Der demografische Wandel in Deutschland ist keine Zukunftsmusik mehr, sondern bereits in vollem Gange. In den nächsten 20 Jahren werden netto 6 Millionen weniger Fachkräfte auf dem Arbeitsmarkt verfügbar sein. Wer mehr zum demografischen Wandel wissen möchte, empfehlen wir die Animation auf DeStatis. Zurückzuführen auf die alternde Bevölkerung und rückläufige Geburtenrate, hat dies bereits Auswirkungen auf verschiedene Sektoren unserer Gesellschaft. Gleichzeitig wird die Welt zunehmend komplexer und verlangt mehr Wissen und Know-how in Organisationen. Neben Zuwanderung und dem verstärkten Anstieg von Frauen in der Erwerbstätigkeit wird Automatisierung zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor, um diese aufklaffende Wissenslücke schließen zu können.
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Warum KI eine entscheidende Technologien für die Prozessautomatisierung ist.
Die Automatisierung von Geschäftsprozessen reduziert die Arbeitslast für repetitive Aufgaben, gewährleistet Konsistenz und Genauigkeit und schafft Raum für das Kerngeschäft. KI-basierte Klassifikationssysteme ermöglichen es Unternehmen beispielsweise, große Mengen an Dokumenten und Informationen effizient zu verarbeiten, zu organisieren und zu analysieren. KI in Form von Dokumentenklassifikation ist dabei ein wichtiger Bestandteil in der Prozessautomatisierung für agilere, effizientere und konkurrenzfähigere Organisationen.
Was ist eigentlich Klassifikation?
Bevor wir uns mit der Klassifikation von Dokumenten befassen, ist es wichtig, Klassifikation als eine Form künstlicher Intelligenz zu verstehen. Eine Klassifikation (auch Typifikation oder Systematik) ist eine planmäßige Sammlung von abstrakten Klassen (auch Konzepte, Typen oder Kategorien genannt), die zur Abgrenzung und Ordnung verwendet werden. Die einzelnen Klassen werden in der Regel mittels Klassifizierung – das heißt durch die Einteilungen von Objekten anhand bestimmter übereinstimmender Merkmale – gewonnen. Zahlreiche Klassifikationen sind in komplexen Hierarchien in mehreren Ebenen mit unterschiedlicher Differenzierung strukturiert. Die Menge der Klassennamen bilden ein kontrolliertes Vokabular. Die Anwendung einer Klassifikation auf ein Objekt durch Auswahl einer passenden Klasse der gegebenen Klassifikation heißt Klassierung bzw. Klassifikation oder Klassenzuordnung. Der Begriff Klassifikation kann also den Vorgang oder das Ergebnis bedeuten.
Ein klassisches Beispiel ist die biologische Systematik, die Lebewesen in verschiedene Klassen, Ordnungen und Familien einteilt, basierend auf gemeinsamen Merkmalen wie Morphologie und Genetik. Ein weiteres Beispiel ist die Internationale statistische Klassifikation der Krankheiten und verwandter Gesundheitsprobleme (ICD), die die Diagnosen und medizinischen Zustände kategorisiert.
Klassifikation von Dokumenten
Bisher haben wir von der Klassifikation abstrakter Objekte gesprochen. In der Unternehmenspraxis mit unseren Kunden geht es meist um die Klassifikation von Dokumenten, die über unterschiedliche Kanäle und in verschiedenen Formaten in Unternehmen gelangen. Das können gescannte Papierdokumente, E-Mails mit PDF-Anhängen, Bilder oder sogar Audio-Dateien sein, die mithilfe von Speech-to-Text-Konvertern in Text umgewandelt werden. In einer Welt, in der die manuelle Klassifikation keine praktikable Option ist, benötigen Unternehmen automatische Klassifikationssysteme, die reproduzierbare und optimale Ergebnisse liefern.
Supervised vs. Unsupervised Learning
Um diese eingehenden Dokumente oder Informationen automatisch zu klassifizieren, werden in der Regel zwei Arten des maschinellen Lernens eingesetzt: Supervised Learning und Unsupervised Learning.
Beim Supervised Learning wird ein Algorithmus mit einer großen Menge von annotierten Beispieldaten trainiert. Das bedeutet, dass jedes Dokument in den Trainingsdaten bereits einer bestimmten Kategorie zugeordnet wurde. Der Algorithmus lernt, Muster und Merkmale in den Dokumenten zu identifizieren, die es ihm ermöglichen, neue, nicht annotierte Dokumente korrekt zu klassifizieren. Dieser Ansatz erfordert viel Vorarbeit in Form von Training, ist jedoch äußerst effektiv, wenn genügend qualitativ hochwertige Trainingsdaten und Dokumente verfügbar sind.
Unsupervised Learning hingegen erfordert keine vorherige Annotation der Daten. Hier gruppiert der Algorithmus Dokumente basierend auf Ähnlichkeiten in ihren Merkmalen. Dies kann nützlich sein, wenn keine oder nur sehr begrenzte annotierte Daten zur Verfügung stehen, aber es kann schwieriger sein, präzise Klassifikationsergebnisse zu erzielen.
Mehr zum Thema? Gab es in unserem Deep Dive Klassifikation
Sie haben gefragt, wir haben geantwortet. Eine Live-Umfrage während eines unserer vergangenen Webinar hat gezeigt. Das Interesse für das Thema ist groß. Daher haben wir dem Thema Klassifikation eine Stunde Deep Dive* gewidmet. Darin geben wir einen Überblick über die verschiedenen Ansätze des maschinellen Lernens, die für die Dokumentenklassifikation verwendet werden können. Außerdem zeigen wir in einer Live-Demo wie die Verfahren in DPS Classification Suite zum Einsatz kommen.
Falls Sie die Session verpasst haben, gibt es hier die Aufzeichnung. Jetzt aufs Video klicken, registrieren und das On Demand Webinar (die erwähnten Events liegen möglicherweise bereits in der Vergangenheit.) ansehen:
Auch die Slides zum Webinar stellen wir Ihnen hier zum Download zur Verfügung:
