Manuelle Dateneingabe: Wenn das System das Dokument liest

Dateneingabe automatisieren heißt, dass das System das Dokument liest, das Sie erhalten, etwa einen Lieferschein, ein Antragsformular oder eine Kunden-E-Mail, seine Felder ausliest, sie mit dem abgleicht, was es bereits kennt, und alles Unsichere einem Mitarbeiter zur Prüfung schickt, statt dass dieser Mitarbeiter jedes Feld von Hand abtippt. In Teil 3 der Serie haben Sie einen klaren Genehmigungsweg aufgebaut. Dieser vierte von 7 Teilen gibt Ihnen 4 Stufen, die ein Dokument durchläuft, 3 mögliche Ergebnisse je Dokument und eine einwöchige Übung, mit der Sie messen, wie viel manuelle Eingabe Sie wirklich leisten.

Wo sich die manuelle Dateneingabe versteckt

Niemand nennt diese Arbeit beim Namen, weil sie über viele Abteilungen verteilt ist und jedes Stück klein wirkt. Suchen Sie aber nach jedem Dokument, das von außen eintrifft und dann von einem Mitarbeiter in ein Programm getippt wird, und Sie finden sie an Stellen wie diesen:

• Lieferantendokumente: Angebote, Artikellisten, Konformitätsbescheinigungen und bestätigte Lieferaufträge, die als PDF oder Foto ankommen und deren Zahlen anschließend ins System übertragen werden.
• Lieferscheine: Ein vom Empfänger unterschriebenes Papier kommt mit dem Fahrer zurück, dann tippt jemand Mengen und Datum ein. Warum dieses Papier zählt, erklären wir in Liefernachweis: Die Rechnung beginnt mit der Unterschrift.
• Antragsformulare: die Kontoeröffnung eines Neukunden, eine Bewerbung oder eine Serviceanfrage, auf Papier oder in einer Datei ausgefüllt und dann erneut eingegeben.
• Kunden-E-Mails: eine Bestellung im Text einer Nachricht oder in einem Anhang, die ein Mitarbeiter liest und dann im System als Auftrag anlegt.

Es ist nichts falsch daran, dass das Team heute so arbeitet; diese Mitarbeiter wissen am besten, wo sich Dokumente unterscheiden und wo Absender Fehler machen. Das Problem sind nicht sie. Es ist, dass jedes Feld zweimal geschrieben wird: einmal beim Absender und einmal bei Ihnen.

Wie das System ein Dokument liest: 4 Stufen

Maschinelles Lesen ist keine Magie. Es ist eine klare Kette von Schritten, die Sie Ihrem Team in wenigen Minuten erklären können:

• Empfang: Das Dokument landet an einem bekannten Ort, etwa in einem eigenen Postfach, einem Ordner oder als Foto aus einer mobilen App, statt sich auf die Telefone der Mitarbeiter zu verteilen.
• Auslesen: Die optische Zeichenerkennung (OCR) wandelt das Bild in Text um, dann erkennt ein KI-Modell die benötigten Felder: Lieferantenname, Datum, Artikel, Mengen. Der Unterschied: OCR liest die Zeichen, das Modell versteht, welche Zeichen zu welchem Feld gehören, auch wenn sich das Layout ändert.
• Prüfung: Das System vergleicht das Ausgelesene mit dem, was es bereits kennt. Ist der Lieferant angelegt? Steht der Artikel in Ihrer Artikelliste? Stimmt die Menge auf dem Lieferschein mit dem Lieferauftrag überein?
• Weiterleitung: Besteht das Dokument die Prüfung, geht es ins System; wenn nicht, geht es zur Prüfung an eine Person, wie der nächste Abschnitt erklärt.

Wenn Ihre Dokumente heute zwischen E-Mail, Ordnern und Papier verstreut sind, beginnen Sie mit der Stufe Empfang, bevor Sie an KI denken. Wie Sie sie ordnen, lesen Sie in Dokumentenmanagement und digitale Archivierung.

Konfidenz und Prüfwarteschlange: wo der Mensch bleibt

Wenn das Modell ein Feld ausliest, vergibt es auch einen Konfidenzwert, eine Schätzung, wie sicher es ist, das Feld richtig gelesen zu haben. Blasser Druck, ein Stempel über einer Zahl oder eine ungewöhnliche Tabelle senken diesen Wert. Kein Konfidenzwert bedeutet Gewissheit, deshalb stützen wir uns auf keine allgemeine Genauigkeitszahl von irgendwem. Die Entscheidung beruht stattdessen auf 3 möglichen Ergebnissen je Dokument:

• Es geht direkt ins System: wenn die Konfidenz über dem von Ihrem Unternehmen festgelegten Schwellenwert liegt und die Felder alle Prüfregeln bestehen.
• Es geht in die Prüfwarteschlange: wenn die Konfidenz bei mindestens einem Feld niedrig ist oder etwas nicht zu dem passt, was das System kennt. Eine Prüfwarteschlange ist eine Aufgabenliste, in der der Mitarbeiter das Originaldokument neben den ausgelesenen Feldern sieht und nur das zweifelhafte Feld korrigiert, statt das ganze Dokument abzutippen.
• Es wird zurückgeschickt oder abgelehnt: wenn das Dokument unvollständig, unleserlich oder von einem unbekannten Absender ist; der Absender wird um eine deutlichere Kopie gebeten.

Beginnen Sie mit einem hohen Schwellenwert, der in den ersten Wochen die meisten Dokumente zur Prüfung schickt, und senken Sie ihn schrittweise, sobald Sie im Korrekturprotokoll selbst sehen, wo das System richtig liegt und wo nicht. Jede Korrektur des Prüfers bleibt im Protokoll, sodass der Verantwortliche weiß, welcher Dokumenttyp mehr Regeln braucht.

Was Sie nicht dem System allein überlassen

Maschinelles Lesen beseitigt Wiederholung, aber manche Entscheidungen bleiben immer beim Menschen: ein Dokument eines Lieferanten, mit dem Sie nie gearbeitet haben, ein Betrag über einer Genehmigungsgrenze, eine Menge, die nicht zum Lieferauftrag passt. Das sind Ausnahmen, also Fälle, in denen die Regel nicht greift und eine Entscheidung nötig ist. Weitere Prozesse, die KI heute ausführen kann, während Menschen die Kontrolle behalten, finden Sie in 7 Prozesse, die KI heute in Ihrem Unternehmen ausführen kann.

Viele dieser Dokumente enthalten personenbezogene Daten, etwa Bewerbungen und Formulare zur Kontoeröffnung. Das auf der Website der SDAIA veröffentlichte Gesetz zum Schutz personenbezogener Daten (PDPL) bestimmt in Artikel 19, dass der Verantwortliche die organisatorischen, administrativen und technischen Maßnahmen und Mittel ergreifen muss, die zum Schutz personenbezogener Daten nötig sind. Artikel 29 legt Bedingungen für die Übermittlung personenbezogener Daten ins Ausland fest, was zählt, wenn Ihr Lesewerkzeug auf Servern im Ausland läuft. Artikel 31 verpflichtet den Verantwortlichen, Verzeichnisse der Verarbeitungstätigkeiten für einen in den Verordnungen festgelegten Zeitraum aufzubewahren. Fragen Sie vor der Wahl eines Werkzeugs, wo die Dokumente verarbeitet werden, und klären Sie die Details mit der SDAIA oder einem Anwalt; dies ist keine Rechtsberatung.

Die Sicht von Origami

Wir sind ein saudisches Technologieunternehmen, das Systeme, Apps, Integrationen und KI-Lösungen baut. Wenn wir das Lesen von Dokumenten umsetzen, beginnen wir mit einem häufigen Dokumenttyp und sammeln echte Beispiele mit den Mitarbeitern, die ihn heute eintippen, denn sie wissen als Erste, wo sein Layout variiert und wo Absender Fehler machen.

Wir gestalten die Prüfwarteschlange vor dem eigentlichen Auslesen: wer prüft, welcher Schwellenwert ein Dokument dorthin schickt und wo jede Korrektur gespeichert wird. Der Wert liegt nicht darin, dass das System alles liest, sondern darin, dass es weiß, wann es nicht sicher ist. Details zu dem, was wir bauen, finden Sie auf der Seite unsere Leistungen.

Übung: eine Woche, ein Dokumenttyp

Wählen Sie einen Dokumenttyp, der in Ihrem Unternehmen regelmäßig vorkommt, etwa Lieferscheine oder Formulare von Neukunden, und notieren Sie eine Arbeitswoche lang:

• Wie viele Dokumente eingingen von diesem Typ in der Woche, und über welchen Kanal: E-Mail, WhatsApp oder Papier.
• Wie viele Minuten die Eingabe jedes Dokuments dauert, gemessen an mindestens 10 Dokumenten mit der Stoppuhr Ihres Telefons.
• Wie viele Felder der Mitarbeiter je Dokument eintippt.
• Wie viele Dokumente nach der Eingabe korrigiert werden mussten, und warum.
• Ob das Dokument personenbezogene Daten enthält, und wo es nach der Eingabe aufbewahrt wird.

Multiplizieren Sie die Zahl der Dokumente mit den durchschnittlichen Minuten, und Sie wissen, wie viele Stunden pro Woche allein in diesen Typ fließen. Diese selbst gemessene Zahl ist die Grundlage der Automatisierungsentscheidung und ehrlicher als jeder allgemeine Einsparungsprozentsatz.

Im nächsten Teil

Sobald das System das Dokument liest, bleibt eine Frage: Wohin gehen die Daten danach? Teil 5 der Serie, Systeme verbinden: das Ende von Kopieren und Einfügen, erklärt, wie jede Information ein einziges System bekommt, dem sie gehört, und wie sie zwischen Programmen wandert, ohne dass jemand sie erneut eintippt.

Quellen

• Gesetz zum Schutz personenbezogener Daten (PDPL) — Saudische Behörde für Daten und Künstliche Intelligenz (SDAIA) — Artikel 19 zu organisatorischen, administrativen und technischen Maßnahmen, Artikel 29 zu Übermittlungen ins Ausland und Artikel 31 zu Verzeichnissen der Verarbeitungstätigkeiten.
• Durchführungsverordnung zum Gesetz zum Schutz personenbezogener Daten — SDAIA