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KI im Input Management – die neue Lösung für alle Fälle?

In vielen Organisationen kommen täglich unzählige Informationen über unterschiedliche Kanäle an. Doch bevor diese Informationen verarbeitet werden können, müssen sie richtig erkannt, sortiert und an die zuständigen Stellen weitergeleitet werden. Genau hier kommt das sogenannte Input Management ins Spiel: Es sorgt dafür, dass eingehende Dokumente und Daten effizient erfasst, automatisch verarbeitet und intelligent in Geschäftsprozesse eingebunden werden. Moderne Technologien – insbesondere Künstliche Intelligenz – spielen dabei eine immer größere Rolle.

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Mit welchen Herausforderungen beschäftigt sich Input Management?

In nahezu jedem Unternehmen gehen täglich Unmengen unterschiedlicher Dokumente und Daten ein – E-Mails, gescannte Briefe, Formulare, Rechnungen, Bewerbungen, Aufträge oder Bestellungen und manchmal sogar Sprachnachrichten. Traditionell wurden diese Eingänge manuell sortiert, klassifiziert und an verschiedene Fachanwendungen übergeben. Doch mit wachsendem Volumen und zunehmender Komplexität wird dieses Vorgehen immer Kosten- und ressourcenaufwendiger: Es entstehen lange Bearbeitungszeiten, hohe Fehlerquoten und fehlende Transparenz – und das in Zeiten von Fachkräftemangel und zunehmenden Anforderungen an Datenschutz und Nachverfolgbarkeit.

Warum ist effizientes Input Management so wichtig?

Von einem modernen Input Management-System profitiert nicht nur eine Abteilung, sondern das ganze Unternehmen und vor allem auch seine Kunden:

Beschleunigte Prozesse: Dokumente und Daten werden schneller in die passenden Fachanwendungen wie ERP, CRM, CCM oder DMS überführt. Dadurch verkürzen sich Bearbeitungszyklen etwa beim Rechnungseingang oder bei Kundenanfragen deutlich.
Kosteneffizienz & Entlastung: Automatisierte Prozesse sparen Personalressourcen, verringern Fehlerkosten und reduzieren den Aufwand von manuellen Routinetätigkeiten.
Compliance & Sicherheit: Vollständige Nachvollziehbarkeit und revisionssichere Archivierung sorgen dafür, dass gesetzliche Vorgaben leicht eingehalten werden.
Bessere Kundenerlebnisse: Kürzere Wartezeiten und bessere Bearbeitungsqualität stärken die Zufriedenheit und Kundenbindung.

Abteilungen wie Kundenservice und Buchhaltung spüren die Entlastung als Erstes. Die Auswirkungen sind aber deutlich weitläufiger: Ganze Branchen, von Versicherungen über Behörden bis zur gesetzlichen Krankenversicherung (GKV), steigern durch intelligentes Input Management ihre Wettbewerbsfähigkeit.

Die Rolle von KI im Input Management: früher vs. heute

Wie in vielen anderen Bereichen hat auch im Input Management der Einsatz von KI-Technologien, insbesondere Large Language Models (LLMs), in den letzten Jahren deutliche Veränderungen angestoßen.
Doch wie sind diese Entwicklungen einzuordnen? Handelt es sich tatsächlich um eine „Revolution“, die bewährte Verfahren vollständig ablöst, oder vielmehr um eine evolutionäre Weiterentwicklung, die bestehende Prozesse gezielt optimiert?

Bereits vor dem Aufkommen generativer KI-Modelle kamen im Inputmanagement verschiedene Formen der künstlichen Intelligenz zum Einsatz. Dabei handelte es sich häufig um regelbasierte Systeme, klassisches Machine Learning oder einfache Mustererkennungsverfahren, die auf spezifische Aufgaben trainiert wurden. Typische Anwendungsfälle waren etwa die Texterkennung (OCR), die automatische Klassifikation von Dokumenten oder das Extrahieren strukturierter Daten aus unstrukturierten Quellen.

Diese Technologien ermöglichen bereits einen relativ hohen Automatisierungsgrad – zum Beispiel bei der automatischen Erkennung von Rechnungen oder der Extraktion von Kundennummern. Allerdings erforderten sie oft umfangreiches Training mit vielen Beispieldokumenten, bevor sie zuverlässig arbeiteten.

Machine Learning (ML) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Beispieldaten lernen, um eingehende Informationen – wie Dokumente, E-Mails oder Formulare – automatisch zu erkennen, zu klassifizieren und relevante Inhalte zu extrahieren. Das System wird dabei nicht explizit programmiert.

Bei Änderungen im Layout zum Beispiel muss das System erst neu trainiert werden, bevor der Prozess wieder automatisiert läuft. Außerdem haben diese Technologien kaum Kontextverständnis: Wenn die benötigten Daten für einen Menschen vielleicht offensichtlich waren, aber nicht explizit erwähnt wurden, dann wurden Sie auch nicht vom System erkannt.

Mit dem Einzug von Large Language Models (LLMs) hat sich die Situation grundlegend verändert. LLMs sind in der Lage, natürliche Sprache nicht nur zu erkennen, sondern auch inhaltlich zu verstehen – und das in einem Umfang, der früher unvorstellbar war. Der wesentliche Unterschied liegt darin, dass LLMs nicht nur nach Regeln oder gelernten Mustern zu arbeiten, sondern Inhalte kontextabhängig interpretieren und flexibel auf neue Formulierungen oder Dokumenttypen reagieren.

Konkret bedeutet das:

Universelle Verarbeitung: LLMs benötigen keine individuelles Training pro Dokumententyp. Sie erkennen aus dem Kontext, ob ein Dokument z. B. eine Rechnung, ein Vertrag oder eine Beschwerde ist – auch wenn diese unterschiedlich aufgebaut oder formuliert sind – und extrahieren die gewünschten Inhaltsdaten.
Mehrsprachigkeit und Formatvielfalt: Ob in Deutsch, Englisch oder anderen Sprachen, ob als E-Mail, PDF oder eingescanntes Bild – das spielt kaum noch eine Rolle.
Kontextuelles Verständnis: Kundenanliegen können besser interpretiert, Anfragen automatisch beantwortet und relevante Informationen gezielt extrahiert werden.

In der Praxis vollzieht sich dieser Wandel schrittweise – Unternehmen integrieren LLM-basierte Lösungen immer mehr in ihre bestehenden Systeme. Die Herausforderung liegt jetzt darin, LLMs sinnvoll in die jeweiligen Prozesse einzubauen. Das braucht Zeit – von heute auf morgen kann man also nicht von einer grundlegenden „Revolution“ sprechen. Was jedoch sicher ist: Das Inputmanagement der Zukunft wird nicht mehr ohne KI denkbar sein. Und in diesem neuen Zeitalter der Automatisierung liegt ein enormes Potenzial – zur Effizienzsteigerung, Entlastung von Personal und Verbesserung der Kundenzufriedenheit.

Die Qual der Wahl – etablierte Verfahren oder LLM-basierte Lösungen?

Wer sich aktuell mit Input Management beschäftigt, stellt sich oft die Frage: Was lohnt sich in meinem Fall mehr, die neuesten KI-Technologien auf LLM-Basis oder doch die bewährten Verfahren? LLMs ermöglichen durch ihr Kontextverständnis stets eine flexible Anpassung an neue oder geänderte Dokumente. Davon profitieren vor allem Prozesse, bei denen sich die Struktur der Dokumente oft ändert (z.B. Formulare, die regelmäßig aktualisiert werden) oder gar keine einheitliche Struktur existiert. In vielen Prozessen besteht der Input aber zum Großteil aus Dokumenten, alle ähnlich aufgebaut sind und wenig Kontextverständnis erfordern. Gleichzeitig sind LLMs deutlich ressourcenintensiver als Verfahren wie Machine Learning. Insbesondere, wenn das LLM lokal betrieben werden soll und große Mengen an Dokumenten zeitnah verarbeitet werden sollen, stoßen die Hardware-Kapazitäten der meisten Unternehmen schnell an ihre Grenzen.

Deshalb: Für hochvolumige Inputprozesse, bei denen auch mit etablierten Technologien ein sehr hoher Automatisierungsgrad erreicht werden kann, sollte der Einsatz von LLMs vorher geprüft werden. Am meisten profitiert, wer auf eine kluge Kombination aus verschiedenen Technologien setzt, je nach Anforderungen des konkreten Prozesses.

Wie Sie mit inovoo Ihr Inputmanagement fit für die Zukunft machen

inovoo entwickelt schon seit über 20 Jahren innovative Software-Lösungen, die Unternehmen und Organisationen dabei helfen, ihr Inputmanagement mithilfe modernster Technologien effizienter zu gestalten. Die Kombination aus der Low-Code-Plattform NOVO CxP und dem NOVO AI Studio schafft beste Bedingungen, um Prozesse vollständig zu automatisieren. Dabei werden nicht nur alle Inputkanäle (E-Mail, Scans, Web-Formulare aus Portalen, Chat, Datenquellen, …) nahtlos angebunden, sondern auch die Zielsysteme. So schaffen Sie eine reibungslose Verbindung zwischen Input und Output für eine ganzheitliche End-to-End Automatisierung, um von den Technologien voll profitieren zu können.

NOVO CxP ist unsere benutzerfreundliche Low-Code-Plattform, die es Ihnen ermöglicht, auch ohne Programmierkenntnisse selbst Workflows zu modellieren. Das sorgt für maximale Kontrolle und Flexibilität. Ein weiterer Vorteil ist die Implementierungsdauer. In die Module von NOVO CxP sind moderne KI-Komponenten bereits integriert.

Mit NOVO AI Studio haben Sie zusätzlich die Möglichkeit, verschiedene Sprachmodelle (LLMs) zu nutzen, lokal oder in der Cloud – das entscheiden Sie ganz nach Ihren Bedürfnissen und den datenschutzrechtlichen Anforderungen in Ihrem Bereich.

Das NOVO AI Studio zeichnet sich durch drei Kernfunktionen aus:

Klassifikation: Eingehende Dokumente oder Nachrichten werden erkannt, kategorisiert und den richtigen Prozessen zugeordnet.
Datenextraktion: Automatische Extraktion von wichtigen Daten wie Bestellinformationen oder Kundendaten
Zusammenfassung: NOVO AI Studio fasst die relevanten Informationen aus Texten in kürzester Zeit präzise zusammen.

Diese Technologien ermöglichen eine komplett automatisierte Verarbeitung unterschiedlichster Eingangskanäle – E-Mail, Post, Formulare, und viele weitere – mit hoher Integrationsfähigkeit in bestehende ERP-, CRM- oder DMS-Systeme.

NOVO CxP und NOVO AI Studio - Ein starkes Team!

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Fazit

Die neuesten Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz werden das Inputmanagement nachhaltig verändern – doch was heute zählt, ist die Kombination aus etablierten KI-Tools und sinnvoll eingesetzten LLM-Technologien. Der zielgerichtete Einsatz von LLMs sorgt dabei für ein neues Maß an Flexibilität und Effizienz dort, wo es benötigt wird. Was früher starre Regelwerke und manuelle Eingriffe erforderte, kann heute kontextbasiert und noch intelligenter automatisiert verarbeitet werden. Mit innovativen Software-Produkten wie NOVO CxP und dem NOVO AI Studio sind Unternehmen bestens gerüstet, um von diesem Wandel größtmöglich zu profitieren.

Autor:

Thomas Schneider | Geschäftsführer | inovoo

Kontakt: info@inovoo.com

1,7 Millionen Dokumente jährlich: Wie die Debeka BKK ihr Inputmanagement transformiert hat

Die Debeka BKK, eine der wachstumsstärksten gesetzlichen Krankenkassen Deutschlands mit rund 200.000 Versicherten, stand vor der Herausforderung stetig steigender Dokumentenmengen. Vor allem während der Corona-Pandemie häuften sich Briefe, E-Mails und weitere Dokumente. Parallel verschärfte der Fachkräftemangel die Situation weiter.

Mit inovoo hat die Debeka BKK alle Eingangskanäle in einen automatisierten, einheitlichen Inputprozess vereint: Die Plattform NOVO CxP verarbeitet nicht nur den Upload über die Online-Geschäftsstelle, sondern auch den E-Mail-, Fax- und Posteingang. Die Dokumente werden jetzt automatisiert konvertiert, identifiziert, klassifiziert, und extrahiert. Auch hier wird das Inputmanagement mit den Zielsystemen nahtlos verbunden und die Daten direkt an die entsprechenden BITMARCK-Schnittstellen übergeben. Der Prozess verbessert sich dabei durch die Autolearning-Funktion stetig selbst.