applord betritt den Markt für Künstliche Intelligenz

Konkret handelt es sich hierbei um den Text Classifier zur Klassifizierung geschäftsrelevanter Dokumente sowie den Document Extractor, der die Inhalte strukturiert bereitstellt. Das Fundament beider Anwendungen bilden neuronale Netze, die bereits mit einer großen Zahl geschäftstypischer Dokumente angelernt wurden. Somit sind die Lösungen sofort einsatzbereit. Zudem benötigen sie wenig Rechenleistung, so dass sie selbst Massendaten On-Premise auf handelsüblichen Servern verarbeiten können.
Insbesondere im kaufmännischen Bereich lassen sich zahlreiche Prozesse mithilfe von KI-Modellen automatisieren. Zu diesen Abläufen zählen vor allem das Klassifizieren von Dokumenten sowie das Extrahieren der darin befindlichen Informationen.

Dokumentenarten erkennen


Der Text Classifier wurde mit gängigen Dokumentenarten wie Angeboten, Auftragsbestätigungen, Lieferscheinen oder Eingangsrechnungen angelernt und kann diese somit bereits zuverlässig klassifizieren. Auf dieser Basis können in Unternehmen eingehende Dokumente je nach Typ automatisiert an die zuständigen Abteilungen weitergeleitet oder Prozesse angestoßen werden. Spezielle, etwa branchenspezifische Dokumentenarten lassen sich aufgrund fortschrittlicher Deep-Learning-Architekturen in kürzester Zeit antrainieren. Dabei werden Dokumente nicht zwingend auf Basis ihrer Inhalte klassifiziert. Vielmehr nutzt das KI-Modell Erfahrungswerte, also Informationen, wie ähnlich aufgebaute Dokumente in der Vergangenheit kategorisiert worden sind.

Inhalte ohne OCR-Technologie auslesen


Der Document Extractor wiederum analysiert Dokumente und stellt alle benötigten Inhalte in strukturierten Excel-, CSV- oder JSON-Dateien zur Verfügung, die nahtlos in weiterführende Systeme importiert werden können. Ein typisches Beispiel sind buchungsrelevante Informationen aus Rechnungen. Dabei geht die Lösung weit über einfache OCR-Technologien hinaus, indem sie Dokumente visuell analysiert und deren Inhalte nahezu wie ein Mensch erfasst. Der Anbieter hat auch diese Lösung bereits mit zahlreichen Dokumenten trainiert, so dass sie gelernt hat, welche Daten in der Vergangenheit ermittelt wurden. Auf dieser Basis entwickelte und optimiert der Document Extractor selbstständig ein KI-Modell, das aus neuen Dokumenten die gewünschten Inhalte zuverlässig extrahiert.

KI-Modelle jetzt auch für den Mittelstand attraktiv


Bislang waren hohe Investitionen in die IT-Infrastruktur notwendig, damit eine KI in akzeptabler Zeit Ergebnisse liefert. Hinzu kamen lange Projektvorlaufzeiten zum Antrainieren sowie ein hoher Implementierungsaufwand“, sagt Benedikt Weber, Business Unit Manager der applord GmbH, und ergänzt: „Dagegen sind unsere KI-Modelle sofort einsatzbereit und lassen sich problemlos auf handelsübliche Server portieren, so dass der Return on Investment (ROI) auch von mittelständischen Unternehmen schnell erreicht wird.

Bildquelle: Applord