Dokumentenverarbeitung im
Bank- und Finanzwesen

Fokus der Branche: Dokumentenverarbeitung im Bank- und Finanzwesen

Die Prozesse im Bank- und Finanzwesen sind papierbasiert und arbeitsintensiv. Selbst mit Online-Formularen ist ein großer Teil der Datenerfassung immer noch auf papierbasierte Unterlagen angewiesen, z. B. beim Eröffnen eines Bankkontos oder Beantragen eines Kredits.

Anschließend werden diese papierbasierten Dokumente bearbeitet und das vor allem manuell. Das führt zu längeren Warteschlangen, Fehlern bei der Prüfung, einer mangelnden Standardisierung und einer Verschwendung von Ressourcen. Ein weiteres Problem der Branche sind die schlecht integrierten Legacy-Systeme. Die fragmentierten und veralteten Systeme werden ad hoc integriert und das verursacht Prozessunterbrechungen und mehr Komplexität bei der Nachverfolgung. Darüber hinaus wird der systemübergreifende Datenabgleich für Finanzinstitute erschwert.

Bankgeschäfte sind einer der größten Märkte, in denen die intelligente Dokumentenverarbeitung mit großem Erfolg eingesetzt werden kann, da Finanzinstitute täglich Unmengen an wichtigen Dokumenten verwalten und abfragen müssen. Die Verarbeitung umfasst die Dokumentenerfassung, die digitale Bildverarbeitung, die Dokumentenverarbeitung mit OCR, die Datenvalidierung, die Bereinigung und Indizierung von Daten und das Dokumenten-Routing.

Die Dokumentenerfassung ist aufgeteilt in das Scannen des Dokuments, um ein digitales Bild zu erstellen, gefolgt vom Lesen des Dokuments mit OCR-basierter Technologie. In diesem Teil der Dokumentenverarbeitung werden die Dokumentenbilder in Text umgewandelt, der für die Suche nach relevanten Informationen wie z. B. dem gezahlten Betrag, den Angaben zum Zahlungsempfänger oder anderen wichtigen Daten verwendet wird. Dies wird im Rahmen der Bildverarbeitung des Dokuments durchgeführt, die wiederum die Suche, Prüfung und das Abrufen von Dokumenten umfasst.

Die auf die Bildverarbeitung fokussierte Dokumentenverarbeitung wird auch für andere Zwecke eingesetzt. Zwei Beispiele sind die Prüfung von Dokumenten anhand bestimmter Kriterien, um Schecks von Kontoauszügen zu trennen, und die Verbindung mit Ihren Plattformen, um eine Validierung der Prüfziffern durchzuführen. Letzteres unterstützt die Authentifizierung von Dokumenten oder die Indizierung, d. h. die Fähigkeit, Dateien in einer Datenbank sortieren und speichern zu können, indem automatisch Attribute wie der Name des Zahlungsempfängers oder die Dokumentenreferenznummer extrahiert werden.

Lange Zeit haben sich Unternehmen und kleine Betriebe beim Führen von Konten und der Verarbeitung von Zahlungen auf die manuelle Rechnungsstellung verlassen. Für die Unternehmen hatte dies unzufriedenes und gestresstes Personal, verlorene oder verlegte Rechnungen, weniger Produktivität, ineffiziente Abläufe, höhere Kosten und menschliches Versagen sowie Unzuverlässigkeit aufgrund verspäteter oder versäumter Zahlungen zur Folge.

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Im Gegensatz zu den meisten OCR-Engines und Datenextraktionstechnologien, die sich beim Erfassen von Daten stark auf Vorlagen und Konfigurationen stützen, basiert DocDigitizer auf maschinellem Lernen, mit dem Daten unabhängig von Format und Muster aus jedem Dokument erfasst und verstanden werden können. Nehmen Sie gleich Kontakt mit uns auf, wenn Sie die digitale Transformation für Ihre Rechnungsbearbeitung umsetzen möchten.

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