Intelligentere Datenextraktion für Finanzberichte: KI-gestützte Analysen leicht gemacht

Sind Anwendungsfälle, in denen Daten automatisch aus Finanzberichten mit komplexen Tabellen, unstrukturierten Dokumenten, nicht-englischen Sprachen und kontextuellen Beziehungen extrahiert werden müssen, eine gute Anwendung für Intelligent Document Processing (IDP)? Die kurze Antwort lautet ja.

Finanzberichte enthalten oft komplizierte Datenstrukturen, was die manuelle Datenextraktion zeitaufwändig, fehleranfällig und ineffizient macht. Herkömmliche Software hat Schwierigkeiten, mit der Vielzahl von Dokumenten umzugehen, die bei Finanzanalysen anfallen — darunter PDF-Dateien, Tabellen, E-Mails und gescannte Bilder. Diese Berichte können auch strukturierte Daten in Tabellen, unstrukturierte Notizen und sogar branchenspezifische Terminologie enthalten, die ein kontextuelles Verständnis erfordert.

Moderne IDP-Tools nutzen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen, um Daten mit hoher Genauigkeit zu extrahieren, selbst aus Quellen, deren Formatierung nicht einheitlich ist. Ganz gleich, ob es sich um mehrsprachige Berichte, behördliche Unterlagen oder Prüfungsdokumente handelt, die IDP-Software gewährleistet einen systematischen und skalierbaren Ansatz für die Datenextraktion. Durch Integrationen in Cloud-Plattformen und Datenintegrationspipelines steigert IDP die Produktivität und optimiert die finanziellen Arbeitsabläufe.

Unternehmen, die Effizienz und Automatisierung suchen, können von IDP-Lösungen profitieren, die flexible Preispläne bieten, einschließlich kostenloser Testversionen. Durch den Einsatz von Konnektoren für eine nahtlose Integration können Unternehmen die Extraktion von Finanzdaten in einen optimierten, strukturierten Prozess umwandeln, der Kosten senkt und die Entscheidungsfindung verbessert.

Die Herausforderung der Datenextraktion in Finanzberichten

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In diesem Beitrag gehen wir durch einen Anwendungsfall, in dem eine Anlageberatungsfirma die Datenextraktion aus komplexen, unstrukturierten Finanzberichten automatisieren musste, die häufig in Form von PDF-Dokumenten vorliegen. Das Unternehmen evaluierte mehrere Tools, darunter Optical Character Recognition (OCR), ETL-Software und andere Datenextraktionslösungen. Keiner von ihnen konnte jedoch seine Genauigkeitsanforderungen erfüllen oder die strukturierten und unstrukturierten Daten in diesen Berichten effizient verarbeiten.

Das Unternehmen erkannte, dass die manuelle Datenextraktion die einzige Möglichkeit war, seine Dokumente zu verarbeiten, aber diese Methode war kostspielig, langsam und fehleranfällig. Die manuelle Extraktion führte auch zu Inkonsistenzen, was die allgemeine Datenqualität verringerte und die effektive Integration von Erkenntnissen erschwerte.

Könnte Intelligent Document Processing (IDP) diese Automatisierungsherausforderung lösen?

Der Anwendungsfall für den Jahresfinanzbericht

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Der Anwendungsfall

Eine Anlageberatungsfirma stützte sich bei der Erstellung von Forschungsberichten auf Daten aus komplexen, unstrukturierten Finanzdokumenten. Diese Berichte lieferten Anlegern und Interessengruppen wichtige Geschäftsinformationen und beeinflussten finanzielle Entscheidungen. Das Unternehmen hatte jedoch einen riesigen Rückstau an Berichten, die bearbeitet werden mussten, was zu Verzögerungen bei der Entscheidungsfindung führte.

Die Herausforderung

Das Unternehmen stand vor den folgenden Herausforderungen:

• Die manuelle Datenextraktion war teuer und langsam.
• Fehler bei der Extraktion führten zu einer schlechten Datenqualität.
• Das Extrahieren strukturierter und unstrukturierter Daten erforderte unterschiedliche Techniken.
• Finanzberichte enthielten komplexe Tabellen und mehrere Sprachen.

Quelldokumente

• Jährliche Finanzberichte
• Jahresabschlüsse
• Bilanzen
• Mehrere Dokumentenformate mit unterschiedlichen Layouts und Strukturen
• Mehrsprachiger Inhalt, der übersetzt werden muss
• Komplexe tabellarische Daten und kontextuelle Beziehungen

Lösung — Intelligente Dokumentenverarbeitung

Intelligent Document Processing (IDP) bot die ideale Lösung, um die Datenextraktion zu automatisieren und gleichzeitig die Genauigkeit aufrechtzuerhalten. Die IDP-Software nutzt maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und Computer Vision, um Daten effizient aus Dokumenten zu extrahieren.

Auswirkung

• 63% Ermäßigung in den Bearbeitungskosten
• Signifikante Verringerung der Extraktionsfehler
• Schnellere Erstellung und Analyse von Berichten
• Optimierte Mitarbeiterproduktivität

Die Wirkung der Datenextraktion in einer Anlageberatungsfirma

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Eine große unabhängige Anlageberatungsfirma (wir nennen sie „Golden“) bietet Privatanlegern, Finanzberatern und Institutionen eine Reihe von Dienstleistungen an. Ihr Wertversprechen liegt in der Qualität und Aktualität ihrer Recherchen. Die langsame manuelle Extraktion stellte jedoch einen Engpass dar und beeinträchtigte Goldens Fähigkeit, zeitnahe Erkenntnisse zu liefern.

Um die Nase vorn zu haben, benötigte Golden eine robuste Datenextraktionsstrategie, um den Prozess der Finanzberichterstattung zu rationalisieren, die Datenintegration zu verbessern und eine genaue Analyse sicherzustellen.

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Datenextraktion aus Jahresfinanzberichten

Die Jahresberichte von Golden enthielten:

• Mehrere Sprachen: Die Berichte wurden in 36 Sprachen veröffentlicht, für die eine erweiterte Übersetzungsfunktion ohne externe Übersetzungsdienste erforderlich war.
• Unstrukturierte Daten: Dokumenten fehlte ein festes Format, weshalb ein KI-gestützter Ansatz zur Datenextraktion erforderlich war.
• Kontextabhängige Layouts: Extrahierte Daten mussten ihr ursprüngliches Layout für aussagekräftige Analysen beibehalten.
• Komplexe Tabellen: Viele Datenpunkte befanden sich in verschachtelten Tabellen, weshalb eine strukturierte Datenextraktion von entscheidender Bedeutung war. Ein Großteil der Finanzdaten befand sich in Tabellen, und Tabellen stellen bei der Extraktion eine knifflige Herausforderung dar. Die Lösung musste Daten aus verschachtelten Tabellen extrahieren — bei denen sich eine Tabelle innerhalb einer Tabelle befindet — und das tabellarische Layout beibehalten. Die Lösung musste auch Tabellenelemente wie Spalten, Zeilen und Zellen voneinander unterscheiden. PDF-FormatVerwandeln Sie das PDF-Quelldokument in eine durchsuchbare HTML-Datei.
• PDF-Formate: Die Daten mussten aus PDFs extrahiert und in ein durchsuchbares, strukturiertes Format umgewandelt werden.

Kann die Datenextraktion automatisiert werden?

Golden benötigte eine Automatisierungslösung für:

• Extrahieren Sie strukturierte und unstrukturierte Daten effizient.
• Reduzieren Sie die Bearbeitungszeit und verbessern Sie die Genauigkeit.
• Verbessern Sie die Datenintegration innerhalb von Analyseplattformen.
• Sorgen Sie für einen kostengünstigen Betrieb.

OCR konnte Finanzberichte nicht verarbeiten

OCR-basierte Lösungen konnten Daten aus komplexen Finanzberichten nicht korrekt extrahieren. OCR hatte Probleme mit:

• Identifizierung strukturierter Daten in Jahresabschlüssen.
• Erkennen von Tabellen und Beibehaltung tabellarischer Layouts.
• Bearbeitung mehrsprachiger Finanzdokumente.
• Extrahieren verschachtelter Datenpunkte und Beibehalten der Beziehungen zwischen Werten.

Da OCR die Geschäftsanforderungen nicht erfüllen konnte, suchte Golden nach IDP-Software als praktikable Alternative.

Ist Intelligent Document Processing (IDP) für diesen Anwendungsfall geeignet?

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Nach dem Testen mehrerer Tools arbeitete Golden mit Infrrd zusammen, um zu evaluieren, ob IDP ihre Herausforderung lösen könnte. Die IDP-Plattform von Infrrd bot eine Lösungsarchitektur, die auf die spezifischen Bedürfnisse von Golden zugeschnitten war.

Die IDP-Lösung

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Nachdem Infrrd die Anforderungen von Golden verstanden hatte, entwarf es eine Lösung, die Golden dabei helfen sollte, die Engpässe zu beseitigen und seine Geschäftsziele zu erreichen. Die Lösung basierte auf Die IDP-Plattform von Infrrd und für den spezifischen Anwendungsfall von Golden konfiguriert.

Die IDP-Plattform ist ein KI-nativer Ansatz zur Dokumentenverarbeitung, der maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache kombiniert, Computer Vision, OCR und andere Technologien, die zum Extrahieren von Daten aus unstrukturierten, komplexen Dokumenten wie Finanzberichten erforderlich sind.

Die IDP-Lösung von Golden war in der Lage:

1. Verarbeiten Sie die Dokumente vor, um die Genauigkeit zu verbessern

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In einem Verarbeitungsschritt wird der Jahresbericht für die Extraktion erstellt. Die Plattform verwendet Methoden der maschinellen Bildverarbeitung und des maschinellen Lernens, um Probleme mit der Bildausrichtung und der Bildverzerrung zu korrigieren. Die Bilder werden dann verbessert und Hintergrundgeräusche werden entfernt. Die Lösung verwendet auch Bildverarbeitungs- und ML-Algorithmen, um individuelle Tabellenlayouts und -strukturen zu segmentieren, zu analysieren, zu verstehen und beizubehalten.

2. Extrahieren Sie Daten aus den Jahresfinanzberichten

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Die IDP-Plattform von Infrrd verwendet einen mehrstufigen Prozess, um Daten und Kontextinformationen aus dem Quelldokument zu extrahieren, die in Form von PDF-Dateien oder anderen Dokumentformaten vorliegen können. Zusätzlich zur fortschrittlichen Vorverarbeitung verwendet die Lösung mehrere KI-Techniken sowie spezielle OCR-Engines, um die Zieldaten zu extrahieren. Nach der Extraktion werden die Daten weiteren KI-Prozessen unterzogen, um die Daten zu validieren, zu bereinigen, anzureichern und zu integrieren.

3. Übersetzt eine der 36 Sprachen ins Englische

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Die IDP-Plattform von Infrrd verwendet proprietäre Sprachübersetzungsfunktionen, die auf tiefen neuronalen Netzwerktechnologien basieren. Diese Funktion ermöglicht es, aus neuen Dokumenten und Sprachen zu lernen, die sie sieht. IDP kann auch Muster aus einem Dokument in einer Sprache lernen und diese Erkenntnisse auf ein Dokument in einer anderen Sprache anwenden.

4. Passen Sie sich an und lernen Sie

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Unternehmen ändern ihre Jahresberichte von Jahr zu Jahr. Layout und Design sind unterschiedlich, und die gewünschten Daten können sich auf einer Seite bewegen. Die IDP-Lösung von Infrrd lernt ständig dazu und verbessert sich ständig, sobald neue Dokumente zur Verfügung stehen. Das Ergebnis ist, dass sich die Extraktionsgenauigkeit im Laufe der Zeit verbessert.

5. Quell-PDFs in durchsuchbares HTML konvertieren — das Layout beibehalten

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Mithilfe fortschrittlicher KI-Methoden ist die Plattform in der Lage, die Daten im PDF zu extrahieren und in ein durchsuchbares PDF umzuwandeln, wobei das ursprüngliche Layout erhalten bleibt. Dieser durchsuchbare HTML-Code wird an die Analyseplattform von Golden gesendet, die aus den extrahierten Daten Erkenntnisse gewinnt.

IDP hat den Engpass bei der manuellen Datenextraktion behoben

Goldens Problem konnte endlich mit der fortschrittlichen IDP-Plattform von Infrrd gelöst werden. Nachdem der manuelle Engpass beseitigt war, konnte Golden seinen Prozess zur Analyse von Finanzberichten in einen Prozess mit höherer Leistung und Effizienz umwandeln. Golden ging davon aus, dass diese Lösung ihnen helfen würde, die Kosten und die Bearbeitungszeit um über 50% zu senken.

Warum dieser Anwendungsfall ideal für IDP ist

Goldens Fall zeigt, wann IDP die richtige Lösung ist:

• Die manuelle Extraktion war kostspielig, langsam und fehleranfällig.
• Komplexe, unstrukturierte Dokumente erforderten KI-gestützte Ansätze.
• Ein hohes Dokumentenvolumen rechtfertigte die Automatisierung.
• Ein Plan zur digitalen Transformation wurde durch manuelle Datenverarbeitung behindert.

„Aber unser Anwendungsfall lässt sich nicht automatisieren“

Viele unserer Kunden kommen mit Anwendungsfällen zur Datenextraktion zu uns, die denen von Golden ähneln. Viele Unternehmen glauben, dass ihr Anwendungsfall für die Datenextraktion zu komplex für eine Automatisierung ist. IDP-Software mit ihren fortschrittlichen KI- und maschinellen Lernfunktionen beweist jedoch das Gegenteil.

Selbst wenn frühere Tools wie OCR versagten, kann ein systematischer Ansatz mit IDP die Produktivität Ihres Unternehmens steigern und eine strukturierte Datenextraktion aus unstrukturierten Dokumenten sicherstellen. Unternehmen sollten IDP als wichtigen Bestandteil ihrer digitalen Transformationsstrategie betrachten.

Die Intelligent Document Processing-Plattform von Infrrd half Golden dabei, die Analyse seiner Finanzberichte zu rationalisieren, die Kosten zu senken und die Effizienz zu verbessern. Wenn Ihr Unternehmen vor ähnlichen Herausforderungen bei der Datenextraktion steht, könnte die Erkundung von IDP der Schlüssel zu mehr Effizienz und Genauigkeit sein.

Hat Ihr Unternehmen Probleme mit der komplexen Dokumentenverarbeitung? Ziehen Sie IDP in Betracht, um Ihren Datenextraktionsablauf zu transformieren und Geschäftseinblicke zu beschleunigen.

Häufig gestellte Fragen zur Extraktion von Finanzdaten

Was sind die Vorteile der Extraktion von Finanzdaten?

Die Extraktion von Finanzdaten bietet viele Vorteile, darunter die Möglichkeit, schnell und einfach auf große Mengen strukturierter Daten zuzugreifen, Daten effizienter zu verarbeiten und zu analysieren und Daten einfacher mit anderen zu teilen. Die Extraktion von Finanzdaten kann Unternehmen auch dabei helfen, Zeit und Geld zu sparen, indem Aufgaben automatisiert werden, die sonst zeitaufwändig und teuer wären. Mit den richtigen Tools und der richtigen Software können Unternehmen Cloud-basierte Lösungen integrieren, um die Produktivität zu steigern und Arbeitsabläufe zu optimieren.

Wie funktioniert der Datenextraktionsprozess?

Der Datenextraktionsprozess beginnt mit der Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Finanzdokumenten wie Rechnungen, Bilanzen und PDF-Berichten. Die Daten werden dann mithilfe von Extraktionstools bereinigt und verarbeitet, um die für die Analyse relevanten Daten zu extrahieren. Mit Hilfe der Docparser-Software und systematischer Integrationsmethoden werden die extrahierten Daten zur weiteren Analyse in einer strukturierten Datenbank gespeichert. Einige Lösungen bieten auch Konnektoren, um Daten nahtlos in bestehende Business-Intelligence-Plattformen zu integrieren.

Welche Art von Daten können durch Extraktion von Finanzdaten gesammelt werden?

Aus Finanzdokumenten können verschiedene Datentypen extrahiert werden. Dazu gehören strukturierte Daten zu Einnahmen, Ausgaben, Vermögenswerten, Verbindlichkeiten und mehr. Diese Extraktionen helfen Unternehmen dabei, Finanztrends zu analysieren, den Cashflow zu überwachen und finanzielle Entscheidungen zu verbessern. Fortschrittliche Extraktionstools sorgen für eine nahtlose Datenintegration und ermöglichen es Unternehmen, Informationen aus mehreren Datenquellen für Berichterstattung und Compliance an einem einzigen Ort zu konsolidieren.

Was sind die Anwendungsfälle der Datenextraktion im Finanzwesen?

Es gibt viele Anwendungsfälle für die Datenextraktion im Finanzwesen. Unternehmen können beispielsweise Daten extrahieren, um Finanzanalysen durchzuführen, Leistungskennzahlen zu verfolgen und finanzielle Risiken zu überwachen. Die Datenextraktion spielt auch eine wichtige Rolle bei der Unterstützung finanzieller Entscheidungen, Prüfungen und Compliance-Bemühungen. Unternehmen können Cloud-basierte Datenextraktionstools nutzen, um die Finanzberichterstattung, Betrugserkennung und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu automatisieren. Viele Unternehmen schauen sich auch Software-Preispläne an, die kostenlose Testversionen beinhalten, um herauszufinden, welche Tools für ihre Bedürfnisse am besten geeignet sind.