Confidence Score für Ihre Extraktionen
Warum hat Koncile einen Confidence Score eingeführt?
Koncile weist jedem extrahierten Datenfeld, wie etwa Einzelpreisen, Gesamtbeträgen, Identitäten oder Referenznummern, einen Confidence Score zu, um einen klaren Indikator für die Zuverlässigkeit der erkannten Informationen bereitzustellen. Dieser Ansatz ist vollständig in eine Intelligent-Document-Processing-Strategie eingebettet, bei der die Datenqualität ebenso entscheidend ist wie die reine Datenextraktion.
Der Confidence Score ermöglicht es, zwischen Daten zu unterscheiden, die automatisiert verarbeitet werden können, und solchen, die eine Überprüfung erfordern. Dies ist besonders relevant bei hohen Dokumentenvolumen oder geschäftskritischen Anwendungsfällen. Er sichert Automatisierungsprozesse ab, reduziert das Fehlerrisiko und hilft dabei, Kontrollen zu priorisieren, ohne Integrationsprozesse zu verlangsamen.
Was ist der Confidence Score?
Der Confidence Score ist ein Indikator zur Bewertung der Zuverlässigkeit eines extrahierten Datenfeldes. Er fügt eine zusätzliche Kontrolle hinzu und hilft dabei zu erkennen, welche Informationen automatisiert genutzt werden können und welche eine manuelle Überprüfung erfordern.
Wie funktioniert der Confidence Score?
Der Koncile Confidence Score wird mithilfe eines in die Anwendung integrierten Algorithmus berechnet. Er wird jedem extrahierten Datenfeld zugewiesen und berücksichtigt dabei die Qualität des Quelldokuments, dessen Komplexität sowie die Bedingungen der Extraktion, um die Zuverlässigkeit der erkannten Information einzuschätzen.
Ziel ist es, potenziell fehlerhafte Daten schneller zu identifizieren und notwendige Prüfungen gezielt zu priorisieren.
Beispiele für den Einsatz des Confidence Scores
Bei Bestellungen mit hohem Volumen hilft der Confidence Score dabei, sensible Finanzdaten abzusichern. Wird beispielsweise ein Einzelpreis von 6,20 € mit einem Confidence Score von 0,85 erkannt, sollte dieser überprüft werden, da selbst kleine Abweichungen erhebliche Auswirkungen auf den Gesamtbetrag haben können.
Der Confidence Score ist außerdem entscheidend für die Identifikation von Dokumenten mit geringer Qualität. Schlecht gescannte oder niedrig aufgelöste Bilder führen in der Regel zu niedrigeren Scores, wodurch sich Dokumente, die eine manuelle Prüfung erfordern, schnell erkennen lassen, ohne den gesamten Verarbeitungsfluss zu stören.
Darüber hinaus findet der Confidence Score in allen Fachbereichen Anwendung. In der Finanz- und Buchhaltungsabteilung hilft er bei der Priorisierung von Prüfungen für Beträge und Steuern. Im Einkauf unterstützt er die Analyse von Preisen und Bestellpositionen. In der Logistik erleichtert er die Kontrolle von Mengen und Referenzen. Im Personalwesen bewertet er die Zuverlässigkeit von Daten aus administrativen Dokumenten. In rechtlichen und Compliance-Kontexten hebt er risikobehaftete Informationen hervor, die besondere Aufmerksamkeit erfordern.
Durch die Bündelung all dieser Signale in einem einzigen Indikator trägt der Confidence Score dazu bei, die Nutzung von Daten zuverlässig zu gestalten, unabhängig vom Dokumenttyp oder Verarbeitungsvolumen.
Typ : Automatisierung
Nutzer : Unternehmen
Komplexität : Gering
Das Tool zur Automatisierung Ihrer Dokumente
Alle Fragen zum Koncile Confidence Score
Der Confidence Score berücksichtigt zahlreiche Signale aus dem Dokument selbst sowie aus dem Extraktionskontext, um eine konsistente und praxisnahe Einschätzung der Zuverlässigkeit jeder Information zu liefern. Als Entscheidungsunterstützung eingesetzt, trägt er zur Absicherung von Automatisierungsprozessen bei und gewährleistet gleichzeitig eine hohe Kontrolle über die Datenqualität.
Der Confidence Score ist ein Indikator und keine absolute Wahrheit. Er dient zur Einschätzung der Zuverlässigkeit extrahierter Daten und muss stets im jeweiligen Kontext interpretiert werden.
Ein Confidence Score von 95 Prozent hat je nach Datentyp eine unterschiedliche Bedeutung. So ist ein Einzelpreis oder ein finanzieller Betrag mit 95 Prozent Confidence kritischer als ein beschreibendes oder textuelles Feld, dessen Formulierung variieren kann, ohne den geschäftlichen Nutzen zu beeinträchtigen.
Binäre Felder erfordern besondere Aufmerksamkeit. Bei Werten wie wahr oder falsch, ja oder nein, vorhanden oder nicht vorhanden lässt ein Fehler keinen Spielraum für Interpretation. Der Wert ist entweder korrekt oder falsch, was direkte Auswirkungen auf Geschäftsregeln oder Automatisierungen haben kann.
Zusammengefasst sollte der Confidence Score feldspezifisch analysiert werden, unter Berücksichtigung des tatsächlichen geschäftlichen Einflusses der jeweiligen Daten.
Es gibt keinen einheitlichen Schwellenwert für alle Anwendungsfälle. In der Regel verdienen Daten mit einem Confidence Score von 0,95 oder niedriger besondere Aufmerksamkeit. Unterhalb von 0,85 wird eine Überprüfung dringend empfohlen, insbesondere bei geschäftskritischen Informationen.
Ja, die Qualität des Dokuments hat direkten Einfluss auf den zugewiesenen Confidence Score. Unscharfe, schlecht gescannte oder stark komprimierte Dokumente erschweren die Extraktion und führen häufig zu niedrigeren Confidence Scores.
Nicht zwingend. Ein niedriger Confidence Score kann auf eine erschwerte Extraktion hinweisen, etwa aufgrund geringer Dokumentqualität oder komplexer Strukturen. In den meisten Fällen signalisiert er jedoch, dass eine Überprüfung sinnvoll ist, da die Fehlerwahrscheinlichkeit erhöht ist.
Ja, jedes extrahierte Datenfeld verfügt über einen eigenen Confidence Score.
Ja, der Confidence Score ist auch für komplexe oder unstrukturierte Dokumente geeignet. Seine Interpretation hängt jedoch stark vom jeweiligen Kontext und der Dokumentqualität ab, da jeder Fall spezifische Besonderheiten aufweist.
Der Confidence Score dient als Entscheidungsgrundlage für Automatisierungen und ersetzt nicht das menschliche Urteilsvermögen. Er kann verwendet werden, um Validierungsregeln festzulegen, manuelle Prüfungen auszulösen oder Daten je nach Risikoniveau unterschiedlich weiterzuleiten. So lässt sich Automatisierung sicher einsetzen, ohne die Kontrolle über kritische Daten zu verlieren.
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