Während der Büroarbeit ist es sehr oft erforderlich, Daten aus einem Dokument in ein elektronisches Formular umzuschreiben. Das können beispielsweise Informationen über den Auftragnehmer, den Kauf und das Bankkonto aus der Rechnung, Werbebuchungen oder Informationen über den Bewerber für die Arbeit aus dem erhaltenen Lebenslauf sein. Das Umschreiben von Daten ist jedes Mal eine anstrengende und mühsame Aktivität. Es wäre daher eine gute Idee, diese Arbeit an Maschinen auszulagern.
Möglichkeiten der Datenerfassungstechnologie
Datenerfassung ist ein sehr weit gefasster Begriff, der wörtlich „Datenerfassung“ bedeutet. Das kann sowohl die Erkennung von Objekten oder Formen im Bild als auch bestimmte Muster der Informationsaufzeichnung oder Schlüsselphrasen sein. Es ist eine Art eines Computerprogramms, das versucht, die Art und Weise zu reproduzieren, wie eine Person ein Foto oder Dokument betrachtet – und nach Informationen darüber sucht. Diese Technologie kann uns also sowohl bei der Entwicklung von Gesichtserkennungssystemen, Fingerabdrücken oder Programmen zum Fahren autonomer Fahrzeuge unterstützen, sowie bei der Extraktion von Text- oder Tabellendaten.
Wie effizient arbeitet die Datenerfassungstechnologie?
Die Effektivität der Datenerfassungsaktivität ist allgemein recht schwierig zu messen, da verschiedene Maßnahmen für verschiedene Arten erkannter Daten ergriffen werden – und vor allem – unterschiedliche Wirkungsgrade werden erwartet. Sicherheitssysteme wie Fingerabdruckleser oder Gesichtserkennungsalgorithmen müssen praktisch 100% effektiv sein. Verkehrszeichen-, Fahrspur- und Ampelerkennungssysteme – auch hier ist extreme Genauigkeit erforderlich. Beispielsweise können beispielsweise beim Umschreiben einiger Daten aus einem Dokument, die dann von einem Büroangestellten genehmigt werden, geringfügige Tippfehler akzeptiert werden (Oft hat dies nichts mit der Datenerfassung selbst zu tun, sondern mit der Qualität des OCR-Mechanismus).
Es ist auch üblich, nicht zu unwahrscheinliche Daten zurückzugeben und den Benutzer über die Notwendigkeit zu informieren, den Inhalt zu ergänzen. Auf der Grundlage solcher menschlicher Handlungen lernen und handeln hochwertige Systeme wie das KI-Modul in NAVIGATOR in nachfolgenden Dokumenten korrekt, wobei sie das durch Beobachtung der Handlungen des Benutzers gewonnene „Wissen“ nutzen. Die besten Systeme für die Dokumentenverarbeitung haben eine Effektivität von über 85-90%. Sie sind auch mit der Validierung besonders wichtiger Daten wie Bankkontonummern, PESEL- oder Umsatzsteuer-Identifikationsnummern ausgestattet. Das macht einen bedeutenden Unterschied und eine Erhöhung der Genauigkeit im Vergleich zur Selbstvollständigung durch den Benutzer.
In welchen Bereichen wird derzeit die Datenerfassung verwendet?
Alle Möglichkeiten des Einsatzes der Datenextraktionstechnologie sind praktisch unzählig. Diese Technologie kann in der Industrie (Verbesserung, Analyse und Überwachung von Maschinen), in der Automobilindustrie (autonome Fahrzeuge, Fahrerassistenzsysteme, Rekorder) eingesetzt werden, sowie in Sicherheitstechnologien (Gesichtserkennung, Fingerabdrücke, Netzhaut usw.), Medizin (Diagnose von Krankheiten, z. B. Krebsläsionen) oder einfach in der Büroautomatisierung (Umschreiben von Daten aus Dokumenten und deren Validierung). Sicher gibt es noch viele unentwickelte Gebiete, für die die Datenerfassung den Menschen unterstützen kann.
Entwicklungsperspektiven für die Datenerfassungstechnologie
Die Datenerfassungstechnologie wird sicherlich in vielen Bereichen unseres Lebens für immer präsent sein – und wir sollten uns darüber freuen, denn es wird den Alltag viel einfacher, sicherer und ohne unnötige Arbeit machen. Mit der Zeit wird auch die Effektivität dieser Technologie zunehmen – es werden nicht nur immer größere Datenmengen gesammelt, sondern auch die vorhandenen Modelle lernen durch Interaktionen mit Benutzern. An den Universitäten wird noch an neuen Algorithmen geforscht, und auch der Unternehmenssektor bleibt nicht zurück – er implementiert nicht nur akademische Lösungen, sucht aber ständig nach neuen Szenarien für den Einsatz von Algorithmen der künstlichen Intelligenz.
Es reicht aus, die größten Player wie Amazon oder Google zu erwähnen. Diese Giganten erweitern ihr Portfolio ständig um neue Datenerfassungsdienste. Viele Unternehmer können sich jedoch von den Preisen dieser Dienstleistungen sowie von ihrer mangelnden Anpassung an die europäischen Realitäten abschrecken lassen. Der Nachteil ist auch eine ziemlich lange Betriebszeit und die Notwendigkeit, Daten über das Netzwerk zu senden. Glücklicherweise kommen gute Lösungen aus Polen. Das Modul Künstliche Intelligenz ist ein perfekter Beweis für die Wahrheit dieses Satzes – schnell, vollständig an den Umgang mit polnischen Buchhaltungsunterlagen angepasst und vor Ort verfügbar.
Datenwissenschaftler im Team WeDeliverKI (Archman), seine Leidenschaft sind Mathematik, Statistik und neue Technologien. Er schloss sein Studium der Informatik und Ökonometrie an der AGH-Wissenschaftlich-Technischen Universität in Krakau ab, Absolvent des Moduls Maschinelles Lernen an der WSEI-Programmierschule. In seiner täglichen Arbeit bereitet er Algorithmen vor, die auf maschinellem Lernen basieren und im NAVIGATOR-System zur Lösung von Problemen im Zusammenhang mit der Prozessautomatisierung verwendet werden.
