DMS und KI

Eine Leichte Verknüpfung?

Für den Bereich „Dokumenten-Management“ spielt Künstliche Intelligenz (KI) schon längst eine wichtige Rolle. Allerdings sollten Unternehmen bei der Verknüpfung entsprechender Lösungen einige Stolpersteine im Blick behalten – u.a. die EU-DSGVO.

  • Nahaufnahme des Netzes eines Fussballtores

    Inwieweit sich DMS-Lösungen und Künstliche Intelligenz verknüpfen lassen, hängt stark von der Offenheit der Systeme ab. ((Bildquelle: Getty Images/iStock))

  • Maurice Grassau, Architrave

    „Gut trainierte und dadurch verfeinerte Systeme werden auch zunehmend komplexere Dokumenten-typen bearbeiten und auslesen können.“ Maurice Grassau, Architrave ((Bildquelle: Architrave))

  • Dr. Gregor Joeris, SER

    „Transparenz beim Einsatz von KI-Verfahren ist im Geschäftsumfeld insgesamt ein ganz entscheidendes Thema – längst nicht nur für den Datenschutz. Bei aller Begeisterung für die jeweils neuesten Errungenschaften wird das gerne vergessen.“ Dr. Gregor Joeris, SER ((Bildquelle: SER))

Nach dem KI-Hype im vergangenen Jahr ist anno 2019 der konkrete Einsatz von KI-Methoden in der Praxis gefragt. Dementsprechend bauen die Anbieter ihre Angebote derzeit aus, damit die Anwenderunternehmen realistische Ziele in Angriff nehmen können. Der Fokus der SER-Gruppe liegt z.B. darauf, Routinetätigkeiten zu automatisieren und Anwender mit intelligenten Mechanismen bei ihrer Arbeit zu unterstützen. Ein weiterer Schwerpunkt soll laut Geschäftsführer und CTO Dr. Gregor Joeris darauf liegen, Informationssilos aufzulösen, zu konsolidieren, wo es sinnvoll ist, und Systemgrenzen zu überwinden. Ein Schlagwort dafür sei Content Federation, vereinfacht gesagt: der einheitliche Zugriff auf Informationen, unabhängig vom Speicherort oder den Ursprungssystemen.

Ein Dauerbrenner unter den Trends im Bereich „Dokumenten-Management“ ist auch Collaboration, also die Zusammenarbeit – zunehmend über Unternehmensgrenzen hinaus. Im Falle der Agorum Software GmbH ist es vor allem das mobile Zusammenarbeiten. „Hierbei sprechen wir nicht von dem einfachen Zugriff auf Dokumente oder andere Informationen, sondern davon, mobile Endgeräte so in die Unternehmensprozesse zu integrieren, dass diese ein nahtloser Bestandteil der gesamten Unternehmenskommunikation sind“, erläutert Geschäftsführer Oliver Schulze. Das Stichwort laute „Chatbots“ – und hier sei die Kommunikation zwischen Personen, Prozessen und auch Maschinen gemeint.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 3/2019. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

Ein Beispiel: Man stelle sich vor, eine Maschine in der Produktion fällt aus. Der zuständige Mitarbeiter bekommt auf sein mobiles Endgerät eine Nachricht über diesen Umstand sowie alle notwendigen Informationen zum Problem und zur Maschine. Er behebt das Problem, dokumentiert den Umstand und macht ggf. noch ein paar Fotos dazu. Das alles direkt von seinem Endgerät aus, das er ohnehin immer in seiner Tasche dabei hat. Der gesamte Vorgang ist danach lückenlos direkt im Dokumenten-Management-System (DMS) dokumentiert und für spätere, ähnliche Vorfälle verfügbar.

Zahlreiche Einsatzmöglichkeiten

Inwieweit sich DMS-Lösungen und Künstliche Intelligenz dabei verknüpfen lassen, hängt laut Maurice Grassau stark von der Offenheit der Systeme ab. „Wir setzen in unserer Software-Architektur von Anfang an auf Schnittstellen“, so der CEO von Architrave. „Unser KI-Roboter Delphi ist beispielsweise nicht an unsere Plattform geknüpft und lässt sich ohne weiteren Aufwand an gängige DMS wie IBM Filenet oder Sharepoint koppeln.“

Grundsätzlich ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz immer dann interessant, wenn große Datenmengen verarbeitet werden müssen und keine klaren Regeln „einfach“ programmatisch definiert werden können. Agorum nutzt hier die KI hauptsächlich für die automatische und selbstlernende Dokumentenklassifizierung – wie beispielsweise in einem Versicherungsunternehmen, „bei dem Unmengen an eingehenden Dokumenten automatisch klassifiziert und somit an bestimmte Abteilungen verteilt werden“, berichtet Oliver Schulze aus der Praxis. Weitere Einsatzmöglichkeiten sieht er im selbstlernenden Auslesen von Dokumenteninformationen, basierend auf OCR-Daten, sowie in der automatischen Zuteilung bzw. Sammlung von Informationen, die für Personen in verschiedenen Zusammenhängen interessant sind. Auch die Auswertung von Prozessinformationen zur Verbesserung der Abläufe sei ein Ansatzpunkt.

Methoden, die auf Machine Learning basieren, sollen schon lange Vorteile bei der Verarbeitung eingehender Post und E-Mails, z.B. bei Rechnungen, bringen. So helfen sie bei der Einordnung und Verteilung, aber auch beim Auslesen und Verarbeiten der Daten. „Unser KI-Roboter liest z.B. 25.000 Dokumente in drei Minuten ein und sortiert sie automatisch den bestehenden Kategorien zu“, betont Maurice Grassau. Am Ende hätten Unternehmen ihre Gesamtdokumentation sauber sortiert im DMS. Für die Immobilienwirtschaft, in der bei großen Unternehmen jährlich bis zu 500.000 Dokumente anfallen würden, ergebe sich dadurch eine massive Reduzierung an Arbeitsaufwand bei skalierbaren Prozessen.

Neuerungen sieht Dr. Gregor Joeris dahingehend, „dass beispielsweise im Kundenservice immer mehr Kanäle einheitlich einbezogen werden müssen – neben E-Mails auch Chats und Social Media“. Ferner helfe KI dabei, die Emotionen und Absichten der Kunden zu erkennen und entsprechend darauf zu reagieren. Riesiges Potential stecke außerdem in den rund 80 Prozent an unstrukturierten Daten in Unternehmen. In diesem Content schlummerten Informationen, die es zu analysieren und zu verstehen gelte.

Herausforderungen und Stolpersteine

Viele Verfahren, die in den Medien sehr präsent sind, „funktionieren mit strukturierten Daten und Bildern sehr gut, mit Text aber weniger“, gibt der SER-Chef zu bedenken. „Wer glaubt, man könne mit frei verfügbaren Algorithmen ganz einfach zum Ziel kommen, dürfte enttäuscht werden.“ Gerade bei der Textanalyse komme es auf Erfahrung und Expertise an. Wie groß bislang die Fehlerquote beim automatischen, KI-basierten Sortieren, Ablegen und Verknüpfen von unstrukturierten und semi-strukturierten Informationen und Dokumenten ist, kann der Experte allerdings pauschal nicht beantworten. Zu viele Faktoren hätten letztlich Einfluss auf die Erfolgsquote. Architrave soll z.B. je nach Dokumentenklasse bereits eine Trefferquote von 95 Prozent erzielen. Lediglich bei hochkomplexen Verträgen oder Plänen reduziere sich diese Trefferquote ein wenig, gesteht Maurice Grassau.

Das Verfahren mit der niedrigsten Fehlerquote ist laut Dr. Gregor Joeris nicht zwangsläufig die beste Wahl für Unternehmen. Im Fokus sollten Verfahren stehen, die ein Optimum im Hinblick auf Genauigkeit, Geschwindigkeit, Aufwand und Kosten bieten. Ein essenzieller Punkt sei hier auch die Vorhersagbarkeit und Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse. Viele Machine-Learning-Verfahren sind z.B. eine Black Box. Wenn man nicht weiß, wie Fehler entstanden sind, lassen sie sich kaum korrigieren und es ist nicht absehbar, wie die KI beispielsweise mit bis dato unbekannten Dokumenten umgehen wird.

Den größten Stolperstein soll letztlich die Trainingsmenge darstellen. Denn: Damit KI gut funktioniert – vor allem Deep-Learning-Algorithmen –, ist eine große Menge an aufbereiteten Trainingsdaten notwendig. Hier scheitern die meisten Unternehmen, da ihnen nicht genügend valide Informationen für das Lernen vorliegen. Aus diesem Grund sammeln wohl die Global Player im KI-Bereich auch so fleißig Daten der Benutzer.

Dr. Gregor Joeris kann bestätigen, dass eine relativ geringe Datengrundlage als Herausforderung zu sehen ist. In mittelgroßen Unternehmen seien beispielsweise eher hunderte bis tausende Verträge hinterlegt – im Gegensatz dazu würden der Google-Bildersuche z.B. Milliarden an Katzenfotos zur Verfügung stehen. Daher sind hier Machine-Learning-Verfahren gefragt, die auf Basis relativ weniger Daten schnell zu verlässlichen Ergebnissen kommen. Und Unternehmen sollten über die Qualität der Daten nachdenken: Liegen nämlich viele triviale, veraltete und redundante Informationen vor, besteht durchaus die Gefahr, dass die KI zu falschen Schlüssen kommt.

Einfluss der EU-DSGVO

Übrigens übt die europäische Datenschutz-Grundverordnung (EU-DSGVO) einen großen Einfluss auf den Einsatz von KI-basierten Dokumenten-Management-Lösungen aus. Das ist wohl nicht zu unterschätzen. Nehmen wir z.B. die erwähnten Global Player am Markt, die sämtliche Informationen der Benutzer benötigen, um ihre KI-Systeme zu trainieren: „Das ist eine datenschutztechnische Herausforderung, die meiner Meinung nach überhaupt noch nicht gelöst ist“, betont Oliver Schulze von Agorum. Bei KI-Themen innerhalb eines Unternehmens sei indes darauf zu achten, dass personenbezogene Daten durch KI-Fehler nicht aus Versehen den falschen Personen zugänglich würden. Hier müssten im Vorfeld Verarbeitungsregeln definiert werden, die die Berechtigungen mitbeachten.

Wie groß der Einfluss der EU-DSGVO hier ist, hängt im Einzelfall auch davon ab, wie und für welche Anwendungsfelder eine Dokumenten-Management- oder Enterprise-Content-Management-Lösung (ECM) eingesetzt wird. Im Kundenservice sei er deutlich größer als etwa im Produktionsumfeld, meint Joeris. In jedem Fall müssten Unternehmen den eigenen Datenbestand zuerst analysieren.

Generell sind Unternehmen natürlich dazu verpflichtet, mit Kundendaten DSGVO-konform zu verfahren. Das bedeutet: Eine Auftragsverarbeitung mithilfe ihrer Dienstleister für Datenverarbeitung entbindet die Anwenderunternehmen nicht von ihrer Sorgfaltspflicht.

Flexibel anpassbar

Sind Unternehmen auf der Suche nach einem (neuen) Dokumenten-Management-System, sollten sie sich zunächst darüber Gedanken machen, welche Anforderungen sie mit einer entsprechenden Lösung abdecken möchten. Dazu ist es natürlich wichtig, die zukünftigen Nutzer des Systems frühzeitig mit ins Boot zu holen. Denn sie wissen in der Regel am besten, was sie zur optimalen Unterstützung ihrer Arbeitsweise benötigen. „Ein gutes DMS sollte sich flexibel an die Prozesse des Unternehmens anpassen und nicht umgekehrt“, betont Oliver Schulze. Und damit dies funktioniert, benötigen Unternehmen ein System, das über zahlreiche Schnittstellen verfügt und somit nach allen Seiten offen ist. Zudem sollte sich die Lösung leicht an neue Anforderungen des Anwenderunternehmens anpassen lassen – gerade auch mit Blick auf den digitalen Wandel.

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