Input Management mit KI

Dokumente mit KI automatisch erfassen, verstehen und klassifizieren

Jedes Unternehmen, das täglich eine große Menge an Dokumenten verarbeitet, benötigt ein gutes Input Management. Es ist die Grundlage aller dokumentengebundenen Prozesse und oft das Nadelöhr für viele weitere Geschäftsabläufe. Das Input Management zu automatisieren, ist daher ein entscheidender Schritt in der Unternehmenstransformation.

Definition: Was ist Input Management?

Input Management bezeichnet das digitale Erfassen von geschäftsrelevanten Informationen unterschiedlicher Quellen in einem Informationsmanagement- oder einem Enterprise Content Management-System (ECM) zur weiteren Verarbeitung. Für eine bessere Nutzbarkeit werden Informationen möglichst strukturiert hinterlegt.

Arbeitsschritte des Input Managements

Input Management umfasst eine Reihe an Arbeitsschritten:
Digitalisierung papierbasierter eingehender Dokumente
Erfassung eingehender digitaler Dokumente
Automatische Inhaltserkennung
Klassifizierung der Dokumente
Erfassung strukturierter und unstrukturierter Informationen
Verschlagwortung der Informationen in strukturierter Form
Organisation einer zuverlässigen Dokumentenablage
Verteilung der Dokumente an die zuständigen Mitarbeiter*
Sicherstellung der Qualität und inhaltlicher Korrektheit der Dokumente

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Die Vorteile von KI-basiertem Input Management

Input Management Software auf Basis von KI ist mehr als eine vielversprechende Technologie. Vielmehr handelt es sich um eine strategische Investition, die Firmen dabei unterstützt, die Weichen für eine agile Zukunft zu stellen:

Hohe Datenqualität

Moderne Input Management Systeme verwenden eine intelligente Technologie, die Texte ähnlich wie Menschen versteht. Durch menschliche Qualitätskontrollen lernt die KI dazu und verbessert die Datenqualität. Dadurch erreicht das System hohe Erkennungs- und Präzisionsraten.

Kürzere Bearbeitungszeiten

Die manuelle Erfassung von Dokumenten ist zeitaufwendig und verursacht oft Bearbeitungsstaus. Mithilfe von KI-gestütztem Input Management laufen Kundenanfragen, Bestellungen oder andere wichtige Geschäftsprozesse wesentlich schneller ab, da die Dokumente deutlich schneller dem richtigen Mitarbeiter für die Bearbeitung zugewiesen werden. Das trägt übrigens auch zur Kundenzufriedenheit bei.

Bessere Analysemöglichkeiten

KI extrahiert alle unstrukturierten Daten eines Dokuments und legt sie strukturiert ab. Damit machen Unternehmen alle Daten nutzbar und die Menge an Dark Data wird deutlich reduziert. Das eröffnet Unternehmen völlig neue Analysemöglichkeiten.

Wesentliche Wettbewerbsvorteile

KI stellt sicher, dass alle geltenden Vorschriften eingehalten werden, und verhindert Fehler. Zudem sorgt sie dafür, dass sämtliche Daten und Dokumente immer sofort auffindbar sind. KI-gestütztes Input Management gestattet es darüber hinaus, bisher unstrukturierte Daten zu nutzen. Nicht zuletzt erleichtert sie den Mitarbeitern die Arbeit. All diese Aspekte stellen entscheidende Wettbewerbsvorteile dar.

Bessere Ressourcennutzung

Die Automatisierung von Input Management entlastet die Mitarbeiter und nimmt ihnen lästige Routinearbeiten und aufwendige manuelle Arbeitsschritte ab. Dadurch gewinnen sie mehr Zeit, sich um das Tagesgeschäft, die Kunden und komplexere Aufgaben zu kümmern. Sie setzen Ihre Ressourcen wesentlich effizienter ein.

KI-gestütztes Input Management in 5 Schritten

Hey Doxi, wie ist der Ablauf des KI gestützten Input Managements?

Input Management ermöglicht es, eingehende Dokumente und Informationen effizient zu verarbeiten. Die Integration von KI in jeden Schritt des Prozesses bietet Zeit- und Kostenersparnisse sowie höhere Genauigkeit, Priorisierung und Unterstützung für Ihre Mitarbeiter:

1. Dokumente digitalisieren

Alle Dokumente, die in Papierform eingehen, sind im ersten Schritt zu digitalisieren. Die Mitarbeiter jedes Papierdokument einzeln über den Büroscanner einscannen zu lassen, ist wenig effizient. Setzen Sie stattdessen auf automatisierte Verfahren:

Eine Möglichkeit ist, riesige Scanner zu leasen, die große Mengen an Post in kürzester Zeit verarbeiten. Der Inhalt eines Briefes bekommt einen Barcode, die Dokumente werden automatisch getrennt und als zusammengehöriges PDF im DMS (Dokumentenmanagement-System) abgelegt.
Oder Sie arbeiten mit externen Scandiensten zusammen. Diese öffnen und verarbeiten Ihre Post DSGVO-konform, scannen sie, übertragen sie als PDF automatisch an Ihr Unternehmen und vernichten anschließend das Originaldokument.

Im Zuge der digitalen Transformation sollten Sie Ihren Posteingang gänzlich digitalisieren und papiergebundene Kommunikationswege abschaffen. Über geeignete Schnittstellen spielen digitale Eingangskanäle wie E-Mail, Self-Service-Apps oder weitere Softwares die Dokumente direkt in das DMS oder das DMS holt sie sich regelmäßig von dort ab – und das völlig automatisiert.

Anwendungsbeispiel: Eine Versicherung bietet eine Kunden-App an, in der jeder Kunde einen digitalen Posteingang hat. Dort lassen sich Dokumente (wie Schadensmeldungen) bequem hochladen. Das DMS holt sich das Dokument inklusive aller Informationen anschließend völlig selbstständig ab. Auch der Versicherer versendet Informationen einfach über die App. Der E-Mail- oder Postweg steht nur noch in Ausnahmefällen zur Verfügung, zum Beispiel für ältere Kunden.

2. Dokumente erfassen und Daten extrahieren

Sobald das Dokument im DMS angekommen ist, extrahiert das KI-gestützte System automatisch alle Informationen wie die Kundendaten und das Anliegen und hinterlegt sie als strukturierte Metadaten. Das ist wichtig, um Informationen zu organisieren und durchsuchen zu können. Was bisher manuell erfolgen musste, übernimmt jetzt das System. Der Mensch führt lediglich die Qualitätskontrolle durch. Die KI kann auch Informationen wie die Tonalität erfassen, was zum Beispiel später nützlich für die Priorisierung ist.

Anwendungsbeispiel: Die Versicherung erhält eine E-Mail von einem Kunden. Die KI erfasst alle wichtigen Informationen, darunter Versicherungsnehmer und Versicherungsnummer, und hängt sie als Metadaten an das Dokument. Zudem erkennt sie an der Tonalität, dass der Kunde wütend und die Bearbeitung dieses Anliegens dringlich ist.

3. Dokument verstehen und richtig ablegen

Anschließend analysiert die KI die extrahierten Informationen, um unter anderem herauszufinden, was genau der Inhalt ist, um welche Art von Dokument (z. B. Rechnung oder Angebot) es sich handelt, welcher Mitarbeiter für den Kunden zuständig ist und in welchen Workflow das Dokument übergeben werden sollte. Die KI klassifiziert das Dokument basierend auf diesen Informationen und legt es in der entsprechenden digitalen Akte ab.

Anwendungsbeispiel: Ein Kunde sendet ein Formular an die Versicherung. Die KI analysiert es beim Eingang, identifiziert es als Kostenübernahmeformular und ordnet es direkt der richtigen Schadenakte des Kunden zu.

4. Workflow initiieren

Die KI initiiert nun automatisch den richtigen Workflow zur Bearbeitung des Dokuments. Sie erkennt, welcher der richtige Mitarbeiter ist, um sich um das Anliegen zu kümmern, und beginnt den entsprechenden Workflow. Zudem gibt sie eine zeitliche Einordnung und priorisiert Aufgaben je nach Bedarf. Erst jetzt kommt also wieder der Mensch ins Spiel: Im idealen Fall (mit einem digitalen Posteingang) hat das KI-gestützte DMS bis hierher alle Schritte selbstständig und völlig automatisiert übernommen.

Anwendungsbeispiel: Die KI kategorisiert bei einer Versicherung Schadensfälle anders als Anfragen zu Beratungsgesprächen. So stellt die Versicherung sicher, dass beispielsweise ein Kunde, der einen Wasserschaden in seiner Wohnung hat, schnell Unterstützung erhält. Der zuständige Mitarbeiter bekommt bei Eingang der Schadensmeldung automatisch eine Nachricht vom DMS, dass eine dringliche Aufgabe in seinem Postfach liegt.

5. KI als Assistent bei der Bearbeitung

Neben der Erfassung und Klassifizierung von Dokumenten unterstützt die KI auch bei der Bearbeitung. Der Doxis Intelligent Content Assistant beantwortet beispielsweise Fragen zum Dokument, weist auf fehlende Informationen hin, stößt bei Bedarf zusätzliche Workflows an und gibt Empfehlungen für weitere Schritte oder Aktionen.

Anwendungsbeispiel: Ein Kunde hat eine Frage zu einer Versicherungspolice und schreibt eine Mail an den Versicherer. Die KI erfasst im Schreiben die Versicherungsnummer und bietet dem Sachbearbeiter an, direkt die zugehörige Police aufzurufen. Ebenso erkennt sie, falls auf einem Dokument eine falsche Versicherungsnummer angegeben ist, und weist den Bearbeiter darauf hin, diese zu überprüfen.

Moderne Input-Management-Lösungen sind heute unverzichtbar

In unserer Ära der Automatisierung, in der Informationen in nie gekannten Mengen und Formaten eintreffen, ermöglicht KI-gestütztes Input Management die effiziente und fehlerfreie Verarbeitung dieser Datenflut. Die automatisierte Extraktion, Verarbeitung und Interpretation von Informationen aus verschiedenen Quellen erleichtern die Prozesse und ermöglichen eine schnellere Reaktion auf Kundenanfragen sowie fundierte Geschäftsentscheidungen. Zudem ist sie ein entscheidender Faktor für die Optimierung von Ressourcen.

Input Management mit KI-Support spielt eine maßgebliche Rolle bei der Unternehmenstransformation. Wo herkömmliche Geschäftsmodelle nicht mehr ausreichen, ermöglicht KI-gestütztes Input Management eine grundlegende Neudefinition von Prozessen. Es versetzt Betriebe in die Lage, Resilienz gegenüber Veränderungen aufzubauen, regulatorische Anforderungen im Blick zu behalten und neue Geschäftsfelder zu erschließen.

KI-basierte Input Management Software wie ein Enterprise Content Management System (ECM) mit intuitiven Workflows hat sich daher zu einer unverzichtbaren Lösung entwickelt. Sie unterstützt Unternehmen bei der digitalen Transformation und hilft, den Anforderungen der heutigen Geschäftswelt gerecht zu werden.

Häufig gestellte Fragen zum Input Management

Wie funktioniert Input Management?

Beim Input Management erfassen Unternehmen geschäftsrelevante Daten aus unterschiedlichen Eingangskanälen digital. Dieser Prozess kann manuell oder mit einer KI-basierten Softwarelösung wie dem Dokumentenmanagement-System Doxis erfolgen. Moderne Technologie trägt zur Automatisierung bei und sorgt für mehr Effizienz und weniger Fehler.

Was sind die Unterschiede zwischen Input und Output Management?

Während man unter Input Management den Prozess der Erfassung und Verarbeitung von eingehenden Daten und Dokumenten aus verschiedenen Quellen versteht, werden beim Output Management ausgehende Dokumente über unterschiedliche Kanäle erstellt und verteilt.

Was ist ein digitaler Posteingang?

Ein digitaler Posteingang fasst alle Poststücke eines Unternehmens tagesaktuell in digitaler Form zusammen und sorgt für die Bereitstellung und Archivierung. Er automatisiert die Eingangspostverarbeitung. Damit vereinfacht sich die Postverteilung für die Mitarbeiter innerhalb eines Unternehmens spürbar.