Die digitale Inhaltserstellung hat in den letzten Jahren in verschiedenen Branchen und Ländern rapide zugenommen und enorme Mengen an Daten in zahlreichen Formaten produziert, die sowohl im Volumen als auch in der Qualität variieren. Datenquellen, Eingabekanäle und Erfassungstechniken spielen dabei eine entscheidende Rolle. Um die immense Menge an digitaler Inhaltserstellung optimal zu nutzen, müssen Organisationen diese korrekt durch Visualisierungstechniken verwalten.
Forbes führte eine Umfrage durch und stellte fest, dass mehr als 95 % der Unternehmen ein unstrukturiertes Informationsmanagement benötigen; von den Befragten empfanden 44 % dieses Bedürfnis häufig.
Organisationen können umsetzbare Erkenntnisse gewinnen, indem sie Daten analysieren und verarbeiten. Dies ermöglicht es ihnen, die Produktivität zu steigern und das Projektmanagement zu verbessern. Wenn Organisationen Dokumente manuell verarbeiten, kostet dies Zeit, Geld und Mühe – außerdem besteht immer das Risiko von Fehlern bei solchen Prozessen – aber automatisierte Document Processing Systeme helfen, solche Hindernisse zu überwinden mit intelligenten Automatisierungslösungen die speziell entwickelt wurden, um all ihren Dokumentenbedürfnissen gerecht zu werden.
Automatisierung der Dokumentenverarbeitung mit no-code KI und no-code Machine Learning
Künstliche Intelligenz gibt es schon lange, sie ermöglicht es Organisationen, unstrukturierte Dokumente schneller zu verarbeiten, indem menschliche und maschinelle Intelligenz kombiniert werden, um eine schnellere Verarbeitung zu ermöglichen. AI erlaubt es Organisationen, komplexe Dokumente (PDFs oder andere nicht-standardisierte Formate) effizient zu bearbeiten, während gleichzeitig gültige kontextuelle Muster erkannt werden, um unstrukturierte Daten ohne menschliches Eingreifen zu interpretieren – diese verbesserte Intelligenz ermöglicht es Unternehmen, ihre Dokumentenverarbeitungsoperationen zu transformieren und sich auf wichtigere Aufgaben zu konzentrieren.
Wie revolutionieren KI-gesteuerte Automatisierungstools die Dokumentenverarbeitungsbranchen?
KI-gestützte Automatisierungstools werden die Informationslücke zwischen Menschen, Dokumenten und Maschinen überbrücken – und sowohl Stakeholder als auch Mitarbeiter dabei unterstützen, die Effizienz zu steigern. KI revolutioniert die Dokumentenverarbeitung auf verschiedene Weise:
1: Schnelle Kapitalrendite erreichen
KI-gestützte Automatisierungslösungen für die Dokumentenverarbeitung sind einfach einzurichten und erfordern minimale Schulung und Aufsicht. Ohne Code zu verwenden, ermöglichen diese No-Code AI Tools ermöglichen es Geschäftsbenutzern, die Dokumentenverarbeitung zu automatisieren, ohne komplexe Codes oder Skripte schreiben zu müssen; dies gewährleistet eine schnelle Dokumentenverarbeitung für mehrere Dokumente bei reduzierten Eigentumskosten und schnelleren ROI.
- Integrierte Datei-Verarbeitungsunterstützung
Unterstützt alle Dateioperationen von einfachem Umbenennen bis hin zu Komprimierung/Dekomprimierung/Bearbeitung und Parsing von Dateien.
- End-to-End-Automatisierung
Benutzer können Automatisierungstechnologie nutzen, um Prozesse zu optimieren, die verschiedene Teilsysteme und Kontaktpunkte umfassen, einschließlich Web-UI, Mobile Apps, APIs, Desktop-Apps und Batch-Prozesse von Datenbankdateien. Infolgedessen benötigen Unternehmen keine mehreren Tools mehr zur Verarbeitung verschiedener Dokumenttypen.
- Konfiguration von Datenvalidierungen
Benutzer können Datenvalidierungsregeln einrichten, um Daten herauszufiltern, die nicht den Spezifikationen entsprechen, und sie als „fehlgeschlagen“ mit dem Grund kennzeichnen und bei Bedarf manuelle Korrekturen vornehmen. Mitarbeiter können diese Berichte überprüfen und manuelle Korrekturen vornehmen, wenn sie mit Partnern oder Kunden arbeiten, bevor sie Dokumente in nachfolgenden Zyklen verarbeiten – was sowohl Zeit spart als auch Transparenz in ihren Geschäftsabläufen gewährleistet. Dieser Prozess sichert die Datenintegrität und fördert gleichzeitig die Transparenz über alle Bereiche hinweg.
- Dokumente unbemannt einreichen
Dokumente können automatisch verarbeitet werden, ohne menschliches Urteil, wobei Screenshots und Videoaufzeichnungen als Ausgabe erzeugt werden, mit umfassenden Berichten, die potenzielle Fehler während der Ausführung detailliert beschreiben.
Implementierung von No-Code KI in die Dokumentenautomatisierung und Datenverarbeitungsprozesse.
No-Code KI-Plattformen ermöglichen es nicht-technischen Benutzern, komplexe Apps und Workflows zu erstellen, ohne Code zu schreiben – ein unschätzbarer Vorteil für die Automatisierung der Dokumentenverarbeitung und die Verbesserung der Produktivität. So kann No-Code KI die Dokumentenverarbeitung automatisieren:
Wählen Sie eine No-Code Plattform: Es gibt verschiedene No-Code Plattformen, die jeweils unterschiedliche Funktionen und Stärken bieten, die Ihren Bedürfnissen in der Dokumentenautomatisierung und Datenverarbeitung entsprechen könnten. Microsoft Power Automate ist eine solche beliebte No-Code KI-Plattform; andere No-Code ML-Lösungen umfassen NextBrain.ai, Google AutoML usw.
Identifizierung Ihrer Bedürfnisse in der Dokumentenautomatisierung und Datenverarbeitung: Identifizieren Sie klar, welche Aufgaben und Dokumente automatisiert werden müssen, sowie Daten/Dokumente, die Sie verarbeitet haben möchten – vielleicht möchten Sie Daten aus Verträgen, Rechnungen oder Formularen extrahieren und in einer Tabelle oder Datenbank speichern.
Vorbereitung der Daten: Stellen Sie beim Organisieren von Dokumenten sicher, dass alle ein standardisiertes Format haben. No-Code Machine Learning Plattform wird genauere Informationen extrahieren, wenn alle Dokumente einem identischen Stil folgen; PDFs, Tabellenkalkulationen oder andere strukturierte Formate könnten hier gut funktionieren.
Verwenden Sie vorgefertigte Vorlagen: Viele No Code KI-Plattformen bieten vorgefertigte Connectoren und Vorlagen, die speziell auf Ihren Anwendungsfall zugeschnitten werden können, was einen großartigen Start bietet und Ihnen Zeit im Entwicklungsprozess spart. Diese Vorlagen geben Ihrem Projekt einen Vorsprung und sparen wertvolle Entwicklungsstunden.
Dokumentenverarbeitung und KI-Integration: Je nach Ihrer No- bis Low-Code-Plattform haben Sie möglicherweise integrierte KI-Modelle, die speziell für die Dokumentenverarbeitung entwickelt wurden, oder benutzerdefinierte Machine Learning Modelle, die Sie in Dokumentenmanagementprozesse integrieren können, die Aufgaben wie Textextraktion, Sentiment-Analyse, Datenklassifizierung usw. durchführen. Sie können diese Machine Learning Modelle entsprechend Ihren spezifischen Anforderungen trainieren oder konfigurieren.
Implementieren Sie Daten-Workflows: Automatisieren Sie Ihre Dokumentenverarbeitungs-Workflows, damit sie Dokumente und Informationen schneller verarbeiten, von der Dokumentenhochladung und Datenaus extraction über Validierungsprozesse, bevor sie in Datenbanken gespeichert oder an andere Systeme gesendet werden.
Iterieren und Testen: Testen Sie gründlich Ihre Datenverarbeitungs- und Dokumentautomatisierungs-Workflows, um die Genauigkeit sicherzustellen, und nehmen Sie alle erforderlichen Änderungen oder Verbesserungen vor, um AI-Modelle oder Workflows nach Bedarf zu stärken.
Überwachen und Pflegen: Überwachen Sie regelmäßig die Leistung Ihrer No-Code- oder Low-Code-Lösung und aktualisieren Sie alle Modelle oder Workflows, sobald Sie Änderungen oder Probleme mit Dokumenttypen feststellen.
Sicherheit und Compliance: Je nach Sensibilität der Dokumente oder Daten, die Sie verarbeiten, stellen Sie sicher, dass Ihre No-Code-Maschinenlernplattform den Sicherheits- und Compliance-Standards entspricht. Insbesondere verlangen Datenschutzbestimmungen Verschlüsselung sowie die Kontrolle des Zugriffs.
Unterstützung und Schulung für Benutzer: Wenn mehrere Teammitglieder No-Code-AI-Lösungen verwenden, stellen Sie sicher, dass sie eine angemessene Schulung erhalten, um ihr Potenzial zu maximieren, und bieten Sie fortlaufende Unterstützung, wenn Fragen oder Probleme auftreten.
Befolgen Sie diese Schritte, um No-Code-AI-Dokumentautomatisierungs- und Datenverarbeitungslösungen erfolgreich zu nutzen, um Geschäftsprozesse zu optimieren und sowohl Zeit als auch Ressourcen zu sparen.
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