Intelligent Document Processing in der Praxis
Intelligent Document Processing (IDP) bezeichnet den Einsatz aktueller KI-Verfahren für die Eingangsverarbeitung von Dokumenten. Eines der Ziele von IDP ist es, die für die weitere Verarbeitung relevanten Daten möglichst automatisch zu erkennen. Kommerzielle Angebote für IDP-Systeme gewinnen an Reife.Sie decken aber nicht immer alle spezifischen Anforderungen eines Unternehmens ausreichend ab. Lohnt es also, für wichtige Dokumentenklassen individuelle IDP-Lösungen selbst zu entwickeln?
Im KI-Lab der Barmenia ist 2021 ein auf semi-strukturierte Dokumente spezialisiertes IDP-System entstanden. Es ist ein integriertes KI-System, das Techniken des Deep Learning und des Text Mining kombiniert.
Vorkenntnisse
Spezifische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich, ML-Grundkenntnisse sind hilfreich.
Lernziele
- Herausforderungen und Möglichkeiten des Intelligent Document Processing
- Named Entity Recognition bei semi-strukturierten Dokumenten
- Locality Sensitive Hashing für das Matchen von fehlerbehafteten, kurzen Texten
- KI-Projekte in kleinen Teams umsetzen – Best Practices
Speaker
Gerhard Hausmann arbeitete nach dem Studium der Mathematik zunächst als Lehrer. Ab 2000 entwickelte er Software für die Barmenia in Wuppertal, wo er heute als leitender KI-Architekt tätig ist. Sein Schwerpunkt ist die Prozessautomation, insbesondere die Entwicklung von Expertensystemen für die Prüfung von Rechnungen und die "Dunkelverarbeitung" von Leistungsanträgen in der Krankenversicherung.
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