Im letzten Beitrag habe ich ein Praxisbeispiel zur Einführung von KI bei einem Finanzdienstleister geteilt. Die automatisierte Dokumentenklassifizierung ist ein idealer Einstieg in die Anwendung von KI in Unternehmen. Der Nutzen liegt klar auf der Hand: Weniger manuelle Arbeit, geringere Fehlerquote und schnellere Prozesse. Doch wie gelingt der Weg von der Idee bis zum funktionierenden System?
Hier beschreibe ich unser methodisches Vorgehen:
1. Use Case Definition und Zielsetzung
Gemeinsam mit dem Kunden wird der Prozess analysiert (z. B. Posteingang, Vertragszuordnung). Zielgrößen werden festgelegt: z. B. „90 % der Dokumente sollen automatisch korrekt zugeordnet werden“.
2. Datenanalyse und Vorbereitung
Sammlung einer repräsentativen Menge an Dokumenten (oft mehrere tausend Dateien).
Voranalyse: Welche Dokumentenarten gibt es? Wie unterscheiden sie sich?
Datenbereinigung und -standardisierung: z. B. Entfernung von sensiblen Informationen, Vereinheitlichung von Formaten.
3. Labeling
Aufbau eines Trainingsdatensatzes: Manuelle Zuordnung von Dokumenten zu vordefinierten Kategorien (Kundenanfragen, Verträge, Reklamationen etc.).
Qualitätssicherung der Labels durch Stichprobenprüfung.
4. Modelltraining
Einsatz von Natural Language Processing (NLP) Modellen, häufig auf Basis von vortrainierten Sprachmodellen. Evtl. noch Fine-Tuning auf die kundenspezifischen Dokumenttypen. Anwendung zusätzlicher Features (Metadaten, OCR-Texterkennung bei Scans).
5. Evaluation und Optimierung
Bewertung des Modells anhand von Precision, Recall und F1-Score. Testen auf einem separaten Validierungsdatensatz. Iterative Verbesserungen (z. B. Anpassung der Kategorien, Nachlabeln von schwierigen Fällen).
6. Integration in den Produktivprozess
Aufbau einer robusten Pipeline (bspw: Azure Logic App, MLOps): Dokument-Eingang → Klassifizierung → Weiterleitung an die Fachabteilung. Nutzung von APIs oder Middleware zur Integration in bestehende Systeme.
7. Monitoring
Einführung eines Feedback-Loops: falsch klassifizierte Dokumente fließen als Trainingsdaten zurück ins Modell (Continuous Learning).
Regelmäßiges Monitoring der Performance im Live-Betrieb.
Fazit:
Die Einführung einer KI-basierten Dokumentenklassifizierung ist ein klar strukturierter Prozess, der interdisziplinäre Zusammenarbeit verlangt.
Mit dem richtigen Vorgehen lassen sich schnelle Erfolge erzielen und die Grundlage für weitere KI-Anwendungen schaffen.
👉 Wer von euch hat bereits an ähnlichen Projekten gearbeitet? Welche Tools und Modelle nutzt ihr? Ich freue mich auf eure Erfahrungen und den fachlichen Austausch!
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