Was versteht man unter Document Understanding? KI-gestützte Dokumentenverarbeitung einfach erklärt

„Ich möchte meine Zeit damit verbringen, Informationen aus Papierdokumenten oder PDFs abzutippen und in eine Buchhaltungssoftware einzutragen“ – hat noch nie jemand gesagt. Genau deshalb ist KI-gestütztes Dokumentenverständnis so wertvoll: Es übernimmt die Fleißarbeit, die Menschen gern abgeben. Gleichzeitig beschleunigt es die Dokumentenverarbeitung, senkt Kosten und erhöht die Genauigkeit. Diese Technologie ist häufig bereits in SaaS-Workflows integriert und wird zunehmend auch eingesetzt, um Texte für KI-Trainingsdaten zu kennzeichnen oder Informationen für KI-Agenten bereitzustellen, damit diese mehrstufige Aufgaben erledigen können. So können sich Menschen wieder auf das Denken, Gestalten und Kommunizieren konzentrieren – die Tätigkeiten, die ihnen Freude bereiten.

Was versteht man unter Document Understanding?

Dokumentenverständnis ist ein automatisierter Prozess, der Informationen aus einer Textdatei – wie z. B. einer PDF oder einem Scan eines Papierdokuments – extrahiert und in eine Geschäftsanwendung überführt. Dadurch lässt sich manuelle Dateneingabe deutlich reduzieren oder sogar ganz vermeiden, während gleichzeitig die Genauigkeit steigt. Ermöglicht wird dies durch erweiterte Machine-Learning-(ML-)Algorithmen. ML spielt in mehreren Schritten eine zentrale Rolle, beginnend mit der Bildverarbeitung: Wichtige Informationen wie Preis, Name sowie Rechnungs- oder Bestellnummer (PO) werden identifiziert, extrahiert und in einer Datenbank abgelegt, um anschließend in die entsprechenden Geschäftssysteme integriert zu werden.

Ein Hersteller könnte Dokumentenverständnis einsetzen, um Bestellinformationen automatisch zu erfassen und direkt in das Hauptbuch und Warenwirtschaftssystem zu übertragen – und so den Verkaufsprozess deutlich zu beschleunigen und die Genauigkeit zu erhöhen. Ebenso könnte ein Unternehmen ein Spesenabrechnungssystem einsetzen, das relevante Informationen aus Belegfotos ausliest und automatisch einen Spesenbericht für Mitarbeiter erstellt.

Das Dokumentenverständnis gehört zu den frühen und erfolgreichen Anwendungsfällen von KI und ML. Heute ist es in zahlreiche Geschäftsanwendungen integriert, automatisiert Workflows und verschafft Fachkräften wertvolle Zeit, die sonst für manuelle Dateneingabe und Dokumentenverarbeitung aufgewendet würde. In Kombination mit Natural Language Processing (NLP) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) kann Document Understanding ein zentraler Bestandteil eines Systems sein, das die semantische Bedeutung von Dokumenten erfasst – und so bei der Dokumentenklassifizierung und der Informationssuche unterstützt.

Wichtige Erkenntnisse

• Das Dokumentenverständnis ist ein KI-gestützter Prozess, der Daten aus verschiedenen Textdateien extrahiert, um Dateneingabe und Dokumentenverarbeitung zu automatisieren.
• Strukturierte Felder wie Preise, Daten, Namen, Unterschriften und Bestellnummern können präzise erfasst und in Geschäftsprozesse integriert werden.
• Funktionen zur Dokumentenerkennung sind häufig in gängige Geschäftsanwendungen wie ERP-, CRM- und branchenspezifische Systeme eingebettet.
• Zu den KI-Anwendungen des Dokumentenverständnisses gehört auch die automatisierte Erfassung und Kennzeichnung von Trainingsdaten sowie die Bereitstellung von Informationen, die KI-Agenten benötigen, um komplexe Aufgaben auszuführen.

Dokumentenverarbeitung einfach erklärt

Die Dokumentenverarbeitung ist ein zentrales Element des Dokumentenverständnisses: Daten aus unterschiedlichen Dateitypen werden extrahiert, in einem strukturierten Format abgelegt und in einer Datenbank kategorisiert. Von dort können sie genutzt werden, um Felder in Online-Formularen auszufüllen oder Geschäftsprozesse wie Rechnungsbearbeitung, Lohnbuchhaltung, Vertrieb und Spesenabrechnung zu unterstützen.

Dazu benötigt ein Dokumentenverarbeitungssystem vordefinierte Regeln. ML-Algorithmen können anschließend Daten aus Textblöcken, Tabellen und Feldern identifizieren und extrahieren – darunter Preise, Daten, Namen, Adressen, relevante Notizen, Kontonummern und andere Geschäftsdaten. Durch die Automatisierung manueller Dateneingabeprozesse können Unternehmen ihre Geschäftsabläufe erheblich beschleunigen und gleichzeitig Fehler reduzieren.

Funktionsweise von Document Understanding

Software- und Cloud-Services für das Dokumentenverständnis nutzen fortschrittliches ML und KI, um Daten aus verschiedenen Dokumenttypen – wie Rechnungen oder Quittungen – zu extrahieren und an Anwendungen und Workflows weiterzugeben, die Geschäftsprozesse steuern. Diese Automatisierung sorgt für mehr Effizienz und Genauigkeit bei Aufgaben wie Dokumentenklassifizierung und Dateneingabe.

Ein Document Understanding-Prozess kann Text, Tabellen und Unterschriften aus unterschiedlichen Formaten – einschließlich PDFs, Scans und JPEGs – erkennen und extrahieren. Die gewonnenen Daten werden in einem strukturierten Format, zum Beispiel als JSON-Payload, zurückgegeben, das Feldtyp und Wert enthält und sich leicht in Anwendungen und Workflows integrieren lässt. Document Understanding ist auch für GenAI-Services und KI-Agenten von großer Bedeutung, da es Dokumente in maschinenlesbaren und -bearbeitbaren Text umwandelt, den diese Systeme für ihre Ausgaben nutzen können.

KI-Agenten sind Software-Entitäten, die Aufgaben übernehmen, ihre Umgebung analysieren, entsprechend ihrer Rolle handeln und ihr Verhalten anhand von Erfahrungen anpassen können. Diese Aufgaben können komplex und mehrstufig sein und hängen oft vom Zugriff auf textbasierte Daten ab. Ein Agent für Lieferkettenmanagement könnte beispielsweise beauftragt werden, Logistikprozesse zu optimieren, indem er Bestellungen aus verschiedenen Quellen und Formaten – einschließlich gescannter Papierformulare – analysiert.

Document Understanding-Services können auch ein Data-Labeling-Tool speisen, mit dem Nutzer bestimmte Felder direkt in Dokumentbeispielen visuell markieren und beschriften können – ein entscheidender Schritt, um Trainingsdatensätze zu erstellen, mit denen sich eigene Large Language Models (LLMs) optimieren lassen. So entsteht ein positiver Kreislauf, der die Fähigkeit des Modells verbessert, künftig ähnliche Dokumente zu verstehen und Informationen daraus zu extrahieren.

In der Regel wird Document Understanding über ERP-, Supply-Chain-, CRM- und andere Business-Anwendungen – insbesondere SaaS-Systeme – genutzt und ist ein zentraler Hebel, um die Effizienz für Anwender zu steigern. Anwendungsentwickler können auf Cloud-Services für das Document Understanding über APIs zugreifen – wie z. B. Textextraktions-, Tabellenerkennungs- oder Dokumentenklassifizierungs-APIs – und so die Dokumentenverarbeitung direkt in ihren Anwendungen automatisieren.

Vorteile von Document Understanding für Unternehmen

Unternehmen setzen Document Understanding ein, um Kosten zu senken, das Risiko menschlicher Fehler zu minimieren und Prozesse zu beschleunigen. Hier ist ein Blick darauf, wie diese Vorteile realisiert werden.

• Prozessautomatisierung ermöglichen: Mit den richtigen Strategien und Tools – einschließlich Document Understanding – können Teams automatisierte Workflows erstellen, bereitstellen und verwalten. Einfacher Zugriff auf Daten ist entscheidend, um eine Umgebung zu schaffen, in der Automatisierung im gesamten Unternehmen umgesetzt werden kann.
• Höhere Effizienz und weniger manuelle Arbeit: Unternehmen können Daten aus unterschiedlichsten Dokumenten – wie Rechnungen, Verträgen und Formularen – automatisch extrahieren und klassifizieren. Das reduziert den Bedarf an manueller Dateneingabe und ermöglicht es Mitarbeitern, sich auf strategischere Aufgaben zu konzentrieren.
• Verbesserte Datenqualität und Zuverlässigkeit: Durch die Automatisierung des fehleranfälligen Prozesses der Datenerfassung und -klassifizierung werden Abläufe beschleunigt und Daten konsistenter und zuverlässiger. Sobald ein automatisiertes System nachweislich Texte mit hoher Präzision verarbeitet, steigt die Bereitschaft von Führungskräften, diese Daten aktiv für Entscheidungen zu nutzen.
• Schnellere Bearbeitungszeiten: Ein wesentlicher Vorteil automatisierter Dokumentensysteme liegt in der deutlich höheren Verarbeitungsgeschwindigkeit im Vergleich zu manueller Bearbeitung. Dadurch lassen sich Geschäftsprozesse wie Rechnungserfassung, Spesenabrechnungen oder Schadenbearbeitung erheblich beschleunigen.
• Kosteneinsparungen durch Automatisierung: Die größten Einsparungen entstehen durch gesteigerte Effizienz, aber auch die Reduzierung von Fehlern senkt Kosten. Mitarbeiter müssen weniger Zeit für manuelle Dateneingabe und -verarbeitung aufwenden, was die Personalkosten senkt. Die Automatisierung führt zu reibungsloseren, schnelleren und präziseren Prozessen – und steigert letztlich die Rentabilität.
• Bessere Compliance und Risikominimierung: Dokumentenverständnis kann die Genauigkeit der verarbeiteten Dokumente deutlich erhöhen und so rechtliche und finanzielle Risiken sowie das Risiko von Verstößen gegen regulatorische Anforderungen minimieren.
• Systemintegration: Document Understanding wird meist innerhalb von Geschäftsanwendungen eingesetzt, um Dokumenten-Workflows zu optimieren. Durch die Integration mit ERP-Systemen, CRM-Plattformen und anderen Geschäftstools stellen Lösungen für Document Understanding sicher, dass alle Systeme mit denselben aktuellen und korrekten Daten arbeiten. Diese Integration kann von Entwicklern über APIs zu einem bestehenden Cloud-Service umgesetzt werden und sorgt dafür, dass extrahierte und verarbeitete Informationen sofort in der bestehenden Infrastruktur verfügbar sind.
• Flexible Bereitstellung: Document Understanding kann in der Cloud, On-Premises oder in hybriden Szenarien implementiert werden, um unterschiedliche Geschäftsanforderungen zu erfüllen. Cloud-Bereitstellungen bieten Skalierbarkeit und breite Zugänglichkeit, während On-Premises-Installationen mehr Kontrolle und weniger Sicherheitsbedenken für Branchen mit strengen Datenschutzanforderungen bieten. Hybride Modelle kombinieren die Vorteile der Cloud mit der Möglichkeit, sensible Daten unter eigener Kontrolle zu behalten.
• Echtzeitverarbeitung: Wenn Document Understanding als Teil eines Echtzeitprozesses eingerichtet wird, können Unternehmen sofort auf extrahierte Informationen zugreifen und reagieren. Das reduziert Verzögerungen und erhöht die Reaktionsfähigkeit. Dies ist besonders wertvoll in Branchen, in denen Zeit gleichbedeutend mit Geld ist – wie Logistik, Fertigung und Finanzwesen.

Wichtige eingesetzte Technologien

Generative KI hat das Document Understanding deutlich weiterentwickelt, indem sie traditionelle Methoden wie optische Zeichenerkennung (OCR) und regelbasierte Systeme ergänzt. Doch sie ist nicht die einzige neue Technologie, die in diesem Bereich für Fortschritt sorgt.

• Generative KI: GenAI erweitert das Document Understanding, indem sie über die reine Textextraktion hinausgeht und die gewonnenen Daten nicht nur in eine Datenbank einspeist, sondern auch kontextuell weiterverarbeitet. Sie kann auf Basis der extrahierten Daten kontextuell relevante Inhalte erstellen – wie z. B. Zusammenfassungen, Berichte oder sogar vollständig neue Dokumente. Diese erweiterte Fähigkeit zur automatisierten Erstellung abgeleiteter Inhalte findet in vielen Branchen Anwendung. Darüber hinaus bietet Retrieval-Augmented Generation (RAG) die Möglichkeit, relevante Informationen aus einer gesamten Dokumentensammlung basierend auf einer Anfrage abzurufen – anstatt lediglich einen bestimmten Feldwert auszulesen. RAG erlaubt es einem LLM, über die einfache Stichwortextraktion hinauszugehen und den Text in einem Dokument oder einer Sammlung semantisch tiefer zu verstehen.
• Natural Language Processing für Textanalyse: NLP ermöglicht es dem System, den Inhalt von Dokumenten ähnlich wie ein Mensch zu verstehen und zu interpretieren. Mit NLP-Techniken lassen sich wichtige Informationen erkennen, Daten wie Zahlen, Datumsangaben und Namen extrahieren und sogar Kontext sowie die Stimmung eines Textes erfassen. So können Dokumente für Speicherung und Abruf kategorisiert, relevante Daten extrahiert und Inhalte zusammengefasst werden.
• Machine Learning für die Datenerfassung: ML ermöglicht es Systemen, mit der Zeit zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern. ML-Algorithmen können darauf trainiert werden, Muster zu erkennen und bestimmte Arten von Informationen mit hoher Genauigkeit zu extrahieren – selbst bei stark variierenden Formaten und Inhalten. Diese präzise Fähigkeit zur Datenerfassung, eine Kernkompetenz des Document Understanding, reduziert langfristig den Bedarf an manuellen Eingriffen, beschleunigt die Verarbeitung und liefert konsistente, verlässliche Daten.
• Optische Zeichenerkennung zum Konvertieren von Text: OCR ist eine weitere grundlegende Technologie des Document Understanding und wird seit Langem eingesetzt, um gescannte Textbilder in maschinenlesbaren Text umzuwandeln. So kann ein physisches, digitalisiertes Dokument in durchsuchbaren und bearbeitbaren Text konvertiert werden. OCR hat es vielen Unternehmen ermöglicht, auf digitale Workflows umzusteigen und die erfassten Texte in eine Vielzahl anderer automatisierter Prozesse einzubinden. KI-gestützte Weiterentwicklungen der OCR bieten heute eine bessere Handschriftenerkennung, schnellere Verarbeitung und Unterstützung mehrerer Sprachen.

Wichtige Anwendungsbereiche von Document Understanding

Da GenAI und NLP die Fähigkeiten von Document Understanding-Systemen erweitern – wie beispielsweise durch die Unterstützung von Bildern in Dokumenten, das Erfassen komplexer Layouts und das präzise Extrahieren von Informationen selbst aus unstrukturierten Daten – entsteht eine immer menschenähnlichere Verarbeitung. Dadurch vergrößert sich das Spektrum der Anwendungsfälle erheblich. Nachfolgend finden Sie einige Bereiche, in denen Document Understanding-Systeme zunehmend eingesetzt werden.

• Dokumentenklassifikation: Das Kategorisieren von Dokumenten in vordefinierte Klassen oder Kategorien erleichtert die Verwaltung großer Dokumentenmengen. Durch das automatische Erkennen und Sortieren gelangen Dokumente schneller an die richtige Person, Abteilung oder in den passenden Geschäftsprozess. Das spart Zeit, reduziert manuellen Aufwand und verbessert den gesamten Workflow.
• Informationsextraktion: Hierbei werden gezielt bestimmte Datenpunkte aus Dokumenten identifiziert und extrahiert – zum Beispiel Namen, Daten, Adressen oder Preise – und direkt in die relevanten Geschäftsprozesse übertragen. Das reduziert Fehler, beschleunigt die Verarbeitung und sorgt für verlässliche und konsistente Informationen.
• Semantische Analyse: Dies ist eine anspruchsvollere Anwendung von Document Understanding. Sie interpretiert die Bedeutung und den Kontext des Textes und geht über einfache Schlagworterkennung hinaus. Dafür werden zusätzliche Schritte wie RAG sowie leistungsfähigere LLMs genutzt, um Nuancen und Zusammenhänge besser zu verstehen. Das ist zum Beispiel dann nützlich, wenn der emotionale Ton eines Dokuments bestimmt oder komplexe Beziehungen und Muster erkannt werden sollen, um den Inhalt präziser zu interpretieren.

Häufige Anwendungsfälle und Einsatzmöglichkeiten von Document Understanding

Wenn Unternehmen Dokumente präzise verarbeiten und verstehen können, verbessert das ihre Geschäftsprozesse: Entscheidungen werden fundierter, Workflows effizienter, der Kundenservice optimiert und wertvolle Erkenntnisse aus Textdaten gewonnen. Letztlich führt effektives Document Understanding zu Zeit- und Kosteneinsparungen, weniger Fehlern und macht das Unternehmen datengetriebener und wettbewerbsfähiger.

• Automatisierte Rechnungsbearbeitung und Finanzberichte im Finanzwesen
  Mit Document Understanding lassen sich Daten aus Kontoauszügen, Rechnungen und anderen Finanzdokumenten automatisch extrahieren und validieren. Das reduziert den Aufwand und die Fehlerquote manueller Dateneingaben. Genehmigungs- und Zahlungsprozesse beschleunigen sich, und Finanzberichte bleiben aktuell und korrekt. Durch die Integration in bestehende Finanzsysteme werden Compliance-Anforderungen besser erfüllt und Echtzeiteinblicke in die Finanzperformance möglich.
• Effizientere Patientenakten und Abrechnung im Gesundheitswesen
  Ein automatisierter Document Understanding-Prozess hilft Kliniken und Praxen, Patientenakten, Formulare und Abrechnungsdokumente zu verwalten. Dies geschieht, indem Patientendaten extrahiert und organisiert werden, sodass sie korrekt erfasst und für das gesamte Behandlungsteam leicht zugänglich sind – was zu einer effizienteren und besseren Versorgung führt.
• Vertrags- und Regulierungsmanagement im Rechtswesen
  Document Understanding unterstützt Kanzleien und Rechtsabteilungen dabei, Verträge, Vereinbarungen und behördliche Unterlagen zu analysieren, zu kategorisieren und relevante Informationen zu extrahieren. Durch die Automatisierung dieser Prozesse können Rechtsabteilungen das Fehlerrisiko senken, das Dokumentenmanagement verbessern und den Juristen mehr Zeit für Mandantenarbeit und strategische Aufgaben verschaffen.
• Optimierung von Bestands- und Lieferkettendokumenten im Einzelhandel
  Logistik- und Handelsunternehmen nutzen Document Understanding, um Bestandslisten, Bestellungen und Lieferkettendokumente zu verarbeiten und zu analysieren. So können sie automatisch Bestände überwachen, Lieferkettenaktivitäten nachverfolgen und sicherstellen, dass Bestellungen schnell und korrekt abgewickelt werden, was die Kundenzufriedenheit und die betriebliche Effizienz steigert.

Mehr Effizienz bei der Dokumentenverarbeitung mit den erweiterten Lösungen von Oracle

Wenn Sie Document Understanding in Ihre Anwendung integrieren möchten, bietet Ihnen Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Document Understanding eine leistungsstarke und zugleich kosteneffiziente Lösung. Über einfache APIs und Befehlszeilenschnittstellen-Tools kann Ihre Anwendung Texte, Tabellen und andere wichtige Daten aus mehrsprachigen Dokumenten extrahieren – unterstützt durch vordefinierte KI-Modelle. Zudem stehen flexibel anpassbare Tools zur Verfügung, um die Dokumentenextraktion exakt auf Ihre Anforderungen abzustimmen.

OCI Document Understanding basiert auf der Computer-Vision und Natural Language Processing-Technologien von Oracle, die für zentrale Unternehmensaufgaben wie Kreditorenbuchhaltung, Kostenrechnung und Inhaltsverwaltung verwendet werden. Damit Ihr Unternehmen davon profitieren kann, bietet Oracle Cloud eine benutzerfreundliche Oberfläche, über die Sie Daten hochladen und kennzeichnen können, um damit eigene Modelle in einem modernen KI-Service zu trainieren. Document Understanding ist nur eines von mehreren KI-Angeboten auf OCI, die wettbewerbsfähig bepreist sind, damit alle Ihre Anwendungsnutzer davon profitieren können.

Document Understanding war eine der ersten erfolgreichen Anwendungen von Machine Learning zur Automatisierung von Geschäftsprozessen. Da das Datenvolumen in allen Wirtschaftssektoren weiter zunimmt, unterstützt es Unternehmen dabei, Informationen effizient zu verarbeiten und darauf zu reagieren – und entlastet Mitarbeiter, damit sie sich auf wertschöpfendere Aufgaben konzentrieren können. Auch in Zukunft wird Document Understanding eine zentrale Rolle spielen, um GenAI noch nützlicher zu machen – sowohl als Teil des Trainingsprozesses als auch durch die Verbesserung der Ergebnisse, insbesondere wenn KI-Agenten immer mehr Aufgaben übernehmen.

Document Understanding – Häufig gestellte Fragen

Wie unterscheidet sich Document Understanding von herkömmlicher OCR?

OCR ist eine Kernfunktion, die Document Understanding überhaupt erst ermöglicht – sie wandelt Text in Bildern oder PDFs in editierbaren Text um. Anschließend stellt Document Understanding diesen Text den Geschäftsanwendungen zur Verfügung.

Welche Dokumenttypen können mit Document Understanding verarbeitet werden?

Der Document Understanding-Prozess kann Dokumente wie PDFs oder Bilddateien (.jpg und .png) scannen und den erkannten Text in ein editierbares Format umwandeln. Er erfasst Felder in Dokumenten wie Quittungen, Rechnungen oder Kreditanträgen, erkennt Namen, Beträge, Daten und andere wichtige Details und macht diese Informationen für Geschäftsanwendungen nutzbar.

Wie sicher sind die mit Document Understanding verarbeiteten Daten?

Die Sicherheit der Daten in einem Document Understanding-Prozess hängt von der zugrunde liegenden Architektur und den implementierten Sicherheitsmaßnahmen ab. Sind die Daten im Ruhezustand und während der Übertragung verschlüsselt? Wird eine Sicherungskopie der Daten erstellt? Sind angemessene Zugriffskontrollen implementiert? All diese Maßnahmen können jeden Datenverarbeitungsprozess sicherer machen.