Damit entfällt der manuelle Aufwand für das DokumentenmanagementCognitive Document Automation erweitert RPA-Lösung!
Next Generation RPA: CDA von Kofax kann Dokumente automatisiert verarbeiten
Kofax, ein führender Anbieter von Software für die Automatisierung und Digitalisierung personal- und informationsintensiver Prozesse in Front- und Backoffice, stellt mit Cognitive Document Automation (CDA) eine Erweiterung seiner RPA-Lösung vor. Während Robotic Process Automation (RPA) es erlaubt, Informationen aus beliebigen externen und internen Systemen und webbasierten Applikationen automatisiert zu erfassen, zu verstehen und zu integrieren, ermöglicht CDA die automatisierte Erfassung von unstrukturierten Informationsquellen wie Dokumenten, E-Mail-Anhängen etc. Da Anwender Kofax RPA und CDA als integrierte Lösung erhalten, können sie auf Basis von Künstlicher Intelligenz (KI) und OCR (Optical Character Recognition; optische Zeichenerkennung) die funktionalen Möglichkeiten von RPA erweitern und so weitere Prozesse automatisieren.
OCR allein reicht nicht aus
Viele Unternehmen erhalten Belege über unterschiedlichste Kanäle und verschiedene Geräte zu unterschiedlichen Zeiten von ihren Kunden und Partnern. Manchmal führt dies dazu, dass Daten verloren gehen und Kunden dieselben Informationen mehrfach einreichen müssen – unter Umständen über einen Weg, den sie als unkomfortabel erachten. Alle vorhandenen analogen und digitalen Schriftstücke von Hand zu sortieren, zu trennen und zu klassifizieren, ist für Unternehmen eine Sisyphos-Aufgabe, denn die Unmenge an Dokumenten, die es zu digitalisieren gilt, nimmt immer weiter zu. Dokumente mithilfe eines Texterkennungs-Verfahrens einzuscannen, ist zwar ein erster wichtiger Schritt, reicht jedoch nicht aus. Denn hierbei handelt es sich lediglich um eine Technologie, die Buchstaben und Zahlen aus einer Bildinformation erkennen und extrahieren kann.
CDA bedient sich der KI-Technologie
Um eingegangene Dokumente jeglicher Form und Art zu klassifizieren, bedient sich CDA der Machine Learning-Technologie und Natural Language Processing (NLP). Das System lernt selbstständig und ist dadurch in der Lage, zu erkennen, um welche Art von Dokument es sich handelt. Auch wenn beispielsweise ein großer Unterschied zwischen einer Rechnung und einer Beschwerde besteht, könnten beide Dokumente denselben Betreff haben. Dank NLP ist eine zuverlässige Unterscheidung möglich. Anschließend leitet das System das Dokument auf Basis der Klassifizierung an die richtigen Benutzer oder Abteilungen weiter.
Manueller Erfassungsaufwand entfällt
Aufgrund seiner rund 20-jährigen Erfahrung im RPA-Umfeld ist Kofax in der Lage, mit seiner neuen CDA-Lösung deutlich weiter zu gehen: Die Dokumenten- und Datenverarbeitungssoftware in RPA-Prozessen einzusetzen, erlaubt es, jegliche Arten von Dokumenten vollständig automatisiert in Empfang zu nehmen, zu übertragen, zu verarbeiten und in jedem Format auszugeben bzw. zu integrieren – und das aus jeder Quelle und an jeden Ort. Damit entfällt der manuelle Aufwand für das Dokumentenmanagement. Alle in Dokumenten vorhandenen Daten werden durch
CDA sichtbar und lassen sich im Unternehmen nutzen. Davon profitieren auch die Kunden, beispielsweise bei Service-Anfragen: Der Mitarbeiter im Callcenter hat jederzeit
Zugriff auf aktuelle Daten und kann ein Anliegen darum besonders schnell bearbeiten. Gleichzeitig steigt die Datenqualität, da die Fehleranfälligkeit – die sonst durch die
manuelle Eingabe von Daten sehr hoch ist –, gegen null geht, weil RPA-Software-Roboter die Datenerfassung erledigen.
Datenschutz- und compliance-konform
Durch CDA als Teil der Kofax RPA-Lösung können Unternehmen Compliance-Anforderungen einhalten und gemäß den Richtlinien der EU Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) agieren: Dadurch, dass ein System einzelne Schritte der Dokumentenerfassung selbstständig übernimmt, müssen Mitarbeiter nicht mehr vollständigen Zugriff auf sensible Daten erhalten. Das ist nur noch dann notwendig, wenn das System keine eigenständige Entscheidung treffen kann und deshalb durch eine Meldung nachfragen muss, ob die vorliegende Information richtig
erkannt wurde oder ob eine manuelle Korrektur erforderlich ist.
