Seminar EASY DMS – Dokumentenerfassung, Klassifikation und KI-Extraktion

Das Seminar behandelt den vollständigen Eingangsdokumentprozess in EASY DMS. Upload, Scan, E-Mail, überwachte Quellen, Dateivorbereitung, Dokumentklassifikation, KI-gestützte Extraktion, Konfidenz, Validierung, Nachbearbeitung, Ausnahmebehandlung, Qualitätsmessung und Übergabe an Ablage oder Workflow werden praktisch umgesetzt.

Inhaltsübersicht

• Lernziele und fachliche Einordnung
• Schrittweise Seminarinhalte
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele

• Eingangskanäle und Dokumenttypen anhand von Volumen, Qualität und Prozessbedarf auswählen.
• Vorverarbeitung, Klassifikation und Metadatenextraktion konsistent konfigurieren.
• Konfidenzwerte, Validierungsregeln und Human-in-the-loop-Nachbearbeitung einsetzen.
• Fehler-, Dubletten- und Ausnahmefälle kontrolliert behandeln.
• Qualität, Datenschutz, Monitoring und Betriebsübergabe der Erfassungsstrecke absichern.

Schrittweise Seminarinhalte

1. Eingangskanäle und Erfassungsarchitektur

Schwerpunkt: Upload, Scan, E-Mail, Verzeichnisse, Fachanwendungen, mobile Quellen, Stapel, Volumen, Dateiformate, Netzwerk und Verantwortungen.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Eingangskanäle und Erfassungsarchitektur“ erfassen.
2. Relevante Dokumente, Daten, Rollen, Systeme und Abhängigkeiten anhand von Upload, Scan, E-Mail, Verzeichnisse, Fachanwendungen, mobile Quellen, Stapel, Volumen, Dateiformate, Netzwerk und Verantwortungen modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Sicherheit, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein vollständiges Multi-Channel-Erfassungskonzept dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

2. Dokumentvorbereitung und Qualitätskontrolle

Schwerpunkt: Seiten, Drehung, Trennung, Anhänge, Bildqualität, Textgewinnung, OCR-Bezug, Dateikonvertierung, beschädigte Dateien und Quarantäne.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Dokumentvorbereitung und Qualitätskontrolle“ erfassen.
2. Relevante Dokumente, Daten, Rollen, Systeme und Abhängigkeiten anhand von Seiten, Drehung, Trennung, Anhänge, Bildqualität, Textgewinnung, OCR-Bezug, Dateikonvertierung, beschädigte Dateien und Quarantäne modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Sicherheit, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen reproduzierbaren Vorbereitungs- und Prüfprozess dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

3. Dokumentklassifikation

Schwerpunkt: Dokumentklassen, Merkmale, Layouts, Schlüsselwörter, Referenzdaten, Trainings- und Testmengen, Varianten, Konfidenz und Fehlklassifikation.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Dokumentklassifikation“ erfassen.
2. Relevante Dokumente, Daten, Rollen, Systeme und Abhängigkeiten anhand von Dokumentklassen, Merkmale, Layouts, Schlüsselwörter, Referenzdaten, Trainings- und Testmengen, Varianten, Konfidenz und Fehlklassifikation modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Sicherheit, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein getestetes Klassifikationsmodell dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

4. KI-gestützte Metadatenextraktion

Schwerpunkt: Zielfelder, Datentypen, Tabellen, Beträge, Daten, Personen, Nummern, Mehrfachwerte, Normalisierung, Sprachen und Kontext.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „KI-gestützte Metadatenextraktion“ erfassen.
2. Relevante Dokumente, Daten, Rollen, Systeme und Abhängigkeiten anhand von Zielfelder, Datentypen, Tabellen, Beträge, Daten, Personen, Nummern, Mehrfachwerte, Normalisierung, Sprachen und Kontext modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Sicherheit, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein einsatzfähiges Extraktionsschema dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

5. Validierung und Human in the Loop

Schwerpunkt: Schwellenwerte, Pflichtfelder, Plausibilitäten, Wertelisten, Referenzabgleich, Nachbearbeitungsoberfläche, Vier-Augen-Fälle und Freigabe.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Validierung und Human in the Loop“ erfassen.
2. Relevante Dokumente, Daten, Rollen, Systeme und Abhängigkeiten anhand von Schwellenwerte, Pflichtfelder, Plausibilitäten, Wertelisten, Referenzabgleich, Nachbearbeitungsoberfläche, Vier-Augen-Fälle und Freigabe modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Sicherheit, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen kontrollierten Validierungs- und Korrekturprozess dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

6. Dubletten, Ausnahmen und Prozessübergabe

Schwerpunkt: Fingerprints, Dokument-IDs, Wiederholung, unklare Klasse, fehlende Felder, Fehlerwarteschlange, Retry, Ablage, Akte und Workflowstart.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Dubletten, Ausnahmen und Prozessübergabe“ erfassen.
2. Relevante Dokumente, Daten, Rollen, Systeme und Abhängigkeiten anhand von Fingerprints, Dokument-IDs, Wiederholung, unklare Klasse, fehlende Felder, Fehlerwarteschlange, Retry, Ablage, Akte und Workflowstart modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Sicherheit, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen wiederanlauffähigen Ausnahme- und Übergabeprozess dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

7. Qualität, Datenschutz und Betrieb

Schwerpunkt: Feldgenauigkeit, Vollständigkeit, Konfidenzverteilung, Stichproben, sensible Inhalte, Berechtigungen, Logs, Kennzahlen, Tuning und Dokumentation.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Qualität, Datenschutz und Betrieb“ erfassen.
2. Relevante Dokumente, Daten, Rollen, Systeme und Abhängigkeiten anhand von Feldgenauigkeit, Vollständigkeit, Konfidenzverteilung, Stichproben, sensible Inhalte, Berechtigungen, Logs, Kennzahlen, Tuning und Dokumentation modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Sicherheit, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein messbares Betriebs- und Qualitätsmodell dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

Praxisübungen und Laborszenarien

• Entwurf einer Eingangskanal- und Dokumentklassenmatrix.
• Konfiguration eines Klassifikations- und Extraktionsschemas mit Validierungsregeln.
• Durchspielen von Niedrigkonfidenz-, Dubletten- und Ausnahmefällen.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: DMS-Administration, Capture- und Scanverantwortliche, Fachprozessmanagement, Data- und AI-Teams, Qualitätssicherung, Datenschutz und Informationssicherheit.

Voraussetzungen: Grundkenntnisse in Dokumentklassen, Metadaten und DMS-Prozessen; Erfahrung mit Erfassung, OCR oder Datenqualität ist hilfreich.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, strukturierte Konfigurationsschritte, Praxisübungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung verwendet definierte Ausgangswerte, Prüfpunkte und Dokumentationsanforderungen, damit die erarbeiteten Abläufe im Projekt oder Regelbetrieb wiederholbar bleiben.