Fraunhofer analysiert Dokumente schneller mittels künstlicher Intelligenz

Das Fraunhofer-Institut hat mit DocuLib und NLU.Suite neue softwarebasierte Lösungen entwickelt, die künstliche Intelligenz nutzen, um die Digitalisierung, Klassifizierung und Inhaltsanalyse verschiedenster Dokumente erheblich zu beschleunigen. Diese Systeme verwenden Deep Learning und KI-gestützte Sprachmodelle, um die Informationsverarbeitung zu automatisieren und die Effizienz von Arbeitsabläufen zu steigern.

DocuLib ist eine OCR-Software (Optical Character Recognition), die auf Deep Learning-Modellen basiert und Text auch aus schlecht lesbaren oder gealterten Dokumenten zuverlässig erkennt. Dies ermöglicht eine effiziente Digitalisierung von Papierunterlagen. Anschließend analysiert die NLU.Suite den Inhalt dieser digitalisierten Dokumente oder bereits in digitaler Form vorliegender Unterlagen. Das System kann Dokumente klassifizieren, wie z.B. Rechnungen oder Berichte, und wichtige Informationen wie Daten und Namen extrahieren.

Laut Institut sollen diese Werkzeuge Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen helfen, steigende Dokumentenmengen effektiver zu bewältigen. Sie eignen sich besonders für Organisationen, die täglich große Mengen an Korrespondenz und anderen Geschäftsdokumenten verarbeiten. KI ermöglicht die Automatisierung von Aufgaben wie dem Sortieren und Weiterleiten der Post an die zuständigen Empfänger.

Dr. Nicolas Flores-Herr vom Fraunhofer IAIS erklärte, dass das Ziel darin besteht, die Informationsverarbeitung mittels KI weitgehend zu automatisieren und dadurch dokumentenintensive Arbeitsabläufe zu beschleunigen. Die NLU.Suite nutzt Natural Language Understanding (NLU) mithilfe von Sprachmodellen, die auf umfangreichen Textdaten trainiert wurden. Die Kombination aus statistischen Methoden und regelbasierter Analyse ist auf hohe Geschwindigkeit und Präzision bei reduziertem Datenbedarf ausgelegt.