Künstliche Intelligenz – zweifelsohne eines der aktuellen Buzzwords. Mit diesem Schlagwort verbinden sich zuweilen gewaltige Erwartungen. Einige Marktpropheten sagen bereits eine Revolution voraus oder skizzieren übermächtige Bedrohungen á la Skynet. Wer jetzt an den Film „Terminator“ von 1984 denkt, denkt richtig.

 

Doch was genau verbirgt sich hinter dem Begriff eigentlich? „Der Begriff künstliche Intelligenz, abgekürzt KI, steht für Computersysteme, die menschliche Intelligenz nachahmen. […]“ Dabei dient der Begriff als Überbegriff einer Gruppe von Technologien, die die klassischen Grenzen der IT-Systeme erweitern. So definierte es jedenfalls der „Spiegel“ in seiner Ausgabe vom 4.1.2017.

 

Details im Fokus?

In meiner Wahrnehmung und gemessen an den Entwicklungen in der digitalen Rechnungsverarbeitung der letzten Jahre entsteht leicht der Eindruck von Lösungen, die zumeist über einen hohen Reifegrad verfügen. Die Entwicklung von Produkten für die Rechnungsverarbeitung scheint daher, quer über alle Anbieter, aktuell eher von Optimierungen in den Details als von sensationellen Entwicklungssprüngen getrieben.

 

KI im Alltag

Eine webbasierte Nutzung durch die Anwender darf inzwischen als Standard betrachtet werden und auch spezialisierte Apps, die mobile Endgeräte nahtlos in den Prüfungs- und Freigabeprozess einbinden, erfreuen sich inzwischen einer breiten Verfügbarkeit. Kein Konzernunternehmen kommt heute noch ohne eine entsprechende Lösung aus. Auch im Mittelstand hat die Mehrzahl der Unternehmen nachgezogen oder befindet sich gerade in der Einführung entsprechender Lösungen. Idealerweise sind diese Lösungen dynamisch in die IT-Welt des Unternehmens verbunden und arbeiten nahtlos mit den Backend-Systemen zusammen.

Doch haben sich, vielfach unbemerkt, längst KI-basierte Methoden in unseren Alltag eingeschlichen und sind zum selbstverständlichen Teil unserer Umgebung im Privatleben wie im Beruf geworden. Dies gilt natürlich auch, aber bei weitem nicht ausschließlich, für Lösungen zur elektronischen Rechnungsverarbeitung. Am deutlichsten wird dies vielleicht, wenn wir uns einige Beispiele ansehen, wie sich diese Methoden bereits etabliert haben.

Intelligente Erfassung

Beginnen wir mit der elektronischen Erfassung von Papierbelegen und der Bereitstellung der Informationen für die weitere Bearbeitung. Bereits die heute weit verbreiteten Komponenten ermöglichen erstaunlich gute Erkennungsraten bei einer einfachen Bedienung. Dabei wurden die Grenzen der Technik in den Jahren kontinuierlich nach vorne verschoben. So stellten vor einigen Jahren schlechte Vorlagen noch ein großes Problem dar, weil beispielsweise dünnes und durch­scheinendes Papier verwendet wurde oder Knicke, Unterschriften oder Stempel die automatisierte Lesbarkeit der Dokumente erschweren.

Moderne Systeme erfassen heute einen sehr hohen Anteil dieser Dokumente treffsicher. Dies gelingt durch die Kombination von spezialisierten Algorithmen: Bilderkenner nutzen KI-Mechanismen zur Eliminierung von Störungen und zur Optimierung der Bildqualität. Fehlertolerante Systeme (Fuzzy-Logik) identifizieren Informationen auch bei nicht vollständigen Eingangswerten. Und mehr­dimensionale Vektor-Systeme lernen durch das Training mit Beispieldaten, beispielsweise bei unbekannten Adressformaten.

Vom Menschen lernen heißt… die Algorithmen optimieren

Im immer stärkeren Maße werden selbstlernende Systeme ihre Leistungsfähigkeit und ihre Erkennungsraten allein dadurch steigern, dass sie menschliche Benutzer bei ihrer Arbeit beobachten, das heißt die Algorithmen optimieren sich durch den kontinuierlichen Abgleich von Eingangs­informationen mit den von menschlichen Spezialisten für die Weiterverarbeitung erfassten Informationen.

Im zweiten Teil meines Beitrags werfe ich einen genaueren Blick auf das Thema Intelligenz, etwa im Kontext von Posteingangslösungen oder im Bereich von Assistenzsystemen.

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