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
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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