Mehr Präzision
KI-gesteuerte Erkenntnisse werden von Menschen verifiziert, um falsch positive oder negative Ergebnisse zu minimieren.
Human-in-the-Loop-Verifizierung
Die HITL-Verifizierung kombiniert menschliches Fachwissen mit automatisierten Prozessen, um sicherzustellen, dass die Entscheidungen von KI-Systemen korrekt und auf die Unternehmensziele abgestimmt sind. Durch die Einbindung menschlicher Überprüfung an kritischen Entscheidungspunkten erhöht dieser Ansatz die Präzision, reduziert Fehler und schafft Vertrauen in KI-gesteuerte Workflows.
Die menschliche Aufsicht spielt bei der Validierung von KI-Ergebnissen eine Schlüsselrolle, um die Zuverlässigkeit zu gewährleisten und als entscheidendes Sicherheitsnetz für Aufgaben mit hohem Risiko zu fungieren, bei denen Fehler kostspielig oder heikel sein können. Darüber hinaus trägt der Input von menschlichen Fachleuten zum kontinuierlichen Lernen und zur Modelloptimierung bei, sodass sich die KI im Laufe der Zeit verbessern und an die sich verändernden Geschäftsanforderungen anpassen kann.
KI-gesteuerte Erkenntnisse werden von Menschen verifiziert, um falsch positive oder negative Ergebnisse zu minimieren.
Optimieren Sie Prozesse, indem Sie sich wiederholende Aufgaben an KI delegieren und den menschlichen Input für komplexe Entscheidungen reservieren.
Die Kombination aus Automatisierung und menschlicher Überprüfung garantiert den Beteiligten zuverlässige Ergebnisse.
Menschliches Fachwissen wird strategisch genutzt, um wachsende Datenmengen zu verwalten, ohne dabei Genauigkeit einzubüßen.
KI-Systeme entwickeln sich durch ständige Dateneingabe und menschliches Feedback weiter und gewährleisten so eine kontinuierliche Verbesserung und Anpassungsfähigkeit.
Eine sofort einsatzbereite Benutzeroberfläche für die manuelle Verifizierung und ein entsprechender Workflow fördern die Effizienz, indem sie eine optimierte Schnittstelle für menschliche Fachleute bieten, KI-verarbeitete Daten schnell zu überprüfen und zu validieren.
Die HITL (Human-in-the-Loop)-Verifizierung spielt in der IDP-Pipeline eine entscheidende Rolle, da sie sich mit Grenzfällen befasst, Genauigkeit gewährleistet, wenn automatisierte Systeme auf unsichere oder komplexe Daten stoßen, oder eine Lösung bietet, wenn vordefinierte Validierungsregeln nicht erfüllt werden.
KI-Systeme verarbeiten große Datenmengen und markieren Fälle, die weitere Aufmerksamkeit erfordern.
Fachleute überprüfen die markierten Daten und stellen sicher, dass sie mit den Geschäftszielen und den Genauigkeitsstandards übereinstimmen.
Die Erkenntnisse der Fachleute fließen in die KI zurück, um deren Lernfähigkeit und zukünftige Entscheidungsfindung zu verbessern. Dieser zyklische Prozess gewährleistet eine kontinuierliche Verbesserung und Konsistenz der Ergebnisse.
Für viele Unternehmen stellt sich nicht die Frage, ob sie in KI-Innovationen investieren sollen, sondern wann und wie. In diesem Artikel erörtert Ulf Persson, CEO von ABBYY, die Ergebnisse unseres State of Intelligent Automation Report.
OCR-Lösungen haben einen weiten Weg zurückgelegt und beinhalten KI, Maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache, um moderne, intelligente Dokumentenverarbeitungslösungen bereitzustellen, die in der Lage sind, Daten aus jedem Dokument zu verstehen und zu extrahieren.
Diese umfassende Demonstration des Quality Analytics Dashboards zeigt, wie Sie die Kette der Dokumente, die ohne menschliches Eingreifen verarbeitet werden, im Laufe der Zeit verfolgen können (durchgehende Verarbeitungsrate). Zu den wichtigsten Punkten gehören die Verfolgung der Dokumentenverarbeitung, die Optimierung der Human-in-the-Loop-Ressourcen, die Anpassung der Einstellungen für die Datenverifizierung und die Analyse der Extraktionsgenauigkeit.
Verbesserung der Bildqualität 
Menschliches Eingreifen und kontinuierliches Lernen 
DatenausgabeVerarbeiten Sie Dokumente aus verschiedenen Kanälen – mobile Geräte, E-Mail, freigegebene Ordner, Netzwerkscanner und direkte Verbindungen zu Unternehmenssystemen über API oder vordefinierte Konnektoren – und sorgen Sie so für eine nahtlose Integration in Ihre Arbeitsabläufe, unabhängig davon, wie die Dokumente Ihr Unternehmen erreichen. Diese Flexibilität ermöglicht Ihnen die effiziente Unterstützung verschiedener Geschäftsprozesse, die Anpassung an Ihre spezifischen Anforderungen und die Rationalisierung von Abläufen an jedem Eintrittspunkt.
Die Qualität von Bildern in Dokumenten kann aufgrund von Problemen wie schlechter Belichtung und Verzerrungen durch mobile Kameras erheblich schwanken – oder sie enthalten zahlreiche Zusatzelemente wie gemusterte Hintergründe, Schutzmarken, Feldmarkierungen, Linien und Hilfslinien, die wichtige Informationen verdecken.
Die KI-gesteuerten Bildverbesserungsalgorithmen von ABBYY optimieren jedes Bild für eine präzise Datenextraktion. Die KI korrigiert Verzerrungen, trennt Text vom Hintergrund und bereinigt selbst die komplexesten und visuell aufwändigsten Dokumente – wie Ausweise, Geburtsurkunden und Formulare – um zuverlässige Ergebnisse und hohe Durchsatzraten zu erzielen.
KI hat die Fähigkeit verändert, Inhalte zu lesen und zu interpretieren, deren Verarbeitung zuvor als unmöglich galt, und damit die Anwendungsfälle für die Automatisierung drastisch erweitert. ABBYY IDP nutzt fortschrittliche KI-basierte optische Zeichenerkennung (OCR) und intelligente Zeichenerkennung (ICR), um gedruckten und handschriftlichen Text zu digitalisieren und für die weitere Verarbeitung vorzubereiten. Diese Technologien sind in der Lage, die logische Struktur des gesamten Dokuments zu erkennen, einschließlich komplexer Elemente wie Tabellen, und ermöglichen eine Klassifizierung des Dokuments, die Datenextraktion und den hochwertigen Export in digitale Formate.
Automatisieren Sie die Klassifizierung und Weiterleitung von Dokumenten mit KI-Klassifizierungsmodellen, die sowohl Text- als auch Bildmerkmale durch multimodales Lernen analysieren, um Dokumente zu erkennen und zu organisieren. Nach der Klassifizierung werden die Dokumente automatisch einem KI-Extraktionsmodell zur Verarbeitung zugewiesen. Durch die Einbeziehung menschlicher Eingaben lernen die Modelle aus Benutzerkorrekturen und passen sich automatisch an, wodurch ihre Leistung im Laufe der Zeit kontinuierlich verbessert wird.
Extrahieren Sie Daten aus strukturierten, halbstrukturierten oder unstrukturierten Geschäftsdokumenten mithilfe fortschrittlicher KI und Machine-Learning-Technologien, die das menschliche Verstehen nachahmen. ABBYY IDP liest und versteht Dokumente in über 200 Sprachen und verarbeitet mühelos komplexe Tabellen, Handschrift, Häkchen, Barcodes, Unterschriften und vieles mehr.
Die automatische Cross-Check-Validierung gleicht die Informationen mit Datenbanken ab und gewährleistet die Einhaltung der integrierten Validierungsregeln. Unser Low-Code-Designansatz gibt Ihnen die Flexibilität, die im ABBYY Marketplace verfügbaren vortrainierten Modelle zu nutzen, diese gebrauchsfertigen Modelle an die speziellen Anforderungen Ihres Unternehmens anzupassen oder individuelle Modelle zu trainieren, die auf Ihre spezifischen Dokumente zugeschnitten sind.
Kombinieren Sie speziell entwickelte KI mit der Flexibilität großer Sprachmodelle (LLMs), um Dokumenten-Workflows zu optimieren. Dieser hybride Ansatz ermöglicht fortgeschrittene Zusammenfassungen, kontextuelles Denken und automatisierte Kommunikation und erschließt neue Effizienzpotenziale in einer sicheren und skalierbaren Umgebung.
Verfeinern Sie Ihre Prozesse durch eine HITL-Prüfung, bei der Fachleute über eine praktische Schnittstelle Dokumentenklassen und extrahierte Daten manuell prüfen und korrigieren können. Dieser optionale Schritt ist von entscheidender Bedeutung, wenn eine 100-prozentige Genauigkeit erforderlich ist oder wenn ein Dokument nicht den spezifischen Validierungsregeln entspricht, die für das jeweilige KI-Modell festgelegt wurden. Jedes Mal, wenn eine Korrektur vorgenommen wird, verbessern sich die KI-Modelle durch kontinuierliches Lernen und werden immer genauer.
Die fortschrittlichen Qualitätsanalysen von ABBYY Document AI geben Ihnen einen genauen Einblick in die Performance Ihrer Dokumentenverarbeitung und ermöglichen eine Nachverfolgung der Verbesserung der Durchsatzraten im Laufe der Zeit. Mit umsetzbaren Erkenntnissen und maßgeschneiderten Empfehlungen können Sie die Ursachen von Problemen ermitteln und wirksame Maßnahmen ergreifen, um die Datenextraktionsqualität der Modelle zu verbessern und so bessere Geschäftsergebnisse in Ihrem IDP-Workflow zu erzielen.
ABBYY Document AI exportiert Daten automatisch in das gewünschte Format, seien es JSON, CSV, XML oder sonstige Formate. Die Daten werden dann nahtlos via REST-API oder vordefinierte Konnektoren an Ihre Automatisierungssysteme und Geschäftsanwendungen gesendet und für Ihre nachgelagerten Prozesse nutzbar gemacht.
Einige Unternehmen wollen KI-Agenten für einfache, sich wiederholende Aufgaben einsetzen, bei denen ein regelbasiertes System schneller und effizienter wäre. Erfahren Sie in diesem Artikel, warum sie dies tun und wie es gelingt.
Andrew Pery, AI Ethics Evangelist, empfiehlt Unternehmen, die Kluft zwischen Innovation und Compliance zu überbrücken, indem sie einen mehrstufigen Ansatz für die KI-Regulierung wählen, der ein Gleichgewicht zwischen Innovation und potenziellen negativen Auswirkungen herstellt.
Durch die Kombination von Speicher, KI-Modellen und Systemintegration treiben KI-Agenten die Automatisierung weiter voran als je zuvor und zeigen, wie weit wir gekommen sind - und wie viel weiter wir gehen können.
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HITL-Systeme sind so konzipiert, dass sie Geschwindigkeit und Genauigkeit in Einklang bringen. Indem das menschliche Eingreifen auf die Bereiche konzentriert wird, in denen es am nötigsten ist, gewährleistet HITL Effizienz, ohne die Zuverlässigkeit zu beeinträchtigen.
Bei der Texterkennung (OCR) und der automatisierten Datenextraktion ist eine 100%ige Genauigkeit durch Automatisierung allein oft nicht zu erreichen. Bei geschäftskritischen Prozessen, bei denen die Datengenauigkeit nicht verhandelbar ist, ist ein HITL-Schritt unerlässlich, um Ausnahmen zu behandeln und vollständige Genauigkeit zu gewährleisten. Die Umsetzung des HITL-Schrittes hängt ganz vom jeweiligen Geschäftsprozess ab. Im Gegenzug werden durch diese manuellen Eingaben die zugrunde liegenden KI-Modelle kontinuierlich trainiert und verbessert.
Die Dokumentenverarbeitung mit einem HITL-Schritt kombiniert die Stärken der Automatisierung mit menschlicher Aufsicht. Bei HITL-Systemen sind Menschen an der Überprüfung oder Verifizierung der Ergebnisse beteiligt, wenn eine Maschine auf Unsicherheit stößt, während vollautomatische Systeme vollständig auf vordefinierten Regeln und Trainingsdaten beruhen. Dies macht HITL besonders vorteilhaft für Szenarien, die eine differenzierte Entscheidungsfindung oder Anpassungsfähigkeit erfordern, und übertrifft vollautomatische Lösungen, was Genauigkeit und Zuverlässigkeit betrifft.
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