Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Input-Management

Der Einsatz von Generative AI (GenAI) und Large Language Models (LLMs) eröffnet neue Dimensionen im Input-Management und steigert die Effizienz der Dokumentenverarbeitung. Im Gegensatz zu herkömmlichen Machine-Learning-Ansätzen, die auf historischen Datenmodellen beruhen, ermöglichen GenAI-Modelle eine präzise und dynamische Verarbeitung von Dokumenteninhalten. Sie können Texte inhaltlich verstehen und kontextbezogen auswerten. Diese Fähigkeiten sind besonders nützlich für die automatische Klassifikation von Dokumenten, die Extraktion relevanter Informationen und die tiefgehende Überprüfung von Inhalten.

Klassifizierung von Dokumenten

LLMs bieten im Vergleich zu traditionellen Methoden ein tiefes Verständnis für komplexe Sprachstrukturen und ermöglichen eine präzisere Klassifizierung von Dokumenten. Durch ihren Zugang zu umfangreichen Trainingsdaten können LLMs zwischen unterschiedlichen Dokumenttypen und -formaten unterscheiden und die Inhalte entsprechend kategorisieren. So wird die Effizienz im Dokumenten-Workflow erheblich gesteigert, da manuelle Eingriffe auf ein Minimum reduziert werden. Anwendungsfälle umfassen unter anderem die Kategorisierung einer Vielzahl an Dokumenttypen, die sich aufgrund ihrer unterschiedlichen Strukturen bisher nur schwer automatisch klassifizieren, extrahieren und semantisch überprüfen liessen.

Automatische Extraktion relevanter Informationen

Ein weiterer zentraler Vorteil von LLMs im Dokumentenmanagement ist die Fähigkeit zur präzisen und kontextsensitiven Extraktion relevanter Informationen. Während traditionelle Algorithmen oft spezifische Regeln für die Extraktion benötigen, können LLMs inhaltlich bedeutsame Daten erkennen und flexibel auslesen. Diese Form der Informationsgewinnung erleichtert es Unternehmen, aus verschiedenen Dokumenten gezielt die benötigten Daten zu extrahieren – von Adressen und Kontaktdaten bis hin zu juristischen Klauseln und finanziellen Angaben. Durch den Einsatz von GenAI entfällt der Bedarf an umfangreicher Regelprogrammierung, was die Effizienz weiter steigert und eine flexible Anpassung an verschiedene Dokumenttypen erlaubt.

Semantische Prüfung und Qualitätskontrolle

Durch das tiefe Sprachverständnis von LLMs wird eine zuverlässige, kontextuelle Prüfung von Dokumenteninhalten ermöglicht. Dies geht über einfache, regelbasierte Validierungen hinaus und erlaubt es, den Inhalt eines Dokuments auf Kohärenz, Plausibilität und Richtigkeit hin zu überprüfen. Besonders im Bereich der Qualitätskontrolle und Dokumentensicherheit spielt die semantische Analyse eine entscheidende Rolle. Mithilfe von GenAI können Widersprüche oder Unregelmässigkeiten innerhalb mehrerer Dokumente, welche zum gleichen Case gehören, erkannt werden, was zur Sicherstellung der Datenintegrität und zur Minimierung von Fehlerquellen beiträgt.