Document Classification mit KI

Unsere Tipps und Tricks für Ihre Klassifikationsprojekte

In der heutigen Geschäftswelt sind Daten von unschätzbarem Wert. Daher können Qualität und Art des Datenmanagements ein entscheidender Wettbewerbsvorteil, aber auch der Grund für den möglichen Niedergang eines Unternehmens sein. Im Folgenden erfahren Sie, wie Unternehmen, die sich dessen bewusst sind, mittels Klassifikation auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) Ihr Datenmanagement in andere Sphären hieven.

Bild © vegefox.com-stock.adobe.com

Organisationen, die sich der enormen Relevanz von gut organisierten Daten bewusst sind, setzten verstärkt auf Klassifikation auf Basis künstlicher Intelligenz (KI). Dadurch können beispielsweise die über verschiedenste Eingangskanäle wie Mail, Fax etc. eingehenden Informationen bestmöglich verarbeitet, analysiert und genutzt werden. Die Möglichkeit diese Prozesse automatisiert ablaufen zu lassen hebt die Handlungsfähigkeit und -Qualität der jeweiligen Unternehmen in eine neue Dimension. Allerdings ist der Weg, bis eine Lösung oder Modell hochwertige Klassifikationsresultate erzielt, aktuell noch kein Selbstläufer und bringt daher Herausforderungen mit sich.

Wie können Sie mit praxiserprobten Methoden die volle Leistungsfähigkeit aus Ihren Klassifikationsmodellen herausholen und den höchstmöglichen Informationsgehalt aus den Daten herauskitzeln? Wir geben Ihnen einen ersten Überblick über die möglichen Herausforderungen und Lösungsansätze. Falls Sie noch mehr in die Tiefe gehen wollen, gibt es von uns eine echte Praxiserprobte Hilfe. Der Leitfaden unseres Experten Dr. Oliver Wendel fasst das Wissen für Klassifikationsprojekte in einem Dokument praxisnah für Sie zusammen und beinhaltet sogar eine Checkliste und Schritt-für-Schritt-Anleitung.

Warum ist Klassifikation im Unternehmensalltag wichtig?

Bevor wir uns den Herausforderungen, zuwenden, ist es wichtig zu verstehen, warum Klassifikation auf Basis von KI für Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist. Dazu ein paar Begriffserklärungen, die das Thema Klassifikation innerhalb des Trends künstliche Intelligenz einordnen:

  1. Datenorganisation: Unternehmen verarbeiten täglich eine Fülle von Daten, seien es Kundeninformationen, Produktbewertungen, Verkaufszahlen und vieles mehr. Document Classification hilft dabei, diese Daten zu strukturieren und in verständliche Kategorien zu unterteilen.
  2. Mustererkennung: Durch die Klassifikation können Unternehmen Muster und Trends in ihren Daten identifizieren. Dies ermöglicht es ihnen, besser auf Kundenbedürfnisse einzugehen, Marketingstrategien anzupassen und operative Abläufe zu optimieren.
  3. Automatisierung: KI-gestützte Klassifikation ermöglicht die Automatisierung von Aufgaben, die früher manuell erledigt wurden. Dies spart Zeit und Ressourcen und reduziert menschliche Fehler.

Bild © TCG Process GmbH in Anlehnung an https://de.wikipedia.org/wiki/Klassifikation

Die Abbildung zeigt das Grundprinzip der Klassifikation und veranschaulicht den in der Praxis hochkomplexen Prozess der automatisierten Klassifikation von Objekten. Der markierte grüne Punkt symbolisiert ein gerade eintreffendes Dokument, beispielsweise eine Kundenanfrage, die per E-Mail empfangen wurde. Ein gut geschultes Klassifikationsmodell erkennt automatisch die Art des Kundenanliegens und ordnet es der entsprechenden Kategorie zu. Mit der richtigen Lösung kann im Anschluss die automatische Weiterleitung der Kundenanfrage an die zuständige Person oder das Zielsystem erfolgen.

Schwierigkeiten bei der KI-basierten Klassifikation

Obwohl der Einsatz von Klassifikation viele Vorteile bietet, sind einige Herausforderungen zu bewältigen, bis sich diese  voll entfalten können.

  • Unternehmen haben oft mit unstrukturierten und fehler-haften Daten zu kämpfen. Die Qualität der Eingangsdaten beeinflusst die Genauigkeit der Klassifikationsergebnisse.
  • In einigen Fällen sind die Klassen, die klassifiziert werden sollen, ungleich verteilt. Dies kann dazu führen, dass das Modell eine Voreingenommenheit für die häufigere Klasse entwickelt.
  • Die Wahl des richtigen Modells und die richtige Anpassung der Hyperparameter sind entscheidend. Ein zu komplexes Modell kann zu Overfitting führen, während ein zu einfaches Modell Underfitting zur Folge haben kann.
  • KI-Modelle, insbesondere tiefe neuronale Netze, sind oft schwer zu interpretieren. Dies kann es schwierig machen, die Entscheidungen des Modells nachzuvollziehen und zu erklären.

Praxisnahe Lösungsansätze:

Trotz dieser Herausforderungen gibt es bewährte Lösungsansätze, die Sie als Unternehmen bei der KI-basierten Klassifikation im Unternehmensalltag unterstützen. Mögliche Ansatzpunkte hierfür sind:

  • Datenbereinigung und -vorbereitung: Eine gründliche Datenbereinigung und -vorbereitung / -normalisierung sind entscheidend. Dies umfasst das Entfernen von Ausreißern, das Auffüllen fehlender Daten und allgemein die passende Auswahl der Lerndaten.
  • Feature Engineering: Die Auswahl und Extraktion relevanter Merkmale die stark für eine jeweilige Klasse sprechen, können die Leistung des Modells erheblich verbessern. Expertenwissen über den Bereich, den Sie klassifizieren, kann hierbei von unschätzbarem Wert sein.
  • Erklärbarkeit Die Fähigkeit, Modelle zu interpretieren und Entscheidungen zu erklären, ist von entscheidender Bedeutung. Wenn Resultate nachvollzogen werden können, kann das Modell am besten optimiert und verbessert werden.
  • Datenbalance: Um mit Klassenungleichgewichten umzugehen, können Techniken wie Oversampling und Undersampling oder die Verwendung von künstlich erzeugten Daten, die die Ergebnisse des Klassifikationsmodells positiv beeinflussen, in Betracht gezogen werden.

Um das Potential der Klassifikation voll aufs Tableau zu bringen, bedarf es ausgefeilter Trainingskonzepte. Da wir als TCG-Process die intelligente Verarbeitung von Eingangspost und die automatisierte Zustellung an nachfolgende Bearbeiter oder Zielsysteme wie ERP, CRM etc. zu unseren Kernkompetenzen zählen, hat unser Experte Dr. Oliver Wendel einen Klassifikationsleitfaden für das Hinzufügen neuer Dokumentklassen für Sie bereitgestellt. Dieser beinhaltet, was sich aus unserer Praxiserfahrung für bestmögliche Resultate bewährt hat und welche Punkte man besonders berücksichtigen sollte. Zudem enthält der Leitfaden eine Schritt-für-Schritt Anleitung, für das Hinzufügen eines neuen Dokumenttyps.

Eine weitere Interessante Anlaufstelle rund um das Thema Künstliche Intelligenz und Klassifikation bietet unser Deep Dive Webinar. In unserer Webinaraufzeichnung mit Host Sara Mazzorana, Geschäftsführer Erwin Schwarzl und Projektmanager Dr. Oliver Wendel können Sie sich weitere Inspiration einholen:

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