Stellen Sie sich vor, ein Dokument könnte einen Reiseblog schreiben — es hätte einige unglaubliche Geschichten zu erzählen. Von Schreibtisch zu Schreibtisch, von System zu System durchläuft es unzählige Workflow-Phasen und wird wiederholt überprüft, überarbeitet und referenziert.
Es mag eine abenteuerliche Reise für Ihr Dokument sein, aber nicht für Sie. Egal, ob es sich um einen Finanzbericht, ein Compliance-Dokument oder eine Rechnung handelt, es kann frustrierend und zeitaufwändig sein, die richtigen Informationen aus einem riesigen Stapel von Dateien zu finden, wenn Sie sie benötigen.
Das manuelle Durchsuchen von Seiten ist nicht nur ineffizient, sondern verlangsamt auch alles. Seit Jahrzehnten suchen Unternehmen nach Möglichkeiten, die Dokumentenverarbeitung zu vereinfachen, und Aufteilen von Dokument-Barcodes war eine der frühesten Automatisierungsmethoden.
Barcodes, überall Barcodes — aber keiner auf einem Dokument!
Barcodes sind die am weitesten verbreitete Identifikationstechnologie und spielen eine entscheidende Rolle im Einzelhandel, in der Logistik und im Dokumentenmanagement. Die globaler Markt für Barcodeleser wurde 2022 auf 3,2 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich von 2023 bis 2028 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 7,5% wachsen.
Jeden Tag werden weltweit über 5 Milliarden Barcodes gescannt. Barcode-Statistiken zeigen, dass mehr als 2 Millionen Unternehmen, hauptsächlich im Einzelhandel, für ihren täglichen Betrieb auf GS1-standardisierte Barcodes angewiesen sind.
Sie müssen gesehen haben, wie Kassierer in Lebensmittelgeschäften Barcodes gescannt haben, um sofort Produktdetails abzurufen. Diese Barcodes enthalten wichtige Daten, darunter Produktnummern, Inventardetails und Preisinformationen.
In ähnlicher Weise liefern Barcodes auf Lieferpaketen wichtige Informationen zu Sendungen und sorgen so für eine effiziente Logistik, Nachverfolgung in Echtzeit und eine optimierte Bestandskontrolle. Diese Technologie hat das Transport- und Lieferkettenmanagement verändert, Fehler reduziert und die Geschwindigkeit verbessert.
Sind Sie jedoch in letzter Zeit auf Barcodes auf Dokumenten gestoßen? Wahrscheinlich haben Sie das nicht getan. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, warum.
Was ist Document Barcode Splitting und wie funktioniert es?
Dokument-Barcodes sind spezielle maschinenlesbare Codes, die in Dokumenten vorhanden sind und als Markierungen innerhalb des Dokuments dienen. Sie werden hauptsächlich zum Teilen von Dokumenten, zum Identifizieren verschiedener Dokumente in derselben Datei oder zum Trennen von Seiten oder Abschnitten innerhalb eines einzelnen Dokuments verwendet. Dies wird als Dokument-Barcode-Splitting bezeichnet. Im Folgenden wird anhand eines vereinfachten Arbeitsablaufs veranschaulicht, wie das Teilen von Dokument-Barcodes funktioniert.
Ist das Teilen von Dokumenten-Barcodes heute noch relevant?
Die Antwort ist ein klares Nein. Mit dem Aufkommen der KI-gestützten OCR-Dokumentenverarbeitung und Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP), das traditionelle Barcode-Splitting wird schnell veraltet und weniger effektiv.
Sich bei der Dokumentenklassifizierung auf Barcode-Splitting-Technologie zu verlassen, ist so, als würde man Windows XP auf einem Computer der 11. Generation ausführen — veraltet, ineffizient und bei weitem nicht für die heutigen datengesteuerten Workflows optimiert.
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Fortschrittliches AI ML OCR im Vergleich zum herkömmlichen Aufteilen von Dokumenten-Barcodes zur Dokumentenklassifizierung
KI-gestützte OCR kann mehr als nur Dokumente klassifizieren — sie liest und verarbeitet ganze Dateien präzise. Mit moderner Technologie ist das Teilen von Dokumenten keine Hürde mehr. Fortschrittliche Systeme extrahieren Daten, ohne sich auf Barcodes verlassen zu müssen, sodass das Teilen von Barcodes zu einem veralteten und unnötigen Schritt wird. Wenn ein Anbieter es als eigenständige Lösung verkauft, berechnet er für einen Prozess, den KI bereits ersetzt hat.
Barcode-Aufteilung von Dokumenten im Vergleich zur AI-ML-OCR-Klassifizierung
- Abhängigkeit von Barcodes
Die OCR-Aufteilung von Barcode-Dokumenten basiert ausschließlich auf dem Vorhandensein von Barcodes in Dokumenten, um Seiten zu teilen oder zu klassifizieren. Dazu müssen die Barcodes exakt an den dafür vorgesehenen Stellen platziert werden, damit das System die verschiedenen Dokumente richtig klassifizieren kann. Dieser Ansatz kann zwar für strukturierte Dokumente mit vordefinierten Vorlagen funktionieren, wird jedoch zunehmend unpraktisch, da über 70% der Dokumente unstrukturiert sind. Dieses Problem wird noch schwieriger, wenn Dokumente aus verschiedenen Zeiträumen und Regionen klassifiziert werden.
Außerdem erscheinen Barcodes nicht auf magische Weise auf Dokumenten, in denen wichtige Informationen kodiert sind. Die Dokumentinformationen werden aus ERP-Systemen und Dokumentenmanagement-Workflows extrahiert und dann in den Barcode codiert. Dies fügt einen zusätzlichen Schritt hinzu, der mehr Zeit und Ressourcen in Anspruch nimmt, unabhängig davon, ob er intern oder extern ausgeführt wird.
Auf der anderen Seite machen fortschrittliche ML-OCR-Lösungen oder intelligente Dokumentenverarbeitungssoftware den Bedarf an Barcodes vollständig überflüssig. Moderne OCR-Systeme können den Text in einem Dokument in seinem Kontext analysieren und ermöglichen so eine nahtlose Klassifizierung.
- Datenextraktion
Dokument-Barcodes enthalten begrenzte Informationen wie Dokumenttyp, Dokumentnummer, Erstellungsdatum und Seitenzahl. Das Extrahieren bestimmter Informationen aus dem Dokument ist jedoch nicht allein mit Barcodes möglich. Dafür müssten Sie dies manuell tun oder sich auf zusätzliche Tools verlassen.
Im Gegensatz dazu können ML OCR/IDP-Systeme Text im Kontext des Dokuments nicht nur lesen, sondern auch verstehen. Dies ermöglicht die einfache Extraktion beliebiger Informationen aus den Dokumenten.
- Sensitivität der Vorlage
Barcodes auf Dokumenten müssen an bestimmten Stellen platziert werden, um genau gescannt zu werden. Herkömmliche OCR-Systeme setzen voraus, dass Barcodes bestimmten Vorlagenformaten folgen, um erfolgreich gescannt werden zu können. Dies macht die Platzierung und Identifizierung von Barcodes zu einer großen Herausforderung, insbesondere bei komplexen Dokumenten — die weltweit über 70% der Dokumente ausmachen — und kann zu Fehlern im Prozess führen.
Moderne OCR-Systeme sind jedoch darauf trainiert, Informationen unabhängig von der Vorlage eines Dokuments zu extrahieren, wodurch sie für komplexe und unstrukturierte Dokumente weitaus zuverlässiger sind.
- Workflow-Skalierbarkeit
Das Aufteilen von Dokumenten-Barcodes ist nur ein Schritt im Datenextraktionsprozess. Das Extrahieren bestimmter Informationen aus Dokumenten erfordert häufig manuellen Aufwand oder zusätzliche Runden der Dokumentenverarbeitung. Dies führt zu mehreren Workflows, was die Skalierbarkeit einschränkt.
ML-OCR-Systeme hingegen kombinieren Klassifizierung und Datenextraktion in einem einzigen Workflow. Auf diese Weise können Sie Ihre Workflows skalieren, Dokumente schneller verarbeiten und ein Höchstmaß an Genauigkeit erreichen.
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Auf den Punkt gebracht
Die Barcode-Industrie floriert, und ihr Nettovermögen wird voraussichtlich sinken 14,4 Milliarden US-Dollar bis 2030. Bei Dokumenten-Barcodes, die hauptsächlich zum Teilen und Klassifizieren verwendet werden, gibt es jedoch einen umgekehrten Trend. Die beste Alternative auf dem Markt ist der Einsatz von AI-ML-gestützten OCR-Lösungen, die nicht nur Dokumente klassifizieren, sondern auch Daten aus den komplexesten, halbstrukturierten Dokumenten extrahieren. Dies macht Ihre Arbeitsabläufe einfacher, schneller und effizienter.
Priyanka Joy ist Produktautorin bei Infrrd und nähert sich Automatisierungstechnik wie eine neugierige Detektivin. Mit ihrer Liebe zur Recherche und zum Geschichtenerzählen verwandelt sie technische Tiefe in Klarheit. Wenn sie nicht schreibt, vertieft sie sich in Tanz, Theater oder schreibt an ihrer nächsten Erzählung.
Häufig gestellte Fragen
Software zur Überprüfung und Prüfung von Hypotheken ist ein Sammelbegriff für Tools zur Automatisierung und Rationalisierung des Prozesses der Kreditbewertung. Es hilft Finanzinstituten dabei, die Qualität, die Einhaltung der Vorschriften und das Risiko von Krediten zu beurteilen, indem sie Kreditdaten, Dokumente und Kreditnehmerinformationen analysiert. Diese Software stellt sicher, dass Kredite den regulatorischen Standards entsprechen, reduziert das Fehlerrisiko und beschleunigt den Überprüfungsprozess, wodurch er effizienter und genauer wird.
Eine QC-Checkliste vor der Finanzierung besteht aus einer Reihe von Richtlinien und Kriterien, anhand derer die Richtigkeit, Einhaltung und Vollständigkeit eines Hypothekendarlehens überprüft und verifiziert werden, bevor Mittel ausgezahlt werden. Sie stellt sicher, dass das Darlehen den regulatorischen Anforderungen und internen Standards entspricht, wodurch das Risiko von Fehlern und Betrug verringert wird.
IDP verarbeitet effizient sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten, sodass Unternehmen relevante Informationen aus verschiedenen Dokumenttypen nahtlos extrahieren können.
KI verwendet Mustererkennung und Natural Language Processing (NLP), um Dokumente genauer zu klassifizieren, selbst bei unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten.
Ja, IDP kann Dokumenten-Workflows vollständig automatisieren, vom Scannen über die Datenextraktion und Validierung bis hin zur Integration mit anderen Geschäftssystemen.
IDP nutzt KI-gestützte Validierungstechniken, um sicherzustellen, dass die extrahierten Daten korrekt sind, wodurch menschliche Fehler reduziert und die allgemeine Datenqualität verbessert wird.
