In der modernen Geschäftswelt sind Unternehmen häufig mit einer Flut von unstrukturierten Daten konfrontiert. Einzelne Dokumententypen wie Verträge, Lieferantenrechnungen und Anträge enthalten zwar immer die gleichen Informationen — wie Empfänger, Rechnungsnummern, Klauseln und Daten — oftmals sieht aber selbst innerhalb eines Dokumententyps jedes Dokument vollkommen unterschiedlich aus.
Diese Herausforderung kann unweigerlich zu enormen Zeitaufwänden führen. Immer wieder denselben Dokumententyp auszuwerten ist eine sehr bürokratische und repetitive Aufgaben, die daher besonders fehleranfällig ist.
Abteilungen wie HR, Controlling, Finance und Executives sind hier insbesondere betroffen (Quelle: KYOCERA Studie, it-net.daily). Deswegen wollen wir nun untersuchen, wie ein KI-gestütztes Tool dabei helfen kann, diese Prozesse zu optimieren und effizienter zu gestalten.
Die Herausforderung unstrukturierter Daten - Ineffizienz und Kosten im Fokus
Kommt Dir das bekannt vor? Die Verarbeitung von Dokumenten unterschiedlicher Art ist ein gängiger Zeit- und Energiefresser im Büroalltag. Nehmen wir als Illustration dieses Problems die Rechnungserfassung und -verarbeitung.
Branchen-Benchmarks zeigen, dass die manuelle Erfassung einer einzelnen Rechnung typischerweise zwischen 10 und 30 Minuten dauert (Quelle: parseur). Diese Zeitangaben verdeutlichen den Status quo in vielen Unternehmen, insbesondere dort, wo noch papierbasierte oder wenig automatisierte Abläufe herrschen.
Hochrechnungen, wie viel Zeit ein einzelner Mitarbeiter mit der Rechnungsverarbeitung verbringt, brechen den Prozess auf mehrere Schritte herunter und bilden nachvollziehbar ab, welche Schritte durchlaufen werden:
Schritt der analogen Rechnungsverarbeitung | Durchschnittliche Dauer |
|---|---|
Rechnungserfassung (Eingabe/Digitalisierung) | 2 Minuten |
Rechnungsprüfung und -freigabe | 9 Minuten |
Verbuchung im System | 3 Minuten |
Suche und Ablage der Rechnung | 5 Minuten |
Gesamtdauer pro Rechnung | 19 Minuten |
Zahlen: d.velop
Eine Vollzeitposition kostet ein Unternehmen bei einer durchschnittlichen Auszahlung von 35€ Lohn pro Stunde etwa 39€. Die Kosten, um eine einzelne Rechnung zu verarbeiten, liegen in dieser Kalkulation bei 12,35€. Diese Kosten summieren sich rasch, wenn man davon ausgeht, dass ein Unternehmen wöchentlich eine Vielzahl solcher Dokumente verarbeitet.
Dazu zählen nicht nur Rechnungen, sondern auch andere Dokumententypen, wie zum Beispiel Vertragsdokumente oder Anträge. Diese nehmen teilweise sogar mehrere Stunden in Anspruch, um gelesen, geprüft und abgestimmt zu werden (Quelle: top.legal).
In Situationen, in denen Dokumente desselben Typs, aber mit teils ganz unterschiedlichen Merkmalen und Strukturen, verarbeitet werden müssen, stoßen regelbasierte Systeme an ihre Grenzen. Das Resultat? Händische, repetitive und fehleranfällige Arbeit. Diese Arbeit kann nicht nur frustrierend sein, sondern auch wertvolle Zeit verschwenden, die besser für sinnstiftende Aufgaben genutzt werden könnte.
Mit Sheets eine einzigartige Möglichkeit der strukturierten Dokumentenverarbeitung entdecken
Der Mehrwert durch den Einsatz von KI in der Erfassung und Verarbeitung von unterschiedlichen Dokumententypen ist bereits in mehreren Hinsichten belegt.
Durch den Einsatz von KI reduziert sich die Bearbeitungsdauer einer einzelnen Rechnung bereits auf 1 bis 2 Minuten (Quelle: parseur). Diese Zeiteinsparung wirkt sich positiv auf die Kosten aus - in derselben Zeit kann wesentlich mehr erledigt werden. Durch die Spezialisierung von Künstlicher Intelligenz auf die Erkennung von Mustern sind Daten, die auf diese Weise ausgewertet werden, außerdem deutlich weniger fehleranfällig. Die verbesserte Mustererkennung ist darüber hinaus auch für die Entscheidungsfindung von Vorteil, da KI Unternehmen dabei helfen kann, die in ihren Verträgen verborgenen Daten besser zu verstehen.
Quelle: top.legal
Was wäre, wenn Du nicht nur ein einziges, sondern alle Dokumente gleichzeitig nach deren relevanten Informationen analysieren könntest?
Diese Daten beziehen sich allerdings auf das, was in jedem gängigen Sprachmodell mittlerweile möglich ist: ein einzelnes Dokument in den Chat kopieren, KI das Dokument auslesen und analysieren lassen und die gewünschten Informationen ausgegeben bekommen.
Der Aufwand für die Bearbeitung wird im Vergleich zur manuellen Verarbeitung drastisch minimiert, aber nach wie vor muss jedes Dokument einzeln verarbeitet und die Daten im Nachhinein zusammengefasst werden. Dabei lassen sich auch diese Schritte automatisieren.
Hier kommt Sheets ins Spiel. Dabei handelt es sich um ein integriertes Feature in der synsugar AI Suite, einer KI-Plattform, die darauf ausgelegt ist, Mitarbeitende zur KI-Nutzung zu befähigen und dadurch einen konkreten Mehrwert im Unternehmenskontext zu erzielen. Mit dieser leistungsstarken Funktion lassen sich mit wenigen Klicks die benötigten Informationen extrahieren aus großen Datenmengen extrahieren. So gewinnst Du Deine Zeit für strategisch wertvolle Aufgaben, bei denen Deine Expertise wieder im Vordergrund steht, zurück.
Aus unstrukturierten Dokumenten werden strukturierte Daten - bereit zur Weiterverarbeitung
Sheets extrahiert relevante Informationen aus verschiedenen Dokumenten oder Dateien und überträgt diese automatisch in eine Tabelle. Dabei kann es sich um ganz unterschiedliche Dateiformate und Anwendungsfälle handeln - ein klassisches Beispiel ist die bereits oben erwähnte Extraktion aus Rechnungen.
Sheets extrahiert aber auch Informationen aus sämtlichen verschiedenen Anträgen, Preislisten oder Angebotspräsentationen und strukturiert diese tabellarisch. Durch fest definierte Felder und gezieltes Prompting kann die KI Dokumente analysieren, die richtigen Informationen finden und in die Tabelle übertragen. Anschließend kannst Du die Informationen in der erstellten Tabelle durchsuchen und manuelle Änderungen vornehmen.
So funktioniert die Datenextraktion mit Sheets:
Neues Sheet anlegen: Erstelle ein neues Sheet, das speziell auf Deinen Anwendungsfall angepasst ist. Definiere ein Datenmodell und wähle ein passendes LLM (Large Language Model) aus.
Daten extrahieren: Nach dem Hochladen Deiner Dokumente in ein Sheet erfolgt sofort die Datenextraktion. Die KI hilft dabei, alle relevanten Informationen zu identifizieren.
Daten manuell bearbeiten: Die extrahierten Ergebnisse lassen sich in Deinem Sheet einfach bearbeiten. Du kannst ganze Zeilen löschen oder Anpassungen vornehmen, um die Daten zu optimieren.
Daten exportieren: Schließlich kannst Du Deine fertig bearbeitete Tabelle ganz unkompliziert als Excel-Datei exportieren und in Deinen weiteren Prozessen verwenden.
Deep Dive gefällig? Erfahre mehr über das Sheets-Feature in unserer Dokumentation.
Bereit, wieder an Aufgaben zu arbeiten, die Deine Expertise erfordern?
Sag Tschüss zu stundenlanger Arbeit an repetitiven Aufgaben, die zwar für Dein Unternehmen wichtig sind, Dir aber kaum Mehrwert liefern. Revolutioniere die Bearbeitungszeit Deiner Dokumente und erhalte wieder mehr Zeit für sinnstiftende Aufgaben.
Denn unstrukturierte Daten müssen kein Pain Point sein. Mit der Integration von Sheets in die Dokumentenverarbeitung kannst Du die Effizienz Deiner Abteilungen erheblich steigern und gleichzeitig die Fehlerquote verringern. Und das alles in nur einem einzigen Feature!
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