Daten noch smarter erfassen: Supervised Machine Learning

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 / 14. May. 2018

Künstliche Intelligenz ist lange nicht mehr nur ein Trend, der in ferner Zukunft auf uns wartet. Laut Crisp-Studie „Machine Learning im Unternehmenseinsatz – Künstliche Intelligenz als Grundlage digitaler Transformationsprozesse“ gibt ein Fünftel der IT-Entscheider an, maschinelles Lernen bereits produktiv einzusetzen. Insgesamt 64 Prozent befassen sich mit diesem Themenkomplex. Die verlockenden Aussichten: Prozessoptimierung, Effizienzsteigerung und völlig neue Einblicke in Daten und Informationen, die dem eigenen Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Insbesondere in Bereichen, in denen noch viel manuelle Arbeit geleistet wird, wie beispielsweise bei der Erfassung von Aufträgen, Rechnungen und anderen Belegen, verbergen sich erhebliche Optimierungspotenziale. Ganz ohne aufwändige Einstiegsinvestitionen lassen sich diese Chancen mit Lösungen nutzen, in denen bereits intelligente Komponenten integriert sind. So beispielsweise in Ephesoft Transact, einem Tool für Smart Document Capture auf Basis von Supervised Machine Learning.

Zusammenarbeit von Mensch und Maschine

Supervised Machine Learning ist eine besondere Form des maschinellen Lernens. Das Fundament dieser Technologie bildet ein intelligenter Algorithmus, der die Klassifizierung von Dokumenten managt und automatisch die entsprechende Zuordnung in unterschiedliche Kategorien vornimmt. Doch das geschieht nicht ausschließlich in Eigenregie, sondern mit menschlicher Unterstützung. Während der Implementierung des Systems wird die Lösung mit Hilfe von Beispieldokumenten durch einen Nutzer angelernt. So erfährt das Smart Document Capture Tool, welche Aspekte für die korrekte Zuordnung relevant sind und welche Ausprägungen entscheiden, um welche Art von Dokument es sich jeweils handelt. Im laufenden Betrieb geschieht die Klassifizierung dann weitgehend automatisch. In Sonderfällen oder kritischen Situationen unterstützt allerdings wieder die menschliche Komponente: Kann die intelligente Technologie einmal nicht zweifelsfrei entscheiden, in welchen Bereich der einzelne Beleg gehört, legt sie den entsprechenden Fall einem Nutzer vor, der mit seinem Know-how unterstützt. Die neue Information speichert das System ab und lernt so kontinuierlich dazu. Auf diese Weise verringert sich der Aufwand für die Mitarbeiter stetig und das Tool übernimmt die Routine-Aufgabe der Dokumentenklassifizierung zuverlässig, korrekt und in Sekundenschnelle.

Synergie unterschiedlicher Intelligenzen nutzen

Entgegen der Befürchtung, künstliche Intelligenz würde menschliche Arbeitsplätze gefährden, setzt Supervised Machine Learning auf die Synergien, die durch die Kombination von Mensch und Maschine entstehen können. Das System arbeitet extrem schnell, ist jederzeit leistungsfähig und stellt nahezu unbegrenzt Ressourcen bereit. All das geschieht flexibel aus der Cloud und belastet so nicht einmal die interne IT-Infrastruktur des Unternehmens. Aufgrund der klar festgelegten Algorithmen ist die Fehleranfälligkeit sehr gering, es gibt keinerlei Abweichungen von den vorgegebenen Prozessen und auch keine Ablenkungen durch andere Aufgaben oder eilige spontane Projekte. Mit diesen Eigenschaften kann die Maschine ihre menschlichen Kollegen ideal entlasten und sie von aufwändigen Arbeiten entbinden, die effizient und einwandfrei erledigt werden müssen, jedoch keine besonderen Fähigkeiten voraussetzen. Der Human-Faktor kommt immer dann ins Spiel, wenn fachliches Know-how und Kontext-Wissen gefragt sind. Nutzer müssen dort unterstützen, wo immer die Technologie nicht weiterkommt, und können sich in der restlichen Zeit auf taktische und strategische Themen konzentrieren, wo ihre Fähigkeiten dringend gebraucht werden. Dank der Synergie aus menschlicher und maschineller Intelligenz profitiert das Unternehmen von optimalen Ergebnissen und wertvollen Wettbewerbsvorteilen.

Geschäftsergebnisse nachweislich verbessern

Business Intelligence ist heute mehr denn je bares Geld wert. Je transparenter das eigene Unternehmen wird, je mehr Informationen bereitstehen und je detaillierter die Verantwortlichen relevante Daten auswerten können, umso besser lässt sich dieser Wissensschatz nutzen, um die eigene Strategie zukunftssicher zu gestalten. Dank Supervised Machine Learning im Document-Capture-Prozess lässt sich die Genauigkeit in der Dokumentenklassifizierung nach einer nur zweitägigen Anlernphase nachweislich um bis zu 92 Prozent steigern. Darüber hinaus entstehen auch Vorteile in Anbetracht der DSGVO: Schlanke, effiziente Prozesse sorgen für maximale Transparenz im gesamten Unternehmen. Das schafft die ideale Voraussetzung, um jederzeit genaue Kenntnis über die vorgehaltenen Daten nachweisen zu können und dazu in der Lage zu sein, auf Wunsch gezielt Informationen herauszugeben oder zu löschen. Durch den Wegfall papierbasierter Prozesse und händischer Informationserfassung steigt außerdem die Produktivität um bis zu 400 Prozent. So ergeben sich umfassende Möglichkeiten für Betriebe unterschiedlichster Branchen – vom Finanzsektor über Versicherungen und öffentliche Verwaltung bis hin zum Gesundheitswesen sowie in der Buchhaltung und Rechnungsverarbeitung. Jedes Unternehmen, das viele Belege verarbeiten muss, profitiert von Supervised Machine Learning im Bereich Smart Document Capture.

Der Autor: Enno Lückel ist Vice President und leitet das Vertriebsteam von Ephesoft in EMEA. Er verfügt über mehr als 15 Jahre Erfahrung im Bereich Document Capture und Enterprise Content Management. Vor seiner Zeit bei Ephesoft baute Lückel das europäische Geschäft der Notable Solutions auf.

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