Automatisierte Dokumentenerkennung

Mit MF Rocket wird k√ľnstliche Intelligenz zur Realit√§t

Unternehmen m√ľssen Wege finden, um Inhalte in gro√üem Umfang zu organisieren, die Automatisierung zu erweitern und Analysen voranzutreiben, um das Unternehmen angesichts der explosionsartigen Zunahme von Gesch√§ftsinformationen zu optimieren. Intelligente Dokumentenl√∂sungen sind jetzt verf√ľgbar. Durch die Nutzung der k√ľnstlichen Intelligenz und der maschinellen Lerndienste von Amazon Web Services (AWS) wie Amazon Textract, Amazon Comprehend und Amazon Rekognition bieten die MF Rocket Intelligence Services eine skalierbare M√∂glichkeit zur automatischen Anreicherung und Extraktion wertvoller Erkenntnisse aus Inhalten. Mit diesen L√∂sungen k√∂nnen Sie wertvolle Informationen automatisch extrahieren, um spezifische Gesch√§ftsanforderungen zu erf√ľllen und schnellere, fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Du kannst sofort loslegen
Du brauchst keine Erfahrung mit KI oder maschinellem Lernen, um mit der intelligenten Dokumentenerkennung zu beginnen; aktiviere einfach MF Rocket Intelligence Services. Es gibt keine Komplikationen - einfache Regeln können verwendet werden, um zu bestimmen, ob MF Rocket Intelligence Services auf ein Dokument angewendet werden soll oder nicht.
Verbessere die Funktionalität
Du kannst schnell und pr√§zise Daten extrahieren und die Ergebnisse als Dateieigenschaften (Metadaten) einf√ľgen, um Suchen, Prozesse und Analysen zu verbessern. Behalte die KI-generierten Daten als separate Version des Originaldokuments. Extrahiere bei Bedarf zus√§tzliche Informationen, ohne die Datei erneut bearbeiten zu m√ľssen.
Kosteneinsparungen
Es werden keine teuren Datenanalysten ben√∂tigt. Wenn du neue Dokumente hinzuf√ľgst, entf√§llt die manuelle Arbeit und die Bearbeitungskosten sinken. Du musst weniger Zeit und M√ľhe aufwenden, um richtig klassifizierte Dokumente und Dateien zu finden und darauf zuzugreifen.

Extrahiere Erkenntnisse aus Dokumenten mit Natural Language Processing √ľber Amazon Comprehend

Amazon Comprehend ist ein Service zur Verarbeitung nat√ľrlicher Sprache (NLP), der maschinelles Lernen nutzt, um Erkenntnisse und Zusammenh√§nge in Texten zu entdecken, ohne dass daf√ľr Vorkenntnisse im maschinellen Lernen erforderlich sind. Suche nach n√ľtzlichen Informationen in unstrukturierten Daten: Kunden-E-Mails, Support-Tickets, Produktbewertungen, soziale Medien und sogar Werbetexte bieten Einblicke in die Stimmung der Kunden, die du f√ľr dein Unternehmen nutzen kannst.

Stack
Stack
Identifiziere Schl√ľsselelemente
von Interesse in großen Textmengen (z.B. das Auffinden von Unternehmensnamen in Analystenberichten)
Erkenne verborgene Stimmungen in der Sprache
negative Bewertungen oder positive Kundeninteraktionen mit Servicemitarbeitern
Analysiere
Personen, Orte, Produkte, Daten, Ereignisse, Organisationen, Mengen, Objekte, Sprachen und andere Einheiten.

Extrahiere inhaltlichen Kontext und Analysen von Bildern mit Amazon Rekognition

Amazon Rekognition kann Inhaltskontext und Analysen aus Bildern extrahieren. Amazon Rekognition nutzt Deep-Learning-Technologie und AWS-Bilderkennung, um Inhaltskontext aus Bildern zu extrahieren und als Dokument-Metadaten in Alfresco Content Services zu speichern. Mit den MF Rocket Intelligence Services kannst du schneller von intelligenter Dokumentenerkennungssoftware profitieren, als du es dir vorstellen kannst.

Stack
Stack
Erkenne Objekte, Personen, Text, Szenen und Aktivitäten in Bildern und Videos
Erkenne jeglichen unangemessenen Content
Erkenne, analysiere und vergleiche Gesichter und andere Inhalte

Extrahiere Text und Daten aus gescannten Dokumenten

Amazon Textract ist ein vollst√§ndig verwalteter Service f√ľr maschinelles Lernen, der zus√§tzlich zur einfachen optischen Zeichenerkennung (OCR) den Inhalt von Formularfeldern und in Tabellen gespeicherte Informationen erkennt. Die intelligente Informationsverarbeitung von Amazon Textract erm√∂glicht in Kombination mit der offenen Architektur von MF Rocket die Klassifizierung riesiger Datenmengen in noch nie dagewesener Geschwindigkeit.

Stack
Stack
Extrahiere gedruckten Text
Text, Handschrift und andere Daten aus gescannten Dokumenten automatisch und schneller als je zuvor.
Erkenne das Layout und die wesentlichen Elemente eines Dokuments
sowie die Datenbeziehungen in eingebetteten Formularen oder Tabellen und extrahiere alles in seinem vollen Kontext.
In Geschäftsanwendungen bearbeiten
Sobald die Daten erfasst sind, kannst du sie in deinen Geschäftsanwendungen bearbeiten.

Mit MF Rocket funktioniert deine Dokumenten-Erkennung mit GPT-3

Unsere Rocket AI verbindet das beste aus beiden Welten: Die Basis von GPT-3 und das Know-How von deutschen Texter und KI Experten im Bereich NLP.

Dokumenten-Erkennung und KI ‚Äď unspektakul√§r oder eindrucksvoll?

Ein hoher Automatisierungsgrad bei der Dokumentenerfassung ist immer noch nicht die Norm. Eine neue, auf Deep Learning basierende Methode bringt uns einen weiteren Schritt voran. Das Lesen und Verwerten von Informationen und Daten aus Dokumenten ist f√ľr Menschen keine schwierige Aufgabe. Wir k√∂nnen einen Stapel verschiedener Dokumente anhand ihres Layouts leicht sortieren und trennen und alle notwendigen Informationen erfassen.

F√ľr Softwarel√∂sungen ist diese Verarbeitung alles andere als Routine. Die effiziente Extraktion von Informationen aus eingehenden Gesch√§ftsdokumenten, wie z. B. Bestellungen, ist f√ľr Unternehmen, die t√§glich mit einer gro√üen Anzahl von Dokumenten zu tun haben, von entscheidender Bedeutung. Das liegt daran, dass zwischen Scannen und Dokumentenerfassung Welten liegen. Wenn ein Dokument gescannt wird, wird es digital auf dem Computer gespeichert. Damit ist der Prozess zu Ende.

Die Datei wurde digitalisiert, aber die Nutzer/innen k√∂nnen mit den darin enthaltenen Informationen nicht viel anfangen. Diese Informationen sind jedoch √§u√üerst wertvoll, und die Unternehmen ben√∂tigen sie f√ľr die Verwendung und Weiterverarbeitung in ihrem SAP-System. Deshalb ist es wichtig, eine Software oder einen Prozess f√ľr die Erfassung von Dokumenteninhalten zu entwickeln. Doch damit ist die Aufgabe noch nicht erledigt.

Trotz immer besserer Technologien bleibt die umfassende semantische Korrektheit der Datenextraktion eine Herausforderung, insbesondere bei der Analyse von Tabelleninhalten zur Erkennung von Bestell- oder Rechnungsposten, da die Dokumente komplex und mehrdeutig sind. Hier können Erkennungstechniken ähnlich der Gesichtserkennung eingesetzt werden. In Kombination mit einer großen Anzahl von Layoutvorlagen und kontinuierlichem maschinellem Lernen lassen sich hohe Automatisierungsraten bei der Erkennung und Erfassung von Dokumenten wie Bestellungen oder Rechnungen erzielen.

Diese Methode kann durch eine intelligente Extraktion von Tabelleninhalten erg√§nzt werden, die √ľber die physische Strukturerkennung hinausgeht. Dabei handelt es sich um einen Deep Learning-basierten Ansatz, der die Erkennung von Positionen in verschiedenen Layouts erm√∂glicht, die bei der reinen Strukturerkennung nicht immer ber√ľcksichtigt werden oder dem Algorithmus nicht im Voraus beigebracht werden.

Der neue Deep Learning-basierte Ansatz verwendet eine gro√üe Menge an verarbeiteten realen Daten, die aus Datenschutzgr√ľnden anonymisiert und einem neuronalen Netzwerk zur Verf√ľgung gestellt werden. Aufgrund der “Erfahrung” und des entsprechend gro√üen Netzwerks kann dieser Algorithmus nun auch bei der Ersterfassung von Bestellungen oder Rechnungen hohe Erfassungsraten erzielen. Zus√§tzlich zu Text und Zahlen bei Erstbestellungen ist es m√∂glich, komplexe Tabelleninhalte zu erkennen. Deep Learning, ein Teilbereich der k√ľnstlichen Intelligenz, kann die Produktivit√§t und betriebliche Effizienz erheblich steigern.

Der neuartige Erkennungsansatz ist von besonderem Interesse, weil seine Analyselogik theoretisch generisch ist und daher leicht an andere Dokumententypen angepasst werden kann. Er st√ľtzt sich nur in geringem Ma√üe auf eine layoutbasierte Textverarbeitung. Diese Technologien zeigen, wie leistungsf√§hig k√ľnstliche Intelligenz sein kann. Derzeit wird an der n√§chsten Generation von KI-Diensten gearbeitet, die bald in der Lage sein werden, im Handumdrehen genaue und zuverl√§ssige Daten aus Bestellungen, Rechnungen und anderen Gesch√§ftsdokumenten zu extrahieren. Au√üerdem eignen sich die besten KI-Ans√§tze hervorragend f√ľr die Verarbeitung nat√ľrlicher Sprache im Bereich der Gesch√§ftsdokumente und bieten ein enormes Innovationspotenzial f√ľr die Zukunft.

So uninteressant uns als Menschen die Dokumentenerfassung auch erscheinen mag, die Prozesse hinter der automatisierten Verarbeitung zeigen nicht nur die Herausforderungen, sondern auch die rasante technologische Entwicklung und faszinierende Lösungsansätze Рeine beeindruckende Herausforderung, die es zu meistern gilt.