Die Verarbeitung von Rechnungen ist ein grundlegender und kritischer Bestandteil des Geschäftsbetriebs. Aber es ist eine Sauerei. Jeder Lieferant hat seine eigenen Macken, jede Rechnung ihre eigene Nomenklatur – die „Zahlungsfrist 15 Tage“ des einen Unternehmens ist die „Zahlungsfrist fällig in zwei Wochen“ des anderen. Auch wenn Rechnungen jeden Monat vom selben Lieferanten kommen, Einkäufer wechseln, Formate variieren und sich Tippfehler einschleichen. Und natürlich sind Rechnungen nur die Spitze des Dokumentations-Eisbergs. Jeden Tag müssen Mitarbeiter in jedem Unternehmen, auf jeder Management- und Betriebsebene Details aus Verträgen, Mietverträgen, Steuerformularen, Umfragen und anderen Dokumenten extrahieren.
Die guten Nachrichten? Künstliche Intelligenz (KI) bietet Möglichkeiten, diese komplexen, integrierten Aufgaben wesentlich effizienter zu erledigen. Diese Lösungen sind nahtlos und skalierbar, einfach zu bedienen und einfach zu verwalten. Mithilfe einer Vielzahl innovativer KI-Techniken können Organisationen Dokumente schneller verarbeiten und Betriebsabläufe vereinfachen; Weniger Fehler bedeuten weniger Korrekturen und Rücknahmen. Jüngste Untersuchungen von Aura zur Automatisierung von Analysen haben ergeben, dass selbst die rudimentärsten KI-basierten Extraktionstechniken Unternehmen 30–40 % der Stunden einsparen können, die normalerweise für solche Prozesse aufgewendet werden.
Wir alle kennen den paradigmenwechselnden Einsatz von KI für Netflix-Empfehlungen, Chatbots, die sich online als Kundendienstmitarbeiter ausgeben, die dynamische Preisgestaltung von Hotelzimmern und die Erstellung von Routen für Lieferunternehmen. Diese Bemühungen sind die Wertschöpfungsmotoren unzähliger großer, erfolgreicher Unternehmen. Worüber wir hier sprechen, ist eine entschieden weniger spritzige und, für bare Münze, mehr prosaische Nutzung von KI – sie zielt darauf ab, Kosten zu senken und Abläufe zu optimieren, anstatt Industrien zu transformieren oder zu schaffen. Aber diese langweilige KI ist eigentlich ziemlich spannend, weil sie Probleme konfrontiert, mit denen alle Unternehmen ringen, und weil die Produktivitätsgewinne (und damit Margen und Bewertungen) real sind.
Doch trotz ihres enormen Potenzials haben Auras AI Predictions 2021 herausgefunden, dass nur 28 % der Führungskräfte der Nutzung von KI und maschinellem Lernen für die Informationsextraktion Priorität eingeräumt haben, deutlich weniger als für andere Anwendungen wie Chatbots und Lösungen für die Sicherheit am Arbeitsplatz. Einige Führungskräfte sind wahrscheinlich von der Zeit und den Ressourcen überfordert, die erforderlich sind, um diese fortschrittlichen Technologien zu entwickeln, zu skalieren und zu integrieren. Einige werden zögern, KI zu vertrauen, oder werden skeptisch gegenüber ihrem Nutzen sein. Andere übersehen möglicherweise einfach den Wert der automatisierten Informationsextraktion, da es sich um eine Backoffice-Funktion handelt. Unabhängig vom Grund verpassen sie eine Gelegenheit, Prozesse zu rationalisieren und ihre Kapitalrendite zu verbessern.
Das Papierproblem
Jedes Unternehmen, das die Bücher eines Kunden prüft, verbringt jedes Jahr eine enorme Anzahl von Stunden damit, Beweise zu sammeln und Transaktionen zu überprüfen, um zu bestätigen, dass die mit den Jahresabschlüssen des Kunden verbundenen Salden und Transaktionen korrekt sind; dies wird als „Test der Details“ bezeichnet. Seit fast drei Jahrzehnten verwenden Mitarbeiter Tabellenkalkulationen (zuerst Lotus 1-2-3, dann Microsoft Excel) als primäres Werkzeug, um die Prüfung von Details abzuschließen.
Heute erscheinen die Nachweise für diese Audits in der Regel im PDF-Format – Rechnungen, Kontoauszüge, Quittungen – und können Tausende von Seiten umfassen. Informationen, die sich auf diesen PDFs befinden, müssen manuell in die Tabelle eingegeben werden. Für ein mittelständisches Unternehmen, das jährlich 100.000 Dokumentenseiten mit drei Minuten pro Seite verarbeitet, würde es ungefähr 5.000 Personenstunden dauern, um die Aufgabe zu erledigen; bei 50 US-Dollar pro Stunde sind das 250.000 US-Dollar.
Was wäre nun, wenn dasselbe Unternehmen Augmented Intelligence einsetzen könnte? Dies ist der Begriff für Anwendungen, die auf adaptiven Systemen basieren, die durch maschinelles Lernen unterstützt werden, bei denen die Algorithmen aus menschlicher Erfahrung lernen, aber der Mensch die letzte Entscheidung trifft. Das KI-Tool kann den Text auf jeder der Rechnungen „lesen“ und die relationale Datensuche verwenden, um schnell unterstützende Dokumente zu identifizieren, die das Unternehmen zuvor als wichtig gekennzeichnet hatte – eine leistungsstarke Abkürzung, wenn es darum geht, Millionen von Rechnungsausnahmen zu verwalten. Auch wenn Papierrechnungen für jeden Lieferanten einzigartig sein können, können KI-Techniken wichtige Felder in den verschiedenen Rechnungen identifizieren, wie z. B. Stückkosten und Menge, und Hauptbuchsalden automatisch berechnen. Durch die Implementierung einer KI-Lösung und unter Annahme der obigen Schätzung von 40 % könnte das beispielhafte mittelständische Unternehmen 2.000 Stunden pro 100.000 verarbeiteten Seiten einsparen.
40 % weniger Stunden werden für die Bearbeitung von Routinepapieren benötigt, wenn selbst die rudimentärsten KI-basierten Extraktionstechniken implementiert werden.
Aura, Digitale Intelligenz: Wie Sie Ihre Analysefunktionen effizienter und kostengünstiger gestalten
Ein weiteres Problem vieler Unternehmen ist die Notwendigkeit, Steuerbescheide oder Schreiben von staatlichen Finanzbehörden an Einzelpersonen und Unternehmen auszulegen und darauf zu reagieren. In den USA hat die Bundesregierung mehr als 100 dieser Arten von Steuerbescheiden, und einzelne Bundesstaaten haben Tausende mehr: Kontoänderungen, Zahlungsaufforderungen, Unstimmigkeiten in der Steuererklärung. In jedem Fall braucht jemand to Lesen Sie das Schreiben oder die Mitteilung, interpretieren Sie es, überprüfen Sie seine Richtigkeit und Anwendbarkeit, katalogisieren Sie es und antworten Sie schließlich. Es ist ein anspruchsvoller Prozess, der fehleranfällig ist. Abgesehen von typischen Dateneingabefehlern können diese Arten von Dokumenten buchstäblich im Durcheinander verloren gehen, was zu verpassten Benachrichtigungen, verspäteten Antworten und Tausenden von zusätzlichen Arbeitsstunden führt, um die Situation zu korrigieren.
Als Teil einer internen, unternehmensweiten Initiative zur Förderung von mitarbeitergeführten Automatisierungsbemühungen nutzte Aura erweiterte Intelligenz, um Steuerbescheide zu lesen und darauf zu reagieren. Das Tool las viele verschiedene Arten von Formularen und extrahierte und verstand Begriffe und Sätze, die bestimmte Maßnahmen erforderten, wie z. Das Tool verwendete dann Techniken zur Generierung natürlicher Sprache, um automatisch Antworten zu erstellen, wodurch die Notwendigkeit, sie manuell zu erstellen, umgangen wurde. In Kombination mit anderen Informationsextraktionstools sowie Lösungen für Compliance, Szenarioplanung und internationale Steuersituationen reduzierte Aura die Zeit, die normalerweise für die Ausführung dieser verschiedenen Aufgaben erforderlich ist, um mehr als 5 Millionen Stunden, eine Einsparung von 16 %.
Wenn ein Mensch solche Steuerbescheide stichprobenartig prüft, handelt es sich um eine Form der erweiterten Intelligenz. Aber wenn die Antworten automatisch gesendet werden, handelt es sich um autonome Intelligenz – ein KI-System, das sowohl anpassungsfähig ist als auch selbst Entscheidungen trifft, ohne menschliche Beteiligung. (Beide Optionen funktionieren; sie werden je nach Risikotoleranz in verschiedenen Bereichen eingesetzt.) Unternehmen, die fortschrittliche Musterabgleichstechniken implementieren, könnten automatisch Trends erkennen, die dazu führen können, dass sie bestimmte Benachrichtigungen erhalten – beispielsweise das Hinzufügen derselben fehlerhaften Informationen im selben Abschnitt eines Steuerformulars – und vermeiden Sie dadurch solche Hinweise in Zukunft, was mehr Zeit und Ressourcen spart.
Auch digitale Daten, wie z. B. aus einer Umfrage gewonnene Details, stoßen auf die Probleme der manuellen Analyse. Wenn ein Unternehmen beispielsweise eine Mitarbeiterbefragung durchführt, muss jemand die Ergebnisse auswerten und auswerten. Aber selbst wenn die Umfrage online durchgeführt wird (im Gegensatz zu Antworten auf Papier und Bleistift, die ein erhebliches Risiko von Dateneingabefehlern bergen), muss jemand die Daten zusammenstellen, analysieren und zusammenfassen. Diese Aufgabe, die häufig an Junior-Analysten mit grundlegenden statistischen Kenntnissen und Erfahrungen delegiert wird, ist auch ein Minenfeld für Ungenauigkeiten. Beziehungen zwischen Variablen könnten falsch sein und dennoch als signifikant und transformativ proklamiert werden – was zu fehlerhaften Schlussfolgerungen führt, die fehlerhafte und unzuverlässige Strategien anheizen. Ein klassisches Beispiel: Eisverkäufe sind oft positiv mit Kriminalität korreliert. Natürlich verursacht der Eisverkauf keine Kriminalität (oder umgekehrt) – es ist einfach so, dass beide bei heißem Sommerwetter steigen.
Aber das Vergleichen von Gruppen, das Einteilen von Befragten in Kategorien und das Prüfen auf signifikante Unterschiede können alle automatisiert werden. Darüber hinaus für „Free-Response“-Antworten auf Fragen wie „Haben Sie weitere Ideen, wie wir die Leistungen an Arbeitnehmer verbessern können?“ Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache können wichtige oder herausragende Themen in den Antworten der Befragten identifizieren, die Hauptpunkte zusammenfassen und automatisierte Berichte erstellen, wodurch die Notwendigkeit reduziert wird, Hunderte oder Tausende von Antworten auf eine Vielzahl von Fragen manuell durchzulesen. Für die obige Frage zu Leistungen könnte es Antworten identifizieren, die sich auf Gesundheitsversorgung, Flexibilität, Lebensversicherung und so weiter konzentrieren. Dennoch erfordern die statischen Empfehlungen dieser KI-Systeme – eine Art unterstützte Intelligenz – immer noch menschliches Urteilsvermögen und Entscheidungsfindung.
Werkzeuge des Handels
KI-gesteuerte Informationsextraktion kann viele der Ineffizienzen und Probleme angehen, die in den oben genannten Szenarien endemisch sind. Im Gegensatz zu Robotern, die in der Fertigung zum Punktschweißen oder Spritzlackieren eingesetzt werden, ist die KI-gestützte Informationsextraktion jedoch keine routinemäßige Routinetätigkeit. Es erfordert eine Reihe komplexer datenwissenschaftlicher Techniken, die mehrere dynamische Komponenten umfassen, die sich an sich ständig ändernde Bedingungen anpassen müssen. Die Integration modernster Technologien wie optische Zeichenerkennung (OCR), überwachtes maschinelles Lernen und automatisierte Analysen, die die Verarbeitung natürlicher Sprache in einen nahtlosen Prozess integrieren, erfordert Zeit und technisches Know-how.
Betrachten Sie OCR, die Fähigkeit, gedruckte Zeichen auf einer Seite zu lesen – sogar handschriftliche Zeichen – unabhängig von Schriftart, Größe, Ausrichtung und Helligkeit. Derzeit begegnen wir dieser Technologie häufig bei der automatisierten Scheckeinreichung per Telefon, bei der die OCR neben Bankleitzahl und Kontonummer auch Scheckbetrag und -datum ausliest. OCR ist eine ältere Technologie, aber als erster Schritt in dem Prozess, der die relevanten Daten aus den betreffenden Dokumenten sammelt, immer noch unerlässlich.
Für viele Anwendungen erfordert die Umsetzung dieser Daten in die Tat ausgeklügelte Algorithmen für maschinelles Lernen, die Muster erkennen und klassifizieren können. Algorithmen für maschinelles Lernen können anhand vorhandener Daten kalibriert werden, um ihre Parameter abzustimmen, und dann auf neue Daten losgelassen werden. Sie können kalibriert werdened, um Muster zu erkennen, die raffinierte, aber subtile Indikatoren für Geldbetrug sind, wie z. B. falsch geschriebene Informationen in einem Kreditantrag oder eine übermäßige Anzahl von Überweisungen oder Bareinzahlungen. Sie können auch ähnliche Bedeutungen in verschiedenen Rechtsverträgen aufdecken, zum Beispiel in Ausschluss-, Beschränkungs- und Entschädigungsklauseln, die sich alle auf Ausnahmen beziehen.
Darüber hinaus können Algorithmen für maschinelles Lernen einen Datensatz angehen und eine Reihe von Entitäten in verschiedene Gruppen kategorisieren. Die automatisierte Kundensegmentierung ist ein bekanntes Beispiel dafür, aber auch die Kategorisierung von Steuerbescheiden, Briefen oder Vertragsklauseln ist möglich und kann enorm viel Zeit sparen, die sonst für das Lesen dieser Dokumente aufgewendet würde.
Die Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache in den letzten Jahren waren beeindruckend. Obwohl es nicht notwendig ist, die fortschrittlichsten Algorithmen wie die Anwendung zur Generierung natürlicher Sprache GPT-3 zu verwenden, kann die KI-gestützte Informationsextraktion dennoch einige dieser Fortschritte nutzen, indem sie die wahre „Bedeutung“ eines Dokuments durch Identifizierung identifiziert von kontextbezogenen Wörtern, Wortarten usw. Die KI selbst versteht nicht, was sie sagt (obwohl es so erscheinen mag), aber Algorithmen sind in der Lage, Zusammenfassungen von Dokumenten zu erstellen; Themen identifizieren; die Stimmung (positiv oder negativ) der Prosa beurteilen; Identifizieren Sie Schlüsselbegriffe, Bestimmungen oder Klauseln in Dokumenten; und Cluster von Dokumenten zu identifizieren, die ähnliche Aktionen erfordern.
Durch die Kombination dieser KI-Techniken ist es möglich, lange Dokumente von Dritten, Wettbewerbern oder internen Quellen schnell und einfach zu lesen und zusammenzufassen und schnelle und angemessene Antworten zu generieren. In einer Anwendung, in der wir in verschiedenen Dokumententypen wie Krediten und Derivaten nach 35 verschiedenen Begriffen (z erhielt eine F1-Punktzahl von 0,28. Ein F1-Score ist ein Maß für die Genauigkeit, das falsch-positive, falsch-negative und richtig-positive Ergebnisse mathematisch zu einem einzigen Score kombiniert; ein perfektes F1-Ergebnis wäre 1, während ein wertloses F1-Ergebnis 0 wäre. Weiteres Training im Laufe der Zeit mit 565 weiteren Dokumenten erhöhte dieses F1-Ergebnis auf 0,83 – nicht perfekt, aber ziemlich gut.
Jedes neue Dokument bietet mehr Kontext – eine breitere Palette von Beispielen, anhand derer der Algorithmus seine Parameter trainieren und seine Genauigkeit erhöhen kann. Es sollte jedoch beachtet werden, dass die Genauigkeit nicht allein durch einen F1-Score gemessen werden kann (z. B. könnte ein Modell mit einem F1-Score von 0,60 genau das produzieren, was das Unternehmen benötigt). Der F1-Score sollte ein Richtwert sein, aber letztendlich ist es menschliches Urteilsvermögen und Fachwissen, das das Modell und seine Genauigkeit validiert.
Künstliche Intelligenz klassifizieren
Automatisierte Intelligenz tritt auf, wenn einfache, sich wiederholende Aufgaben festgelegt sind und keine menschliche Beteiligung haben.
Unterstützte Intelligenz erfordert menschliches Urteilsvermögen und Entscheidungsfindung, aber die Empfehlungen des KI-Systems ändern sich nicht.
Augmented Intelligence konzentriert sich auf adaptive Systeme, die durch maschinelles Lernen unterstützt werden, bei denen die Algorithmen aus der Erfahrung des Menschen lernen, die endgültige Entscheidungsfindung jedoch von Menschen getroffen wird.
Autonome Intelligenz ist, wenn das KI-System sowohl anpassungsfähig ist als auch selbst Entscheidungen trifft, ohne menschliche Beteiligung.
Das menschliche Element
KI-Tools sind in der Regel sehr genau, aber wenn sie Fehler machen, können sie unsinnig und geradezu bizarr sein. Die Aufrechterhaltung der menschlichen Aufsicht während der Implementierung dieser KI-Techniken ist entscheidend für die Qualitätssicherung, sowohl für das Modelltraining als auch für die endgültige Korrektur der Ausgabe in nachgelagerten Prozessen. Eine erfolgreiche Umsetzung erfordert also mehr als die Beschaffung der Werkzeuge. Unternehmen müssen außerdem die folgenden Maßnahmen ergreifen:
Erstellen Sie eine neue Plattform (oder rekonfigurieren Sie eine bestehende), die Datenverwaltung, Automatisierungstools und KI-Anwendungen kombiniert, aber auch die Menschen auf dem Laufenden hält. Diese Plattform könnte ein zentrales Portal auf Unternehmensebene sein, in dem Daten gespeichert und ausgetauscht, Anwendungen hoch- und heruntergeladen und Zusammenarbeit und gemeinsame Entwicklung durch eine Kommunikationsschnittstelle gefördert werden könnten. Diese Plattform sollte für jeden im Unternehmen zugänglich sein und sowohl für Innovationen und Anwendungen von Mitarbeitern als auch für professionelle Entwickler empfänglich sein. Natürlich sollte eine solche Demokratisierung dieser mächtigen Technologien verantwortungsvoll vor sich gehen; Führungskräfte müssen hinsichtlich potenzieller Risiken wachsam bleiben und sich der Notwendigkeit einer angemessenen Schulung und Unternehmensführung bewusst sein.
Entwickeln Sie ein unternehmensweites Schulungsprogramm, das sich auf digitales und analytisches Verständnis und Bewusstsein konzentriert. Jeder muss in allen Funktionen weiterqualifiziert werden, vom CEO bis zum neusten Einsteiger. Unternehmen sollten erwägen, viele dieser Mitarbeiter nicht nur in der Verwendung dieser zeitsparenden Tools zur Informationsextraktion zu schulen, sondern auch in den Grundlagen der dahinter stehenden KI-Technologien. Mit einem besseren UnterbodenDurch die Kenntnis der Fähigkeiten, Risiken, Einschränkungen und Annahmen der KI verstehen die Mitarbeiter besser, wie sie die Tools verantwortungsbewusst und effektiv einsetzen. Jede Organisation sollte sicherstellen, dass ihre Mitarbeiter mit aktuellen Technologien vertraut sind, und diese Transformation wird nur greifen, wenn die gesamte Belegschaft mitgebracht wird.
Achten Sie besonders auf die Auswirkungen auf das mittlere Management, für das ein erheblicher Teil der täglichen Aufgaben im Wesentlichen entfallen wird. Das ist eine Realität der Automatisierung – sie schafft Effizienz, indem sie einige Aufgaben übernimmt, die derzeit von Menschen erledigt werden. Die wichtige Botschaft, die Managern vermittelt werden muss, ist, dass KI ihnen dabei die Möglichkeit gibt, sich auf schwieriger zu lösende Probleme zu konzentrieren und an Themen zu arbeiten, die menschliches Urteilsvermögen oder Kreativität erfordern – um mehr zu verwalten und weniger lästige Wiederholungen zu erledigen Aufgaben.
Bieten Sie denjenigen auf der taktischen Ebene mit Begeisterung Anreize, diese Tools und die neue Plattform zu nutzen, und geben Sie nicht nur Fakten zum potenziellen ROI an. Diese Anreize hängen von der Unternehmenskultur ab, können aber KPIs für Leistungsbeurteilungen, Echtzeitprämien, die Teilnahme an einer Lotterie für einen großen Preis und so weiter umfassen. Anreize für die erstmalige Nutzung dieser Tools werden wahrscheinlich ihre Akzeptanz beschleunigen. Die Menschen werden überzeugt sein, wenn sie sehen, wie die Tools ihre Produktivität steigern.
Fördern Sie den Kulturwandel, indem Sie Top-Down-Champions ernennen, die konsequent und häufig die Vorteile der KI-Implementierung kommunizieren. Die Botschaft, dass die Verwendung dieser Tools der Strategie entspricht, positiv angesehen wird und nicht nur für die Kunden des Unternehmens, sondern auch für die Gesundheit und das Wachstum des Unternehmens gut ist, wird die Akzeptanz beschleunigen und die technischen und kulturellen Veränderungen aufrechterhalten.
Als Anwendung von KI mag die Informationsextraktion banal erscheinen, aber bei genauerem Hinsehen zeigt sich, dass das Gegenteil der Fall ist. Mit automatisierten oder erweiterten Lösungen haben Unternehmen das Potenzial, Prozesse, die traditionell zeitaufwändig und fehleranfällig waren, zu beschleunigen, Möglichkeiten zur Steigerung der Geschwindigkeit und Effizienz zu identifizieren und neue Erkenntnisse zu gewinnen, die zu langfristigem Wachstum beitragen. Noch nie war Langeweile so spannend.
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