{"id":181,"date":"2026-01-23T10:31:07","date_gmt":"2026-01-23T09:31:07","guid":{"rendered":"https:\/\/exknow.com\/de\/?page_id=181"},"modified":"2026-09-17T17:40:04","modified_gmt":"2026-09-17T15:40:04","slug":"intelligent-capture","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/exknow.com\/de\/loesungen\/intelligent-capture\/","title":{"rendered":"Intelligent Capture"},"content":{"rendered":"\n
\"OpenText<\/figure>\n\n\n\n

Aus Dokumenten werden nutzbare Informationen<\/h2>\n\n\n\n

Eine der zentralen Aufgaben bei der Digitalisierung von Dokumenten besteht darin, deren Inhalt nicht nur digital abzubilden, sondern auch\u00a0automatisch zu verstehen und relevante Informationen f\u00fcr nachgelagerte Gesch\u00e4ftsprozesse verf\u00fcgbar zu machen<\/strong>. Dazu m\u00fcssen Dokumente erkannt, klassifiziert und die ben\u00f6tigten Informationen zuverl\u00e4ssig extrahiert werden.<\/p>\n\n\n\n

Die Anforderungen unterscheiden sich dabei je nach Dokumententyp:<\/p>\n\n\n\n

\n
\n

Strukturierte Dokumente<\/h3>\n\n\n\n

Formulare zum Beispiel besitzen einen weitgehend fest definierten Aufbau und feste Positionen f\u00fcr bestimmte Informationen.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

\n

Semistrukturierte Dokumente<\/h3>\n\n\n\n

Rechnungen, Lieferscheine oder Bestellung enthalten vergleichbare Informationen, deren Position und Darstellung jedoch von Dokument zu Dokument variieren k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

\n

Unstrukturierte Dokumente<\/h3>\n\n\n\n

Anschreiben, Vertr\u00e4ge oder sonstige Korrespondenz, bei denen relevante Informationen erst aus dem inhaltlichen Zusammenhang erkannt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Langj\u00e4hrige Erfahrung in der intelligenten Dokumentenerkennung<\/h3>\n\n\n\n

Seit vielen Jahren besch\u00e4ftigen wir uns mit der automatisierten Erkennung, Klassifizierung und Datenextraktion von Dokumenten. Dabei haben wir unterschiedliche Generationen von Capture- und Recognition-Technologien begleitet \u2013 von fr\u00fcheren L\u00f6sungen und Technologien wie\u00a0DoKuStar und OpenText Capture Center (OCC)<\/strong>\u00a0bis hin zu den heutigen intelligenten Capture-Plattformen.<\/p>\n\n\n\n

Mit OpenText Capture<\/strong>, vormals OpenText Intelligent Capture, stehen heute moderne Verfahren zur Verf\u00fcgung, die klassische OCR-Technologien mit Machine Learning und K\u00fcnstlicher Intelligenz<\/strong> kombinieren.Damit k\u00f6nnen Dokumente automatisch klassifiziert und relevante Informationen gezielt extrahiert werden.<\/p>\n\n\n\n

Erkennen \u2013 Klassifizieren \u2013 Extrahieren \u2013 Validieren<\/h3>\n\n\n\n

Ein typischer Intelligent-Capture-Prozess umfasst mehrere Schritte:<\/p>\n\n\n\n

\n
\n

1. Erkennen<\/h3>\n\n\n\n

Eingehende Papier- oder elektronische Dokumente werden analysiert und f\u00fcr die weitere Verarbeitung aufbereitet.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

\n

2. Klassifizieren<\/h3>\n\n\n\n

Das System erkennt automatisch, um welche Art von Dokument es sich handelt \u2013 z.B. Rechnung, Lieferschein, Vertrag oder Formular.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

\n
\n

3. Extrahieren<\/h3>\n\n\n\n

Die jeweils ben\u00f6tigten Informationen werden aus dem Dokument ausgelesen – etwa die Rechnungsnummer, Bestellnummer oder Datum bei einer Rechnung.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

\n

4. Validieren<\/h3>\n\n\n\n

Erkannte Informationen k\u00f6nnen durch Regeln, vorhandene Stammdaten oder, wenn erforderlich, durch einen Anwender gepr\u00fcft und korrigiert werden.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

\n
\n

5. \u00dcbergabe<\/h3>\n\n\n\n

Im Anschluss werden Dokument und Daten automatisiert an das nachgelagerte ERP-, Dokumentenmanagement-, Archiv- oder Workflow-System \u00fcbergeben.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

K\u00fcnstliche Intelligenz erweitert die M\u00f6glichkeiten<\/h2>\n\n\n\n

Moderne KI-Technologien ver\u00e4ndern die klassische Dokumentenerkennung grundlegend. W\u00e4hrend traditionelle Capture-L\u00f6sungen h\u00e4ufig auf fest definierten Regeln, Positionen und trainierten Dokumentklassen basierten, erm\u00f6glichen Machine Learning und neue KI-Verfahren zunehmend auch die Verarbeitung komplexer und variabler Dokumente.<\/p>\n\n\n\n

Damit wird Intelligent Capture zu einem wichtigen Bindeglied zwischen eingehenden Dokumenten und automatisierten Gesch\u00e4ftsprozessen<\/strong>.Unser Ziel ist dabei nicht, m\u00f6glichst viel KI einzusetzen, sondern f\u00fcr jeden Anwendungsfall die geeignete Kombination aus bew\u00e4hrter Dokumentenerkennung, Regeln, Machine Learning und modernen KI-Verfahren<\/strong> auszuw\u00e4hlen.<\/p>\n\n\n\n

Erfahrung entscheidet \u00fcber den Automatisierungsgrad<\/h3>\n\n\n\n

Eine leistungsf\u00e4hige Capture-Technologie allein macht noch keinen erfolgreichen Prozess. Entscheidend ist, wie Dokumentenklassifizierung, Datenextraktion, Validierung und die Integration in nachgelagerte Systeme aufeinander abgestimmt werden.<\/p>\n\n\n\n

Durch unsere langj\u00e4hrige Erfahrung mit Dokumentenerkennung und dokumentenbasierten Gesch\u00e4ftsprozessen unterst\u00fctzen wir unsere Kunden dabei, aus eingehenden Dokumenten strukturierte und verl\u00e4ssliche Informationen f\u00fcr die automatisierte Weiterverarbeitung<\/strong> zu gewinnen.So wird aus einem gescannten oder elektronisch eingegangenen Dokument ein nutzbarer Bestandteil eines digitalen Gesch\u00e4ftsprozesses.<\/p>\n\n\n\n

\n
\n

Weitere Informationen<\/h3>\n\n\n\n
\n
\n

OpenText Intelligent Classification<\/strong>
Nutzen Sie die Funktionen zur Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache, um unstrukturierte Inhalte zu analysieren und die enthaltenen Informationen zu verarbeiten.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

\n

PDF herunterladen \u2026<\/a> <\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

\n
\n

OpenText Continuous machine learning: Your AI edge<\/strong>
How OpenText leverages a continuous machine learning (CML) approach that offers flexibility, accuracy, and efficiency while minimizing or eliminating manual model retraining.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

\n

PDF herunterladen \u2026<\/a> <\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Aus Dokumenten werden nutzbare Informationen Eine der zentralen Aufgaben bei der Digitalisierung von Dokumenten besteht darin, deren Inhalt nicht nur digital abzubilden, sondern auch\u00a0automatisch zu verstehen und relevante Informationen f\u00fcr nachgelagerte Gesch\u00e4ftsprozesse verf\u00fcgbar zu machen. Dazu m\u00fcssen Dokumente erkannt, klassifiziert und die ben\u00f6tigten Informationen zuverl\u00e4ssig extrahiert werden. Die Anforderungen unterscheiden sich dabei je nach Dokumententyp:Weiterlesen<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":6,"menu_order":5,"comment_status":"open","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_uag_custom_page_level_css":"","footnotes":""},"class_list":["post-181","page","type-page","status-publish","hentry"],"uagb_featured_image_src":{"full":false,"thumbnail":false,"medium":false,"medium_large":false,"large":false,"1536x1536":false,"2048x2048":false},"uagb_author_info":{"display_name":"Sebastian Klammer","author_link":"https:\/\/exknow.com\/de\/author\/sklammer-2\/"},"uagb_comment_info":0,"uagb_excerpt":"Aus Dokumenten werden nutzbare Informationen Eine der zentralen Aufgaben bei der Digitalisierung von Dokumenten besteht darin, deren Inhalt nicht nur digital abzubilden, sondern auch\u00a0automatisch zu verstehen und relevante Informationen f\u00fcr nachgelagerte Gesch\u00e4ftsprozesse verf\u00fcgbar zu machen. Dazu m\u00fcssen Dokumente erkannt, klassifiziert und die ben\u00f6tigten Informationen zuverl\u00e4ssig extrahiert werden. Die Anforderungen unterscheiden sich dabei je nach Dokumententyp:Weiterlesen","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/exknow.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/181","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/exknow.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/exknow.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/exknow.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/exknow.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=181"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/exknow.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/181\/revisions"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/exknow.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/6"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/exknow.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=181"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}