Seminar DocuWare – IDP, Intelligent Indexing und Dokumentklassifikation

Automatische Dokumenterkennung benötigt repräsentative Beispiele, eindeutige Klassen, saubere Trainingsdaten und eine kontrollierte Nachbearbeitung. Das Seminar verbindet IDP, Intelligent Indexing und Capture zu einem messbaren Lern- und Betriebsprozess.

Inhaltsverzeichnis

• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Methodik

Zielsetzung

• Dokumentklassen und Extraktionsziele fachlich belastbar definieren
• Trainingsdaten auswählen, klassifizieren, splitten und beschriften
• IDP und Intelligent Indexing in Import- und Ablageprozesse integrieren
• Qualität, Ausnahmen, Nachtraining und Betrieb mit Kennzahlen steuern

Zielgruppe

Capture-Teams, Administratoren, Fachbereichs-Key-User, Datenqualitätsverantwortliche, Poststellen und Projektteams für intelligente Dokumentverarbeitung.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse zu Archiven, Indexfeldern und Dokumentverarbeitung. Für IDP-Anteile wird eine geeignete Cloud-Schulungsumgebung vorausgesetzt.

Seminarinhalte

1. Schritt 1: Anwendungsfall und Qualitätsziel festlegen

   Dokumentarten, Volumen, Varianten, Zielwerte, manuelle Kosten, Fehlerfolgen und gewünschte Automatisierungsquote werden erfasst.

2. Schritt 2: Dokumentklassen entwerfen

   Klassen werden fachlich trennscharf beschrieben. Ähnliche Varianten, Anhänge, Mischdokumente und unbekannte Dokumente erhalten klare Regeln.

3. Schritt 3: Trainingsbestand aufbauen

   Repräsentative, gut lesbare und schwierige Beispiele werden ausgewählt. Datenschutz, Dubletten und unausgewogene Klassen werden berücksichtigt.

4. Schritt 4: Klassifikation und Splitting trainieren

   Dokumentgrenzen und Klassen werden markiert, Modelltraining wird ausgeführt und Ergebnisse werden anhand eines getrennten Testbestands bewertet.

5. Schritt 5: Extraktionsfelder modellieren

   Rechnungs-, Vertrags-, Bestell- oder Personaldaten werden mit Datentyp, Position, Wiederholung und Plausibilitätsregel beschrieben.

6. Schritt 6: Intelligent Indexing einbinden

   Indexierungsvorschläge, Feedback durch Anwender und Zielarchiv werden so eingerichtet, dass manuelle Korrekturen die Qualität nachvollziehbar verbessern.

7. Schritt 7: Capture-Prozess integrieren

   E-Mail, Import oder Scan werden mit automatischer Auswahl, IDP-Ausgabe, Indexzuordnung, Archivierung und Workflowstart verbunden.

8. Schritt 8: Konfidenz und Nachbearbeitung steuern

   Schwellwerte, Pflichtprüfung, unbekannte Klasse, fehlendes Feld und widersprüchliche Ergebnisse werden an eine qualifizierte Nachbearbeitung übergeben.

9. Schritt 9: Qualität messen und nachtrainieren

   Genauigkeit, Trefferquote, manuelle Korrektur, Durchsatz und Fehlerkosten werden regelmäßig ausgewertet. Neue Varianten werden kontrolliert in das Training aufgenommen.

Praxisübungen

• Erstellung eines Klassen- und Feldkatalogs
• Training und Test einer kleinen Klassifikation mit Dokumenttrennung
• Integration der Ergebnisse in einen Ablageprozess
• Auswertung von Konfidenz, Fehlern und Nachbearbeitungsquote

Methodik

Fachliche Einordnung, strukturierte Demonstrationen, schrittweise Konfiguration, praktische Übungen in einer Schulungsumgebung, kontrollierte Fehlerfälle und gemeinsame Auswertung der Arbeitsergebnisse.