Esker erhält US-Patent für maschinelles Lernen zur Extraktion von Dokumentendaten

Die KI-basierten Lösungen von Esker decken sowohl den Order-to-Cash (O2C)- als auch den Source-to-Pay (S2P)-Zyklus ab und sind darauf ausgelegt, die Anzahl der sich wiederholenden Aufgaben mit einem geringen Mehrwert erheblich zu reduzieren. Die patentierte Technologie erfüllt die Anforderungen an eine präzise automatische Datenextraktion aus eingehenden Dokumenten. Für Unternehmen mit einem großen Kundenstamm ist die manuelle Eingabe von Informationen für Rechnungen, Bestellungen und andere Dokumente nicht nur zeitaufwändig, sondern auch kostspielig.

Die neu patentierte KI-Technologie von Esker nutzt herkömmliche und maschinelle Lernalgorithmen, um Datenfelder zu erkennen, Entscheidungen bezüglich der Weiterleitung von Dokumenten zu treffen und die nächsten Verarbeitungsschritte vorzuschlagen. Das Ziel ist es, die Zahl der manuellen Vorgänge so weit wie möglich zu reduzieren. Die Daten werden aus einem Dokument eingelesen, und die KI erstellt Regeln, die festlegen, welche Daten in welchem Format abgerufen werden sollen. Durch Benutzereingaben werden diese Regeln angepasst. Die Genauigkeit des Extraktionsprozesses nimmt mit der Zeit zu. Dieses Zusammenspiel von KI-Technologie und der Aufsicht durch Mitarbeiter eliminiert die fehleranfällige manuelle Dateneingabe nahezu vollständig.

Die Effizienz der Esker-Technologie zeigt sich im Auftragsverarbeitungsprozess. Jeder Kunde nutzt z. B. eine eigene Vorlage für seine Bestellungen und ändert sogar gelegentlich das Layout. Die KI erfasst die Daten von Kundenbestellungen unabhängig vom Kanal, Format oder Layout, in dem sie eingehen, und ruft alle wichtigen Informationen sowohl im Briefkopf als auch auf Positionsebene ab, z. B. Lieferanschrift, Bestellnummer, Produktreferenz, Menge und Preis. Die maschinelle Lerntechnologie lernt dann aus den Benutzerkorrekturen und erhöht die Erkennungsrate bereits nach wenigen Anpassungen. „Eine der Stärken der Esker-Lösung besteht darin, dass sie der Komplexität des Eingangs von Tausenden von Bestellungen in verschiedenen Formaten und mit unzähligen unterschiedlichen Merkmalen und Besonderheiten gewachsen ist“, so Gervasio Prieto, Customer Service Manager beim Esker-Kunden CAPSA Food. Die Technologie lässt sich nicht nur für die Auftragserkennung in der Customer Service Solution Suite von Esker, sondern auch für Lieferantenrechnungen, Überweisungen und Abzugsforderungen nutzen.

Esker investiert seit rund 20 Jahren kontinuierlich in die Forschung und Entwicklung, um KI-Funktionen in allen Lösungen einzusetzen. Bereits bei der Patentanmeldung vor zwölf Jahren war Esker führend in der KI-Technologie und auch heute noch wird das automatische Lernen in den Lösungen von Esker verwendet. Die Technologie wurde um weitere Ebenen von neuronalen Netzen für Deep Learning ergänzt.

„Als wir bei Esker mit der KI-Entwicklung begannen, konzentrierten wir uns zunächst auf die Datenextraktion, um die manuelle Dateneingabe für eingehende Rechnungen und Bestellungen zu minimieren“, erklärt Jean-Jacques Bérard, Vice President für Forschung und Entwicklung bei Esker. „Dieses Projekt wurde mit der Zeit auf die Anreicherung der extrahierten Daten mit prädiktiven und präskriptiven Funktionen ausgeweitet, z. B. die Erkennung von Anomalien in Bestellungen, die Prognose der Rechnungsanalytik oder der Vorschlag einer Antwort auf eine Kundenanfrage. Diese Kombination aus menschlicher und künstlicher Intelligenz sorgt für ein weitaus angenehmeres und effizienteres Arbeiten.“