Wo sind all die Dateneingabekandidaten hingegangen?

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Wenn Sie Schwierigkeiten haben, Stellen für die Dateneingabe einzustellen, die Ihnen beim Extrahieren von Daten aus Dokumenten helfen, trösten Sie sich bitte damit, dass Sie nicht der einzige sind. Unternehmen und Institutionen aller Größen, einschließlich der IRS, haben mit einem akuten Arbeitskräftemangel zu kämpfen:

Was ist passiert?

Dieser Artikel wurde im April 2022 veröffentlicht. Um zu verstehen, warum es für diese Rolle einen akuten Arbeitskräftemangel gibt, müssen Sie einen weiteren Artikel aus demselben Monat lesen:

Mit dem Großen Rücktritt gab es einen akuten Mangel an technischen Talenten, die für technische Einstiegsjobs zur Verfügung stehen. Um dem entgegenzuwirken, haben Technologieunternehmen reagiert, indem sie Mitarbeiter aus niedrigeren Mindestlohnjobs eingestellt und sie umfassend geschult und unterstützt haben, um technische Einstiegsjobs auszuüben.

Laut diesem Artikel „Viele Arbeitgeber von International Business Machines to CVS Health Corp. sagen nun, dass sie relativ unerfahrenen neuen Mitarbeitern gerne dabei helfen, sich in den Bereichen Programmieren, Cybersicherheit und Gesundheitstechnologie weiterzubilden, um Stellen zu besetzen.“

Das Problem bei diesem Ansatz besteht darin, dass die Schulungslast den Managern und Führungskräften des Betriebsteams auferlegt wird, sodass sie ihre Aufmerksamkeit von ihren Aufgaben auf höherer Ebene ablenken.

Also, was jetzt?

Dieser Mangel an Mitarbeitern für die Dateneingabe hat die meisten Finanzdienstleistungsunternehmen in eine Zwickmühle gebracht. Obwohl es traditionell eine Herausforderung war, Mitarbeiter in dieser Position zu halten, hat dieser Doppelschlag, nämlich der Mangel an neuen Ressourcen als Ersatz für die Mitarbeiter, die das Unternehmen verlassen, die Probleme der Betriebsleiter noch verschärft. Unabhängig von dieser Krise wächst das Geschäft weiter, und einige Dokumente können es kaum erwarten, bearbeitet zu werden, und die Einnahmen liegen auf dem Tisch, um zu steigen.

Als Betriebsleiter müssen Sie sich drei Herausforderungen stellen, um diese Krise zu bewältigen:

1. Ich kann nicht mehr Leute einstellen

2. Wenn jemand geht, wird meine Produktivität beeinträchtigt

3. Ich muss mich darauf vorbereiten, dass im Laufe der Zeit mehr Leute diese Rolle verlassen.

Lassen Sie uns jeden dieser Aspekte etwas genauer betrachten und uns mögliche Lösungen ansehen.

Herausforderung: Ich kann nicht mehr Leute einstellen.

Lösung: Erhöhen Sie die Arbeitskapazität, ohne weitere Mitarbeiter hinzuzufügen.

Sie erinnern sich vielleicht daran, an Arbeitsproblemen gearbeitet zu haben, wenn Sie sich an Ihre Mittelschulalgebra erinnern. Sie klangen wie: „Wenn eine Person an einem Tag ein 1/3 eines Raumes streichen kann, wie viele Leute braucht man dann, um 5 Räume in 7 Tagen zu streichen“. Sie haben hier eine ähnliche mathematische Herausforderung, aber in dieser neuen Welt sollten Sie nicht fragen, „wie viele Leute würden Sie brauchen“, sondern fragen: „Wenn Iron Man diese Arbeit machen würde, wie lange würde er brauchen?“

Iron Man ist einer meiner Lieblings-Superhelden. Ich bin mir nicht sicher, ob du jemals darüber nachgedacht hast, aber von all den Superhelden da draußen ist Iron Man der einzige, der du werden kannst. Du müsstest auf einem anderen Planeten geboren sein, um Superman zu werden, oder von einer fiktiven mutierten Spinne gebissen werden, um Spiderman zu werden. Aber mit dem richtigen technischen Talent und Kapital kannst du Iron Man werden.

Wie dem auch sei, ich schweife ab.

Zurück zu unserem mathematischen Rätsel: Iron Man hat Zugang zu einem Exoskelett, das ihm hilft, seine grundlegenden menschlichen Fähigkeiten zu verbessern. Ohne den Eisenanzug kann der Eisenmann 20 Pfund Gewicht heben; damit kann er 80 Pfund heben. Wenn er ohne den Anzug über 3 Fuß springen kann, kann er damit über 12 Fuß springen.

Sie benötigen etwas Ähnliches für Ihr Dateneingabeteam. Wenn ein Mitglied des Dateneingabeteams 40 Dokumente pro Stunde verarbeiten kann, mit einer Art Eisenanzug, können Sie ihn dazu bringen, 100 Dokumente pro Stunde zu verarbeiten.

Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) Systeme sind solche Eisenanzüge für dein Team.

Wenn Ihr Team mit der Arbeit beginnt, kann es sich darauf konzentrieren, die Arbeit der Algorithmen zu überprüfen, anstatt Daten von Grund auf neu zu verarbeiten, was den Ausgabebereich oder -umfang exponentiell erhöhen kann. IDP bezieht sich auf die Automatisierung Ihres Prozesses zur Erfassung, Extraktion und Klassifizierung von Dokumenten mithilfe fortschrittlicher KI-Technologien wie NLP, maschinelles Lernen, Computer Vision und Deep Learning. Da IDP-Systeme automatisiert sind, tragen sie auch zu einer schnelleren Skalierung bei. Wenn Ihr Geschäftsvolumen steigt, nimmt es in der Regel viel Zeit in Anspruch, Ihr Team zu vergrößern, die neuen Mitarbeiter zu schulen und darauf zu warten, dass sie effizient werden. Die Skalierung einer IDP-Plattform erfordert einfach mehr Infrastruktur, die relativ kostengünstig und schnell verfügbar ist.

Herausforderung: Wenn jemand geht, wird meine Produktivität beeinträchtigt

Lösung: Behalte das Wissen, wenn eine Person geht

Wenn wir gerade über Superhelden sprechen, lassen Sie uns etwas länger in der Fantasiewelt verweilen und uns ein weiteres interessantes Artefakt ansehen - das Nachdenken von Harry Potter:

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Sie erinnern sich vielleicht an Filme oder Bücher - Pensieve ist eine Schale, in der man seine Erinnerungen mit allen Details aufbewahren kann. Sie können Ihre Erinnerungen mit jemand anderem teilen, der das Denkregal betreten und diese Gedanken und Erinnerungen noch einmal erleben kann.

Was wäre, wenn Sie eine Möglichkeit hätten, das Wissen einer Person automatisch zu speichern, wenn diese Ihr Dateneingabeteam verlässt? Wäre es nicht magisch, wenn jemand anfängt, diese Erinnerungen noch einmal zu erleben und nicht unzählige Wochen damit zu verbringen, neue Mitarbeiter zu schulen?

Maschinelles Lernen ist ein Denkansatz, der Ihnen dabei helfen kann, das Wissen Ihrer alten Mitarbeiter zu behalten, indem es automatisch aus jeder Aktion bei der Dateneingabe lernt.

Systeme für maschinelles Lernen werden mithilfe statistischer Methoden und Algorithmen trainiert und treffen dann Vorhersagen, Extraktionen und Klassifizierungen zu den wichtigsten Erkenntnissen oder hochwertigen Daten aus einem größeren Teil strukturierter und, häufiger, halbstrukturierter oder unstrukturierter Daten. Diese Algorithmen ermöglichen es IDP-Systemen, bei jeder Verarbeitung eines Dokuments exponentiell aus Schulungen und Korrekturen zu lernen. Diese selbstlernenden Systeme verlassen sich in hohem Maße auf die ihnen zugeführten Daten, um vergangene Datensätze zu interpretieren und daraus zu lernen. Ihre Genauigkeit verbessert sich jedes Mal, wenn Sie ihr Feedback oder Korrekturen geben.

Herausforderung: Ich muss mich darauf vorbereiten, dass im Laufe der Zeit mehr Leute diese Rolle verlassen.

Lösung: Steigen Sie auf ein Laufband zur Effizienzsteigerung

Was können Sie Ihrem Repertoire noch hinzufügen, wenn Sie einen Iron Suit und ein Pensieve zur Verfügung haben, um der Herausforderung der ständig steigenden Nachfrage nach Effizienzsteigerungen zu begegnen? Dieses Mal findest du die Antwort in einer weiteren Ecke des Fantasylands — in The Matrix.

Im zweiten Teil der Matrix-Trilogie findet Agent Smith heraus, dass er nicht alleine mit Neo umgehen kann. Er braucht viel zu viele Agenten, um eine Chance zu haben. Dadurch entwickelt er einen Algorithmus zur Agentenreplikation, mit dem Tausende von Agenten im Handumdrehen erstellt werden können.

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Die auf Feedback basierende kontinuierliche Lernschleife ist der Replikationsalgorithmus für die Dateneingabe. Eine Feedback-Schleife ist eine Strategie oder ein Mechanismus, um die aktuellen Vorhersagen, Rückmeldungen und Korrekturen der Modelle für maschinelles Lernen in einem IDP-System zu nutzen, um die Qualität zukünftiger Vorhersagen neu zu trainieren und zu verbessern und die Genauigkeit zu erhöhen. Die Feedback-Schleife liefert die besten Ergebnisse, wenn Korrekturen in die Extraktion integriert werden. Dieser Mechanismus stellt sicher, dass das IDP-System ständig trainiert und aktualisiert wird, um Ihnen eine hohe Genauigkeit zu bieten. Wie bei Agent Smiths repliziert dieser Loop die Intelligenz Ihres Dateneingabeteams, indem er aus dessen Aktionen lernt. Wenn also ein neues Teammitglied hinzukommt, trägt es zum Lernen aller vorherigen Teammitglieder bei.

Werden Sie kein Opfer der Automatisierung

Wir befinden uns in einer bestehenden Phase der Automatisierung. Die Welt und die Unternehmen werden sich in den nächsten Jahren dramatisch verändern und wir Testament sehen Sie, dass immer mehr manuelle Aufgaben von KI ausgeführt werden. Dies ist jedoch nicht das erste Mal, dass wir diese Änderung durchmachen. Die industrielle Revolution hat uns vor Jahren einen ähnlichen Wandel durchgemacht. Geschäftsteams, die diesen Wandel erkennen und bereit sind, ihn anzunehmen, werden massive Verbesserungen im Betrieb und viel zufriedenere Kunden erleben.

Sie sagen: „Verschwende niemals eine gute Krise“. Die aktuelle Arbeitskrise bietet eine einzigartige Gelegenheit, KI-gestützte Automatisierung auszuprobieren. Ergreifen Sie diese Gelegenheit und lassen Sie sich von ihr helfen, den heutigen Arbeitskräftemangel zu bewältigen.

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