Machine Learning: Es kommt immer auf Datenqualität an Unternehmen müssen heutzutage immer mehr Datenmengen verarbeiten. Dabei setzen sie vermehrt auf Technologien wie Künstliche Intelligenz und Machine Learning. Sie können wichtige Geschäftsprozesse wesentlich optimieren und beschleunigen. Ihr erfolgreicher Einsatz hängt in erster Linie von der Qualität der Daten ab.

Das Volumen der digitalen Daten weltweit steigt rasant. Laut dem IT-Beratungsriesen IDS wird die Datenmenge auf der Welt bis 2025 auf unglaubliche 175 Zettabytes wachsen. Ein Großteil davon entfällt auf Geschäftsdaten. Die große Herausforderung für Unternehmen ist, diese Daten noch effizienter zu verarbeiten, denn dadurch werden ihre Geschäftsprozesse optimiert. Das hat wiederum direkte Auswirkungen auf die Kundenzufriedenheit und die Wettbewerbsfähigkeit. 

Die Geschäftsdaten, die ins Unternehmen kommen, sind in der Regel unstrukturiert – sie befinden sich in unterschiedlichen Geschäftsdokumenten, E-Mails sowie Grafiken und Bildern. Damit sie aber effizient verarbeitet und weiter genutzt werden können, müssen sie strukturiert werden. Zu diesem Zweck werden heutzutage Automatisierungsprozesse wie das Intelligent Document Processing (IDP) eingesetzt. Diesem Prozess liegen verschiedene Technologien im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) zugrunde – eine davon ist Machine Learning. 

Bessere Daten – besserer Output
Machine Learning ermöglicht IT-Systemen, mittels Algorithmen aus bestehenden Daten, Muster und Zusammenhänge zu erkennen – so lassen sich etwa Vorhersagen treffen und anschließend Geschäftsprozesse automatisieren. Im Falle von großen Datenmengen gewinnt in letzter Zeit auch Deep Learning, ein Teilgebiet des Machine Learning, an Bedeutung. Dieses basiert auf Algorithmen, die nach dem biologischen Vorbild des menschlichen Gehirns modelliert sind und Texte und Datenmuster erkennen können. 

Daten: konkret und relevant
Damit Machine und Deep Learning tatsächlich einen Mehrwert fürs Unternehmen bringen, muss in erster Linie die Datenqualität stimmen. Konkret gesagt: Um richtige Schlüsse zu ziehen und Lösungen zu entwickeln, müssen Machine-Learning-Algorithmen auf qualitativ hochwertigen Daten basieren. Folgende zwei Begriffe sind hier von immenser Bedeutung: Relevanz und Korrektheit. Je relevanter und korrekter ein Datenbestand ist, umso besser ist der Output des Machine-Learning-Algorithmus. In der Folge werden Geschäftsprozesse effizienter abgewickelt und das Unternehmen kann seinen Gewinn steigern. Wie wichtig eine hohe Datenqualität ist, zeigen aktuelle Studien, nach denen durchschnittlich 8 bis 12 Prozent des operativen Gewinns in Unternehmen durch schlechte Datenqualität verloren gehen.

Andere Studien gehen davon aus, dass heutzutage sogar 20 bis 30 Prozent aller Daten in Unternehmen fehlerhaft sind. Die Geschäftsdaten ändern sich nämlich ständig – die Kunden ändern ihre Adresse, Telefonnummer oder Bankverbindung. Um diese veralteten Daten oder Dubletten aus dem eigenen Datenbestand zu entfernen, sind Unternehmen gefordert, einheitliche Standards im Prozess der Datenpflege für verschiedene Hierarchieebenen, Fachabteilungen und Geschäftsprozesse zu etablieren. 

Effiziente Dokumentenverarbeitung
Wir setzen bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten – wie etwa Dokumente – auf KI-Technologie, die wir mit menschlicher Qualitätssicherung kombinieren. Dadurch erreichen wir die optimale Kombination aus Datenqualität und Effizienz bei der Automatisierung Ihrer Geschäftsprozesse. Einige davon sind:

  • Digitaler Posteingang – mittels Machine Learning und KI können alle relevanten Daten aus eingehenden physischen und elektronischen Postsendungen im Unternehmen erfolgreich erfasst, extrahiert und richtig klassifiziert werden. Damit erfolgt etwa die hausinterne Vorsortierung und Verteilung der Informationen automatisch, was zu enormen Zeit- und Ressourceneinsparungen führt.
  • Rechnungserfassung – Mithilfe von Machine Learning können Eingangsrechnungen im Unternehmen vollständig automatisch erfasst und in weitere Prozesse der Rechnungsverarbeitung im Unternehmen integriert werden. Damit wird der Prozess der Rechnungslegung wesentlich beschleunigt.
  • Bestellerfassung – Auch Auftragsinhalte physischer und elektronischer Bestelleingänge können automatisch erfasst und extrahiert werden. Bestellprozesse werden dadurch wesentlich schneller abgewickelt – als Folge werden Mitarbeiter*innen entlastet und die Kundenzufriedenheit steigt.
  • Formularerfassung – Das oft komplexe Auslesen von Formularen wird durch Machine Learning automatisiert – die Inhalte werden erfasst, extrahiert und strukturiert. So werden diese strukturierten Daten automatisch in den Verarbeitungsprozess integriert, um den Geschäftsprozess zu beschleunigen.

Ihre Vorteile auf einen Blick:

  • Zeit- und Ressourceneinsparungen bis zu 80 Prozent im Vergleich zur manuellen Datenerfassung
  • Entlastung der Mitarbeiter*innen
  • Leichtere Kontrolle und Transparenz
  • Höhere Kundenzufriedenheit
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