In diesem Jahr hat die Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) einen großen Hype ausgelöst, was bei jeder neu aufkommenden Technologie auf dem Markt zu erwarten ist. Laut dem Hype Cycle Report von Gartner folgen Produktinnovationen wie Biochips, selbstfahrende Autos und persönliche Assistenten “einem typischen Innovationsverlauf, der von übermäßiger Begeisterung über eine Phase der Ernüchterung bis hin zum Verständnis der Relevanz und der Rolle der Innovation in einem Markt oder Bereich reicht”.
Die bekanntesten und zukunftsträchtigsten Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz sind heute der generative Pre-Trained Transformer(ChatGPT) und die intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP). Laut dem Bericht von Markets and Markets wird die Größe des Chatbot-Marktes von 2,6 Milliarden Euro im Jahr 2021 auf 9,6 Milliarden Euro im Jahr 2026 ansteigen. Laut dem Bericht von Market Research Future wird der IDP-Markt von 1,35 Millionen Euro im Jahr 2022 auf 13,58 Millionen Euro im Jahr 2030 wachsen.
In dieser Publikation befassen wir uns mit den Definitionen und Funktionen von ChatGPT und IDP sowie mit den neuen Anwendungsfällen dieser beiden Technologien.
Inhalt
Definition und Merkmale von ChatGPT
Die Meinungen über ChatGPT gehen im Internet weit auseinander. Während die einen in diese Technologie investiert haben und sie für die beste Entwicklung aller Zeiten halten, haben andere kritisiert, dass die KI-Technologie Arbeitsplätze vernichtet und kreative Bereiche zerstört. ChatGPT ist ein neuer Chatbot, der auf einem großen Sprachmodell (LLM) basiert, das die von Benutzern hinterlassenen Eingabeaufforderungen versteht und Antworten auf ihre Anfragen erstellt. Zu diesem Zweck wurde es mit einem breiten Wortschatz und umfangreichem Allgemeinwissen vortrainiert. ChatGPT kann Vorhersagen treffen, wie z.B. KI-Lösungen, indem es anhand von Eingabeaufforderungen vorhersagt, welche Informationen die Benutzer suchen. Es kann Informationen auf Enzyklopädie-Niveau mit aufgelisteten Daten, wie Telefonnummern und Adressen, liefern. Außerdem erstellt es originelle Sätze mit Wörtern, die die menschliche Schreibweise imitieren. So veröffentlichte die italienische Zeitung Il Foglio zwischen März und April 2023 täglich einen von ChatGPT generierten Artikel auf ihrer offiziellen Website.
Die Genauigkeit der von ChatGPT bereitgestellten Informationen variiert jedoch. Sie können dieses Instrument zwar nutzen, um Ideen in kreativen Bereichen zu generieren, aber Sie wollen wahrscheinlich nicht um Rechtsberatung bitten. Wir glauben, dass die eigentliche Kunst bei der Nutzung dieser Entwicklung die Qualität der Eingabeaufforderung ist. Je genauer Sie die Wörter in diesem Chatbot verwenden, desto mehr relevante Antworten erhalten Sie.
Die Auswirkungen von ChatGPT auf den Markt
Der LLM kann in verschiedenen Wirtschaftszweigen eingesetzt werden. Die größte Wirkung haben diese Modelle in den Bereichen Marketing und Journalismus gezeigt, die sowohl Befürworter als auch Gegner von ChatGPT sind. Leute, die annehmen, dass ChatGPT die menschliche Schrift überflüssig machen wird, liegen falsch. Das Überprüfen von Fakten, das Redigieren und die Bestätigung, dass der Tonfall zur Markenstrategie passt, sind Schwachpunkte dieser neuen Technologie.
KI generiert Texte, die glaubwürdig erscheinen mögen. In Branchen, in denen es auf Genauigkeit ankommt, kann es jedoch zu Problemen führen, wenn Sie ungenaue Ausgaben erhalten, die sich eher nach dem anhören, was jemand gesagt hat, als nach präzisen Zitaten.
Definition und Merkmale von IDP
IDP mit dem Convolutional Neural Network (CNN) – eines der ersten Deep Learning-Modelle – wurde in den 1990er Jahren entwickelt. Diese Technologie wurde von Banken für die automatische Bearbeitung von Schecks und von Postämtern für die automatische Eingabe von handgeschriebenen Postadressen verwendet. Seitdem hat sich diese Disziplin zu einer optischen Zeichenerkennung (OCR) weiterentwickelt.
Heute setzt IDP verschiedene synergetische technologische Instrumente ein. Moderne IDP-Systeme basieren auf Computer Vision, natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), Deep Learning und maschinellen Lernverfahren (ML). Sie werden verwendet, um Informationen aus einem Dokument zu sammeln, zu überprüfen, ob es korrekt analysiert wurde, relevante Daten zu extrahieren und eine intelligente Verarbeitung durchzuführen. Während OCR Fehler perfekt transkribiert, sind KI-gesteuerte Instrumente zur Dokumentenverarbeitung für eine höhere Genauigkeit und permanente Verbesserungen verantwortlich.
Wie bereits erwähnt, besteht das Hauptziel von IDP darin, unstrukturierte, halbstrukturierte und strukturierte Dokumente in verwertbare digitale Daten umzuwandeln. Statistiken zufolge liegen 80 % der Geschäftsdaten in unstrukturierten Formaten vor, z. B. in E-Mails, Papierdokumenten, Bildern und PDF-Dateien. Geschäftsdaten erfordern die Integration verschiedener Technologien, um sie in maschinenlesbare Dateien umzuwandeln. Es gibt auch viele Branchen, in denen diese Technologie eingesetzt werden kann, wie z.B. im Bankwesen, in der Logistik, in der Fertigung, in der Regierung, im Einzelhandel usw. Laut der McKinsey Global ExecutivesSurvey gaben 70 % der Befragten an, dass ihre Unternehmen die Automatisierung von Geschäftsprozessen in einer oder mehreren Geschäftseinheiten oder Funktionen zumindest in einem Pilotprojekt testen.
Die Auswirkungen der IDP auf den Markt
Die IDP-Technologie hat den größten Einfluss auf den Bankensektor. Abhängig von den wichtigsten Kunden kann ein typisches Bankunternehmen mehrere Abteilungen haben, z.B. Versicherungen, Inkasso und getrennte Niederlassungen für Firmen- und Privatkunden.
In der Vergangenheit verhinderten interne manuelle Prozesse im Zusammenhang mit Dokumenten eine Kostensenkung und die Gewinnung neuer Kunden. Die Geschäftsleitung der Bank gab an, dass sie Bedenken wegen des Zeitaufwands und der Verschwendung von Ressourcen für die manuelle Verarbeitung von Verbraucherdaten hatte. Einige Banken sahen ihren Marktanteil schrumpfen und verloren an moderne Alternativen, die die Aufmerksamkeit der jüngeren Kunden auf sich zogen.
Heute setzen immer mehr Banken moderne IDP-Systeme ein, um Dokumenten-Workflows effektiv zu verwalten. Die Sachbearbeiter in den Filialen verbringen nicht mehr Stunden mit der manuellen Dateneingabe. Die meisten Unterlagen werden sofort digitalisiert, ohne dass die Papiere gesammelt und erst dann digitalisiert werden müssen. Die automatisierte Dokumentenverarbeitung hat dem Bankensektor geholfen, die mit verlorenen Kosten und veralteten Prozessen verbundenen Risiken zu reduzieren.
Anwendungsfälle von IDP und ChatGPT
Für diese Veröffentlichung haben wir untersucht, wie ChatGPT, der LLM der nächsten Generation, auf die Märkte für IDP und unstrukturierte Datenverarbeitung (UDP) angewendet werden kann.
Wir glauben, dass LLM IDP und UDP auf folgende Weise verbessern kann:
- Klassifizierung der Dokumente
ChatGPT kann verwendet werden, um Dokumente auf der Grundlage ihrer Struktur oder ihres Inhalts zu klassifizieren. Es kann zum Beispiel darauf trainiert werden, zwischen verschiedenen Arten von Rechnungen zu unterscheiden. Es kann auch erkennen, ob es sich bei einer Datei um einen Vertrag oder eine E-Mail handelt.
- Erkennung von benannten Entitäten (NER)
ChatGPT kann benannte Entitäten, wie Personen, Organisationen und Adressen, identifizieren und aus Dokumenten extrahieren. Diese Funktion kann verwendet werden, wenn Sie wichtige Beteiligte in einem Vertrag identifizieren oder Kontaktinformationen aus Visitenkarten extrahieren müssen.**
- Text-Extraktion
ChatGPT kann verwendet werden, um mit Hilfe der OCR-Technologie Informationen aus Bildern oder gescannten Dokumenten zu extrahieren. Mit dieser Funktion können Sie Informationen aus Formularen extrahieren und Papierdokumente digitalisieren.
- Text-Zusammenfassung
ChatGPT kann verwendet werden, um Zusammenfassungen von langen Dokumenten oder E-Mails zu erstellen. Zum Beispiel, um einen Überblick über einen Vertrag zu geben oder um einen Nachrichtenartikel zusammenzufassen. Dies kann für Personen nützlich sein, die schnell verstehen müssen, worum es in einem Dokument geht, ohne das ganze Dokument lesen zu müssen.
- Stimmungsanalyse
ChatGPT kann zur Analyse von Textdaten verwendet werden, um Erkenntnisse zu gewinnen. Zum Beispiel, um die Stimmung der Kunden in Bewertungen zu verstehen oder um Themen zu identifizieren, die in den sozialen Medien diskutiert werden. Diese Technologie könnte Unternehmen wertvolle Erkenntnisse liefern, die ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.
Fazit
ChatGPT und IDP haben in den letzten Jahren große Auswirkungen auf verschiedene Wirtschaftszweige gehabt, insbesondere auf Marketing, Journalismus, Finanzen und Logistik. Die Verwendung von ChatGPT und IDP erleichtert die zeitraubende, monotone und mühsame Bearbeitung von Dokumenten und macht sie weniger anfällig für manuelle Fehler. Auf diese Weise werden Daten in einer Vielzahl von Formaten effektiver und unterstützen eine höhere Produktivität und betriebliche Effizienz.
Die IDP-Technologie adressiert den Bedarf des Marktes, große Mengen an halbstrukturierten und unstrukturierten Dokumenten mit höherer Genauigkeit und Geschwindigkeit zu verarbeiten. In der Zwischenzeit zielt die Entwicklung von Chatbots darauf ab, einen 24/7-Kundensupport zu geringeren Betriebskosten, Selbstbedienungsfunktionen und Kundenengagement über mehrere Kanäle hinweg zu bieten.
Gemeinsam können ChatGPT und IDP großartige Ergebnisse liefern – Verbesserung der Genauigkeit der Datenextraktion, Reaktion auf natürlichsprachliche Befehle zu wichtigen Geschäftsinformationen und einfache Erstellung neuer UPD- und KI-Anwendungen. Darüber hinaus können IDP-Plattformen, die ChatGPT-Funktionen nutzen, auch die Erkennung von Kundenabsichten verbessern, Unterhaltungen zusammenfassen, Kundenfragen beantworten und Kunden an Ressourcen verweisen.