Was ist automatische Informationsextraktion? - Vorteile und Techniken

Informationsextraktion ist ein vielseitiges Werkzeug, das in vielen Bereichen genutzt wird. Es ermöglicht das Sammeln von Daten aus verschiedenen Medienquellen wie Bildern, E-Mails, PDFs und Webseiten. Von der Extraktion wichtiger Datenpunkte aus Forschungsartikeln bis zur Identifizierung von Trends in Kundenfeedback hilft Informationsextraktion, große Textmengen effizient zu verarbeiten. 

In Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen, dem Kundendienst und vielen anderen wird die automatisierte Informationsextraktion zunehmend als Schlüsseltechnologie anerkannt. Sie spielt eine wesentliche Rolle im Bereich Business Intelligence, indem sie Analysten ermöglicht, strukturierte Informationen aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu analysieren. Informationsextraktion stellt dabei den entscheidenden Zwischenschritt dar, bei dem die gesammelten Informationen strukturiert werden, bevor ein Analyst sie analysieren kann.

Ähnlich identifizieren Informationsextraktionslösungen z.B. Referenzen in der wissenschaftlichen Forschung. Darüber hinaus trägt sie im Gesundheitswesen zur Strukturierung und Zusammenfassung von Patientenakten bei und verbessert so die Effizienz der Gesundheitsversorgung.

Zu den wichtigsten Vorteilen der Informationsextraktion gehören: 

-Niedrigere Betriebskosten: Durch die Informationsextraktion werden Prozesse automatisiert, was zu kürzeren Arbeitszeiten und geringeren Kosten führt. Diese Effizienzsteigerung ermöglicht es Unternehmen, Ressourcen effektiver einzusetzen und wettbewerbsfähig zu bleiben. 

-Steigerung der Mitarbeiterproduktivität: Automatisierung ermöglicht es Mitarbeitern, Zeit zu sparen, die sie sonst mit manueller Datenextraktion verbracht hätten. Dies erlaubt es ihnen,  sich auf strategische und wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren. 

-Kürzere Durchlaufzeiten: Durch die Nutzung einer Software zur Informationsextraktion können Arbeitsabläufe erheblich  beschleunigt werden. Statt Tage oder Wochen zu benötigen, um  relevante Daten zu extrahieren, kann dies in wenigen Sekunden  erledigt werden. 

1.Manuelle Informationsextraktion: Die manuelle Informationsgewinnung umfasst den Prozess der Datensammlung aus verschiedenen Quellen per Hand, ohne den Einsatz automatisierter Werkzeuge. Die manuelle Extraktion von Informationen kann sehr zeitaufwendig und arbeitsintensiv sein und erfordert sorgfältige menschliche Arbeit und Aufmerksamkeit. Diese Methode kann zu Ungenauigkeiten und Diskrepanzen führen, die auf den subjektiven Aspekt der manuellen Datenerfassung zurückzuführen sind.

2. Automatische Informationsextraktion mit OCR:

Die optische Zeichenerkennung (OCR) bildet den grundlegenden Schritt der digitalen Informationsextraktion. Sie ermöglicht die automatische Identifikation und Extraktion von Text aus gescannten Dokumenten und Bildern. Durch OCR kann gedruckter Text effizient erkannt und in maschinenlesbare Daten umgewandelt werden. Diese Technologie stellt somit einen wichtigen Schritt dar, um Informationen aus physischen Quellen zu digitalisieren und für weiterführende Verarbeitungsprozesse zugänglich zu machen.

Jedoch stößt OCR an seine Grenzen, wenn es darum geht, die extrahierten Daten zu interpretieren und sinnvoll zu verarbeiten. Für eine präzise Erfassung und Verarbeitung der Informationen ist menschliches Eingreifen unerlässlich, um mögliche Fehler zu erkennen und zu korrigieren. Ein rein automatisierter Ansatz allein durch OCR reicht daher nicht aus, um die gesamte Prozesskette der Informationsgewinnung vollständig zu automatisieren. Menschen spielen eine entscheidende Rolle bei der Qualitätssicherung und der korrekten Zuordnung der extrahierten Daten, was die Effizienz und Genauigkeit des Gesamtprozesses erheblich verbessert.

3. KI-gestützte automatisierte Informationsgewinnung

Die KI-gestützte Informationsextraktion erlaubt eine Interpretation von Daten, die menschlichen Fähigkeiten ähnelt. Mittels Künstlicher Intelligenz (KI) können Dokumente in hoher Geschwindigkeit und Präzision verarbeitet werden. Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) nutzt fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen, um verschiedene Dokumente zu erkennen, zu analysieren und zu verstehen. Diese Technologie ermöglicht eine flexible Verarbeitung von Dokumenten mit unterschiedlichen Layouts und Formaten.

Durch kontinuierliches Training mit Daten wird die KI zunehmend zuverlässiger und ist in der Lage, komplexe Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Dies führt zu einer kontinuierlichen Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz der Datenextraktion, wodurch Unternehmen ihre Prozesse besser optimieren können. Im Gegensatz zur reinen OCR-basierten Extraktion, die lediglich textuelle Daten ausliest, ermöglicht die KI-gestützte Informationsextraktion eine tiefere Verarbeitung und Interpretation der extrahierten Informationen, was zu einer höheren Qualität und Entscheidungsfähigkeit in geschäftlichen Abläufen führt.

Unsere Expertise erstreckt sich über Forschung und Beratung hinaus und umfasst die Bereitstellung von Machine Learning in verschiedenen Fachgebieten. Mit einem erfahrenen Team, das sich auf NLP (Natural Language Processing) und ML spezialisiert hat, entwickeln wir maßgeschneiderte Lösungen, um die Bedürfnisse unserer Kunden zu erfüllen. 

Erfahren Sie mehr über unsere Projekte zur Informationsextraktion, einschließlich automatisierter Überprüfung von Gebührenabrechnungen und Extraktion von Informationen aus Kundenanfragen. Für weitere Informationen zu unseren bisherigen Projekten verweisen wir gerne auf die ausführlichen Informationen, die auf unserer Website verfügbar sind.

dida’s Produkt zur Informationsextraktion: SmartExtract

Zwar ist dida KI-Dienstleister, doch hat in 2024 das erste KI-Produkt entwickelt. Dieses erlaubt es mittels KI Informationen aus Emails, PDFs oder anderen Dateitypen auszulesen und zu strukturieren. Schauen Sie es sich gerne an, wenn Sie an einer zugeschnittenen Informationsextraktionslösung interessiert sind: https://smartextract.ai/