Die Dokumentenverarbeitung ist ein wesentlicher Bestandteil der Geschäftstätigkeit von Unternehmen. Traditionell eine zeitaufwändige und fehleranfällige Aufgabe, betrifft sie zahlreiche Branchen, einschliesslich: Einzelhandel, Fertigung, Logistik, Gesundheitswesen, Immobilien.
Der traditionelle Ansatz: Manuelle Verarbeitung
Betrachten wir ein Szenario, bei dem Informationen aus einem Dokument extrahiert werden müssen. Die Schritte sind wie folgt:
- Eingang: Ein Unternehmen erhält ein physisches oder per E-Mail zugestelltes Dokument von einem Kunden.
- Überprüfung: Das Dokument wird manuell überprüft, um sicherzustellen, dass alle erforderlichen Details vorhanden sind.
- Dateneingabe: Wichtige Informationen (z.B. Kontaktdaten, Rechnungsnummer, Beträge) werden manuell in das Buchhaltungssystem des Unternehmens eingegeben.
Wie Sie sehen können, ist dieser Prozess zeitaufwändig und ressourcenintensiv. Glücklicherweise gibt es eine effizientere Methode, um diese Aufgabe zu bewältigen.
GARAIO: KI-gesteuerte Verarbeitung
Der Wechsel zu KI-gesteuerter Dokumentenverarbeitung kann transformativ sein. Dies ermöglicht es Ihnen, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren und wiederholte Aufgaben der Automatisierung zu überlassen. Die Hauptfunktionen des Systems sind:
- Sofortige Datenextraktion: KI extrahiert sofort alle erforderlichen Details aus der Rechnung.
- Automatische Validierung: Das System überprüft in Echtzeit auf Fehler und Anomalien.
Wie funktioniert das?
- LayoutLM: Pre-training of Text and Layout for Document Image Understanding von Xu et al. (2019)
Dokumentenverarbeitungsmodelle wurden auf Millionen von Dokumenten in verschiedenen Formaten und Stilen trainiert, von einfachen Textdateien bis hin zu komplexen Layouts mit Bildern und Tabellen. Diese Modelle zielen darauf ab, den Inhalt und Kontext von Dokumenten zu verstehen und wertvolle Informationen daraus zu extrahieren.
Eine bekannte Architektur im Open-Source-Bereich ist LayoutLM. Dieses Modell integriert eine BERT Transformer-basierte Architektur mit 2-D-Positionsembeddings und Bildeinbettungen. So funktioniert es im Detail: Zunächst extrahiert ein OCR/PDF-Parser Text und die Begrenzungsrahmen für jedes Wort aus dem Dokument. Diese Begrenzungsrahmen, bekannt als Regions of Interest (ROI), werden dann an einen visuellen Encoder übergeben, der Bildeinbettungen erzeugt. Um das gesamte Dokument darzustellen, wird auch ein zusätzliches Token („CLS“) in die Bildmerkmale eingebettet. Diese kombinierten Einbettungen werden in Downstream-Aufgaben wie der Dokumentenklassifikation oder der Extraktion von Schlüssel-Wert-Paaren verwendet.
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