Webinar On-Demand: Intelligent Document Processing (IDP) – wie gelingt der schnelle kickstart?

WEBINAR ON-DEMAND: INTELLIGENT DOCUMENT PROCESSING (IDP) – WIE GELINGT DER SCHNELLE KICKSTART?

In diesem Webinar erklären unsere Roboyo-Experten zusammen mit UiPath, was Document Understanding ist, wie es funktioniert, wie Sie es in Ihrem Unternehmen implementieren können und wie Document Understanding Ihrem Unternehmen helfen kann, die nächste Stufe zu erreichen.  

Der digitale Wandel ist in vollem Gange und zusätzlich durch die Covid Pandemie schreitet die Digitalisierung von Unternehmen mit all ihren Fachbereichen und Prozessen immer schneller voran. 

Tagtäglich werden neue Technologien, Applikationen und Automatisierungslösungen implementiert und halten Einzug in den Arbeitsalltag vieler Kolleg*innen, um Arbeitsvolumen und -aufwand deutlich zu reduzieren. Gleichzeitig steigt der Bedarf nach einer soliden und vor allem sauberen Datengrundlage, um die neuen Lösungen effizient nutzen und betreiben zu können.

Diesem vor allem datengetriebenen Ansatz stehen aber oftmals „alte“ Prozessstrukturen und -abläufe gegenüber. So sind beispielsweise viele Kernprozesse – Rechnungsverarbeitung, Bestellungs- und Lieferscheinverarbeitung – hochgradig abhängig von Dokumenten, die sowohl im Format als auch in der Varianz ihrer Inhalte keinerlei Einschränkungen unterliegen. Die Bildung und Nutzung einer homogenen und verlässlichen Datenbasis wird dadurch nicht nur erschwert, sondern drängt ebendiese erfolgversprechenden Prozesse aus dem Fokus der Digitalisierung. 

Doch wo es für den menschlichen Analysten nahezu unmöglich wird die Komplexität solcher Prozesse vollständig zu überblicken und sie in einfache, regelbasierte Modelle zu übertragen, setzen Technologien wie Document Understanding an. Mit KI- und Machine Learning gestützten Methoden bietet uns die Technologie die Möglichkeit computergenerierte, lernfähige Modelle zu entwickeln, dynamisch auf die Varianz und Komplexität dokumentenbasierter Prozesse zu reagieren und kontinuierlich Verbesserungen in der Extraktion von Daten voranzutreiben. 

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