Marktbericht zur intelligenten Dokumentenverarbeitung: Größe, Marktanteil und Trendanalyse nach Komponenten (Lösungen, Dienstleistungen), Bereitstellungsmodus (Cloud, On-Premises), Technologie (Natural Language Processing (NLP), Optische Zeichenerkennung (OCR), Maschinelles Lernen (ML), Künstliche Intelligenz (KI), Robotische Prozessautomatisierung (RPA), Google Vision, Deep Learning (DL)), Endnutzer (Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen (BFSI), Regierung, Gesundheitswesen und Biowissenschaften, Einzelhandel und E-Commerce, Fertigung, Transport und Logistik, Sonstige) und Region (Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Naher Osten und Afrika, Lateinamerika) – Prognosen für 2025–2033

Marktwachstumsfaktor

Zunehmende Automatisierung von Geschäftsprozessen

Der Trend zur Automatisierung von Geschäftsprozessen treibt den Einsatz intelligenter Dokumentenverarbeitung (IDP) 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 stellte fest, dass die Implementierung von IDP-Technologien den manuellen Aufwand und die Bearbeitungszeit dokumentenzentrierter Aufgaben deutlich verringern kann. In der Rechnungsverarbeitung berichten Unternehmen von Effizienzsteigerungen von bis zu 80 %, wodurch sich die Mitarbeiter auf strategischere und wertschöpfende Aufgaben konzentrieren können. Fehlt es Metadaten oder Attributen an der für Anwendungen, Algorithmen und die maschinelle Nutzung erforderlichen Struktur, bleiben Daten ungenutzt und häufen sich in großen Mengen an. Diese Art der Datenverwaltung erhöht unweigerlich die IT-Komplexität und erschöpft wichtige Speicherressourcen. Erschwerend kommt hinzu, dass Unternehmen Erkenntnisse benötigen, die nicht anderweitig gewonnen werden können. Laut einer vom Process Excellence Network in Zusammenarbeit mit SAP durchgeführten Studie begegnen einige Unternehmen dieser Herausforderung durch die Implementierung von IDP-Technologie. Diese Technologie der nächsten Generation, die KI-Funktionen umfasst, entwickelt sich schnell zu einem wertvollen Partner für Prozessoptimierung, Innovation und exzellente Benutzererlebnisse.

Laut einem aktuellen Bericht von Deloitte plant mehr als die Hälfte der Unternehmen, bis 2023 KI- und Automatisierungstechnologien einzuführen. Während viele Führungskräfte die Risiken des KI-Einsatzes befürchten, nutzen andere erfolgreiche Unternehmen bereits neue, technologisch fortschrittliche Betriebsprozesse. Eine Umfrage unter den Global-500-Unternehmen ergab, dass Marktführer, die in KI- und Automatisierungslösungen investieren, in den kommenden Jahren mit einem signifikanten Wachstum rechnen.

Die zunehmende Nutzung von Automatisierungsplattformen und die Integration KI-gestützter Technologien in die Dokumentenverarbeitung unterstreichen die Bedeutung von IDP im Kontext der Geschäftsprozessoptimierung. Unternehmen erkennen die Vorteile von IDP für die Verwaltung verschiedenster Dokumententypen – von Rechnungen und Quittungen bis hin zu Verträgen und Formularen –, was letztendlich zu optimierten Prozessen und einer gesteigerten Gesamteffizienz beiträgt.

Marktbeschränkung

Herausforderungen hinsichtlich Genauigkeit und Zuverlässigkeit

Eine der größten Herausforderungen für intelligente Dokumentenverarbeitungssysteme (IDP) besteht darin, die Genauigkeit bei der Informationsgewinnung aus unterschiedlichsten komplexen Dokumentformaten zu gewährleisten. Beispielsweise können Rechnungen verschiedener Lieferanten unterschiedliche Layouts, Schriftarten und Strukturen aufweisen, was es IDP-Systemen erschwert, wichtige Datenfelder wie Rechnungsnummer, Datum und Gesamtbetrag korrekt zu erkennen und zu extrahieren. Die AIIM (Association for Intelligent Information Management) hat festgestellt, dass die Datengenauigkeit weiterhin eine erhebliche Herausforderung in der Dokumentenverarbeitung darstellt. Laut dem AIIM Industry Watch Report gaben lediglich 18 % der Befragten an, in ihren Erfassungsprozessen eine „perfekte“ Genauigkeit zu erreichen.

Dies verdeutlicht die bestehende Schwierigkeit, ein hohes Maß an Genauigkeit zu erreichen, sowie die Notwendigkeit von Weiterentwicklungen der IDP-Technologien, um Unterschiede in den Dokumentformaten zu überwinden. Darüber hinaus erwähnten sie, dass die intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP), auch bekannt als „Erfassung“, eine Zeit lang der dominierende Akteur war.Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA)Es entspricht zunehmend der Funktionalität von IDP-Lösungen und konkurriert im Bereich der Datenerfassung.

Marktchance

Cloudbasierte Lösung und SaaS-Modell

Die Beliebtheit cloudbasierter Systeme für intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) und des Software-as-a-Service (SaaS)-Modells hat zugenommen, da Unternehmen nach skalierbareren, flexibleren und kostengünstigeren Alternativen zu herkömmlichen On-Premise-Installationen suchen. Cloudbasierte IDP-Lösungen bieten diverse Vorteile, darunter geringere Infrastrukturkosten, verbesserte Zugänglichkeit und die Möglichkeit, Ressourcen bedarfsgerecht zu erweitern. Laut Gartner wird der globale Markt für Public-Cloud-Services bis 2023 voraussichtlich um 18 % auf 495 Milliarden US-Dollar wachsen. IDC prognostiziert für 2023 einen weltweiten Umsatz von 663 Milliarden US-Dollar mit Public-Cloud-Services, ein Plus von 20 % gegenüber 2022. Die zunehmende Nutzung von Cloud-Technologie in verschiedenen Branchen spiegelt einen bedeutenden Trend wider: die Nutzung von Cloud-Infrastruktur für diverse Geschäftszwecke, wie beispielsweise Dokumentenverarbeitung und -automatisierung.

Darüber hinaus setzen Unternehmen, die IDP nutzen, zunehmend auf Cloud-basierte Lösungen, um ihre Dokumentenprozesse zu optimieren. Cloud-basierte IDP-Lösungen, wie sie beispielsweise von führenden Anbietern bereitgestellt werden, ermöglichen es Nutzern, Dokumente sicher über das Internet hochzuladen, zu verarbeiten und zu verwalten. Diese Systeme beinhalten häufig fortschrittliche KI- und Machine-Learning-Funktionen, um eine zuverlässige Datenextraktion zu gewährleisten und Nutzern die Nutzung der Plattform von überall mit Internetverbindung zu ermöglichen. Der Einsatz einer Cloud-basierten IDP-Lösung bietet Unternehmen die Agilität, Skalierbarkeit und Zugänglichkeit, die die Cloud-Umgebung bietet. Das nutzungsbasierte Abrechnungsmodell passt sich zudem den sich ändernden Anforderungen des Unternehmens an die Dokumentenverarbeitung an, senkt die Kosten und steigert die Gesamteffizienz.

Regionalanalyse

Nordamerika ist der bedeutendste Marktteilnehmer im globalen Markt für intelligente Dokumentenverarbeitung und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 35,6 % wachsen. Die USA, Kanada und Mexiko halten den größten Marktanteil in dieser Region. Regionale Unternehmen zeichnen sich durch Expertise in den Bereichen maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache aus und treiben so das Marktwachstum voran. Darüber hinaus gehören die Branchen Transport und Logistik, Gesundheitswesen, Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen (BFSI) sowie die Industrie zu den ersten Anwendern intelligenter Dokumentenverarbeitungstechnologien.

Darüber hinaus automatisieren Unternehmen interne Abläufe, um ihre Aktivitäten durch intelligente Dokumentenverarbeitung zu optimieren. Beispielsweise kündigten ABBYY, ein Unternehmen für intelligente Automatisierung, und Pipefy, eine Plattform für Prozessautomatisierung, im Mai 2023 eine Kooperation an, um eine integrierte Lösung für Versicherungs-, Finanz- und Personalprozesse bereitzustellen. Diese Lösung kombiniert die Technologien von ABBYY mit…Optische Zeichenerkennung (OCR)Die Technologie kombiniert die Prozessautomatisierungsfunktionen von Pipefy, um die zeitaufwändige manuelle Dokumentenverarbeitung zu reduzieren. All diese Faktoren werden voraussichtlich den Einsatz intelligenter Dokumentenverarbeitung in Nordamerika steigern.

Markttrends im asiatisch-pazifischen Raum

Für den asiatisch-pazifischen Raum wird im Prognosezeitraum ein jährliches Wachstum von 36,0 % erwartet. Dieses Wachstum ist auf eine verbesserte Technologieinfrastruktur und die Präsenz von Anbietern intelligenter Dokumentenverarbeitungslösungen wie HCL Technologies Limited (Indien), Datamatics Global Services Limited und AntWorks (Singapur) zurückzuführen. Die Länder der Region setzen zunehmend auf neue Technologien wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Big-Data-Analysen und Cloud Computing. Diese Technologien sind entscheidende Komponenten von Lösungen für intelligente Entscheidungsfindung und ermöglichen es Unternehmen, große Datenmengen schnell zu verarbeiten und zu analysieren. Der zunehmende Technologieeinsatz im asiatisch-pazifischen Raum treibt das Wachstum der Region an.Markt für Entscheidungsintelligenzerheben.

Europäische Markttrends

Der europäische Markt wird sich im Prognosezeitraum voraussichtlich moderat entwickeln, bedingt durch die zunehmende Akzeptanz von IDP-Lösungen im Finanzdienstleistungssektor, insbesondere in Großbritannien, Deutschland und Frankreich. Unternehmen in dieser Region setzen verstärkt auf Dokumentenverarbeitungslösungen, um Versicherer zu unterstützen und ihre Beteiligung am Versicherungsökosystem zu intensivieren. Die IDP-gestützte Transformation ermöglicht es gewerblichen Versicherern, sich auf die Prozessoptimierung und Wertschöpfung zu konzentrieren, anstatt lediglich Daten zu extrahieren. Staatliche Vorschriften und Compliance-Standards fördern die Einführung intelligenter Dokumentenverarbeitungssysteme zum Schutz sensibler Kundendaten und tragen so zum Umsatzwachstum der Branche bei. Das Marktwachstum im Nahen Osten und Afrika (MEA) ist primär auf die zunehmende Nutzung digitaler Technologien zur Verbesserung von Betriebsabläufen und Dienstleistungen zurückzuführen.

Komponentenanalyse

Der Markt ist nach Komponenten weiter in Lösungen und Dienstleistungen unterteilt. Lösungen sind mit über 68 % des Gesamtumsatzes Marktführer. Dies liegt an der Verfügbarkeit zahlreicher intelligenter Dokumentenverarbeitungssysteme und Softwarepakete mit vielfältigen Funktionen, darunter schnelle Verarbeitung und intelligente Datenklassifizierung. Die Lösungskomponente ist die Software oder Technologie, die die zentrale Funktion zur automatisierten Extraktion und Verarbeitung von Informationen aus unstrukturierten Dokumenten bietet. Führende Unternehmen wie Deloitte, KPMG, PwC, Accenture und andere Systemintegratoren streben die Integration aller Prozesse, Anwendungen und Software in eine einheitliche Plattform an. Viele Systemintegratoren bieten mittlerweile IDP-Dienstleistungen an, um der Nachfrage nach KI-gestützter OCR oder IDP-Lösungen gerecht zu werden.

Die Servicekomponente der intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP) 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 Dienstleistungen verschiedener Marktteilnehmer erklären. IDP-Dienstleistungen unterstützen Unternehmen bei der Einhaltung dieser Standards, indem sie Datenextraktion, -klassifizierung und -verifizierung automatisieren und gleichzeitig Datenschutz und Datensicherheit gewährleisten. Dienstleister im Bereich der intelligenten Dokumentenverarbeitung treiben das Marktwachstum voran. Beispielsweise bietet die kanadische Open Text Corporation Schulungen und professionelle Dienstleistungen für ihr Produkt OpenText Intelligent Capture an.

Analyse des Bereitstellungsmodus

Basierend auf dem Bereitstellungsmodus ist der Markt in Cloud- und On-Premises-Lösungen unterteilt. Prognosen zufolge wird die On-Premises-Kategorie im Prognosezeitraum den größten Marktanteil halten. Dies ist auf die erhöhte Sicherheit zurückzuführen, die On-Premises-Bereitstellungen bieten, insbesondere in Branchen wie dem Gesundheitswesen sowie dem Banken-, Finanzdienstleistungs- und Versicherungswesen (BFSI), die voraussichtlich strengeren Compliance-Anforderungen unterliegen werden. Ein umfangreiches Angebot an On-Premises-Bereitstellungen, wie beispielsweise schnellere Verarbeitungszeiten und geringere Latenz als bei Cloud-basierten Lösungen, treibt das Marktwachstum an. Organisationen mit hohem Dokumentenaufkommen oder solche, die Echtzeitverarbeitung benötigen, profitieren von On-Premises-Bereitstellungen, da diese einen schnelleren Dokumentenzugriff und höhere Verarbeitungsgeschwindigkeiten ermöglichen.

Die Cloud-Bereitstellung bezeichnet die Übertragung von Lösungen zur intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP) über das Internet an externe Server von Drittanbietern. Unternehmen profitieren von der Flexibilität, Skalierbarkeit und Zugänglichkeit der Cloud. In einer Cloud-basierten Architektur sind IDP-Lösungen über Webbrowser zugänglich, sodass Benutzer Dokumente von jedem Ort mit Internetverbindung hochladen, verarbeiten und verwalten können. Die Cloud-Bereitstellung reduziert den Investitions- und Verwaltungsaufwand für Unternehmen und bietet somit eine kostengünstigere und agilere Option. Darüber hinaus werden Cloud-basierte IDP-Lösungen häufig automatisch aktualisiert, sodass Benutzer stets von den neuesten Funktionen und Sicherheitsverbesserungen profitieren.

Technologie-Typanalyse

Technologisch gesehen ist der Markt in die Bereiche Natural Language Processing (NLP) fragmentiert.Optische Zeichenerkennung (OCR),Maschinelles Lernen (ML), Künstliche Intelligenz (KI), Robotische Prozessautomatisierung (RPA), Google Vision und Deep Learning (DL) dominieren den Markt. Maschinelles Lernen erzielte über 50 % des weltweiten Umsatzes. Dies ist auf den weitverbreiteten Einsatz von ML-Verfahren zur Automatisierung der Informationsgewinnung und -verarbeitung aus verschiedenen Dokumenten wie Rechnungen, Bestellungen, Verträgen und Formularen zurückzuführen, was das Marktwachstum begünstigte. Maschinelles Lernen ist entscheidend für die beschleunigte Entwicklung der intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP). ML-Algorithmen werden anhand großer Mengen an annotierten Daten trainiert, um Informationen präzise aus Dokumenten zu extrahieren. Diese Modelle lernen aus Dokumentmustern, Kontext 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 Dokument korrekt verarbeiten kann.

Der Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) wird im Prognosezeitraum voraussichtlich deutlich wachsen. IDP (Integrated Data Platforms) sind stark von NLP-Technologien abhängig, die menschliche Sprache verstehen und analysieren können. NLP ermöglicht zudem die Extraktion und Analyse von Daten aus unstrukturierten Quellen wie E-Mails, Berichten und Publikationen. IDP-Tools wie NLTK, SpaCy und Stanford NLP treiben das Marktwachstum voran.

• Beispielsweise automatisiert MALTA, eine NLP-basierte Lösung von Accenture, die Analyse und Klassifizierung von Textdaten und erleichtert Versicherern so den Zugriff auf wichtige Informationen. Laut Accenture liefert die Technologie eine um 30 % genauere Klassifizierung als die manuelle Durchführung.

Diese OCR-Technologie wandelt verschiedene Dokumenttypen, wie gescannte Papierdokumente, PDFs oder Bilder, in durchsuchbare und bearbeitbare Datenformate um. Diese Funktion optimiert die Dateneingabe, verbessert die Dokumentenverwaltung und automatisiert Arbeitsabläufe. Mithilfe ausgefeilter Algorithmen und maschineller Lernverfahren identifiziert und extrahiert sie Text aus den verschiedenen Dokumentformaten. Dadurch wird die manuelle Dateneingabe reduziert, was wiederum Fehler minimiert und die Informationsverarbeitung beschleunigt.

Die Technologie des maschinellen Lernens (ML) spielt eine führende Rolle bei der Entwicklung von Fortschritten im automatisierten Dokumentenmanagement. Durch maschinelles Lernen kann ein IDP-System (Identity Document System) aus den Datenmustern lernen und sich im Laufe der Zeit selbstständig weiterentwickeln. Diese Technologie ermöglicht eine präzisere Datenextraktion, Dokumentenklassifizierung und das Verständnis komplexer Dokumente. ML-Algorithmen können unstrukturierte Daten verarbeiten, wichtige Informationen darin erkennen und sich an verschiedene Dokumentformate anpassen. Dadurch sind sie besonders wertvoll für Organisationen, die mit vielfältigen und großen Dokumentenmengen arbeiten.

KI-gestützte 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) zur Extraktion aussagekräftiger Informationen aus unstrukturierten Texten und Computer Vision zur Erkennung und Analyse visueller Elemente. KI-Technologien ermöglichen es IDP-Systemen, ihre Genauigkeit und Effizienz kontinuierlich zu verbessern, indem sie aus Datenmustern und Benutzerinteraktionen lernen.

RPA-Technologien ahmen die menschliche Interaktion mit digitalen Systemen nach. So führt ein Roboter anhand vordefinierter Aufgaben die Datenextraktion, -validierung und -eingabe ohne manuelle Eingriffe aus. RPA automatisiert Arbeitsabläufe effizient und reduziert Fehler bei der manuellen Datenverarbeitung im Kontext von IDP. Diese Technologie nutzt Software-Roboter oder „Bots“, um große Mengen strukturierter und routinemäßiger Aufgaben präziser und schneller als die herkömmliche Dokumentenverarbeitung zu erledigen. Deep Learning, ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), nutzt komplexe neuronale Netze, um große Datenmengen automatisch und hochpräzise zu analysieren und zu interpretieren. In IDP können Deep-Learning-Algorithmen zur verbesserten Dokumentenextraktion, -klassifizierung und -verarbeitung eingesetzt werden. Sie sind äußerst effektiv darin, Muster zu erkennen und Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten wie gescannten Bildern oder handgeschriebenen Texten zu gewinnen, indem sie mit großen Datenmengen trainiert werden, um ihre Vorhersagekraft zu verbessern. Die Integration von Deep Learning in IDP-Lösungen ermöglicht eine bessere Datenextraktion, weniger manuelle Eingriffe und die Verarbeitung von Dokumenten verschiedenster Art und Sprachen.

Endbenutzer-Typanalyse

Nach Endnutzern lässt sich der Markt weiter in die Segmente Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen (BFSI), Regierung, Gesundheitswesen und Biowissenschaften, Einzelhandel und E-Commerce, Fertigung sowie Transport und Logistik unterteilen. Das BFSI-Segment erzielte mit über 26 % den größten Umsatzanteil. Dies ist auf das hohe Dokumentenaufkommen zurückzuführen, das im BFSI-Sektor zur Bereitstellung von Produkten und Dienstleistungen verarbeitet wird. Die BFSI-Branche nutzt intelligente Dokumentenverarbeitungstechnologien, um die betriebliche Effizienz zu steigern, das Kundenerlebnis zu verbessern und die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen sicherzustellen. IDP (Intelligent Document Processing) verwendet Kontoauszüge, Gehaltsabrechnungen und Steuererklärungen, um Kreditwürdigkeit und Anspruchsberechtigung zu ermitteln. Diese Vorteile fördern die Akzeptanz der IDP-Technologie in der BFSI-Branche.

Im Regierungssektor wird im Prognosezeitraum ein signifikantes Wachstum erwartet. IDP-Technologie steigert die Effizienz und Effektivität von Regierungs- und öffentlichen Aktivitäten. Durch die Automatisierung der Dokumentenverarbeitung und Datenextraktion unterstützt IDP Unternehmen dabei, Arbeitsabläufe zu beschleunigen, Fehler zu vermeiden und die Compliance zu erhöhen. Beispielsweise nutzt das US-Verteidigungsministerium IDP zur Automatisierung der Abwicklung von Militäraufträgen. Dies hat dem Ministerium geholfen, Millionen von Dollar einzusparen und gleichzeitig das Betrugsrisiko zu verringern.