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Warum Sie kein teures Projekt brauchen, um mit Document AI zu beginnen

Eine der grössten Einschränkungen von Unternehmen bei der Dokumentenverarbeitung sind die herkömmlichen Lösungen. Anstatt vom Know-how aus anderen Projekten zu lernen, sind neue und teure Projekte unumgänglich. Dass dies auch anders geht, zeigt Parashift mit einer einzigartigen Lösung für die Dokumentenextraktion. Statt frustrierende Limitierungen lautet die Devise globales KI-Training, von dem alle Anwender auf der Plattform gleichermassen profitieren.

Swarm Learning maximiert das Lernen von Dokumenten über alle Kunden und Dokumenttypen hinweg, ohne dabei jemals die eigentlichen Daten zu teilen

Mit Parashifts Swarm Learning-Technologie für die intelligente Dokumentenverarbeitung wird für Unternehmen nämlich genau das Realität. Dank dem grundlegend anderen Ansatz sind keine teuren Projekte erforderlich, um mit leistungsstarker Dokumentenextraktion zu beginnen.

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TL;DR

Aufgrund der einzigartigen Swarm Learning-Technologie und dem globalen KI-Training brauchen Sie kein teures Projekt, um mit leistungsstarker, automatisierter Dokumentenextraktion zu starten.

Inhalt

1. Einzigartige Swarm Learning-Technologie

2. Kontinuierliches Machine Learning

3. Müheloses Einrichten neuer Dokumententypen

1. Einzigartige Swarm Learning-Technologie

Veraltete Infrastruktur, schwache Lösungen und Methoden mit mühsamer Vorlagenerstellung: Die Gründe für grosse und teure Projekte in der Dokumentenverarbeitung sind vielfältig. Konventionelle Systeme, die ihre Lernmodelle an Dokumententypen binden und rein mandantenspezifisches Lernen erlauben, tragen das ihre für diese Limitierungen bei.

Dem steht die Parashift IDP Plattform mit der Swarm Learning-Technologie für die Lösung der Dokumentenextraktion gegenüber. Der Swarm Learning Ansatz ist ein grundlegend anderer, als der von herkömmlichen Lösungen.

Eine Übersicht:

1. Cloud-KI-OCR-Lösung: Die Parashift Plattform läuft in der Cloud (EU-DSGVO-konform), was ein globales Lernen über alle Kunden, Interaktionen und Dokumententypen hinweg überhaupt erst möglich macht.

2. Ein grundlegend anderes System: Statt die Lernmodelle mit Dokumententypen zu verknüpfen, unterteilt Parashift mit dem Swarm Learning die Lernmodelle in Extraktionsentitäten (in einer Softwareanwendung kann dies beispielsweise ein Datenfeld sein). Alle Lernmodelle und Lernmethoden werden pro Extraktionsentität ausgeführt.

3. Von Dokumententypen entkoppelte Lernmodelle: Damit die Extraktionsmethoden stets auf neue Art zueinander in Beziehung gesetzt werden können, werden die Extraktionsentitäten von den Dokumententypen getrennt und von den Lernmodellen entkoppelt. Diese Methodik wird unabhängig vom Extraktionsansatz selbst angewendet.

4. Mehrere Modelle für die gleiche Feldeinheit: Pro Extraktionsentität können Lernmodelle und Extraktionsmechanismen in Konkurrenz zueinander gesetzt werden. Ein weiteres Modell stellt die Bewertung des jeweils besten Lernmodells und Extraktionsverfahrens dar. Damit wird ermöglicht, dass die Lernmodelle unabhängig vom Dokumententyp verbessert werden können.

5. Kein zusätzlicher Lernaufwand nötig: Diese Verbesserung führt dazu, dass für gleiche Extraktionsentitäten kein zusätzlicher Lernaufwand betrieben werden muss. Das Einrichten und Trainieren von Modellen erübrigt sich.

6. Jeder Kunde profitiert vom Lernen anderer Kunden: Vom globalen KI-Training profitieren alle Nutzer der Parashift IDP Plattform. Die Lernmodelle werden besser, auch ohne dass eigene Dokumententypen verarbeitet werden. So wird ein „Schwarm-Effekt“ erreicht. Das erlaubt kleinere und somit auch günstigere Projekte.

2. Kontinuierliches Machine Learning

Das Swarm Learning von Parashift basiert auf einem autonomen Machine Learning-Cluster. Machine Learning-Algorithmen trainieren auf Milliarden von Datenpunkten und über alle Kunden hinweg. Mit dem vollautomatischen Machine Learning-Cluster und dem permanenten Learning on the Job wird ein effizienter Weg realisiert, die Dokumentenprozesse nicht nur schnell, sondern auch ohne zusätzlichen Aufwand für Nutzer zu automatisieren.

Vorkonfigurierte und -trainierte Dokumententypen erlauben einen sofortigen Start ohne teure Projekte

3. Müheloses Einrichten neuer Dokumententypen

Ein weiterer riesiger Vorteil, der erst durch das Swarm Learning möglich wird, ist der Dokumententyp-Editor auf der Parashift Plattform. Aufgrund der zahlreichen gebrauchsfertigen und vortrainierten Extraktoren ist die simple und zeitreduzierte Konfiguration neuer Dokumententypen machbar. Individuelle Dokumententypen können innert kürzester Zeit per Drag & Drop erstellt werden.

Das mühelose Einrichten neuer Dokumententypen unterstreicht die Behauptung, dass Sie keine teuren Projekte brauchen, um mit Document AI zu starten.

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