Applord ermöglicht Mittelstand Dokumentenbearbeitung mit KI
Der IT-Dienstleister applord GmbH hat zwei auf KI basierende Lösungen vorgestellt. »Text Classifier« dient der Klassifizierung geschäftsrelevanter Dokumente, »Document Extractor« stellt Inhalte strukturiert bereit. Fundament beider Anwendungen sind neuronale Netze, die mit einer großen Zahl geschäftstypischer Dokumente angelernt wurden.
KI-Anwendungen für Dokumentenverarbeitung im Mittelstand
Inhalt dieses Artikels
Die applord GmbH hat ihre ersten auf KI basierende Lösungen vorgestellt. Die Anwendungen basieren auf neuronalen Netze und sind sofort einsatzbereit, da sie bereits mit einer großen Anzahl geschäftstypischer Dokumente angelernt wurden. Zudem benötigen sie laut Anbieter wenig Rechenleistung, sodass sie selbst Massendaten auf handelsüblichen Servern innerhalb des Unternehmensnetzwerks verarbeiten können.
Der IT-Dienstleister applord GmbH ist Teil der applord Gruppe. Zu der gehören die auf die Bereitstellung individueller Web- und Mobile-Anwendungen spezialisierte applord Information Technologies in Österreich, der KI- und Cloud-Services-Anbieter detai Solutions GmbH sowie der deutsche Dokumentenmanagement-Software-Anbieter ecoDMS.
Die beiden jetzt vorgestellten Lösungen »Text Classifier« und »Document Extractor« können Dokumente selbstständig lesen, identifizieren sowie ausgewählte Inhalte auslesen. Das Programm Text Classifier erlaubt die Klassifizierung geschäftsrelevanter Dokumente, das Programm Document Extractor unterstützt Unternehmen dabei, Inhalte strukturiert bereitzustellt. Damit legen sie insbesondere im kaufmännischen Bereich die Grundlage dafür, Prozesse mithilfe von KI-Modellen zu automatisieren.
Text Classifier erkennt Dokumentenarten
Text Classifier wurde mit gängigen Dokumentenarten wie Angeboten, Auftragsbestätigungen, Lieferscheinen und Eingangsrechnungen angelernt. Er kann diese bereits zuverlässig klassifizieren. Auf dieser Basis können Unternehmen eingehende Dokumente je nach Typ automatisiert an die zuständigen Abteilungen weiterleiten oder entsprechende Prozesse anstoßen.
Branchenspezifische oder andere, spezielle Dokumentenarten, lassen sich laut Anbieter mit Deep-Learning-Architekturen in kürzester Zeit antrainieren. Dabei werden Dokumente nicht zwingend auf Basis ihrer Inhalte klassifiziert. Vielmehr nutzt das KI-Modell Erfahrungswerte, also Informationen, wie ähnlich aufgebaute Dokumente in der Vergangenheit kategorisiert wurden.
Document Extractor liest Inhalte ohne OCR-Technologie aus
Document Extractor analysiert Dokumente und stellt alle benötigten Inhalte in strukturierten Excel-, CSV- oder JSON-Dateien zur Verfügung. Die können dann direkt in weiterführende Systeme importiert werden. Als typisches Beispiel nennt der Anbieter buchungsrelevante Informationen aus Rechnungen. Dabei gehe die Lösung weit über einfache OCR-Technologien hinaus, indem sie Dokumente visuell analysiere und deren Inhalte nahezu wie ein Mensch erfasse.
Auch diese Lösung hat applord bereits mit zahlreichen Dokumenten trainiert. Dadurch hat sie gelernt, welche Daten in der Vergangenheit ermittelt wurden. Auf dieser Basis entwickelte und optimiert der Document Extractor selbstständig ein KI-Modell, das aus neuen Dokumenten die gewünschten Inhalte zuverlässig extrahiert.
KI-Modelle jetzt auch für den Mittelstand attraktiv
»Bislang waren hohe Investitionen in die IT-Infrastruktur notwendig, damit eine KI in akzeptabler Zeit Ergebnisse liefert. Hinzu kamen lange Projektvorlaufzeiten zum Antrainieren sowie ein hoher Implementierungsaufwand«, sagt Benedikt Weber, Business Unit Manager der applord GmbH, und ergänzt: »Dagegen sind unsere KI-Modelle sofort einsatzbereit und lassen sich problemlos auf handelsübliche Server portieren, sodass der Return on Investment (ROI) auch von mittelständischen Unternehmen schnell erreicht wird.«
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