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Wie kommt das Dokument an seinen Bestimmungsort?

Grenzen und Möglichkeiten von DMS-Systemen

© mrgaoDie Digitalisierung von Dokumenten ist in der heutigen Zeit technisch kein Problem mehr. Viele Unternehmen haben sich darauf spezialisiert, Texte einzuscannen und so digital verfügbar zu machen. Die Problematik liegt darin, dass einerseits die Qualität der eingescannten Texte oft minderwertig ist und diese so nicht digital verarbeitet werden können, andererseits sind die wenigsten Dokumentenmanagement- Systeme ausreichend in der Lage, Texte korrekt zu interpretieren und richtig abzulegen.

Schlechte OCR-Qualität und Klassifizierung ein Hemmschuh

Das führt dazu, dass Dokumente zwar digital vorliegen, es aber sehr schwer oder beinahe unmöglich ist, Informationen in Dokumenten wiederzufinden. Das Scheitern beginnt bereits oft bei der Klassifizierung. Texte werden im besten Fall anhand von einfachen Schlagwörtern oder Regeln und landen so in falschen Ablagesystemen, ein Wiederfinden ist langwierig und erfordert oft eine gute Spürnase. Damit werden Dokumentenmanagement-Systeme ad absurdum geführt, da sie Dokumente zwar speichern, aber in Ordnern verschwinden lassen, in die sie nicht gehören. Als Regulativ wird so oft noch der Mensch benötigt, der als Qualitätskontrolleur eingreift und die Dokumente manuell bestimmten Themen zuordnet.

Anbieter von Dokumentenmanagement-Systemen setzen deshalb vermehrt auf die Verwendung von Metadaten. Dokumenten werden Metainformationen zugeordnet, um diese entsprechend weiterverarbeiten zu können. Einige Metadaten wie das Erstellungsdatum eines Dokumentes sind leicht hinzufügbar, helfen aber bei der Auffindbarkeit und Nutzbarkeit wenig. Die wirklich einschlägigen Metadaten – welcher Dokumenttyp liegt vor? Welcher Kunde ist betroffen? Vorversion oder endgültige Version? Welche sachlich verwandten Dokumente gibt es noch? – sind bisher in aller Regel nur verfügbar, wenn ein Mensch sie zeitaufwändig und mit oft schnell abnehmender Motivation manuell hinzufügt.

Lösung: Einsatz von KI basierten Methoden aus der Linguistik und Mathematik

Die Lösung für beide Schwierigkeiten ist der Einsatz einer Kombination von semantischen Text Mining Methoden mit selbstlernenden auf KI basierenden Algorithmen, die sowohl in der Lage sind fehlende Informationen zu ergänzen und falsche zu korrigieren als auch die Inhalte von Texten so zu interpretieren, dass sie eindeutig Themen und damit Ablageorten zugeordnet werden können. Durch das Hinzufügen von entsprechenden Metadaten erhöht sich darüber hinaus die Auffindbarkeit von Dokumenten um ein Vielfaches. Das Suchen wird damit zum Finden. Informationen aus Dokumenten können direkt für Businessprozesse genutzt werden.

Die Glanos GmbH mit Sitz in München hat sich auf Lösungen wie diese spezialisiert, in denen die neuesten Methoden der Mathematik mit Methoden der Linguistik verknüpft werden, um so das Beste für ihre Kunden zu erreichen. Ihre Lösung zur Optimierung von Dokumenten-Managementsystemen lässt sich nahtlos in alle üblichen Dokumentenmanagement-Systeme als Add-On integrieren oder auch alleine verwenden.

Foto: © mrgao (istockphoto)

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