Erfolgsgeschichten

Künst­liche Intel­li­genz

Künst­liche Intel­li­genz unter­stützt Doku­men­ten­klas­si­fi­ka­tion

Gehring Group: Machine-Learning-Modell für Archi­vie­rungs­dienst­leister

Akten, Dokumente und Daten sind das Spezi­al­ge­biet der Gehring Group. Oder genauer: die profes­sio­nelle Ablage und Archi­vie­rung dieser analogen und digitalen Unter­lagen. Die Unter­neh­mens­gruppe mit Sitz in Ober­hausen ist Archi­vie­rungs­dienst­leister und auf die Akten­la­ge­rung sowie die Digi­ta­li­sie­rung von Papieren spezia­li­siert. Die Klas­si­fi­zie­rung der Dokumente soll in Zukunft mit Hilfe von Künst­li­cher Intel­li­genz optimiert und erleich­tert werden. Den Grund­stein dafür hat ein Trans­fer­pro­jekt mit Digital in NRW gelegt, das im April erfolg­reich abge­schlossen wurde.

Es fallen tagtäg­lich bei der Gehring Group an. Rech­nungen. Aufträge. Liefer­scheine. Arbeits­ver­träge. Schuld­ner­briefe. Jedes einzelne dieser Papiere muss gescannt, klas­si­fi­ziert und korrekt abgelegt werden. Das gilt auch für bereits digi­ta­li­sierte Unter­lagen. „Auch diese müssen nach Doku­men­ten­klassen sortiert werden“, erklärt Maurice Vogel, wissen­schaft­li­cher Mitar­beiter am Fraun­hofer IML und Leiter des Trans­fer­pro­jekts von Digital in NRW. „Diese Sichtung geschieht aktuell zum großen Teil noch durch Mitar­bei­tende.“

Projekt­partner
HJS GmbH & Co. KG
Fraun­hofer IEM
Größe

20 Mitarbeiter

Ort

Salzkotten

genutzte Services

Unternehmensbesuch, Potenzialanalyse und Gestaltungsworkshop

Klas­si­fi­ka­tion – auto­ma­tisch statt manuell ​

Klas­si­fi­ka­tion

auto­ma­tisch statt manuell

Ein Arbeits­schritt, der mit hohem zeit­li­chen und perso­nellen Aufwand verbunden ist und der zukünftig von einem KI-Verfahren abgelöst werden soll. „Die manuelle Klas­si­fi­ka­tion wird auto­ma­ti­siert“, so Maurice Vogel. „Alle Dokumente, die einge­scannt werden oder sind, werden auto­ma­tisch einer Klasse zuge­ordnet.“ Möglich machen soll das ein Machine-Learning-Modell, das im Rahmen des Trans­fer­pro­jekts entwi­ckelt wurde. In vier Arbeits­pa­keten haben die Expert:innen von Digital in NRW die Software-Lösung konzi­piert – immer im engen Austausch mit dem Unter­nehmen.

125.000 Dokumente

Trai­nings­daten für den Algo­rithmus

Gemeinsam wurde ein Anwen­dungs­fall definiert, Trai­nings­daten erstellt. „Die Gehring Group hat uns rund 125.000 Dokumente übergeben“, erläutert Projekt­leiter Maurice Vogel. Diese waren das „Lern­ma­te­rial“ für den Algo­rithmus und das Machine-Learning-Modell, das von dem Projekt­team entwi­ckelt wurde. In der anschlie­ßenden Trai­nings­phase wurden die aufbe­rei­teten Daten dem Algo­rithmus präsen­tiert, der mit jedem Dokument „dazulernt“. „Der Algo­rithmus lernt implizit“, so Maurice Vogel. „Er erkennt zum Beispiel das Wort Rechnung und den dazu­ge­hö­rigen Kontext. Dadurch, dass verschie­dene Wörter in unter­schied­li­chen Kontexten stehen, kann die Software erfassen, welche Wörter typisch für ein Dokument sind.“ So entwi­ckelt sich das Machine-Learning-Modell konti­nu­ier­lich weiter: mit jedem Dokument. Mit jedem neuen Wort in einem neuen Kontext.

Dokumente und Daten werden auto­ma­tisch klas­si­fi­ziert

Protoyp wird im Unter­nehmen inte­griert

Mitt­ler­weile hat das Projekt­team einen Proto­typen konzi­piert, der im Unter­nehmen inte­griert wird. Dort läuft die Anwendung dann auf dem Webserver. Erhält der Server neue Dokumente und Daten, werden diese auto­ma­tisch klas­si­fi­ziert – inklusive einer Angabe, wie zuver­lässig diese Eintei­lung ist. „Die finale Prüfung der Zuordnung wird aktuell noch von Ange­stellten über­nommen“, so Maurice Vogel. „Aber je länger das Modell läuft und weiter­ent­wi­ckelt wird, desto weniger wird auch das noch notwendig sein.“ Der Fachmann ist sich schon jetzt sicher, dass Gehring von dem KI-Modell profi­tieren wird: Die Zeit­er­sparnis schaffe neue Ressourcen, um beispiels­weise neue Dienst­leis­tungen anzu­bieten – oder Mitar­bei­tende im Kunden­ser­vice statt in der Doku­men­ten­klas­si­fi­ka­tion einzu­setzen.

In jedem Betrieb fallen Dokumente an

Mehrwerte für den Mittel­stand

Doch auch andere Unter­nehmen können Mehrwerte aus dem Trans­fer­pro­jekt mitnehmen. Schließ­lich fallen in jedem Betrieb Dokumente an. „Doku­men­ten­klas­si­fi­ka­tion ist ein großes Thema“, weiß Maurice Vogel. „Doch in vielen Unter­nehmen fehlen Know-how und Kapa­zi­täten, um KI-Methoden zu entwi­ckeln und zu etablieren.“ Umso wichtiger, wenn es dann Praxis­bei­spiele mit Vorbild­funk­tion gibt – wie das Trans­fer­pro­jekt von Digital in NRW und Gehring.

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