Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) nimmt rapide zu. Laut einer Umfrage von McKinsey nahm der Einsatz von KI zwischen 2020 und 2021 um 50 % zu. Darüber hinaus wirkte sich der Einsatz von KI erheblich auf das Endergebnis der befragten Unternehmen aus, mit einem Gewinnanstieg von 22 % im Vergleich zum Vorjahr.
Gehören Sie zu den Unternehmen, die bereits KI zur Automatisierung von Arbeitsabläufen einsetzen? Wenn ja, dann ist das super! Es gibt eine Menge großartiger Technologien, die viele mühsame, fehleranfällige und sich wiederholende Aufgaben automatisieren können.
Der Einsatz dieser Technologien allein kann jedoch nicht immer alle Teile des Puzzles lösen. Deshalb sollte man den menschlichen Aspekt nicht völlig außen vor lassen.
Nehmen wir als Beispiel die Datenextraktion. Selbst mit der fortschrittlichsten Technologie ist es nahezu unmöglich, Daten aus Dokumenten immer mit 100 %iger Genauigkeit zu extrahieren. Doch in einigen Branchen können 1 % der Fehler bei der Datenextraktion Ihr Unternehmen bereits Millionen Euro kosten.
Deshalb kann in vielen Fällen eine Kombination aus dem Besten des Menschen und dem Besten der künstlichen Intelligenz die besten Ergebnisse liefern. Ein solcher Ansatz wird als Human-In-The-Loop (HITL)-Automatisierung bezeichnet, auf den wir in diesem Blog näher eingehen werden.
Bleiben Sie also bis zum Ende bei uns (oder springen Sie zu den Vorteilen, wenn Sie bereits wissen, was HITL ist).
Automatisierte vs. manuelle Arbeitsabläufe
Die Automatisierung verschiedener Arbeitsabläufe bringt Unternehmen betriebliche Effizienz, die mit manuellen Arbeitsabläufen nicht immer erreicht werden kann; sie spart Zeit, minimiert Fehler und senkt die Gemeinkosten. Denn viele manuelle Aufgaben sind oft repetitiv, zeitaufwändig und fehleranfällig, was unnötige Gemeinkosten verursacht.
Nehmen wir zum Beispiel ein Unternehmen, das eine große Menge an Dokumenten zu bearbeiten hat. Ein Dokument muss überprüft werden; die Mitarbeiter im Back-Office müssen das Dokument scannen, um es für die Aktenführung zu digitalisieren; dann muss der Datenerfasser die Daten extrahieren und in das gewünschte System eingeben; eine andere Person muss überprüfen, ob die Daten korrekt eingegeben wurden usw.
Bei diesem manuellen Arbeitsablauf können viele Dinge schief gehen, und er ist einfach nicht skalierbar. Aus diesem Grund suchen Unternehmen oft nach Lösungen zur Automatisierung dieser Art von Dokumenten-Workflows.
So können Lösungen wie Intelligent Document Processing (IDP) durch die Automatisierung von Datenextraktion, Kategorisierung, Konvertierung und Validierung manuelle Aufgaben leicht eliminieren.
Die Automatisierung manueller Arbeitsabläufe ausschließlich mit IDP klingt zwar nach einer großartigen Idee, es gibt jedoch Grenzen, die auch KI und Maschinen noch nicht überwinden können.
So sind Maschinen allein nicht in der Lage, komplizierte Arbeitsabläufe und qualitativ schlechte Dateneingaben zu bewältigen. Im schlimmsten Fall kann dies den Gewinn Ihres Unternehmens gefährden.
Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem Maschinen automatisch Daten aus einer Rechnung extrahieren und 100.000 Euro statt 10.000 Euro in ein System eingeben. Dies könnte zu einem erheblichen finanziellen Verlust führen, wenn Sie keine Sicherheitsvorkehrungen treffen, um dies zu verhindern.
Allein diese Tatsache macht vollautomatische Lösungen oft fragil.
Glücklicherweise kann menschliche Beteiligung diese Herausforderung überwinden und Ihnen helfen, die höchstmögliche Genauigkeit und das bestmögliche Ergebnis zu erzielen. Daher haben viele Unternehmen Human-in-the-Loop-Automatisierung eingeführt.
Aber was genau meinen wir mit Human-in-the-Loop-Automatisierung? Lesen Sie weiter, um die Antwort in den folgenden Abschnitten zu finden.
Was bedeutet Human-in-the-Loop?
Häufig wird Human-in-the-Loop (HITL) als ein Mechanismus bezeichnet, der die menschliche Interaktion nutzt, um bestimmte Systeme wie KI-Modelle oder Maschinen zu trainieren, zu verfeinern oder zu testen, um möglichst genaue Ergebnisse zu erzielen.
Nehmen wir als Beispiel den Arbeitsablauf in Supermärkten. Obwohl viele Supermärkte über Self-Scanning-Automaten verfügen, gibt es oft einen Mitarbeiter (Human-in-the-Loop), der sich in der Nähe dieser Automaten aufhält.
Der Mitarbeiter soll sicherstellen, dass Kunden bei Bedarf Hilfe erhalten und dass die Produkte ordnungsgemäß gescannt wurden, um Betrug oder Diebstahlsversuche zu verhindern.
Der Einsatz von Self-Scanning-Automaten trägt dazu bei, Warteschlangen zu verkürzen und die Zahl der Mitarbeiter zu verringern, die Supermärkte beschäftigen müssten. Allerdings sind die Geräte nicht fehlerfrei genug, um völlig unbeaufsichtigt zu bleiben.
Daher funktioniert der “Human-in-the-Loop”-Ansatz in derartigen Situationen am besten.
Werfen wir nun einen Blick auf die Human-in-the-Loop-Automatisierung mit KI-Lösungen.
Human-in-the-loop & KI
Auch wenn moderne Technologien fortschrittlich sind, sind sie nicht perfekt. Vielleicht können sie nie “perfekt” sein, da sich Ziele, Bedürfnisse und Anforderungen im Laufe der Zeit ändern. Deshalb ist die Automatisierung mit menschlicher Beteiligung so wichtig, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.
Wie funktioniert HITL also im Zusammenhang mit KI? Mit Human-in-the-Loop können Sie KI-Modelle trainieren, um ein Objekt genauer zu identifizieren, zu klassifizieren und vorherzusagen.
Angenommen, man möchte KI-Algorithmen darauf trainieren, Formen zu erkennen (z. B. Quadrat, Kreis, Dreieck), dann bräuchte man einen Menschen, der die Bilder dieser Formen richtig beschriftet.
Wenn KI bei einer Vorhersage oder Identifizierung einen Fehler macht, ist der Human-in-the-Loop da, um die Korrekturen vorzunehmen. Dies wird als Feedback-Schleife bezeichnet, die dazu beiträgt, die Genauigkeit der KI-Modelle zu verbessern.
Im Allgemeinen können KI-Modelle nicht ständig Vorhersagen mit einer Zuverlässigkeit von 100 % treffen.
Die gleiche Herausforderung gilt für die Datenextraktion. Viele sofort einsatzbereite OCR-Software kann Daten mit einer Genauigkeit von bestenfalls 97 % (in seltenen Fällen 99 %) extrahieren, aber die durchschnittliche Genauigkeit der Datenextraktion liegt bei den meisten Lösungen immer noch bei 80 %.
In den meisten Fällen bleiben 20 % der Daten ungenau, was für Ihr Unternehmen zu einem schwerwiegenden Problem werden könnte, auch wenn der Großteil der manuellen Dateneingabe automatisiert werden kann.
Glücklicherweise kann menschliche Intelligenz diese Lücke leicht schließen.
Human-in-the-Loop ermöglicht schnelle Identifizierung von Problemen und Verbesserungen durch eine Feedback-Schleife, die als HITL-Anmerkung bezeichnet werden kann. Ohne sie sind Fehler und Irrtümer nur schwer zu erkennen.
Schauen wir uns diesen Prozess im Folgenden genauer an.
Human-in-the-loop Annotation
Bei der Entwicklung von KI-Modellen ist die Beschriftung der Daten durch den Menschen oft Teil des Prozesses.
KI-Modelle benötigen große Mengen an Rohdaten (z. B. Dokumente, Bilder, Textdateien und andere Objekte), um Objekte zu identifizieren und genaue Vorhersagen zu treffen.
Das Kommentieren, Erstellen von Datensätzen und Sammeln von Daten erfordert einen hohen Zeit-, Geld- und Arbeitsaufwand.
Wie funktioniert das also? Ein Datenannotator, ein Human-in-the-Loop, kennzeichnet Datensätze, die es den KI-Modellen ermöglichen, sich wiederholt auf bestimmte Datenfelder zu konzentrieren, bis sie diese optimal erkennen und die besten Vorhersagen treffen können.
Wenn Ihr Unternehmen beispielsweise möchte, dass das KI-Modell die Einzelposten von Quittungen erkennt und extrahiert, müssen Sie das Modell möglicherweise mit Tausenden von beschrifteten Quittungen füttern, um vernünftige Ergebnisse zu erzielen.
Um einen beschrifteten Datensatz für das Training der KI-Modelle zu erhalten, müssen Sie Rohdaten sammeln und ein Expertenteam für die Annotation zusammenstellen.
Warum sollten Sie also die HITL-Automatisierung bevorzugen, wo es doch Lösungen gibt, mit denen Sie eine Genauigkeit von 97 % erreichen können?
Die Antworten auf diese Frage finden Sie im folgenden Abschnitt.
Die Vorteile der HITL-Automatisierung
Warum müssen wir uns immer noch auf die menschliche Unterstützung verlassen? Ganz einfach, weil es immer noch Fälle gibt, in denen vollautomatische Lösungen genauso fehlerhaft sind wie manuelle. Wir alle wissen, dass es unmöglich ist, keine Fehler zu machen. Das gilt sowohl für manuelle als auch für vollautomatische Arbeitsabläufe.
Im Vergleich zur künstlichen Intelligenz funktioniert das menschliche Gehirn hervorragend in Situationen, in denen Daten oder Informationen begrenzt sind. Wenn wir zum Beispiel den Schwanz eines Tigers beobachten, ist das für uns ausreichend Information, um zu erkennen, ob es sich um einen Tiger handelt oder nicht.
Bei Maschinen ist dies jedoch nicht der Fall, da sie dafür eine umfangreiche Entwicklung benötigen. Daher wird die Lücke durch Automatisierung nach dem Human-in-the-Loop-Prinzip geschlossen.
Die Nutzung von HITL zum Trainieren von KI-Modellen oder zur Verbesserung von Arbeitsabläufen bietet verschiedene Vorteile, unter anderem:
- Die Verwendung von HITL erhöht die Vorhersage-, Extraktions-, Klassifizierungs- und Validierungsgenauigkeit sowie die Qualität der Ergebnisse
- Maschinen können darauf trainiert werden, komplexe Daten zu verstehen, mit denen sie noch nicht vorher in Berührung gekommen sind
- Algorithmen können durch menschliche Eingaben schrittweise verbessert werden
- Ist nicht durch die Qualität der Daten begrenzt, auf denen die KI-Modelle trainiert werden
- Spart wertvolle Zeit für Entwickler
- Besserer und effizienterer Umgang mit unvollständigen und schwierigen Datensätzen
Allerdings gibt es auch einige Einschränkungen zu beachten, auf die wir im Folgenden eingehen.
Beschränkungen des HITL-Ansatzes
Auch wenn die Human-in-the-Loop-Automatisierung das Beste aus menschlicher und künstlicher Intelligenz vereint, hat sie doch einige Einschränkungen. Zu diesen Einschränkungen gehören:
- Identifizierung des Human-in-the-Loop – Unternehmen müssen identifizieren, wer mit welcher Schnittstelle und welchem Abschnitt innerhalb des Automatisierungskreislaufs interagieren wird.
- Große Datenmengen – HITL ist nicht immer in der Lage, große Datenmengen zu bewältigen, da mehr Menschen in der Automatisierungsschleife benötigt werden.
- Eingeschränkte Skalierbarkeit – Wenn ein Mensch an einem Prozess beteiligt ist, kann Skalierbarkeit ein Problem werden.
Im Vergleich zu manuellen oder vollautomatischen Arbeitsabläufen sind diese Einschränkungen jedoch gering. Solange Sie sich dieser Bedenken bewusst sind und sie richtig angehen, wird die Effektivität des HITL nicht beeinträchtigt.
Mensch am Anfang oder am Ende des Kreislaufs?
Sie sind sich nicht sicher, wann Sie Human-in-the-Loop in Ihren Arbeitsabläufen einsetzen sollten? Das ist kein Problem. Wir haben die Lösung für Sie. Unserer Erfahrung nach ist es am sinnvollsten, einen Menschen am Anfang oder am Ende eines Kreislaufs mit einzubinden. Werfen wir einen Blick auf die folgenden Optionen:
- HITL am Anfang des Kreislaufs
- HITL am Ende des Kreislaufs
HITL am Anfang des Kreislaufs
In Fällen, in denen es keine Standardlösungen gibt, sollten Sie den HITL-Ansatz anwenden und einen Menschen am Anfang des Kreislaufes einbinden. Warum?
Nehmen wir an, Sie haben derzeit keine KI-Modelle oder Algorithmen zur Automatisierung bestimmter Prozesse, aber Sie verfügen über eine große Menge an Rohdaten.
Mit diesen Rohdaten können Sie beschriftete Daten mit einem “Human-in-the-Loop” erstellen, der dafür sorgt, dass die Daten gereinigt (ungenaue Daten werden entfernt oder korrigiert) und korrekt beschriftet werden.
Sobald die Daten beschriftet sind, können Sie damit Ihre eigenen KI-Modelle trainieren, um Rechnungen zu erkennen oder sogar Daten aus ihnen zu extrahieren.
Wenn Sie zum Beispiel viele verschiedene Rechnungen haben, können Sie diese Daten mit Kennzeichnungen versehen, um KI-Modelle zur Erkennung von Rechnungen zu trainieren.
Ein solcher Ansatz ermöglicht es Ihnen, von 0 % Automatisierung zu +80 % Automatisierung zu gelangen. In welchen Situationen sollten Sie also in Erwägung ziehen, einen Menschen an den Anfang des Kreislaufs zu stellen?
- Sie möchten Ihre Datensätze aufbauen
- Sie möchten Ihre eigenen KI-Modelle erstellen
- Sie haben keine oder nur geringe Automatisierung, wollen aber eine Automatisierung von +80% anstreben
- Sie haben eigene Datenannotatoren und KI-Experten
HITL am Ende des Kreislaufs
Der Einsatz von “Human-in-the-Loop” am Ende des Kreislaufs ist in vielen Geschäftsfällen üblich. Dieser Ansatz nutzt die Automatisierung, um sich wiederholende Aufgaben zu erledigen, und menschliche Intelligenz, um sicherzustellen, dass alles korrekt abläuft.
Wir sehen oft, dass 80 % des Arbeitsablaufs automatisiert sind und 20 % von Menschen erledigt werden müssen. Wann würden Sie also diesen Ansatz dem vorherigen vorziehen?
- Sie wollen eine möglichst 100%ige Genauigkeit erreichen (d.h. Datenextraktion, Vorhersage, Überprüfung, Anonymisierung usw.)
- Sie möchten den Bedarf an menschlichen Eingriffen um 20 % senken, um die Gemeinkosten zu senken
- Sie wollen kostspielige Fehler (d. h. ungenaue Daten, doppelte Einträge usw.) minimieren
- Sie wollen die Durchlaufzeit verbessern und gleichzeitig hohe Genauigkeit beibehalten
- Es gibt Lösungen auf dem Markt, die die meisten Aufgaben für Sie mit hoher Genauigkeit automatisieren können
Um Ihnen den Unterschied zwischen einem Menschen am Anfang und am Ende des Kreislaufs zu verdeutlichen, haben wir zwei Beispiele aus der Praxis ausgewählt.
Human-in-the-loop Beispiele
Viele bekannte Marken nutzen die HITL-Automatisierung, um ihre Systeme zu verbessern. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für Human-in-the-Loop in Aktion.
Im Fall von Facebook wird HITL kreativ eingesetzt, um seinen DeepFace-Algorithmus zu verbessern, der eine Genauigkeit von 97,35 % erreichen kann. Facebook ermöglicht seinen Nutzern, die Gesichtserkennung auf Fotos durch Bestätigung oder Ablehnung durchzuführen. Die Endnutzer sind die Menschen in dem Kreislauf (Beginn eines Kreislaufs) und tragen zur Verbesserung des Algorithmus bei (indem sie Annotationen vornehmen).
Eine andere große Marke, Coca-Cola, hat ein Treueprogramm, MyCokeRewards, entwickelt, das mit einer Human-in-the-Loop-Strategie zum Erfolg führte. Coca-Cola entwickelte eine App mit integrierter OCR-Technologie (Optical Character Recognition).
Mit dieser Technologie könnten Benutzer einfach Fotos von ihren Codes machen, die auf den Deckeln der Flaschen und anderen Oberflächen aufgedruckt sind, anstatt die Codes manuell einzugeben.
Die App gibt dann für jedes Zeichen ein Confidence Level an. Wenn der Code fehlschlägt, hebt die App die Zeichen mit niedrigem Confidence Level hervor, damit Nutzer Korrekturen vornehmen können. Die Eingaben der Kunden trainierten das Modell, was die Genauigkeit der Datenextraktion verbesserte (Ende des Kreislaufs).
Leider ist es nicht immer möglich, die Endnutzer in diesen Prozess einzubeziehen.
Wenn das bei Ihnen der Fall ist, können Sie sich an externe Datenannotationsexperten oder Human-in-the-Loop-Systeme wenden. Bedenken Sie jedoch, dass in einigen Anwendungsfällen ein selbstverwaltetes HITL-System zwingend erforderlich sein kann, um die Datenschutzbestimmungen einzuhalten.
Werfen wir einen Blick auf die Unterschiede zwischen den beiden Alternativen.
Externe vs. selbstverwaltetes HITL
Sie sind davon überzeugt, dass die Human-in-the-Loop-Automatisierung für Sie von Vorteil ist. Was nun? Bevor Sie drauf loslegen oder tonnenweise verschiedene APIs von SaaS-Anbietern ausprobieren, ist es wichtig zu verstehen, dass es zwei Möglichkeiten gibt, den HITL-Ansatz zu verfolgen:
- Externverwaltete HITL
- Selbstverwaltete HITL
Externverwaltete HITL
Unter externverwalteter HITL versteht man die von einer externen Partei (z. B. SaaS-Anbieter, Anbieter von Datenannotationsdiensten) bereitgestellte Human-in-the-Loop. Externverwaltete HITL hat ihre Vor- und Nachteile.
Vorteile:
- Bewältigung hoher Datenmengen in Spitzenzeiten
- Schnell und oft mit 24/7-Verfügbarkeit
- Kostengünstiger, weil die Experten wissen, was sie tun
- Sie müssen keine Zeit für die Schulung von Mitarbeitern investieren
Nachteile:
- Daten gehen an die externe Partei
- Sicherheitsmaßnahmen können von der externen Partei abhängen
- Bedenken hinsichtlich der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Selbstverwaltete HITL
Selbstverwaltetes HITL, wie der Name schon sagt, bezieht sich auf Unternehmen, die selbst einen Menschen in den Kreislauf einbinden. Im Folgenden werden die Vor- und Nachteile des selbstverwalteten Human-in-the-Loop-Ansatzes erläutert.
Vorteile:
- Die Daten bleiben im Unternehmen
- Langfristig vorteilhaft, da Mitarbeiter mehr Wissen gewinnen
- Eine hervorragende Möglichkeit, Daten zu sammeln
Nachteile:
- Erfordert ein Team von Experten
- Schulung und Implementierung können kostspielig werden
Es liegt an Ihnen, über die entscheidenden Faktoren nachzudenken. Wollen Sie Ihre Kosten niedrig halten, oder ist es wichtiger, die Daten in Ihrer eigenen Infrastruktur zu halten?
Letztendlich kommt es darauf an, was für Sie und Ihren Anwendungsfall am wichtigsten ist.
Anwendungsfälle von HITL Automatisierung
Es gibt verschiedene Anwendungsfälle für eine effektive HITL-Automatisierung. Im Allgemeinen begegnen wir den folgenden Anwendungsfällen:
- Bearbeitung von Quittungen für Treueaktionen
- Rechnungsverarbeitung für die Kreditorenbuchhaltung
- Anonymisierung sensibler Informationen für Compliance
- Ausweisüberprüfung für KYC-Prozesse
Wenn Sie Ihren Anwendungsfall oben nicht aufgeführt sehen, machen Sie sich keine Sorgen. Natürlich gibt es viele weitere Anwendungsfälle für die HITL-Automatisierung. Für diesen Blog haben wir uns entschieden, den ersten Anwendungsfall näher zu erläutern.
Legen wir los!
Belegverarbeitung für Kundenbindungsprogramme
Bei Treuekampagnen reichen Kunden ihre Quittungen als Kaufnachweis ein. Die Marketing-Agentur oder das Geschäft prüft die Daten der Quittungen, um festzustellen, ob alle Bedingungen erfüllt sind. Zum Beispiel, ob die gekauften Artikel im Zusammenhang mit der Kampagne stehen und ob sie während der Kampagne gekauft wurden.
Wenn alle Bedingungen erfüllt sind, erhält der Kunde eine Prämie.
Bei erfolgreichen Kampagnen kann es vorkommen, dass Sie pro Tag Tausende von Kaufbelegen bearbeiten. Daher kann die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben Ineffizienzen beseitigen und Zeit sparen.
Die Automatisierung des gesamten Prozesses hat jedoch ihre Tücken, denn Maschinen und KI sind nicht perfekt. Zum Beispiel ist die Genauigkeit der Datenextraktion nicht hoch, wenn die gescannten Belege in schlechter Qualität eingereicht werden, was dann wiederum zu erheblichen Fehlern führt.
Die Kombination von Automatisierung und menschlicher Intelligenz hilft, ungenaue Daten, Fehler und sogar Dokumentenbetrug zu minimieren, was zu den gewünschten finanziellen Ergebnissen Ihrer Kampagnen führt.
Wie kommt nun die HITL-Automatisierung ins Spiel? Das erklären wir Ihnen im Folgenden.
Umstieg vom traditionellen Arbeitsablauf der Belegverarbeitung
Traditionell würde der Arbeitsablauf der Belegverarbeitung für Treuekampagnen aus folgenden Schritten bestehen:
- Empfang von Kaufbelegen
- Abgleich des Belegs mit einem Kunden in der Datenbank (zur Personalisierung)
- Jeden einzelnen Beleg lesen
- Bestätigung auf dem Beleg, dass die Kampagnenartikel innerhalb des Kampagnenzeitraums gekauft worden sind
- Eingabe der Daten in die Datenbank
- Bestimmung der Anzahl der Treuepunkte, die dem Kunden zugeordnet sind
- Versenden der Prämien
Diese Arbeitsabläufe sind kostspielig und zeitaufwändig, vor allem, wenn Ihr Personal und Ihre Mitarbeiter mit diesen Verwaltungsaufgaben beschäftigt sind.
Wie sieht es also mit der Human-in-the-Loop-Automatisierung aus?
Zunächst kann der Beleg per FTP, E-Mail, Webanwendung hochgeladen oder mit einem Smartphone gescannt werden.
Sobald die Quittung gescannt ist, klassifizieren Lösungen wie Intelligent Document Processing das Dokument mit KI. Sie kategorisiert, ob es sich bei dem Dokument um eine Quittung oder etwas anderes handelt.
Nach der Klassifizierung werden die relevanten Datenfelder aus dem Dokument extrahiert.
Im Anschluss an diesen Schritt erfolgt eine automatische Validierung, bei der geprüft wird, ob die Kampagnenartikel innerhalb des Kampagnenzeitraums gekauft worden sind. Dies wird auch als Belegabrechnung bezeichnet.
Wenn das OCR- und KI-Modell einen niedrigen Confidence Score ergibt, wird die Datei an einen Mitarbeiter weitergeleitet, der überprüft, ob die Daten korrekt sind.
Wie hoch der Confidence Score ist, können Sie selbst bestimmen. Erhält das Dokument beispielsweise einen Confidence Score von <70, leiten Sie es zur weiteren Validierung an den “Human-in-the-Loop” weiter.
Von dort werden die Daten in das gewünschte Format (Excel-Tabelle, PDF oder JSON) konvertiert und an eine Datenbank weitergeleitet.
Mit der Human-in-the-Loop-Automatisierung können Sie folgendes erreichen:
- Erhöhung der Genauigkeit der Datenextraktion
- Beschleunigung der Belegbearbeitungszeit
- Senkung der Gemeinkosten
- Verbessertes Engagement der Mitarbeiter
- Minimierte kostspielige menschliche Fehler
Nachdem wir nun einen der häufigsten Anwendungsfälle behandelt haben, hoffen wir, dass Sie die Vorteile der HITL-Automatisierung besser verstehen.
Wenn Sie davon überzeugt sind, dass Human-in-the-Loop-Automatisierung das Richtige für Sie ist, lesen Sie den folgenden Abschnitt mit einigen Tipps darüber, was Sie beachten sollten.
Wie fangen Sie an?
Bevor Sie sich mit verschiedenen Lösungen und Anbietern beschäftigen, sollten Sie sich eine Minute Zeit nehmen. Stellen Sie sich die folgenden Fragen:
- Muss Ihr Unternehmen eine nahezu 100%ige Genauigkeit bei der Datenextraktion erreichen?
- Benötigen Sie extern oder intern verwaltete HITL?
- Haben Sie interne KI-Experten?
- Wie wichtig ist die Tatsache, dass Daten zu 100 % in Ihrer internen Infrastruktur bleiben?
- Was ist für Ihren Anwendungsfall wichtig?
- Wollen Sie Ihre eigenen Datensätze aufbauen?
Um Ihnen eine kleine Hilfestellung zu geben, haben wir die Kosteneinsparungen bei vollautomatisierten und HITL-automatisierten Arbeitsabläufen verglichen. Testen Sie unseren kostenlosen Kosteneinsparungsrechner!
Wie auch immer Ihre Antworten lauten, wir sind zuversichtlich, dass Klippa Ihre dokumentenbezogenen Probleme mit unseren Intelligent Document Processing-Lösungen lösen kann.
Das Beste an der KI ist, dass sie die menschlichen Fähigkeiten nachahmt, um die wichtigsten Erkenntnisse mit hoher Geschwindigkeit und Genauigkeit zu erfassen und zu verstehen.
Was auch immer Ihr Geschäftsmodell ist, eine OCR-Lösung mit KI kann Ihnen dabei helfen, die Daten für sich arbeiten zu lassen.
Automatisierung von dokumentenbezogenen Arbeitsabläufen mit Klippa
Klippa ist auf die Automatisierung dokumentenbezogener Arbeitsabläufe spezialisiert. Egal, ob Sie nur einen kleinen Teil Ihres Workflows mit dem HITL-Ansatz oder den gesamten Workflow automatisieren möchten, wir können Ihnen helfen.
Klippa DocHorizon automatisiert die Datenextraktion, Klassifizierung, Dokumentenkonvertierung, Anonymisierung und Überprüfung mit KI-gestützter OCR-Technologie. Ganz gleich, vor welchen Herausforderungen der Dokumentenautomatisierung Sie stehen, Klippa macht Sie zum Champion der Dokumentenverarbeitung.
Wenn Sie bereits eine Webanwendung haben, können Sie unsere Technologie über eine API in Ihre Lösung integrieren. Für mobile Apps bieten wir eine Lösung für mobiles Scannen, die Sie mit einem gut dokumentierten SDK leicht integrieren können.
Alle unsere Lösungen können mit unserem HITL-Interface verbunden werden, um die Human-in-the-Loop-Automatisierung für genauere Ergebnisse zu nutzen.
Human-in-the-Loop-Interface
Die Entwicklung und Gestaltung eines User Interface kann viele Ihrer Ressourcen in Anspruch nehmen – sowohl Zeit als auch Geld. Wenn Sie keine internen Experten wie UI- und UX-Designer haben, müssen Sie die Arbeit an einen Dritten vergeben. Ihre Markteinführungszeit hängt dann von diesem Dritten ab.
Deshalb bieten wir unseren Kunden ein Human-in-the-Loop-Interface an, das in unsere oder Ihre Lösungen integriert ist – damit Sie nicht selbst eins entwickeln müssen!
Sie können diese Vorteile entweder mit einem selbst verwalteten HITL-Workflow nutzen oder sogar unser Backoffice nutzen, um das letzte bisschen an Annotation für Sie zu erledigen.
Das Interface ermöglicht es dem Benutzer, die Daten mühelos innerhalb von Sekunden zu prüfen, zu verifizieren, zu validieren und zu beschriften (zu annotieren). Es kann eine Eingabeaufforderung erfolgen, sobald der Confidence Score unter dem von Ihnen konfigurierten Schwellenwert liegt.
Oder auch in Situationen, in denen Sie wissen, dass Sie von einem bestimmten Lieferanten qualitativ schlechte Bilder oder komplexe Dokumente erhalten werden.
Die HITL-Automatisierung spart Zeit und erhöht die Genauigkeit der Datenextraktion, was zu einem deutlich verbesserten Endergebnis führt. Zu Beginn eines Kreislaufs können Sie Daten annotieren und Ihre Datensätze erstellen.
Sind Sie gespannt, wie Sie diese Automatisierung in Ihrem Anwendungsfall einsetzen können?
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