Dokumente automatisch klassifizieren und aufteilen
Wandeln Sie gemischte Seitenströme mithilfe deterministischer Regeln und kontrollierter KI in strukturierte, überprüfbare Dokumente um. Stellen Sie die On-Premise Lösung, in einer privaten Cloud oder als SaaS bereit – ohne Ihre nachgelagerten Arbeitsabläufe zu ändern.
Schluss mit manueller Sortierung und kostspieligen Fehlverteilungen
Die manuelle Erfassung scheitert, wenn Dokumente als gemischte PDF-Dateien, gescannte Stapel und E-Mail-Anhänge eingehen. Teams verlieren Zeit damit, Seiten zu trennen, Dokumenttypen zu erraten und Begrenzungsfehler zu beheben – was zu Ausnahmen in nachgelagerten Prozessen, Compliance-Risiken und unvorhersehbaren SLAs führt.
IRIS Classification & Splitting wendet einen geregelten, hybriden Ansatz an: deterministische Trennung (Barcodes, Patch-Codes, Regeln für Wertänderungen, Fingerabdrücke) dort, wo Geschwindigkeit und Sicherheit gefragt sind, und KI-gesteuerte Klassifizierung bei hoher Variabilität. Fälle mit geringer Zuverlässigkeit werden zur Überprüfung weitergeleitet, sodass jede Entscheidung korrigiert, nachverfolgt und kontinuierlich verbessert werden kann.
Mehrkanalaufnahme
Klassifizieren und sortieren Sie Dokumente aus Scannern, Ordnern, E-Mails und Cloud-Quellen in einer einheitlichen Pipeline.
Deterministische Trennung
Nutzen Sie Barcodes, Patch-Codes, die Erkennung leerer Seiten und Regeln für Wertänderungen, um auch bei hoher Geschwindigkeit präzise Abgrenzungen zu erzielen.
Identifizierung anhand von Fingerabdrücken
Erkenne einheitliche Layouts, um Seiten zu klassifizieren und eine zuverlässige Aufteilung ohne instabile Vorlagen zu ermöglichen.
Hybride KI-Klassifizierung
Wenden Sie KI-Modelle auf Dokumentensätze mit hoher Varianz an, ohne dabei die betriebliche Governance und Nachverfolgbarkeit zu beeinträchtigen.
Human-in-the-Loop-Verifizierung
Leiten Sie Ausnahmen an Überprüfungswarteschlangen weiter, um zu verhindern, dass Fehler in die ERP-/ECM-Systeme gelangen.
Prüfungssichere Entscheidungen
Erfassen Sie Klassifizierungsergebnisse, Konfidenzwerte und Maßnahmen, um die Einhaltung von Vorschriften und die Rückverfolgbarkeit zu gewährleisten.
Betriebstelemetrie
Verfolgen Sie KPIs wie Durchsatz, automatische Klassifizierung, Ausnahmerate und Überprüfungszeit zur SLA-Kontrolle.
Ergebnisse, bei denen die Integration im Vordergrund steht
Exportieren Sie strukturierte Dokumente und Metadaten mit vorhersehbaren Datenmengen in ECM-, ERP-, RPA- und benutzerdefinierte Anwendungen.
Flexible Bereitstellungsmodelle
Am Edge (Desktop), im Kern (Server) oder als Cloud-Mikroservices ausführen – ohne Prozesse neu schreiben zu müssen.
Portfolio-weite Funktionsfähigkeit
Funktioniert mit den Engines IRISPowerscan, IRISXtract, IRISPulse und SDK – ein einheitlicher Ansatz.
Entwickelt für hybride Arbeitsabläufe, APIs und Governance
IRIS implementiert Klassifizierung und Aufteilung als horizontale Funktion, die sich über Desktop-Erfassung, Serverplattformen, Cloud-Mikroservices und SDKs erstreckt – so können Sie die Erfassungslogik standardisieren und team- und kanalübergreifend wiederverwenden. Deterministische Methoden (Barcodes/Patch-Codes/Fingerabdrücke/Wertänderungsausdrücke) sorgen für eine Trennung mit geringer Latenz und hoher Zuverlässigkeit, während KI-Engines (z. B. NClassify-/XClassify-basierte Ansätze) die Langschwänzige Variabilität mit Zuverlässigkeitsbewertung und kontrollierten Schwellenwerten bewältigen.
Für moderne Architekturen lassen sich IRIS-Dienste über REST-APIs und SDK-Muster integrieren, und in Cloud-Bereitstellungen werden die Ergebnisse über queuenbasierte Pipelines mit begleitenden Metadaten weitergeleitet – wodurch jede Klassifizierungs- und Aufteilungsentscheidung überprüfbar, debuggbar und auditfreundlich ist. Dies ermöglicht eine Orchestrierung nach dem Prinzip „Regeln → KI → Verifizierung“, ohne die KI zu einer Black Box zu machen.
Antworten auf Ihre Fragen
Handelt es sich hierbei um eine reine KI-Lösung, oder können wir die deterministische Steuerung beibehalten?
Sie können mit vollständig deterministischen Verfahren beginnen (Barcodes, Patch-Codes, Fingerabdrücke) und KI nur dort einsetzen, wo Abweichungen dies erfordern. Durch hybride Orchestrierung bleiben die Ergebnisse nachvollziehbar und unterliegen operativen Kontrollmechanismen.
Was passiert, wenn die Klassifizierungskonfidenz gering ist?
Dokumente mit geringer Zuverlässigkeit können zur manuellen Überprüfung an Verifizierungswarteschlangen weitergeleitet werden. Die daraus resultierenden Korrekturen tragen zur kontinuierlichen Verbesserung bei und verhindern gleichzeitig, dass fehlerhafte Daten in das ERP- oder ECM-System gelangen.
Kann das Programm nicht nur Scans, sondern auch E-Mail-Anhänge und gemischte PDF-Dateien verarbeiten?
Ja. Die Funktion ist für die Erfassung über mehrere Kanäle (Scanner, E-Mail, Ordner, Cloud) ausgelegt und wendet für alle Quellen dieselbe Klassifizierungs- und Aufteilungslogik an.
Müssen wir unseren nachgelagerten Arbeitsablauf neu gestalten, um es nutzen zu können?
Nein. Die Ausgabedaten sind so konzipiert, dass sie sich in bestehende Export- und Validierungsprozesse integrieren lassen. Ziel ist es, die Erfassungsstruktur zu verbessern und dabei die nachgelagerten Systeme und Kontrollen beizubehalten.
Können wir die Lösung vor Ort bereitstellen, um die Anforderungen an den Datenstandort zu erfüllen?
Ja. IRIS unterstützt On-Premise-, Private-Cloud-, SaaS- und Hybrid-Modelle – so können Sie die Bereitstellung an Compliance-, Sicherheits- und betriebliche Anforderungen anpassen.
Ein praktischer Weg zur kontrollierten Automatisierung
Beginnen Sie mit deterministischen Ansätzen, setzen Sie KI dort ein, wo sie einen Mehrwert bringt, und behalten Sie Prüfer für Ausreißer – und zwar auf messbare Weise.
Dokumentfamilien bewerten
Ermitteln Sie die wichtigsten eingehenden Dokumentenströme (Posteingang, Kreditorenbuchhaltung, Personalwesen/Rechtsabteilung) und legen Sie Ziel-Dokumentklassen sowie Abgrenzungsregeln fest.
Deterministische Trennung konfigurieren
Wenden Sie Barcodes/Patch-Codes, Fingerabdrücke, Leerzeichen-Erkennung und Regeln für Wertänderungen an, um eine schnelle und zuverlässige Aufteilung zu gewährleisten.
Einführung der KI-Klassifizierung
Verwenden Sie KI-Modelle für Datensätze mit hoher Varianz; passen Sie Schwellenwerte und das Confidence-Routing an, um Ausnahmen zu minimieren.
Überprüfen und steuern
Ausnahmen zur Überprüfung weiterleiten, Prüfpfade erfassen und Korrekturen in den kontinuierlichen Verbesserungsprozess einfließen lassen.
Messen und skalieren
Überwachen Sie die KPIs (Durchsatz, Anteil der automatisch klassifizierten Daten, Ausnahmerate) und skalieren Sie Dienste oder Stationen entsprechend dem steigenden Datenaufkommen.
Die Datenerfassung schneller und korrekter gestalten
Erfahren Sie, wie hybride Regeln und KI den Durchsatz steigern, ohne dass dabei die Kontrolle verloren geht.