Automatisierte Datenerfassung: Was ist das und warum ist es wichtig?

Der 900-Millionen-Dollar-Fehler, der alles verändert hat

In einer Welt vor der automatisierten Datenerfassung waren selbst die größten Banken nicht vor menschlichen Fehlern sicher.

Im August 2020 beabsichtigte die Citibank — eines der größten Finanzinstitute der Welt —, den Gläubigern von Revlon eine Zinszahlung in Höhe von 7,8 Millionen US-Dollar zu leisten. Stattdessen überwiesen sie aufgrund eines Fehlers bei der manuellen Dateneingabe fast 900 Millionen US-Dollar.

Einige Kreditgeber gaben das Geld zurück. Andere nicht. Und ein US-Richter entschied zunächst, dass diese Kreditgeber das Geld behalten könnten, weil der Fehler „zu schön um wahr zu sein“ erschien, aber rechtlich einwandfrei war.

„Das war nicht nur ein Tippfehler. Es war ein Systemausfall, der auf menschlichem Versagen und veralteten Prozessen beruhte.“
— NPR: Der 900-Millionen-Dollar-Überweisungsfehler der Citibank

Obwohl die Citibank die Gelder nach einem langen Rechtsstreit schließlich zurückerhielt (Reuters), der Vertrauens- und Reputationsschaden war bereits angerichtet.

Manuelle Fehler, veraltete Benutzeroberflächen und starre Arbeitsabläufe kosteten eine der fortschrittlichsten Banken der Welt fast eine Milliarde Dollar.

Was hätte es verhindern können? Ein System, das Daten automatisch überprüft. Eines, das nicht auf die menschliche Überprüfung von Zahlen, Beträgen oder dem Kontext von Dokumenten angewiesen ist. Eine, die Informationen präzise und ohne Ermüdung liest, validiert und überträgt.

Das ist genau das, was Automatisierte Datenerfassung (ADC) ist konzipiert für.

Es eliminiert den Faktor menschliches Versagen bei sich wiederholender Dokumentenarbeit — ganz gleich, ob Sie Zahlungen bearbeiten, Forderungen scannen, Hypothekenakten überprüfen oder Lieferantenrechnungen verwalten.

In diesem umfassenden Leitfaden wird untersucht, was automatisierte Datenerfassung heute wirklich bedeutet, warum sie wichtiger denn je ist und wie sie Unternehmen aller Branchen dabei unterstützt, Rohinformationen in Geschäftsvorteile umzuwandeln.

Was ist automatische Datenerfassung?

Automatisierte Datenerfassung ist der Einsatz fortschrittlicher Technologien, um relevante Daten aus Dokumenten wie Rechnungen, Versicherungsformularen, Gutachten und Versandlisten ohne menschliches Zutun zu extrahieren.

Es bezieht Daten aus strukturierten (Formulare, Tabellen), halbstrukturierten (PDFs, Rechnungen) und unstrukturierten (E-Mails, Verträge) Quellen und speist sie direkt in Ihre Geschäftssysteme ein.

Warum es wichtig ist:

• Eliminiert manuelle Eingabe- und Kopier-/Einfügefehler
  
  
• Ermöglicht die Entscheidungsfindung in Echtzeit
  
  
• Legt die Grundlage für Automatisierungs-, Analytik- und KI-Initiativen
  
  

Stellen Sie sich ADC als Ihre Daten-Onboarding-Engine vor — schnell, zuverlässig und arbeitet immer im Hintergrund.

Warum beeilen sich Unternehmen, es zu übernehmen?

Laut Gartner kostet eine schlechte Datenqualität Unternehmen durchschnittlich 12,9 Millionen $ pro Jahr.

Manuelle Prozesse — insbesondere solche im Zusammenhang mit der Dokumenteneingabe — gehören zu den Hauptschuldigen. Angesichts des globalen Drucks, schneller zu arbeiten, mit weniger mehr zu erreichen und die Vorschriften einzuhalten, wenden sich Unternehmen der automatisierten Datenerfassung zu, um:

• Verkürzen Sie die Bearbeitungszeiten
  
  
• Verbessern Sie die Überprüfbarkeit und Rückverfolgbarkeit
  
  
• Skalieren Sie den Betrieb, ohne die Mitarbeiterzahl zu erhöhen
  
  
• Unterstützung von Workflows in Echtzeit (z. B. Genehmigungen, Reklamationen)

Kerntechnologien hinter der automatisierten Datenerfassung

Die automatische Datenerfassung wird nicht von einem einzigen Tool unterstützt — es handelt sich um einen Stapel von Technologien, die zusammenarbeiten, um Daten in großem Umfang zu extrahieren, zu strukturieren und bereitzustellen. Im Folgenden finden Sie die grundlegenden Komponenten und die Art und Weise, wie jede einzelne Komponente branchenübergreifend zur Wertschöpfung führt.

Optische Zeichenerkennung (OCR)

Was es macht:
OCR konvertiert gescannte Dokumente, PDFs und Bilder von gedrucktem Text in maschinenlesbare Daten.

Anwendungsfälle:

• Extrahieren von Rechnungsnummern, Daten und Summen aus AP-Dokumenten
  
  
• Lesen gedruckter Hypothekenanträge
  
  
• Digitalisierung älterer Kundendatensätze

Erfahren Sie, wie OCR die Erfassung von Rechnungsdaten unterstützt, sodass Unternehmen große Mengen an Rechnungen schneller und ohne Vorlagen verarbeiten können.

Intelligente Zeichenerkennung (ICR)

Was es macht:
ICR baut auf OCR auf, indem es erkennt handgeschriebener Text, auch in Kursivschrift, was es für Branchen, die immer noch auf physische Formen angewiesen sind, von entscheidender Bedeutung ist.

Anwendungsfälle:

• In den Außenstellen von Hand ausgefüllte Versicherungsformulare
  
  
• Gescannte handschriftliche Bewertungsberichte in Hypotheken
  
  
• Antragsformulare für medizinische Zwecke oder historische Archive

Infrarot in Aktion:
ICR ist zwar häufig in der Document AI Platform von Infrrd enthalten, eignet sich jedoch besonders für Anwendungsfälle wie die Automatisierung von Hypothekenbewertungsberichten, bei denen handschriftliche Kommentare und Werte digitalisiert werden müssen.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Was es macht:
NLP versteht Kontext und Beziehungen in unstrukturiertem Text, nicht nur Wörter zu lesen, sondern sie zu interpretieren, wie es ein Mensch tun würde.

Anwendungsfälle:

• Identifizierung des Einkommens des Kreditnehmers im Vergleich zum Einkommen des Mitkreditnehmers in Hypothekenformen
  
  
• Extrahieren von Bedingungen, Verbindlichkeiten und Ausschlüssen aus Versicherungsverträgen
  
  
• Analysieren von Klauselvariationen in Lieferantenvereinbarungen

Infrarot in Aktion:
Im Hypothekenbereich hilft die NLP-gestützte Automatisierung von Infrrd Kreditgebern dabei, Daten aus verschiedenen Dokumentenformaten und Layouts zu extrahieren — von W2s über Gehaltsabrechnungen bis hin zu VOEs.

Maschinelles Lernen (ML)

Was es macht:
ML ermöglicht es ADC-Systemen, aus Feedback zu lernen. Sie an neue Layouts, Schriften, Sprachen und Anomalien anpassen—Sie müssen nicht jede Variante fest codieren.

Anwendungsfälle:

• Anbieterübergreifendes Erlernen neuer Rechnungsformate
  
  
• Erkennung seltener Dokumentenstrukturen in Rechts- oder Herstellungsdokumenten
  
  
• Verbesserung im Laufe der Zeit durch Korrektur früherer Extraktionsfehler

Infrarot in Aktion:
Die Document AI Platform von Infrrd nutzt XML zur Verbesserung automatische Datenextraktion Genauigkeit bei jedem verarbeiteten Dokument, sodass auch hochkomplexe Dateien wie Abschlussunterlagen oder technische Zeichnungen „vorlagenfrei“ erfasst werden können.

Barcode- und RFID-Scannen

Was es macht:
Scannt und liest Daten, die in Barcodes und RFID-Chips codiert sind, um Vermögenswerte und Lieferungen identifizieren, lokalisieren oder validieren.

Anwendungsfälle:

• Verfolgung von Komponenten in einer Produktionsanlage
  
  
• Validierung von Versandinformationen in der Logistik
  
  
• Markieren von Rechtsdokumenten in einer Umgebung mit hohem Datenvolumen

Infrarot in Aktion:
Barcode und RFID sind zwar nicht das Herzstück der Dokumentenextraktions-Engine von Infrrd, lassen sich aber in Arbeitsabläufe integrieren, insbesondere in der Konstruktion oder Fertigung, wo technische Diagrammdaten mit Inventar- oder Stücklistensystemen verknüpft werden müssen.

Industrieanwendungen der automatisierten Datenerfassung

Hypotheken- und Finanzdienstleistungen

• Automatisierung der Prüfung von Kreditanträgen
• Extrahieren des Einkommens und der ID des Kreditnehmers aus Dokumenten
• Überprüfung der abschließenden Angaben und Bewertungen

Erkunden Sie die Mortgage Document AI von Infrrd für reale Lösungen in diesem Bereich.

Versicherung

• Rationalisierung des Schadeneingangs
• Lesen von Richtlinienanträgen
• Erkennung von Dokumentenbetrug oder nicht übereinstimmenden Einträgen

Infrrd unterstützt auch IDP für Versicherungsprozesse.

Herstellung

• Analysieren von technischen Zeichnungen nach Artikelnummern und Spezifikationen
• Automatisieren der Stücklistenerfassung (BOM)
• Barcode-basiertes Tracking über Produktionslinien hinweg

Mehr Details in Der Anwendungsfall von Infrrd für technische Zeichnungen.

Logistik

• Automatisierung des Frachtbriefs — Datenextraktion
• Reduzierung von Lieferscheinfehlern
• Verknüpfung gescannter Unterlagen mit Inventarsystemen

Herausforderungen der manuellen Datenverarbeitung

Vor der Automatisierung waren Unternehmensteams mit sich wiederholender und fehleranfälliger Dokumentenarbeit beschäftigt. Ein typischer Arbeitsalltag in der Kreditorenbuchhaltung, bei der Vergabe von Hypotheken oder bei Versicherungsansprüchen kann Folgendes beinhalten:

• Daten kopieren/einfügen von PDF-Dokumenten in Excel oder ältere Portale
  (eine führende Quelle für Fehler und Zeitverschwendung)
  
  
• Hervorheben von Einzelposten auf Rechnungen von Hand, um sie mit Bestellungen oder Genehmigungen abzugleichen
  
  
• Werte manuell überprüfen gegen interne Systeme (wie ERPs oder LOS-Plattformen)
  
  
• Nicht übereinstimmende Einträge abgleichen, häufig durch menschliches Versehen, Formatierungsinkonsistenzen oder Scans von schlechter Qualität verursacht

Jeder dieser Schritte führt ein Reibung. Sie verlangsamen nicht nur den Arbeitsablauf, sondern öffnen auch die Tür zu schwerwiegenden Folgen.

Was läuft falsch bei der manuellen Datenverarbeitung?

1. Ermüdungsbedingte Fehler
   Die Leute werden müde. Wenn Sie täglich Hunderte von Dokumenten scannen, ist es unvermeidlich, dass Sie eine „6“ als „8“ falsch interpretieren oder ein Dezimalzeichen überspringen. Ein kleiner Tippfehler kann zu kostspieligen Verzögerungen oder Problemen bei der Einhaltung der Vorschriften führen.
   
   
2. Burnout bei sich wiederholenden Aufgaben
   Mitarbeiter, die bei alltäglichen Aufgaben wie Dokumentensortierung, manueller Dateneingabe oder Tabellenkalkulationsaktualisierungen festgefahren sind, fühlen sich unmotiviert und nicht ausgelastet. Studien haben das gezeigt Wiederholte Arbeit erhöht Arbeitsunzufriedenheit und Fluktuation.
   
   
3. Verzögerte Arbeitsabläufe
   Wenn Sie darauf warten, dass eine Person eine Aufgabe erledigt, können ganze nachgelagerte Prozesse gestoppt werden. Beispielsweise kann eine fehlende Steuernummer auf einem gescannten Lieferantenformular die Zahlungsabwicklung tagelang blockieren.
   
   
4. Einhaltung von Vorschriften und Prüfungsrisiken
   Regulierte Branchen wie Finanzen, Versicherungen und Gesundheitswesen sind besonders gefährdet.
   
   Manuelle Fehleingaben können:
   

• Verstoßen Sie gegen Gesetze zur Aufbewahrung von Aufzeichnungen
• Strafen bei Audits auslösen
• Dies führt zu kostspieligen Nacharbeiten und behördlichen Kontrollen

Aus diesem Grund räumen viele Unternehmen der Überprüfbarkeit von Automatisierungslösungen jetzt Priorität ein.

Manuelle vs. automatisierte Datenerfassung

Die Branchen setzen sich durch

Die Einführung von KI nimmt in allen Branchen rasant zu — nicht nur als Instrument zur Kostensenkung, sondern auch als strategisches Instrument zur Entfaltung des menschlichen Potenzials. Laut einer Studie aus dem Jahr 2024 Umfrage von IBM, 42% der Unternehmen auf Unternehmensebene haben KI aktiv in ihrem Unternehmen eingesetzt, und weitere 40% erforschen oder experimentieren damit. Diese breite Akzeptanz unterstreicht einen umfassenderen Wandel: Unternehmen nutzen KI, um zeitaufwändige, sich wiederholende Arbeiten zu erledigen, sodass sich die Mitarbeiter auf Innovation, Problemlösung und strategisches Wachstum konzentrieren können.

In der Tat ein PwC-Studie Schätzungen zufolge könnte KI bis 2030 bis zu 15,7 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft beitragen, wobei Produktivitätssteigerungen ein Haupttreiber sind.

Unternehmen setzen KI nicht nur für die Automatisierung ein, sondern nutzen sie auch strategisch, um die menschlichen Fähigkeiten zu erweitern. Dieser Wandel ist in verschiedenen Sektoren offensichtlich:

• Finanzdienstleistungen: Banken und Finanzinstitute nutzen KI, um Abläufe zu rationalisieren, Risiken zu managen und Kundenerlebnisse zu personalisieren.
  
  
• Gesundheitswesen: KI hilft bei der Diagnose, beim Management der Patientenversorgung und bei administrativen Aufgaben und führt zu besseren Behandlungsergebnissen und betrieblicher Effizienz.
  
  
• Herstellung: Die Einführung von KI-gesteuerter vorausschauender Wartung und Qualitätskontrolle verbessert die Produktionsprozesse und reduziert Ausfallzeiten.
  
  
• Einzelhandel: Einzelhändler setzen KI für Bestandsmanagement, Kundenservice und personalisierte Marketingstrategien ein.

Diese breite Akzeptanz unterstreicht einen breiteren Trend: Unternehmen betrachten KI zunehmend als ein kollaboratives Instrument, das die menschliche Arbeit ergänzt, anstatt sie zu ersetzen. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben können sich die Mitarbeiter auf strategischere und kreativere Aspekte ihrer Rollen konzentrieren, was Innovation und Arbeitszufriedenheit fördert. Infrrd untersucht diese sich entwickelnde Beziehung in seinem Blog. Braucht KI einen Menschen auf dem Laufenden?, was zeigt, wie die effektivsten KI-Systeme so konzipiert sind, dass sie funktionieren mit Leute, nicht ohne sie.

Da die Industrie immer mehr auf KI setzt, ist es für Unternehmen unerlässlich, in die Weiterbildung ihrer Belegschaft zu investieren und sicherzustellen, dass die Mitarbeiter in der Lage sind, mit fortschrittlichen Technologien zu arbeiten. Diese symbiotische Beziehung zwischen Mensch und KI wird die Zukunft der Arbeit neu definieren und Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit im digitalen Zeitalter vorantreiben.

Best Practices für die Implementierung der automatisierten Datenerfassung

Die erfolgreiche Bereitstellung von Automated Data Capture (ADC) geht über die Installation von Software hinaus — sie erfordert eine durchdachte Strategie, funktionsübergreifende Koordination und die Verpflichtung zur iterativen Verbesserung. So machen Sie es richtig:

1. Beginnen Sie mit Dokumenttypen mit hohem Volumen

Beginnen Sie Ihre Automatisierungsreise dort, wo die Auswirkungen unmittelbar und messbar sind. Konzentrieren Sie sich auf Dokumente, die:

• Häufig bearbeitet (z. B. Rechnungen, Hypothekenanträge, Versicherungsansprüche, Gutachten)
• Konsistent im Layout
• Anfällig für menschliche Fehler aufgrund manueller Eingabe
  
  

Diese Anwendungsfälle bieten oft den schnellsten ROI und dienen als Wertnachweis für eine breitere Bereitstellung.

2. Wählen Sie eine AI-First-Plattform

Nicht alle Tools zur Dokumentenerfassung sind gleich aufgebaut. Suchen Sie nach Plattformen, die Folgendes unterstützen:

• OCR — für gedruckten Text
  
  
• ICR — für handschriftliche Eingaben
  
  
• NLP — für unstrukturierten Dokumentenkontext
  
  
• ML — zum Erlernen von Dokumentvariationen
  
  
• IDP — zum Verständnis vollständiger Dokumentbeziehungen
  
  

Erkunden Sie die Document AI Platform von Infrrd für einen vollständigen KI-orientierten Stack auf Unternehmensebene.

3. Pilotieren Sie den Prozess

Vermeiden Sie einen Big Bang Rollout. Beginnen Sie mit einem zielgerichteten Pilotprojekt in einer einzelnen Abteilung oder einem einzelnen Arbeitsablauf. Wählen Sie einen Dokumenttyp, definieren Sie Ihre Kennzahlen (Genauigkeit, Bearbeitungszeit, Prozentsatz der reduzierten manuellen Arbeit) und verfolgen Sie das Feedback der Benutzer.

Ein Pilot hilft Ihnen:

• Testen Sie die Leistung in der realen Welt
• Integrationslücken aufdecken
• Bauen Sie internes Vertrauen auf

4. Ergebnisse messen

Feiern Sie nach der Implementierung nicht nur die Automatisierung, sondern quantifizieren Sie sie. Zu den wichtigsten Kennzahlen, die Sie verfolgen sollten, gehören:

• Verbesserungen der Datengenauigkeit
  
  
• Verkürzung der Bearbeitungszeit
  
  
• Volumen der pro FTE verarbeiteten Dokumente
  
  
• Fehlerraten oder Anforderungen an die Ausnahmebehandlung
  
  
• Zeit bis zum ROI
  
  

Diese Erkenntnisse helfen dabei, das Budget zu rechtfertigen, Modelle zu verfeinern und die zukünftige Skalierung zu steuern.

5. Trainiere Teams frühzeitig

Einer der größten Blocker für den Erfolg von ADC? Leute, die falsch ausgerichtet sind. Binden Sie Ihre Endbenutzer von Anfang an ein.

• Führen Sie Live-Demos und Q&As durch
  
  
• Gehen Sie auf Ängste ein (z. B. Bedenken hinsichtlich des Verlusts des Arbeitsplatzes)
  
  
• Verstärken Sie die Vorteile (z. B. keine Tabellenkalkulationen mehr durch Kopieren und Einfügen oder bis spät in die Nacht)
  
  
• Stellen Sie fortlaufenden Support und Dokumentation bereit
  
  

Automatisierung sollte sich wie ein Assistent anfühlen, nicht wie ein Ersatz.

6. Erweitern Sie auf andere Abteilungen

Wenn Sie in einem Bereich den Wert unter Beweis gestellt haben, wiederholen Sie den Erfolg. ADC kann in folgenden Bereichen verwendet werden:

• Reklamationen — um Antragsdetails und Belege zu extrahieren
  
  
• HR — für das Onboarding von Mitarbeitern und das Analysieren von Lebensläufen
  
  
• Rechtliches — zur Überprüfung von Verträgen, SLAs, NDAs
  
  
• Einhaltung — zur Überprüfung behördlicher Unterlagen
  
  

Moderne KI-Plattformen wie Infrrd lassen sich problemlos über Anwendungsfälle und Regionen hinweg skalieren und machen Document Intelligence zu einer gemeinsamen organisatorischen Fähigkeit.

Ergebnisse aus der Praxis: Kosteneinsparungen und Geschwindigkeit

In einem McKinsey-Bericht wurde festgestellt, dass die Automatisierung in Finanzinstituten dazu beigetragen hat, die Verarbeitungskosten zu senken, indem bis zu 80%.

Dies ist besonders wertvoll in Sektoren wie Hypotheken, Versicherungen und Lieferkette, in denen:

• Das Datenvolumen ist hoch
• Der regulatorische Druck ist groß
• Die Margen sind knapp

Erfahren Sie mehr über Infrrds intelligenteste Erfassung von Rechnungsdaten um zu sehen, wie Kunden ihre Arbeitsabläufe mit KI beschleunigen.

Zukunft der automatisierten Datenerfassung: Wohin wir gehen

Die Welt der Dokumentenverarbeitung entwickelt sich schneller als je zuvor. Was als einfaches OCR begann, wird heute zu einer Automatisierung auf Unternehmensebene, die auf KI, Echtzeitinformationen und autonomen Workflows basiert. Hier ein Überblick über die wichtigsten Trends, die die Zukunft der Datenerfassung prägen:

1. Intelligente Dokumentenverarbeitung Rand

Die nächste Generation der Automatisierung.

IDP geht über die einfache Extraktion hinaus. Es vereint die Leistung von:

• OCR — um Text aus Scans und Bildern zu extrahieren
  
  
• NLP — um den Kontext und die Semantik von Dokumenten zu verstehen
  
  
• Maschinelles Lernen — kontinuierlich aus Variationen und Feedback zu lernen
  
  

Mit IDP holen Sie nicht nur Daten heraus — Sie verstehen, was diese Daten sind bedeutet innerhalb der Struktur eines Dokuments. Ganz gleich, ob es darum geht, das Einkommen des Kreditnehmers und des Mitkreditnehmers in einer Hypothekenakte zu erfassen oder das Gültigkeitsdatum und das Ablaufdatum einer Versicherungspolice zu ermitteln — IDP verleiht der Automatisierung kognitive Tiefe.

2. Edge- und Mobilaufnahme

Von zentralisierten Systemen bis hin zur Erfassung in Echtzeit an jedem Ort.

Moderne Unternehmen sind zunehmend mobil. Außendienstmitarbeiter, Telearbeiter und dezentrale Teams benötigen Tools, die auch ohne eine starke Internetverbindung in Echtzeit funktionieren.

Edge-Capture-Lösungen ermöglichen:

• Offline-Scannen und Verarbeiten von Dokumenten
  
  
• Mobile Fotoaufnahme mit automatischer Extraktion
  
  
• Sofortige Validierung und Synchronisierung nach Wiederverbindung
  
  

Zu den Anwendungsfällen gehören:

• Außendiensttechniker erfassen Inspektionsberichte
  
  
• Versicherungssachverständige laden Schadensgutachten hoch
  
  
• Logistikagenten scannen Sendungsdokumente bei der Lieferung
  
  

Diese Funktion reduziert Verzögerungen und beseitigt Rückstände, die durch zentrale Scanstationen oder manuelle Uploads verursacht werden.

3. KI-Agenten und autonome Datenerfassung

Dokumente, die sich selbst verarbeiten.

Stellen Sie sich vor, Sie laden ein Dokument hoch und gehen weg, während KI-Agenten:

• Lesen Sie jedes Feld
  
  
• Werte anhand von Geschäftsregeln validieren
  
  
• Dokumenttyp automatisch klassifizieren
  
  
• Auffälligkeiten melden oder fehlende Daten anfordern
  
  
• Geben Sie strukturierte Ergebnisse in Ihr ERP, CRM oder LOS ein

Das ist das Versprechen einer autonomen Dokumentenverarbeitung.

KI-Agenten sind:

• Selbstlernen (verbessert sich im Laufe der Zeit durch Feedback)
  
  
• Selbstheilung (Anpassung an neue Layouts ohne menschliche Neukonfiguration)
  
  
• Selbstfahrend (Bearbeitung von Workflows mit hohem Volumen von Anfang bis Ende)
  
  

Dieser Trend ist bereits auf Plattformen wie Infrrd sichtbar, wo KI Daten nicht nur extrahiert, sondern auch interpretiert, verifiziert und weiterleitet.

Letzte Gedanken

Der 900-Millionen-Dollar-Fehler der Citibank war nicht nur eine Anomalie, sondern auch eine deutliche Erinnerung daran, was auf dem Spiel steht, wenn unternehmenskritische Arbeitsabläufe durch manuelle Prozesse gesteuert werden. Obwohl der Bankensektor in diesem Fall betroffen war, ist in Wirklichkeit keine Branche davor gefeit. Von Finanzen und Versicherungen bis hin zu Fertigung und Logistik führt die manuelle Datenverarbeitung zu Sicherheitslücken, deren Ignorierung sich die Automatisierung nicht länger leisten kann.

Automatisierte Datenerfassung ist nicht nur ein Mittel, um schneller zu arbeiten, sondern auch eine Strategie, um intelligenter und sicherer zu arbeiten. Wenn Unternehmen aufhören, sich auf fehleranfällige Methoden wie Copy-Pasting, E-Mail-Ketten oder manuelle Datenüberprüfungen zu verlassen, öffnen sie die Tür zu etwas Größerem: betriebliche Belastbarkeit, Skalierbarkeit und intelligente Entscheidungsfindung.

Die heutigen Dokumenten-Workloads sind nicht nur groß — sie sind komplex, voller Inkonsistenzen, mehrerer Formate, handschriftlicher Notizen und mehrdeutiger Sprache. ADC bringt Struktur und Logik in dieses Chaos. Es wandelt Dokumente aus statischen Dateien in aktive Datenquellen um, die Analyseplattformen versorgen, Workflows auslösen und Erkenntnisse in Echtzeit liefern können.

Diese Umstellung spart nicht nur Stunden, sie verändert auch grundlegend die Arbeitsweise von Teams. Die Rolle menschlicher Talente entwickelt sich weiter — von sich wiederholenden Arbeiten bis hin zur Überwachung intelligenter Systeme, der Verbesserung von Prozessen und der Schaffung von Kundennutzen.

Ganz gleich, ob Sie ein Kreditgeber sind, der Hunderte von Hypothekenanträgen bearbeitet, ein Versicherer, der Versicherungsfälle prüft, oder ein Hersteller, der komplizierte Teilespezifikationen anhand von technischen Diagrammen verfolgt, ADC reduziert Verzögerungen, minimiert Risiken und ermöglicht Wachstum. Und vor allem schafft es Vertrauen in Ihre Daten.

In einer Welt, in der Agilität, Genauigkeit und Geschwindigkeit Marktführer ausmachen, ist Automatisierung nicht mehr optional. Sie ist die Grundlage intelligenter Unternehmen.

Warten Sie nicht auf einen kostspieligen Fehler, um die Änderung vorzunehmen.
Automatisieren Sie jetzt — denn Präzision im großen Maßstab ist kein Luxus mehr. Es ist eine Notwendigkeit.

Sprechen Sie mit einem KI-Experten heute.