Stefan Wagner:  Ganz einfach, weil sich die Situation geändert hat. Vor zehn Jahren war die Posteingangsverarbeitung überwiegend papierbezogen. Dokumente wurden geöffnet, gescannt, oft in eine Imagedatei umgewandelt, anschließend per OCR wieder lesbar gemacht und mittels Workflow an die zuständigen Sachbearbeiter weitergeleitet. Das lief und läuft heute noch in den meisten Unternehmen sehr effizient, da haben sich die Abläufe und Technologien über die Jahre bewährt – auch wenn damit immer noch Nachteile verbunden sind. Stichwort Rastern, wodurch wichtige Daten verloren gehen. Inzwischen hat sich aber bei Kunden die E-Mail als Kommunikationsweg der Wahl durchgesetzt, noch vor Portalen. Sie wird es zumindest im deutschsprachigen Raum auch in den nächsten Jahren bleiben. Fest steht, dass der Posteingang generell immer digitaler wird. Papier ist auf dem Rückzug, auch wenn es nicht ganz verschwinden wird, aber der elektronische Input nimmt zu – in unterschiedlichen Formen und auf diversen Kanälen. Und genau das ist der Knackpunkt: Wie umgehen mit diesem Wirrwarr an ankommenden Nachrichten, die sich in Struktur, Umfang und Komplexität oft sehr unterscheiden? Und wie sorge ich dafür, dass, egal, wie das Dokument im Unternehmen ankommt, eben nicht Daten vernichtet werden wie bei der klassischen Papierverarbeitung? Die Herausforderung besteht also darin, jede Art von Input mit allen enthaltenen Daten zu erhalten, in ein standardisiertes, durchsuchbares Format zu überführen und dann an nachgelagerte Prozesse einschließlich Archivierung zu übergeben; alles automatisiert und ohne Medienbruch. Das sind wir dann sehr schnell beim Thema künstliche Intelligenz, die immer mehr die Büros erobert. KI-Lösungen analysieren beispielsweise Dokumente wesentlich schneller und präziser als der Mensch und prognostizieren frühzeitig Trends im Kundenverhalten. So basieren also auch in der Sachbearbeitung von Versicherern etc. immer mehr Prozesse auf Methoden künstlicher Intelligenz und KI-Daten. Man denke nur an das automatische Generieren von Antwortschreiben mittels selbstlernender KI-Software. Die Chance also, mit einem durchgängig digitalen Posteingang die Grundlagen für eine weitergehende Automatisierung in der Inbound-Kommunikation zu legen, wollen und können sich viele Unternehmen nicht entgehen lassen.

Stefan Wagner:  Ich glaube nicht, dass die Modernisierung des digitalen Posteingangs teurer ist als die Nutzung der bereits vorhandenen Strukturen klassischer Posteingangsverarbeitung. Im Gegenteil: Langfristig gesehen überwiegen die Vorteile und machen die anfänglichen Investitionen mehr als wett. Schließlich ist die Datenqualität ja hier viel höher und somit sind die Voraussetzungen für KI-basierende Folgeprozesse wesentlich günstiger als bei der klassischen OCR-Verarbeitung, wo nur mühsam und nur teilweise der Datenschatz gehoben werden kann. An den Kosten jedenfalls liegt es nicht, dass manche Unternehmen bei diesem Thema immer noch zurückhaltend sind.

Stefan Wagner:  Ich denke, dass den meisten Firmen die Vorteile des digitalen Posteingangs bewusst sind. Wir stellen fest, dass die Nachfrage nach Lösungen zur Automatisierung und standardisierten Aufbereitung der elektronischen Eingangspost vor allem bei Versicherern und Banken steigt. Entscheidend ist, dass die Unternehmen noch klarer und prägnanter ihre generelle Digitalisierungsstrategie definieren müssen, die natürlich Auswirkungen auf die Kundenkommunikation hat. Vor diesem Hintergrund ist beispielsweise zu klären, welche Eingangskanäle überhaupt relevant sind, welche Daten für die automatisierte Weiterverarbeitung extrahiert und zentral vorgehalten werden müssen und natürlich auch die Archivierungsstrategie, also, welche Dokumente in welchem Standardformat wo gespeichert werden. Oft ergeben sich in diesem Zusammenhang noch andere Fragen, beispielsweise, ob sich die Etablierung einer zentralen Input-Konvertierungsinstanz nicht auch für Archivmigrationen nutzen lässt. Das ist besonders für Unternehmen interessant, die entweder sehr alte oder viele unterschiedliche Archivsysteme im Einsatz haben. Digitales, automatisiertes Input-Management schließt letztlich eine einheitliche Archivierung ein, sonst wird jede Dokumentenrecherche sinnlos.

Stefan Wagner:  Wichtig ist, vor der Umsetzung einen möglichst detaillierten „Proof of Concept“ zu fahren mit möglichst vielen unterschiedlichen Testfällen. Ziel muss es sein, herauszufinden, wie gut oder wie schlecht die Qualität der extrahierten Daten, wie hoch die Performance bei der Aufbereitung und Konvertierung und was überhaupt technisch möglich ist.

Stefan Wagner:  Auf Grund unserer hohen Expertise im Umgang mit allen im Input- und Output-Management heute gängigen Formaten helfen wir Unternehmen, relativ schnell stabile und komfortable Prozesse für die Entgegennahme, Klassifizierung und Konvertierung von Daten jeder Art zu etablieren. Wir schaffen quasi die „digitale Bodenplatte“ und damit die Grundlage für automatisierte KI-Daten bzw. KI-Folgeprozesse bis hin zum Output-Management.

Stefan Wagner:  Hintergrund ist, dass es komplexe und weniger komplexe Dokumente gibt. Ein Office-Dokument nur mit Text beispielsweise ist relativ einfach strukturiert und ließe sich über eine native Konvertierungsstrecke sofort und direkt nach PDF/A oder PDF/UA konvertieren. Dagegen ist eine WORD-Datei mit Grafiken, Bildern oder Screenshots schon komplexer, denn hier müsste man noch eine OCR-Erkennung zum Auslesen der Daten aus den Image-Elementen einschalten. Die Kunst besteht nun darin, vorab alle möglichen Konvertierungsszenarien zu definieren und im System zu hinterlegen. Dazu ist DocBridge® Conversion Hub in der Lage. Das heißt, die Lösung analysiert jedes ankommende Dokument auf seine Struktur, seine Besonderheiten und sein Format hin und entscheidet automatisch, auf welche „Konvertierungsstrecke“ es hier geschickt werden soll. Und das Ganze passiert in Bruchteilen von Sekunden, denn es geht hier um Masse. Zur Illustration: Ein Versicherungskonzern bekommt heute täglich durchschnittlich 90.000 E-Mails täglich. Die Anhänge besitzen oftmals eine solche Komplexität, die ohne eine automatisierte, softwaregestützte Klassifizierung gar nicht zu meistern wäre. Rechtsschutz- und Firmenversicherungen sind dafür ein gutes Beispiel.