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Anwendungen zum Dokumentenverständnis basierend auf der Verarbeitung natürlicher Sprache

Gewinnen Sie verwertbare Erkenntnisse aus Ihren unstrukturierten Inhalten

Solche Technologien wie Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Entitätenextraktion, semantische Auffassung und maschinelles Lernen werden in Unternehmen immer häufiger eingesetzt, um Inhalte zu analysieren sowie um Bedeutung und Wissen zu extrahieren. Das Verstehen von Dokumenten bedeutet eine automatische Extrahierung, Klassifizierung und Analyse von Textdokumenten mithilfe der intelligenten Technologien. 

Rund 80 % der Unternehmensdaten sind unstrukturiert (Texte, PDF-Dateien, Berichte, Bilder usw.), deshalb spielen die Anwendungen zum Dokumentenverständnis eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, verwertbare Erkenntnisse aus einer enormen Menge von unstrukturierten Inhalten in einem Unternehmen zu gewinnen. Unternehmen können:

  • Textdokumente wie zum Beispiel Richtlinien, Verträge, rechtliche Vereinbarungen und Finanzberichte auf ein bestimmtes Vokabular untersuchen und mögliche Risiken für das Unternehmen erkennen.
  • Durch NLP und maschinelles Lernen einen bestimmten Dokumenttyp automatisch erkennen und kategorisieren (Recht, Finanzen, Marketing, Bewerbung usw.), um eine automatische Weiterleitung an die entsprechende Abteilung zu veranlassen.
  • NLP und angepasste Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden, um Texte in Bewerbungen und Stellenausschreibungen zu analysieren und eine Liste der bestgeeigneten Kandidaten zu erstellen. Dadurch wird die Sichtung von unzähligen Bewerbungen automatisiert und die Trefferquote wird erhöht. Die Vermittler können eine Rückmeldung zu den passendsten Vorschlägen geben, damit die Algorithmen lernen und zukünftig noch bessere Ergebnisse präsentieren.  
  • Geschäftsregeln erstellen, um automatisch zu entscheiden, was mit den Dokumenten in der teuren lokalen Ablage passieren soll (in eine günstigere Ablage verschieben, archivieren bzw. löschen). Maschinelles Lernen ist ebenfalls integriert, damit Duplikate und nahezu Duplikate schnell und präzise erkannt werden können. Dadurch werden die Dokumentablagekosten gesenkt und eine komplette Übersicht der Unternehmensdaten wird ermöglicht.

VERARBEITUNG NATÜRLICHER SPRACHE BRINGT FOLGENDE VORTEILE FÜR DOKUMENTENVERSTÄNDNIS

  • Compliance- und Risikomanagement verbessern
  • Interne Vorgänge effizienter gestalten
  • Geschäftsprozesse verbessern

ALLGEMEINE TECHNOLOGIEN ZUM VERSTEHEN VON DOKUMENTEN

  • Namenserkennung
  • Sentimentanalyse
  • Textähnlichkeit
  • Textklassifizierung
  • Extraktion von Informationen
  • Extraktion von Beziehungen
  • Zusammenfassung von Texten

VERARBEITUNG NATÜRLICHER SPRACHE FÜR DIE GEWINNINUNG VON ERKENNTNISSEN AUS DOKUMENTEN

  • Durch den Einsatz von zuverlässigen Konnektoren werden Dokumente aus verschiedenen Quellen erfasst.
  • Eine Bereinigung, Normalisierung und Anreicherung der Dokumente zu einem einheitlich hohen Standard bildet die Grundlage für eine optimale Leistung der Such- und Analyseanwendungen.
  • Mit der optischen Zeichenerkennung (OCR) werden eingescannte Papierdokumente, PDF-Texte und Bilder in editierbare, sortierbare und durchsuchbare Daten umgewandelt.
  • Durch NLP und maschinelles Lernen werden bestimmte Informationen in den digitalisierten Dokumenten automatisch erkannt, wie zum Beispiel das Datum, die Bestellnummer oder die Versicherungsnummer. Die gesammelten Daten können dann für eine Vielzahl von Anwendungsszenarien verwendet werden, unter anderem für die Erkenntnisgewinnung und Prozessautomatisierung.
  • Such- und Analysefunktionen können integriert werden, damit die Geschäftsanwender die benötigten Informationen noch schneller und einfacher finden und analysieren können.

VERARBEITUNG DER INHALTE UND VERARBEITUNG NATÜRLICHER SPRACHE 

  • Content-Erfassung – Textdokumente und andere Unternehmensdaten aus verschiedenen betrieblichen Systemen werden über zuverlässige Konnektoren erfasst.  
  • Verarbeitung der unstrukturierten InhalteAspire Content Processing ist ein Framework für eine effiziente Verarbeitung von unstrukturierten Daten. 
  • Verständnis natürlicher Sprache (NLU) – ein skalierbares, kostengünstiges und benutzerfreundliches Framework verarbeitet und interpretiert komplexe Geschäftsdokumente und Nutzeranfragen. Erfahren Sie mehr über das NLU-Framework Saga
  • Bequeme Benutzeroberfläche für Suche und/oder Analyse – bietet den Anwendern erweiterte Möglichkeiten für die Erkenntnisgewinnung.

Kontaktieren Sie uns, um zu erfahren, wie Anwendungen zum Dokumentenverständnis verschiedene Szenarien in Ihrem Unternehmen unterstützen können.  

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