Dokumentenerkennung mit Kundenreferenzen und Anwendungsgebiete

Wie kann die automatische Formularerkennung Prozesse in Ihrem Unternehmen vereinfachen?

FĂŒr drei unserer Kunden möchten wir Ihnen beispielhaft jeweils einen individuellen Use Case der Dokumentenerkennung prĂ€sentieren: automatische Formularerkennung im Energiekonzern, bei einem Finanzdienstleister und in der Immobilienbranche.

Haben Sie schon einen Anwendungsfall in Ihrem Unternehmen im Kopf? Wir freuen uns, diesen gemeinsamen mit Ihnen in einem kostenlosen Erst-KI-Workshop zu besprechen.

Dokumentenerkennung Kundenreferenzen

Automatische Dokumentenerkennung im Energiekonzern

Ausgangspunkt & Ziel des Projektes:

Unser Kunde ist ein Energiekonzern, der tĂ€glich viele AntrĂ€ge fĂŒr StromvertrĂ€ge von Neukunden erhĂ€lt. Alle AntrĂ€ge werden von den Mitarbeitern im ersten Schritt auf VollstĂ€ndigkeit und Korrektheit geprĂŒft. Dabei muss jedes Dokument einzeln durchgegangen werden. Im zweiten Schritt werden die Daten manuell aus den Antragsformularen in das Software-System des Energieunternehmens eingetragen. Erst dann ist die Weiterverarbeitung möglich. Danach kann der Neukunde letztendlich seinen Strom bekommen.

Das Anwendungsgebiet fĂŒr den Einsatz von KĂŒnstlicher Intelligenz war klar definiert: we-do.ai hatte die komplexe Aufgabe, eine KI-Lösung zu entwickeln. Diese prĂŒft im 1. Schritt die Antragsformulare. Im 2. Schritt werden die enthaltenen Daten extrahiert. Zum Abschluss speichert die KI Softwarelösung die Daten an der richtigen Stelle im Software-System des Energieunternehmens ab.

Mehrwerte & Produkt-Highlights automatischen Dokumentenerkennung Energiebranche

  • Die eingescannten Antragsformulare werden separiert & definiert
  • Die Dokumente werden auf VollstĂ€ndigkeit geprĂŒft
  • Die KI gibt nach der PrĂŒfung auf VollstĂ€ndigkeit eine Bewertung an den Mitarbeiter (rot, gelb, grĂŒn: wobei grĂŒn bedeutet, dass alles in Ordnung ist)
  • Alle relevanten Daten & Informationen des Neukunden werden aus den Dokumenten ausgelesen / extrahiert
  • Die extrahierten Daten bekommen einen Score, wie gut sie erkannt wurden und ob der Mitarbeiter manuell ergĂ€nzen muss
  • Die extrahierten Daten werden automatisch im Software-System des Energiekonzerns an der richtigen Stelle abgespeichert
  • Hohe Entlastung der Mitarbeiter, die den Prozess der Dokumentenerkennung nur noch ĂŒberwachen anstatt selber manuell die Dokumente zu bearbeiten
  • Durch die komplette Automatisierung wird eine Effizienzsteigerung erreicht

Automatische Formularerkennung bei einem Finanzdienstleister

Ausgangspunkt & Ziel des Projektes:
Unser Kunde ist ein mittelstÀndischer Finanzdienstleister mit ReprÀsentanzen in ganz Deutschland. TÀglich bekommt jede Filiale viele Briefsendungen mit unterschiedlichen Anliegen: Rechnungen, AntrÀge, Anfragen, Werbebriefe, etc. Die Briefe werden von den Mitarbeitern hÀndisch den entsprechenden Themen und Ansprechpartnern zugeordnet.
Die Aufgabe fĂŒr we-do.ai war es, diesen Prozess mit Hilfe einer KI-basierten Dokumentenerkennung zu automatisieren.

In jeder Filiale wurden die Mitarbeiter instruiert, morgens alle eingehenden Briefsendungen nacheinander auf den Scanner zu legen. Der Scanner generiertet daraufhin ein großes PDF. Die we-do.ai KI-Software konnte nun das digitale PDF im 1. Schritt separieren. Aus einem großen PDF wurden somit wieder einzelne Dokumente. Im 2. Schritt erkannte die KI Software, ob es sich um eine Rechnung, Anschreiben oder anderes Anliegen handelt. Im letzten 3. Schritt wurde das Dokument basierend auf seiner Art / Definition einer Klasse zugeordnet. Alle Rechnungen wurden beispielsweise in einem Ordner zusammengefasst. Alle Antragsformulare in einem anderen Ordner abgespeichert. Nicht eindeutige Dokumente wurden separat gelistet.

Mehrwerte & Produkt-Highlights automatischen Dokumentenerkennung Energiebranche

  • Die eingescannten Dokumente werden separiert
  • Die Dokumente werden definiert „Was ist es fĂŒr ein Schreiben?“
  • Die definierten Schreiben werden einer Klasse zugeordnet und entsprechend im Software-System des Finanzdienstleisters abgelegt
  • Die Mitarbeiter können mit den digitalisierten Schreiben direkt weiterarbeiten
  • Die Mitarbeiter werden entlastet, da sie die Schreiben automatisch in digitaler Form in ihrem Firmen-Software-System zur VerfĂŒgung gestellt bekommen und sofort verarbeiten können
  • Die Automatisierung dieses Prozesses ermöglicht eine Zeit- und Aufwandseinsparung auf Seiten des Finanzdienstleisters

AI Dokumentenerkennung in der Immobilienbranche

Ausgangspunkt & Ziel des Projektes:
Unser Kunde ist ein mittelstĂ€ndisches Softwareunternehmen, welches eine Softwareplattform fĂŒr die Verwaltung von Immobilien entwickelt und vertreibt. Als neues Feature soll den Immobilienverwaltungskunden, die die Softwareplattform nutzen, die automatische Dokumentenerkennung angeboten werden.
Analog der Vorgehensweise beim Beispiel des Finanzdienstleisters legen auch hier die Verwaltungskunden alle eingehenden physischen Schreiben auf den Scanner. Pro Tag wird somit ein Gesamtdokument (PDF) erzeugt. Dieses PDF wird dann von der KI-Formularerkennungs-Software zunÀchst separiert und in einzelne Dokumente aufgeteilt. Danach folgt die Bestimmung (ist es eine Rechnung, ein Mieterschreiben, etc.). Im letzten Schritt wird das digitale Dokument in der Verwaltungssoftware-Plattform im passenden Ordner abgespeichert.

Mehrwerte & Produkt-Highlights automatischen Dokumentenerkennung Energiebranche

  • Im 1. Schritt werden die eingescannten Dokumente separiert
  • Im 2. Schritt werden die Dokumente bestimmt: „Was ist es fĂŒr ein Schreiben?“
  • Im 3. Schritt erfolgt die Zuordnung zu einer Klasse und die Abspeicherung in der Software-Verwaltungs-Plattform
  • Die Mitarbeiter werden entlastet, da sie die Schreiben automatisch in digitaler Form in ihrer Verwaltung-Software zur VerfĂŒgung gestellt bekommen
  • Die Mitarbeiter der Immobilienverwaltungen können mit den digitalisierten Schreiben direkt weiterarbeiten
  • Die Automatisierung dieses Prozesses ermöglicht eine Zeit- und Aufwandseinsparung auf Seiten der Immobilienverwalter

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