Ein Antrag kommt als PDF, die Rechnung als Scan, ein Nachweis als Foto und die Vertragsänderung per E-Mail. Und was passiert im Büro? Mitarbeiter öffnen jeden Eingang manuell, suchen relevante Angaben heraus und übertragen sie in das nächste System.

Genau hier setzt die Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) an. Inhalte werden automatisch erkannt, klassifiziert, ausgelesen und geprüft. Aus einem PDF, einer E-Mail oder einem Scan entstehen so strukturierte Informationen, mit denen Ihre Systeme automatisiert weiterarbeiten können.

Serie: Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) in der Praxis

Wie modernstes IDP+, dynamische Workflows und Human-in-the-Loop unstrukturierte Dokumente in vollständige Geschäftsprozesse verwandeln.


Das erwartet Sie in diesem Artikel:

Was ist intelligente Dokumentenverarbeitung?

Die Intelligente Dokumentenverarbeitung – kurz IDP (Intelligent Document Processing) – automatisiert die Erfassung und Analyse von Dokumenten. IDP erkennt selbstständig den Dokumenttyp, liest relevante Daten aus und strukturiert diese für die weitere Nutzung. IDP verbindet also klassische Texterkennung (OCR) mit künstlicher Intelligenz und lernenden Algorithmen.

IDP übernimmt dabei gleich mehrere Aufgaben:

  • Dokumente erfassen: PDFs, Scans, E-Mails, Bilder oder andere Eingänge aufnehmen
  • Dokumente klassifizieren: Dokumenttyp und Kontext erkennen
  • Informationen extrahieren: beispielsweise Namen, Beträge, Nummern oder Datumsangaben auslesen
  • Daten validieren: extrahierte Informationen anhand von Regeln, Datenquellen oder Konfidenzwerten prüfen
  • Ergebnisse strukturieren: Informationen für die weitere Verarbeitung aufbereiten
  • Weiterverarbeitung ermöglichen: Daten an ERP, CRM oder andere Systeme übergeben

Paperfly bildet diese Verarbeitungskette innerhalb einer Plattform ab und nutzt die gewonnenen Informationen direkt für Folgeprozesse. So können beispielsweise fehlende Angaben oder Dokumente automatisch nachgefordert, Signaturen eingeholt und Ergebnisse an bestehende Systeme übergeben werden.

Aus einer starren Datei wird ein wertvoller Datensatz für Ihre Geschäftsprozesse.

OCR, Document AI und IDP: Wo liegen die Unterschiede?

OCR, Document AI und Intelligent Document Processing werden häufig gemeinsam genannt, lösen aber unterschiedliche Aufgaben.

Ansatz Hauptaufgabe Ergebnis
OCR Erkennt Zeichen auf Papier oder Bild Maschinenlesbarer Text
Document AI Versteht den Inhalt und den Kontext Strukturierte Informationen
IDP Sortiert, liest aus, prüft und bereitet Daten auf Nutzbare Prozessdaten
Workflow Automation Nutzt die Daten für automatische Abläufe Vorgang läuft weiter

OCR bildet damit häufig die technische Grundlage. Ein gescanntes Dokument wird zunächst in maschinenlesbaren Text umgewandelt. Document AI geht einen Schritt weiter und versteht, welche Bedeutung die Informationen innerhalb des Dokuments haben.

IDP verbindet diese Fähigkeiten zu einem vollständigen Verarbeitungsschritt: Dokumente werden erkannt, relevante Inhalte extrahiert und die Ergebnisse so aufbereitet, dass andere Systeme damit arbeiten können.

Paperfly deckt die gesamte Kette von der intelligenten Dokumentenverarbeitung bis zur anschließenden Prozesssteuerung ab. Die Informationen können anschließend Entscheidungen, Nachforderungen oder weitere Workflow-Schritte auslösen.

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Welche Dokumente lassen sich intelligent verarbeiten?

Intelligente Dokumentenverarbeitung ist nicht auf perfekt standardisierte Formulare beschränkt. Auch unterschiedlich aufgebaute Dokumente können verarbeitet werden.

Grundsätzlich lassen sich drei Gruppen unterscheiden:

1. Strukturierte Dokumente

Sie folgen einem festen oder weitgehend vorhersehbaren Aufbau. Textfelder befinden sich meist an bekannten Stellen. Typische Beispiele sind standardisierte Anträge oder fest definierte Formulare.

2. Semi-strukturierte Dokumente

Die enthaltenen Informationen sind vergleichbar, können aber an unterschiedlichen Positionen stehen. Dazu gehören beispielsweise Rechnungen, Lieferscheine oder Nachweise verschiedener Aussteller.

3. Unstrukturierte Dokumente und Inhalte

Hier gibt es keinen festen Aufbau. Die relevanten Informationen müssen stärker aus Inhalt und Kontext erschlossen werden. Typische Beispiele sind Verträge, Anschreiben, E-Mails, Freitext sowie unterschiedlich aufgebaute PDFs.

Je weniger standardisiert ein Eingang ist, desto wichtiger werden Kontextverständnis, Klassifizierung und Validierung. Es geht nicht nur darum, Text zu erkennen, sondern die für den jeweiligen Vorgang relevanten Informationen zu finden und nutzbar zu machen.

Praxisbeispiel: Gleicher Name, gleiche Dokumentart, völlig anderer Prozess

Bei einer Bank können zwei Rechnungen mit dem Namen „Max Mustermann“ eingehen und trotzdem etwas völlig anderes bedeuten.

Im ersten Fall ist Max Mustermann Privatkunde:

Er reicht die Rechnung für den Kauf seines Autos als Nachweis im Rahmen eines Autokredits ein. Die Rechnung gehört damit zu einem bestehenden Kreditvorgang und muss diesem korrekt zugeordnet werden.

Im zweiten Fall ist Max Mustermann Handwerker und Lieferant der Bank:

Er hat in einer Filiale eine Reparatur durchgeführt und schickt anschließend seine Rechnung an die Bank. Hier handelt es sich nicht um einen Kundennachweis, sondern um eine Eingangsrechnung, die geprüft und bezahlt werden muss.

Eingang Kontext Richtiger Prozess
Rechnung von Max Mustermann Privatkunde, Autokredit Kreditvorgang zuordnen und als Nachweis verarbeiten
Rechnung von Max Mustermann Handwerker/Lieferant Eingangsrechnung prüfen und zur Zahlung weiterleiten

Der Name allein reicht also ebenso wenig wie die Dokumentart „Rechnung“. Entscheidend ist, in welchem Kontext das Dokument eingeht, zu welchem Vorgang es gehört und was daraus als Nächstes passieren muss.

Paperfly berücksichtigt genau diesen Zusammenhang: Dokumente und Nachrichten werden nicht nur ausgelesen, sondern anhand ihres Inhalts und Kontexts dem passenden Vorgang zugeordnet. Die erkannten Informationen können anschließend direkt den richtigen Workflow auslösen.

Kurz gesagt:

OCR: „Hier steht Max Mustermann, 8.500 Euro, Rechnung.“
IDP: „Das ist eine Rechnung mit diesen relevanten Informationen.“
Prozesskontext: „Gehört diese Rechnung zum Autokredit des Kunden oder zur Kreditorenbuchhaltung der Bank?“

Paperfly: Vereint diese Funktionen in einer Plattform und führt den Vorgang direkt weiter, auch bis zum Abschluss.

Fazit: Aus Dokumenten werden nutzbare Informationen

Intelligent Document Processing automatisiert einen Arbeitsschritt, der in vielen Unternehmen noch immer erheblichen manuellen Aufwand verursacht: Dokumente öffnen, einordnen, relevante Inhalte suchen, Informationen übertragen und Ergebnisse prüfen.

IDP kann diese Schritte zusammenführen und aus unterschiedlichsten Eingängen strukturierte Daten erzeugen. Damit ist allerdings zunächst nur das Dokument verarbeitet.

Ob auch der dazugehörige Geschäftsprozess automatisiert weiterläuft, ist eine andere Frage. Was passiert beispielsweise, wenn ein Nachweis fehlt, der Kunde noch eine Angabe ergänzen muss oder zwei Dokumente widersprüchliche Informationen enthalten?

Genau darum geht es im zweiten Teil der Serie: Vom verstandenen Dokument zum durchgängig bearbeiteten Vorgang.

Häufige Fragen zur intelligenten Dokumentenverarbeitung

Was ist intelligente Dokumentenverarbeitung?

Intelligente Dokumentenverarbeitung automatisiert die Erfassung, Klassifizierung, Extraktion und Prüfung von Informationen aus Dokumenten. Ziel ist nicht nur, Inhalte digital lesbar zu machen, sondern relevante Daten strukturiert bereitzustellen, damit sie in Fachsystemen, Workflows und weiteren Geschäftsprozessen direkt weiterverarbeitet werden können.

Was ist der Unterschied zwischen OCR und IDP?

OCR erkennt Zeichen in Scans oder Bildern und wandelt sie in maschinenlesbaren Text um. Intelligent Document Processing geht darüber hinaus: IDP erkennt Dokumenttypen und Zusammenhänge, extrahiert relevante Informationen, validiert die Ergebnisse und stellt die gewonnenen Daten für nachgelagerte Systeme und Prozesse bereit.

Welche Dokumente können mit IDP verarbeitet werden?

IDP kann strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Dokumente verarbeiten. Dazu gehören beispielsweise Formulare, Anträge, Rechnungen, Lieferscheine, Verträge, Nachweise, Anschreiben, E-Mails und Anhänge. Entscheidend ist, dass die benötigten Informationen im Dokument erkannt, extrahiert und für die weitere Bearbeitung strukturiert werden können.

Kann IDP auch unstrukturierte Dokumente verarbeiten?

Moderne IDP-Lösungen können auch Dokumente ohne einheitliches Layout verarbeiten, etwa Verträge, E-Mails, Anschreiben oder Freitext. Dafür reicht reine Zeichenerkennung nicht aus: Inhalt und Kontext müssen berücksichtigt werden, damit relevante Informationen auch dann erkannt werden, wenn sie an unterschiedlichen Stellen stehen.

Was passiert nach der Datenextraktion?

Nach der Extraktion werden die gewonnenen Informationen typischerweise validiert und anschließend an Fachsysteme oder Workflows übergeben. Abhängig vom Vorgang können daraus weitere Aktionen entstehen, beispielsweise eine Prüfung, eine Nachforderung oder eine Systemübergabe. Genau an diesem Punkt beginnt die weiterführende Prozessautomatisierung.