Erinnern Sie sich noch an die Zeit, als die gesamte Dokumentenverwaltung ausschließlich auf Papier basierte? Eine umständliche, mühsame und oft ungenaue Angelegenheit. Zweifellos haben Unternehmen dank der Digitalisierung enorme Fortschritte bei der Analyse und Archivierung von Dokumenten erzielt und können nun die stetig wachsende Datenmenge bewältigen, die neue Technologien liefern.
Der Bedarf an aufbereiteten und relevanten Daten, die ein Unternehmen benötigt, wächst jedoch stetig. Gleichzeitig muss sich das Dokumentenmanagement weiterentwickeln – durch zunehmend nahtlose Automatisierung und den Einsatz von Analyse- und Machine-Learning-Algorithmen.
Insbesondere hat das Aufkommen von KI die Art und Weise, wie Organisationen Informationen verwalten, revolutioniert, und die Integration dieser Technologie eröffnet neue Möglichkeiten im Dokumentenmanagement und bietet zahlreiche Vorteile.
Die 8 Hauptmerkmale eines KI-basierten Dokumentenmanagementsystems
Die Auswirkungen künstlicher Intelligenz (KI) erstrecken sich mittlerweile auf nahezu alle Bereiche der Geschäftstätigkeit. Dokumentenmanagement ist einer der Bereiche, in denen KI besonders großen Einfluss ausüben und zahlreiche Geschäftsprozesse deutlich verbessern kann. Dank Algorithmen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die den Kontext von Anfragen verstehen, können KI-basierte Systeme die Funktionalitäten von Dokumentenmanagementsystemen erweitern.
1. Schnelle Datenklassifizierung und -kennzeichnung
Künstliche Intelligenz kann die Datenerfassung und -verarbeitung automatisieren. KI-gestützte Dokumentenmanagement-Software kann Dokumente anhand ihrer Struktur und ihres Inhalts klassifizieren und Aufgaben wie Klassifizierung, Extraktion und Indizierung automatisieren, um eine organisierte Struktur zu erstellen.
2. Optimierte Datensuche und -abfrage
Die Suche basiert nicht mehr allein auf Schlüsselwörtern. KI-Systeme verstehen die Absicht des Nutzers und liefern schnell relevante Ergebnisse. Dies erleichtert beispielsweise das Auffinden von Rechts- oder Handelsklauseln und verbessert die Lesbarkeit von Dokumenten.
3. Versionskontrolle und Dokumentenbereinigung
Intelligente Systeme ermöglichen die einfache Nachverfolgung jeder Änderung, selbst wenn diese häufig auftritt, und die schnelle Wiederherstellung des Versionsverlaufs. Darüber hinaus können sie die Löschung irrelevanter Dokumente vorschlagen.
4. Optimierte Arbeitsabläufe
Künstliche Intelligenz kann Arbeitsabläufe optimieren und einheitliche Prüf- und Genehmigungsprozesse anwenden, wodurch Engpässe vermieden und die organisatorische Effizienz gesteigert werden.
5. Vereinfachte Datenextraktion und -integration
Studien haben gezeigt, dass unstrukturierte Daten etwa 80 % des gesamten digitalen Datenvolumens ausmachen. Sie stellen das Haupthindernis für die vollständige Ausschöpfung des Potenzials der verfügbaren Daten dar. Künstliche Intelligenz (KI) erleichtert die Extraktion und Integration dieser Daten, da sie die Beziehungen zwischen den verschiedenen Feldern von Dokumenten lesen und erkennen kann.
6. Fehlerfreie Ergebnisse
Künstliche Intelligenz und Algorithmen des maschinellen Lernens sind darauf ausgelegt, Aufgaben präzise auszuführen. Der Einsatz von KI im Dokumentenmanagement automatisiert weitgehend Aufgaben wie Datenextraktion, -klassifizierung und -integration und reduziert so das Risiko menschlicher Fehler.
7. Algorithmenbasierte Datenverwaltung
Mithilfe künstlicher Intelligenz automatisieren Datenmanagementsysteme verschiedene Prozesse wie Extraktion, Klassifizierung und Organisation. Algorithmen des maschinellen Lernens sind besonders nützlich bei der Analyse von Datenmustern.
8. Datengestützte Entscheidungsfindung
Die Fähigkeit, auf Basis der Analyse großer Datenmengen Entscheidungen zu treffen, ist für die Optimierung von Geschäftsprozessen unerlässlich geworden. Der aktive Einsatz von KI im Dokumentenmanagement trägt maßgeblich zur Verbesserung der Entscheidungsfähigkeit von Unternehmen bei. KI und maschinelles Lernen ermöglichen es Unternehmen, riesige Datenmengen zu analysieren, relevante Informationen zu gewinnen und darauf basierend Entscheidungen zu treffen.
Veröffentlichungsdatum: 03.06.2019