Das automatisierte Verarbeiten eingehender Papierdokumente stand lange Jahre im Zentrum der Digitalisierungsstrategien von Unternehmen, um die personalintensive manuelle Datenerfassung durch Einsatz geeigneter Technologien stark zu reduzieren. Die Steuerung der Scanner, Bildaufbereitung, eine automatische Dokumententypbestimmung und schließlich die automatisierte Extraktion von Nutzdaten mittels mehr oder weniger intelligenter OCR (Optical Character Recognition) Technologien stellen die Kernfunktionalitäten dieser Input Management-Software dar.
Durch die Erweiterung um spezielle Workflow-, Anwendungs- und Fachprüfungselemente entstehen dedizierte IT-Lösungen für sehr spezifische Aufgabenstellungen. Dazu gehören beispielsweise IT-Lösungen zur Verarbeitung von Eingangsrechnungen, digitale Akten für Verträge, Personal und Debitoren/Kreditoren sowie Posteingangslösungen für ganz spezielle Organisationsformen.
Diese heute noch weit verbreiteten Input Management-Lösungen beruhen in der Regel auf monolithischen IT-Architekturen, die nachträgliche Anpassungen, Erweiterungen und Veränderungen nur mit hohem Aufwand ermöglichen und somit wenig robust auf variierende Außeneinflüsse reagieren.
Der Bedarf von Unternehmen und Institutionen des öffentlichen Rechts nach arbeits- und prozessrationalisierenden Technologien hat sich in den letzten 3-5 Jahren drastisch verändert. Starker internationaler Wettbewerbsdruck, sich merklich verstärkende Auswirkungen des demographischen Faktors in Richtung Fachkräftemangel, die veränderte Arbeitsweise jüngerer Generationen und das Erfordernis die eigenen Unternehmensprozesse häufiger sowie in kürzeren Abständen anpassen zu müssen, führen dazu, Automatisierung und Rationalisierung im Rahmen der Digitalisierung neu zu definieren.
Zeitgemäßes Input Management erfordert eine Datenverarbeitung 4.0. Input Management ist somit mehr als die Aneinanderreihung einzelner Automatisierungstechnologien, ummantelt von monolithischen Strukturen. Effizientes Input Management ist modular, flexibel und prozessorientiert. Wir unterstützen Sie Ihr zukunftsfähiges Input Management auf- und auszubauen.
Input Management (IPM) ist ein zentraler Bestandteil der Digitalisierungsstrategie vieler Unternehmen. Es ermöglicht die Umwandlung von Papierdokumenten und anderen nicht-digitalen Daten in digitale Formate, die dann effizient gespeichert, verwaltet und genutzt werden können. Der Reifegrad von IPM variiert je nach Branche und Unternehmen, wobei einige Unternehmen bereits hochentwickelte Systeme implementiert haben, während andere erst am Anfang stehen.
Aus der Praxis: Ein großes Versicherungsunternehmen hat ein vollständig integriertes IPM-System implementiert, das alle eingehenden Dokumente automatisch digitalisiert und in ein zentrales Datenbankmanagementsystem einfügt. Dies hat die Bearbeitungszeit für Anträge um 50% reduziert und die Fehlerquote deutlich gesenkt.
Input Management bietet zahlreiche Vorteile, darunter die Reduzierung von Papierkosten, die Verkürzung von Bearbeitungszeiten und die Erhöhung der Genauigkeit der Daten. Durch die Automatisierung von Prozessen können Unternehmen ihre Effizienz steigern und Ressourcen besser nutzen.
Aus der Praxis: Ein Logistikunternehmen hat durch die Implementierung eines Input Managements die Bearbeitungszeit für Bestellungen um 70% reduziert und gleichzeitig die Fehlerquote um 40% gesenkt. Dies hat zu erheblichen Kosteneinsparungen und einer höheren Kundenzufriedenheit geführt.
Input Management liefert Daten und Informationen aus eingehenden Dokumenten und anderen Quellen (z.B. transkribierten Telefonaten), die für die Vorbereitung, Unterstützung und Automatisierung von Folgeprozesse unerlässlich sind. z.B. für die Datenanalyse, Berichterstellung und Entscheidungsfindung. Durch die Bereitstellung strukturierter und qualitativ hochwertiger Daten und deren konsequente und fehlerfreie Weiterverarbeitung können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen.
Aus der Praxis: Ein Energieversorgungsunternehmen nutzt Input Management, um Energieverbrauchsdaten zu erfassen und zu analysieren. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, effizientere Energieverteilungsstrategien zu entwickeln und den Energieverbrauch zu optimieren.
Auch im Input Management gewinnt der Einsatz von KI kontinuierlich an Bedeutung, da KI die Automatisierung und Verbesserung von Prozessen voranbringt. KI wird beispielsweise zur Erkennung und Kategorisierung von Dokumenten verwendet, was die Genauigkeit und Effizienz erhöht.
Aus der Praxis: Ein Finanzinstitut verwendet KI-gestützte OCR-Technologien, um Bankauszüge automatisch zu digitalisieren und zu analysieren. Dies hat die Bearbeitungszeit für Kreditanträge erheblich reduziert und die Genauigkeit der Daten verbessert.
Inputmanagement muss oft gesetzlichen Vorgaben und Richtlinien entsprechen, insbesondere im Hinblick auf den Datenschutz und die Datensicherheit. Beispiele hierfür sind die TR-Resiscan und der Umgang mit Sozialversicherungsdaten.
Aus der Praxis: Ein Gesundheitsunternehmen muss sicherstellen, dass alle digitalisierten Patientendaten den Anforderungen der TR-Resiscan entsprechen, um die Beweiskraft der Dokumente zu gewährleisten und die Patienteninformationen sicher zu verwalten.
Input Management bietet besonders für Branchen, die mit einer großen Menge an Papierdokumenten arbeiten, erhebliche Vorteile. Dazu gehören die Gesundheitswirtschaft, die Finanzwirtschaft, die öffentliche Verwaltung und die Logistik bzw. Branchen und Unternehmen mit hoher Ein- und Ausgangslogistik.
Aus der Praxis: Ein Krankenhaus hat durch die Implementierung von Input Management die Verwaltung von Patientenakten optimiert und die Zugriffszeiten für medizinische Dokumente erheblich verkürzt. Input Management ist somit Datenlieferant für die seit 01.01.2025 bundesweit ausgerollte elektronische Patientenakte (ePA).
Zu den wichtigsten Technologien im Input Management gehören Scannertechnologien, OCR (Optical Character Recognition), Barcodes, ICR (Intelligent Character Recognition) und Volltextsuche. Diese Technologien ermöglichen die automatische Erfassung und Verarbeitung von Dokumenten.
Aus der Praxis: Ein Einzelhandelsunternehmen verwendet OCR-Technologien, um Rechnungen automatisch zu digitalisieren und in ihr ERP-System zu übertragen. Dies hat die Bearbeitungszeit für Rechnungen um 60% reduziert.
Input Management-Projekte konzentrieren sich häufig auf die Verbesserung der Prozesseffizienz, die Reduzierung von Kosten und die Erhöhung der Datengenauigkeit. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Sicherstellung der Compliance mit gesetzlichen Vorgaben.
Aus der Praxis: Ein Unternehmen der öffentlichen Verwaltung hat ein Input Management-Projekt durchgeführt, um die Bearbeitung von Anträgen zu beschleunigen und die Genauigkeit der Antragsdaten zu verbessern. Dies hat zu einer höheren Kundenzufriedenheit und einer effizienteren Verwaltung geführt.
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