Markt für intelligente Dokumentenverarbeitung Größe und Ausblick, 2024-2032

Marktübersicht

Der globale Markt für intelligente Dokumentenverarbeitung wurde im Jahr 2023 auf 1,8 Milliarden USD geschätzt und soll bis 2032 2,9 Milliarden USD erreichen , was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 35,4 % im Prognosezeitraum (2024–2032) entspricht. Die von Unternehmen generierte Datenmenge nimmt kontinuierlich zu und treibt das Wachstum des Marktes für intelligente Dokumentenverarbeitung voran.

Intelligent Document Processing (IDP) ist eine Spitzentechnologie, die die Extraktion und Verarbeitung von Informationen aus unstrukturierten Dokumenten mithilfe verschiedener Ansätze der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) automatisiert. Unstrukturierte Dokumente umfassen Daten in Form von E-Mails, Rechnungen, Verträgen, Berichten und anderen textlastigen Dokumenten, die nicht problemlos in strukturierte Datenbanken passen.

Der Marktanteil intelligenter Dokumentenverarbeitung wird von mehreren Faktoren bestimmt, darunter das zunehmende Volumen an Dokumenten, die Unternehmen verarbeiten müssen, die Notwendigkeit, die Effizienz und Genauigkeit ihrer Dokumentenverarbeitung zu verbessern, und die wachsende Verfügbarkeit von KI- und maschinellen Lerntechnologien. Darüber hinaus bietet die zunehmende Digitalisierung in Entwicklungsländern erhebliche potenzielle Chancen für die Branche. IDP-Systeme sammeln, klassifizieren und extrahieren aussagekräftige Daten aus Dokumenten mithilfe von Technologien wie maschinellem Lernen (ML), natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), optischer Zeichenerkennung (OCR) und Computer Vision.

Highlights

• Den größten Marktanteil nehmen Lösungen auf Komponentenbasis ein.
• Basierend auf dem Bereitstellungsmodus nahm die lokale Bereitstellung den größten Marktanteil ein.
• Maschinelles Lernen (ML) ist die am häufigsten verwendete Technologie auf dem Markt.
• BFSI beeinflusste das Marktwachstum basierend auf Endbenutzern.

Marktdynamik

Globale Markttreiber für intelligente Dokumentenverarbeitung:

Zunehmende Automatisierung von Geschäftsprozessen

Der Trend zur Automatisierung von Geschäftsprozessen treibt den Einsatz intelligenter Dokumentenverarbeitung voran. Die Automatisierung dokumentenzentrierter Verfahren wie Datenextraktion, -klassifizierung und -validierung hilft Unternehmen, Abläufe zu vereinfachen, manuelle Arbeit zu reduzieren und die Genauigkeit zu erhöhen. Gartner hat festgestellt, dass die Implementierung von IDP-Technologien die manuelle Arbeit und die Bearbeitungszeit für dokumentenzentrierte Aufgaben erheblich reduzieren kann. Bei der Rechnungsverarbeitung haben Unternehmen Effizienzsteigerungen von bis zu 80 % verzeichnet, sodass sich die Mitarbeiter auf strategischere und wertschöpfendere Aufgaben konzentrieren können. Wenn Metadaten oder Attributen die für die Anwendung, den Algorithmus und die Maschinennutzung erforderliche Struktur fehlt, bleiben Daten ungenutzt und sammeln sich in großen Mengen an. Diese Datenverwaltungsmethode erhöht unvermeidlich die IT-Komplexität und erschöpft kritische Speicherressourcen. Schlimmer noch, Unternehmen benötigen Erkenntnisse, die anderswo nicht gewonnen werden können. Laut einer von SAP mitgesponserten Studie des Process Excellence Network begegnen einige Unternehmen dieser Schwierigkeit, indem sie Technologie für intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) implementieren. Diese Technologie der nächsten Generation, die KI-Funktionen umfasst, wird schnell zu einem wertvollen Verbündeten für Prozessoptimierung, Innovation und Bereitstellung hervorragender Benutzererfahrungen.

Darüber hinaus gehen laut einem aktuellen Deloitte-Bericht mehr als die Hälfte der Unternehmen davon aus, bis 2023 KI- und Automatisierungstechnologie zu implementieren. Während viele Führungskräfte über die Risiken des KI-Einsatzes besorgt sind, nutzen andere erfolgreiche Unternehmen neue technologisch fortschrittliche Betriebsprozesse. Laut einer Umfrage unter Global 500-Unternehmen erwarten Führungskräfte, die in KI- und Automatisierungsgeschäftstools und Softwarelösungen investieren, in den folgenden Jahren ein erhebliches Wachstum.

Der zunehmende Einsatz von Automatisierungsplattformen und die Einbindung KI-gestützter Technologien zur Dokumentenverarbeitung unterstreichen die Bedeutung von IDP im größeren Kontext der Geschäftsprozessoptimierung. Unternehmen erkennen die Vorteile von IDP bei der Verwaltung verschiedener Dokumenttypen, von Rechnungen und Quittungen bis hin zu Verträgen und Formularen, was letztendlich zu optimierten Prozessen und einer höheren Gesamteffizienz beiträgt.

Globale Marktbeschränkungen für intelligente Dokumentenverarbeitung:

Herausforderungen hinsichtlich Genauigkeit und Zuverlässigkeit

Eine der größten Herausforderungen für Systeme zur intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP) besteht darin, beim Extrahieren von Informationen aus einer Vielzahl komplexer Dokumentformate eine gleichbleibende Genauigkeit zu gewährleisten. Rechnungen verschiedener Anbieter können beispielsweise unterschiedliche Layouts, Schriftarten und Strukturen aufweisen, was es für IDP-Systeme schwierig macht, wichtige Datenfelder wie Rechnungsnummer, Datum und Gesamtbetrag korrekt zu erkennen und zu extrahieren. AIIM (Association for Intelligent Information Management) hat festgestellt, dass die Datengenauigkeit bei der Dokumentenverarbeitung weiterhin eine erhebliche Herausforderung darstellt. Laut dem AIIM Industry Watch Report gaben nur 18 % der Befragten an, dass ihre Erfassungsprozesse eine „perfekte“ Genauigkeit aufweisen.

Dies veranschaulicht die bestehenden Schwierigkeiten beim Erreichen hoher Genauigkeitsgrade sowie die Notwendigkeit der Entwicklung von IDP-Technologien, um Unterschiede in den Dokumentformaten zu überwinden. Darüber hinaus erwähnten sie, dass eine Zeit lang die intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP), auch als „Capture“ bekannt, der dominierende Akteur war. Die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) erreicht jedoch zunehmend die Funktionalität von IDP-Lösungen und konkurriert im Bereich der Datenerfassung.

Globale Marktchance für intelligente Dokumentenverarbeitung:

Cloudbasierte Lösung und SaaS-Modell

Die Beliebtheit cloudbasierter intelligenter Dokumentenverarbeitungssysteme (IDP) und des Software-as-a-Service-Modells (SaaS) hat zugenommen, da Unternehmen nach skalierbareren, flexibleren und kostengünstigeren Alternativen zu herkömmlichen Installationen vor Ort suchen. Cloudbasierte IDP-Lösungen bieten verschiedene Vorteile, darunter geringere Infrastrukturkosten, bessere Zugänglichkeit und die Möglichkeit, Ressourcen je nach Bedarf zu erweitern. Laut Gartner wird der globale Markt für öffentliche Cloud-Dienste bis 2023 voraussichtlich um 18 % wachsen und 495 Milliarden USD erreichen. Gleichzeitig prognostiziert IDC, dass der weltweite Umsatz mit öffentlichen Cloud-Diensten bis 2023 663 Milliarden USD erreichen wird, was einem Anstieg von 20,0 % gegenüber 2022 entspricht. Die zunehmende Nutzung der Cloud-Technologie in allen Branchen spiegelt einen stärkeren Trend wider, Cloud-Infrastrukturen für verschiedene Geschäftszwecke wie Dokumentenverarbeitung und -automatisierung zu nutzen.

Darüber hinaus setzen Organisationen, die IDP verwenden, zunehmend auf Cloud-basierte Lösungen, um ihre Dokumentenvorgänge zu optimieren. Cloud-basierte IDP-Lösungen, wie sie von führenden Anbietern angeboten werden, ermöglichen es Benutzern, Dokumente sicher über das Internet hochzuladen, zu verarbeiten und zu verwalten. Diese Systeme umfassen häufig erweiterte KI- und maschinelle Lernfunktionen, um eine zuverlässige Datenextraktion zu gewährleisten, sodass Benutzer die Plattform von überall mit einer Internetverbindung nutzen können. Die Verwendung einer Cloud-basierten IDP-Lösung bietet dem Unternehmen die Agilität, Skalierbarkeit und Zugänglichkeit, die die Cloud-Umgebung bietet. Darüber hinaus entspricht das Pay-as-you-go-Preismodell den veränderlichen Anforderungen des Unternehmens an die Dokumentenverarbeitung, senkt die Kosten und erhöht die Gesamteffizienz.

Regionalanalyse

Nordamerika dominiert den Weltmarkt

Die globale Marktanalyse zur intelligenten Dokumentenverarbeitung wird in Nordamerika, Europa, im asiatisch-pazifischen Raum, im Nahen Osten und Afrika sowie in Lateinamerika durchgeführt.

Nordamerika ist der weltweit bedeutendste Marktteilnehmer im Bereich der intelligenten Dokumentenverarbeitung und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich um durchschnittlich 35,6 % wachsen. Die USA, Kanada und Mexiko haben in dieser Region den größten Marktanteil. Regionale Unternehmen sind herausragend in den Bereichen maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, Computervision und Verarbeitung natürlicher Sprache und treiben das Marktwachstum voran. Darüber hinaus gehören Transport und Logistik, Gesundheitswesen, BFSI und Industrie zu den ersten Branchen, die intelligente Dokumentenverarbeitungstechnologien einsetzen.

Darüber hinaus automatisieren Unternehmen interne Verfahren, um Aktivitäten durch intelligente Dokumentenverarbeitung zu rationalisieren. Im Mai 2023 gaben beispielsweise ABBYY, ein Unternehmen für intelligente Automatisierung, und Pipefy, eine Plattform für Prozessautomatisierung, eine Kooperation bekannt, um eine integrierte Lösung für Versicherungs-, Finanz- und Personalwesen bereitzustellen. Diese Lösung kombiniert die OCR-Technologie (Optical Character Recognition) von ABBYY mit den Prozessautomatisierungsfunktionen von Pipefy, um die zeitaufwändige manuelle Dokumentenverarbeitung zu reduzieren. All diese Faktoren werden voraussichtlich den Einsatz intelligenter Dokumentenverarbeitung in der nordamerikanischen Region erhöhen.

Der asiatisch-pazifische Raum wird im Prognosezeitraum voraussichtlich eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 36,0 % aufweisen. Die Expansion ist auf eine verbesserte Technologieinfrastruktur und die Präsenz von Anbietern intelligenter Dokumentenverarbeitungslösungen wie HCL Technologies Limited aus Indien, Datamatics Global Services Limited und AntWorks aus Singapur zurückzuführen. Die Länder der Region übernehmen nach und nach neue Technologien, darunter künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Big-Data-Analyse und Cloud-Computing. Diese Technologien sind entscheidende Komponenten von Decision-Intelligence-Lösungen, mit denen Unternehmen riesige Datenmengen schnell verarbeiten und analysieren können. Die zunehmende Technologienutzung in der Region Asien-Pazifik treibt den Aufstieg des Decision-Intelligence-Marktes in der Region voran.

Der europäische Markt wird sich im Prognosezeitraum wahrscheinlich nur bescheiden entwickeln, da IDP-Lösungen in der BFSI-Branche, insbesondere in Großbritannien, Deutschland und Frankreich, zunehmend akzeptiert werden. Unternehmen in dieser Region greifen schnell auf Dokumentenverarbeitungslösungen zurück, um Underwriter zu unterstützen und ihr Engagement im Versicherungsökosystem zu erhöhen. Durch die IDP-geführte Transformation können sich gewerbliche Versicherungs-Underwriter auf die Orchestrierung von Prozessen und die Wertschöpfung konzentrieren, anstatt nur Daten zu extrahieren. Staatliche Vorschriften und Compliance-Standards fördern die Einführung intelligenter Dokumentenverarbeitungssysteme zum Schutz vertraulicher Kundendaten, was zu Umsatzwachstum in der Branche führt.

Das Marktwachstum im Nahen Osten und in Afrika (MEA) ist hauptsächlich auf die zunehmende Nutzung digitaler Technologien in der Region zur Verbesserung von Betrieb und Dienstleistungen zurückzuführen.

Segmentanalyse

Der globale Markt für intelligente Dokumentenverarbeitung ist nach Komponenten, Bereitstellungsmodi, Technologie und Endbenutzern segmentiert.

Der Markt ist nach Komponenten weiter in Lösungen und Dienste segmentiert.

Die Kategorie „Lösungen“ ist mit über 68 % des Gesamtumsatzes marktführend. Dies ist auf die Verfügbarkeit mehrerer intelligenter Dokumentenverarbeitungssysteme und Softwarepakete zurückzuführen, die verschiedene Funktionen bieten, darunter schnelle Verarbeitung und intelligente Datenklassifizierung. Die Lösungskomponente ist die Software oder Technologie, die die zentrale Funktion zur Automatisierung der Extraktion und Verarbeitung von Informationen aus unstrukturierten Dokumenten bietet. Wichtige Akteure wie Deloitte, KPMG, PwC Accenture und andere Systemintegrationsanbieter möchten alle Prozesse, Anwendungen und Software auf einer einheitlichen Plattform zusammenführen. Mehrere Systemintegratoren haben begonnen, IDP-Dienste anzubieten, um der Nachfrage nach KI-gesteuerten OCR- oder IDP-Lösungen gerecht zu werden.

Die Servicekomponente der intelligenten Dokumentenverarbeitung umfasst Support, Anpassung und kontinuierliche Unterstützung für Unternehmen bei der Implementierung und Nutzung von IDP-Lösungen. Es wird erwartet, dass das Servicesegment in den kommenden Jahren deutlich wachsen wird. Dies lässt sich durch die Verfügbarkeit von Diensten erklären, die von Marktteilnehmern bereitgestellt werden. IDP-Dienste unterstützen Unternehmen bei der Einhaltung dieser Standards, indem sie Datenextraktions-, Klassifizierungs- und Überprüfungsprozesse automatisieren und gleichzeitig Datenschutz und -sicherheit gewährleisten. Dienstleister im Bereich der intelligenten Dokumentenverarbeitung treiben das Marktwachstum voran. Beispielsweise bietet die in Kanada ansässige Open Text Corporation Schulungen und professionelle Dienste für ihr Produkt OpenText Intelligent Capture an.

Basierend auf dem Bereitstellungsmodus ist der Markt in Cloud und On-Premises fragmentiert.

Die Kategorie „On-Premises“ wird im Prognosezeitraum voraussichtlich den größten Marktanteil halten. Dies kann mit der erhöhten Sicherheit zusammenhängen, die die On-Premises-Bereitstellung bietet, insbesondere in Branchen wie dem Gesundheitswesen und dem Bank-, Finanzdienstleistungs- und Versicherungswesen (BFSI), in denen strengere Compliance-Anforderungen gelten dürften. Ein umfangreiches Angebot an On-Premises-Bereitstellungen, wie z. B. schnellere Verarbeitungszeiten und geringere Latenzzeiten als bei Cloud-basierten Lösungen, treibt das Marktwachstum an. Unternehmen mit erheblichen Dokumentenmengen oder solche, die eine Echtzeitverarbeitung benötigen, profitieren von der On-Premises-Bereitstellung, die einen schnelleren Dokumentenzugriff und schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeiten bietet.

Bei der Cloud-Bereitstellung werden Lösungen zur intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP) über das Internet an externe Server übertragen, die von Drittanbietern von Cloud-Diensten betrieben werden. Die Cloud-Implementierung bietet Unternehmen Vorteile durch Flexibilität, Skalierbarkeit und Zugänglichkeit. In einer Cloud-basierten Bereitstellungsarchitektur sind IDP-Lösungen über Webbrowser zugänglich, sodass Benutzer Dokumente von jedem Ort mit Internetverbindung hochladen, verarbeiten und verwalten können. Durch die Cloud-Bereitstellung müssen Unternehmen weniger in ihre Infrastruktur investieren und diese verwalten, was zu einer kostengünstigeren und flexibleren Option führt. Darüber hinaus werden Cloud-basierte IDP-Lösungen häufig mit automatischen Upgrades geliefert, sodass Benutzer auf die neuesten Funktionen und Sicherheitsverbesserungen zugreifen können.

Basierend auf der Technologie ist der Markt in die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), optische Zeichenerkennung (OCR), maschinelles Lernen (ML), künstliche Intelligenz (KI), robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA), Google Vision und Deep Learning (DL) fragmentiert.

Die Kategorie des maschinellen Lernens dominierte den Markt und machte über 50 % des weltweiten Umsatzes aus. Dies ist auf die umfassende Nutzung von ML-Ansätzen zur Automatisierung der Extraktion und Verarbeitung von Informationen aus verschiedenen Dokumenten, einschließlich Rechnungen, Bestellungen, Verträgen und Formularen, zurückzuführen, die das Marktwachstum gefördert hat. Maschinelles Lernen ist entscheidend für die Beschleunigung der Entwicklung der intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP). Algorithmen des maschinellen Lernens werden anhand riesiger Mengen gekennzeichneter Daten trainiert, um Informationen präzise aus Dokumenten zu extrahieren. Diese Modelle lernen aus Dokumentmustern, -kontexten und -strukturen, was die Genauigkeit der Datenextraktion verbessert, Fehler reduziert und die Zuverlässigkeit erhöht. Beispielsweise lernen ML-Modelle, zwischen Rechnungen, Quittungen und Verträgen zu unterscheiden, sodass das IDP-System jedes Dokumentformular korrekt verarbeiten kann.

Das Segment der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) dürfte im Prognosezeitraum deutlich wachsen. IDP ist stark von NLP-Technologie abhängig, die menschliche Sprache verstehen und analysieren kann. NLP ermöglicht es Ihnen auch, Daten aus unstrukturierten Quellen wie E-Mails, Berichten und Veröffentlichungen zu extrahieren und zu analysieren. IDP-Tools wie NLTK, SpaCy und Stanford NLP treiben das Marktwachstum voran.

So automatisiert beispielsweise MALTA, eine auf NLP basierende Lösung von Accenture, die Analyse und Klassifizierung von Textdaten und erleichtert Versicherern so den Zugang zu wichtigen Informationen. Accenture behauptet, dass die Technologie eine um 30 % genauere Klassifizierung ermöglicht als bei manueller Durchführung.

Optische Zeichenerkennung (OCR)

Diese OCR-Technologie zielt darauf ab, verschiedene Dokumenttypen, wie gescannte Papierdokumente, PDFs oder Bilder, in durchsuchbare und bearbeitbare Datenformate umzuwandeln. Diese Funktion ist sehr nützlich, um die Dateneingabe effizienter zu gestalten, die Effizienz des Dokumentenmanagements zu steigern und die gesamte Automatisierung von Arbeitsabläufen zu verbessern. Sie verwendet ausgefeilte Algorithmen und maschinelle Lerntechniken, um Text aus diesen verschiedenen Dokumentformaten zu identifizieren und zu extrahieren, was zu einer reduzierten manuellen Dateneingabe führt, was wiederum die Möglichkeit bietet, Fehler zu reduzieren und die Geschwindigkeit der Informationsverarbeitung zu erhöhen.

Die ML-Technologie ist führend bei der Weiterentwicklung des automatisierten Dokumentenmanagements. Durch maschinelles Lernen kann ein IDP-System aus den Mustern in den Daten lernen und sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln. Diese Technologie ermöglicht eine genauere Datenextraktion, Dokumentenklassifizierung und das Verständnis komplexer Dokumente. ML-Algorithmen können unstrukturierte Daten verarbeiten, wichtige Informationen darin erkennen und sich an verschiedene Dokumentformate anpassen, was sie für Organisationen, die mit unterschiedlichen und großen Dokumentenmengen arbeiten, sehr wertvoll macht.

KI-gesteuerte IDP-Lösungen nutzen fortschrittliche Algorithmen und Modelle, um komplexe Dokumente mit hoher Präzision zu verstehen, zu interpretieren und zu verarbeiten. Dazu gehören Funktionen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zum Extrahieren aussagekräftiger Informationen aus unstrukturiertem Text und Computer Vision zum Erkennen und Analysieren visueller Elemente. KI-Technologien ermöglichen es IDP-Systemen, ihre Genauigkeit und Effizienz kontinuierlich zu verbessern, indem sie aus Datenmustern und Benutzerinteraktionen lernen.

Die RPA-Technologien ahmen die menschliche Interaktion mit jedem digitalen System nach. So führt ein Roboter mit vordefinierten Aufgaben die Datenextraktion, -validierung und -eingabe ohne manuelles Eingreifen aus. RPA ist effizient bei der Automatisierung von Arbeitsabläufen und reduziert mögliche Fehler bei der manuellen Datenverarbeitung im Rahmen eines IDP. Es handelt sich um eine Technologie, die Softwareroboter oder „Bots“ verwendet, um große Mengen strukturierter und routinemäßiger Aufgaben mit höherer Genauigkeit und schneller auszuführen als die Dokumentenverarbeitung.

Deep Learning, ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), nutzt komplexe neuronale Netzwerke, um große Datenmengen automatisch und mit hoher Genauigkeit zu analysieren und zu interpretieren. In IDP könnten Deep-Learning-Algorithmen für eine bessere Extraktion, Klassifizierung und Verarbeitung von Dokumenten eingesetzt werden. Es ist sehr gut darin, Muster zu erkennen und Erkenntnisse aus diesen unstrukturierten Daten wie gescannten Bildern oder handschriftlichen Texten zu extrahieren, indem es mit riesigen Datenmengen trainiert wird, um seine Vorhersagefähigkeiten zu verbessern. In IDP-Lösungen integriertes Deep Learning ermöglicht eine bessere Datenextraktion, weniger manuelle Eingriffe und die Fähigkeit, Dokumente einer breiten Palette von Typen und Sprachen zu verarbeiten.

Nach Endnutzern kann der Markt weiter in BFSI, Regierung, Gesundheitswesen und Biowissenschaften, Einzelhandel und E-Commerce, Fertigung, Transport und Logistik unterteilt werden.

Das BFSI-Segment hatte mit über 26 % den größten Umsatzanteil. Dies ist auf das hohe Dokumentenvolumen zurückzuführen, das im BFSI-Sektor zur Bereitstellung von Produkten und Dienstleistungen verarbeitet wird. Die BFSI-Branche nutzt intelligente Dokumentenverarbeitungstechnologien, um die Betriebseffizienz zu verbessern, die Kundenerfahrung zu verbessern und die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen. IDP verwendet Kontoauszüge, Gehaltsabrechnungen und Steuererklärungen, um Kreditwürdigkeit und Berechtigung zu bestimmen. Diese Vorteile fördern die Einführung der IDP-Technologie in der BFSI-Branche.

Die Kategorie Regierung dürfte im Prognosezeitraum ein deutliches Wachstum verzeichnen. Die IDP-Technologie steigert die Effizienz und Effektivität von Regierungs- und öffentlichen Aktivitäten. IDP hilft Unternehmen, Arbeitsabläufe zu beschleunigen, Fehler zu vermeiden und die Einhaltung von Vorschriften zu verbessern, indem es die Dokumentenverarbeitung und Datenextraktion automatisiert. Das US-Verteidigungsministerium beispielsweise nutzt IDP, um die Abwicklung von Militärverträgen zu automatisieren. Dadurch konnte das Verteidigungsministerium Millionen von Dollar einsparen und gleichzeitig die Betrugsgefahr verringern.

Auswirkungen von COVID-19

Intelligente Lösungen zur Dokumentenverarbeitung unterstützen Unternehmen bei der Automatisierung der Kundenlieferung, der Klassifizierung eingehender Kreditanträge für die Kreditgenehmigung durch Banken, der Online-Verifizierung von Dokumenten und der Klauselerkennung in Rechtsdokumenten.

Die COVID-19-Pandemie hat den Einsatz intelligenter Dokumentenverarbeitung in Unternehmen beschleunigt. Aufgrund der Ausgangssperre haben Mitarbeiter nur eingeschränkten oder keinen Zugriff auf physische Dokumente. Daher besteht ein steigender Bedarf an Digitalisierung und Dokumentenautomatisierung, und intelligente Dokumentenverarbeitung wird bis 2021 erforderlich sein.

Lösungssegment wird exponentiell wachsen

Das Lösungssegment wird im Prognosezeitraum voraussichtlich den größten Marktanteil erreichen. Unstrukturierte und halbstrukturierte Datensätze können durch intelligente Dokumentenverarbeitungstechnologie in neue Datensätze umgewandelt werden.

Intelligente Dokumentenverarbeitung ist eine neue Technologie, die automatisch Informationen aus einer Vielzahl von Dateitypen sammelt, abruft und analysiert. Dabei kommt künstliche Intelligenz zum Einsatz, darunter Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), maschinelles Lernen (ML), Bildverarbeitung und Deep Learning, um nützliche Informationen zu klassifizieren, zu kategorisieren und zu extrahieren und die erhaltenen Informationen zu authentifizieren.

jüngsten Entwicklungen

• Februar 2024 – ABBYY Vantage, eine Plattform für künstliche Intelligenz (KI) zur intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP), verzeichnete im Jahr 2023 einen Anstieg des jährlich wiederkehrenden Umsatzes (ARR) um 60 %. Unternehmen wollten große Sprachmodelle (LLMs) für Geschäftsanwendungen nutzen. Daher benötigten sie die speziell entwickelte KI von ABBYY, um ihre Unternehmensdaten zu transformieren und Modelle mit relevanten Informationen zu versorgen.
• Februar 2024 – Wipro und IBM haben ihre Partnerschaft erweitert, um Kunden neue KI-Dienste und Support anzubieten.
• Dezember 2023 – Thomson Reuters wird mit WorkFusion zusammenarbeiten, um Unternehmen dabei zu helfen, Risiken und Kosten durch den Einsatz von KI zu reduzieren.
• Dezember 2023 – EY und Appian werden zusammenarbeiten, um KI-Prozessautomatisierungslösungen und -dienste für die Geschäftstransformation bereitzustellen.