermöglichen: Semantik, Stimmung, Kontext und sogar Absicht. Dadurch werden die menschliche Überprüfung und die Fehlerquote minimiert.

Automatisierung und intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) – Nicht nur Datenerfassung, sondern auch Automatisierung von Prozessen: z. B. Vertragsanalyse, Rechnungsabgleich, Schadensregulierung.

Cloud- und SaaS-Einführung – Um Remote-Arbeit, Skalierbarkeit, schnellere Bereitstellung und Kostenoptimierung zu ermöglichen.

Verbesserte Handhabung unstrukturierter Daten – Fortschritte beim Layoutverständnis, bei Handschrift, verrauschten Dokumenten und verschiedenen Formularen.

Fokus auf Regulierung und Compliance – Datenschutzgesetze (DSGVO, CCPA usw.), Überprüfbarkeit, Rückverfolgbarkeit und sichere Dokumentenverarbeitung werden die Nachfrage nach konformeren und leistungsfähigeren Tools erhöhen.

Multimodale Nutzung – Mischen von Bild-, Text-, Layout- und möglicherweise sogar Sprach- oder Videoelementen in Dokumenten und Berichten; verbesserte Hybridmodelle.

Geografische Expansion, insbesondere in Schwellenmärkten – Asien-Pazifik, Lateinamerika, Naher Osten, wo die digitale Transformation am schnellsten voranschreitet.

Edge-Verarbeitung und On-Device-Analyse – Bei vertraulichen Informationen oder Anwendungen mit geringer Latenz kann es erforderlich sein, dass einige Verarbeitungsvorgänge lokal und nicht ausschließlich in der Cloud erfolgen.

Wachstumsstrategien

Vertikale Spezialisierung: Integrieren Sie Lösungen für bestimmte Branchen (Gesundheitswesen, Recht, Bankwesen), um domänenspezifische Anforderungen (Terminologie, Vorschriften, Formate) zu erfüllen.

Partnerschaften und Integrationen: Integrieren Sie es mit anderen Tools (ERP, CRM, Content-Management, Low-Code-Plattformen), um Teil größerer Arbeitsabläufe zu werden.

Investieren Sie in Forschung und Entwicklung zur Robustheit: Insbesondere für unstrukturierte Dokumente, mehrere Sprachen, Handschrift usw.

Sorgen Sie für eine flexible Bereitstellung: Cloud, Hybrid, vor Ort basierend auf dem Datenschutz/den Vorschriften des Kunden.

Betonen Sie Benutzerfreundlichkeit und Low-Code-/No-Code-Tools: So können nicht-technische Mitarbeiter Aufgaben zur Dokumentanalyse konfigurieren.

Compliance und Sicherheit als Wertversprechen: Zertifizierungen, sichere Datenverarbeitung, Prüfprotokolle.

Freemium-/leichtere Produkte für KMU: Um eine breite Akzeptanz zu erreichen und dann zu skalieren.

Gelegenheiten

KMU in sich schnell digitalisierenden Volkswirtschaften: Viele von ihnen sind unterversorgt oder verarbeiten Dokumente immer noch manuell.

Extraktion unstrukturierter Daten : Riesige Mengen an Altdokumenten, E-Mails und Berichten müssen durchsucht werden.

Neue Technologien: z. B. transformatorbasierte Modelle, die Layout und Kontext besser verstehen.

Bereitstellungen über Regionen hinweg: Lokalisierung der Lösung für Sprachen, Skripte und Arbeitsstile.

Behörden-/Ausschreibungsmöglichkeiten: Digitalisierung des öffentlichen Sektors, E-Government, Compliance-Reporting.

Erweiterungen in neue Bereiche: zB Legal Tech (Verträge), Versicherungsansprüche, Krankenakten, Eigentumsdokumente, Dokumente für den grenzüberschreitenden Handel.

Einschränkungen/Herausforderungen

Datenqualität: Schlechte Scans, Handschrift, Unschärfe und Rauschen können die Systemleistung beeinträchtigen.

Datenschutz- und Sicherheitsprobleme: insbesondere wenn Dokumente vertrauliche persönliche Informationen enthalten.

Regulatorische Unterschiede zwischen den Rechtsräumen.

Hochwertige KI/ML-Modelle erfordern Daten und Anmerkungen; das ist kostspielig.

Interoperabilitätsprobleme mit Legacy-Systemen.

Kosten und Komplexität von Bereitstellungen im großen Maßstab.

Wichtige Akteure und neueste Entwicklungen

AntWorks

IDC-Anerkennung für intelligente Dokumentenverarbeitung: Im November 2023 wurde AntWorks im Worldwide Intelligent Document Processing Software 2023 2024 Vendor Assessment von IDC als wichtiger Akteur anerkannt. Ÿ Highlights waren die Fähigkeit zur Verarbeitung langer, komplexer und unstrukturierter Dokumente, wiederverwendbare Modelle, insbesondere im Versicherungsbereich, und die Fähigkeit zur Citizen-Developer-Entwicklung (wodurch die Tools auch von nicht-technischen Benutzern verwendet werden können).

NelsonHall SmartLabTest – Marktführer im Bereich Dokumentenerkennung: Die Cognitive Machine Reading (CMR)-Technologie von AntWorks wurde von NelsonHall als führend im Bereich der strukturierten und unstrukturierten Dokumentenerkennung eingestuft. Zu den hervorgehobenen Vorteilen zählen die Anwendung der „fraktalen Analyse“ (anstelle ausschließlich herkömmlicher OCR), wodurch die erforderlichen Trainingsdaten minimiert werden, die effektive Felderkennung auch bei Eingaben geringer Qualität, die robuste Handhabung unstrukturierter Inhalte und die Anwendbarkeit beim Erstellen von Modellen und Ändern extrahierter Daten.

Automation Anywhere, Inc.

Document Automation 6-Version: Automation Anywhere hat kürzlich sein Produkt Document Automation (Teil seines RPA-Angebots) aktualisiert. Die wesentlichen Verbesserungen sind:

Verbesserte Computervision ermöglicht eine um ca. 60 % höhere Straight-Through-Processing-Leistung (STP) dokumentenzentrierter Prozesse.

Verbesserte Verarbeitung natürlicher Sprache für unstrukturierte Inhalte (E-Mails usw.).

Möglichkeit zur Nutzung von KI-Plattformen von Drittanbietern (für Sprache-zu-Text, Übersetzung, Stimmung usw.) zur Ergänzung von Dokument-Workflows.

Deutlich höhere Skalierbarkeit (Verarbeitung von Millionen von Seiten pro Monat) mit einem einzigen System im Vergleich zu früheren Versionen.

Celaton

Übernahme durch AdvancedAdvT Ltd.: Am 1. Juli 2024 schloss AdvancedAdvT (ADVT), ein in Großbritannien börsennotiertes Softwarelösungsunternehmen, die Übernahme von Celaton Ltd. ab, dem IDP/IPA-Anbieter hinter der inSTREAM-Plattform. Der Deal belief sich auf ca. 5,0 Millionen Pfund abzüglich der erworbenen Barmittel.

Funktionen der inSTREAM-Plattform: Celatons inSTREAM ist eine intelligente Dokumentenverarbeitungsplattform, die automatische Datenerkennung, Klassifizierung, Validierung, Anreicherung und Analyse ermöglicht. Sie umfasst maschinelles Lernen, Mehrsprachenunterstützung und wurde für die durchgängige Automatisierung von Dokumentenprozessen (Kreditorenbuchhaltung, Rechnungsstellung usw.) für Dokumenten-Workflows mit hohem Volumen entwickelt.

Investitionen in die Produktentwicklung: Vor der Übernahme investierte Celaton über zwei Jahre verteilt rund 2,3 Millionen Pfund in die Produktentwicklung (KI-Verbesserungen, verbesserte Web-Benutzeroberfläche, mehrsprachige Unterstützung), um den Weg für Marktwachstum zu ebnen.

Abschluss

Der Markt für Dokumentenanalyse entwickelt sich rasant und wächst rasant. Digitalisierung, Compliance, Remote-Arbeit und Automatisierung sind die Treiber. Für Anbieter und Käufer gleichermaßen sind die Chancen enorm: verbesserte Betriebsproduktivität, geringere Fehlerquote, Compliance und verbessertes Dokumentenverständnis. Um erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen auf intelligente, flexible, sichere und maßgeschneiderte Lösungen setzen, die insbesondere mit unstrukturierten Daten und unterschiedlichen Einsatzanforderungen umgehen können. Schwellenmärkte dürften dabei die Wachstumstreiber sein.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Wie unterscheidet sich Dokumentenmanagement von Dokumentenanalyse?

Dokumentenmanagement umfasst das Speichern, Organisieren und Abrufen von Dokumenten. Die Dokumentenanalyse bietet mehr als nur das Extrahieren von Informationen, Klassifizieren, Verstehen von Inhalten und die Automatisierung von Arbeitsabläufen.

Ist die Bereitstellung in der Cloud sicherer als vor Ort?

Kommt drauf an. Die Cloud bietet Vorteile in puncto Skalierbarkeit und Kosten, für sensible Daten oder stark regulierte Umgebungen kann jedoch eine lokale (oder hybride) Lösung die bessere Wahl sein. Sicherheit hängt in beiden Fällen von den Praktiken des Anbieters ab.

Wie genau sind vorhandene Tools zur Dokumentenanalyse?

Die Genauigkeit ist bei gut strukturierten Dokumenten (Formularen, Rechnungen) mit sauberer Eingabequalität gut, verschlechtert sich jedoch bei Scans, Handschrift, komplexen Layouts oder unstrukturiertem Text. Kontinuierliche Schulungen, Feinabstimmung und die Einbindung von Mitarbeitern tragen zur Verbesserung der Ergebnisse bei.

Wie ist die Kostenstruktur?

Die Kosten bestehen in der Regel aus Lizenzen/Abonnements (für Software), Hardware/Infrastruktur (vor Ort), Einrichtungs-/Integrationsgebühren, laufenden Wartungskosten und möglicherweise Gebühren für Datenannotation/Schulung. Cloud-/SaaS-Modelle können die Anfangsinvestition reduzieren.

Wann ist die Dokumentenanalyse für die meisten Unternehmen „gut genug“?

Die meisten Unternehmen nutzen diese Technologie bereits. Eine vollständige Automatisierung, insbesondere bei unstrukturierten oder gemischten Dokumenten, stellt jedoch noch immer ein Problem dar. In den nächsten 2 bis 5 Jahren wird sich diese Lücke mit der Weiterentwicklung der KI/NLP-Technologien weiter schließen.