Di­gi­ta­li­sie­rung von Per­so­nal­ak­ten – Au­to­ma­ti­sie­rung mit KI

Per­so­nal­ak­ten wer­den häu­fig noch in Pa­pier geführt

Zu je­dem Ar­beits­ver­hält­nis in Deutsch­land ge­hört eine Per­so­nal­ak­te. Vie­le lie­gen nach wie vor in Pa­pier vor. Wäh­rend die ei­nen noch ak­tiv be­ar­bei­tet wer­den, die­nen Alt­ak­ten der Nach­weis­pflicht und neh­men im We­sent­li­chen nur noch Platz weg. Di­gi­ta­le Ak­ten ha­ben zahl­rei­che Vor­tei­le: Hö­he­rer Be­ar­bei­tungs­kom­fort, we­ni­ger Raum­be­darf oder leich­te­re Zu­griffs­steue­rung. Eine be­son­de­re Be­deu­tung kommt dem Da­ten­schutz zu. Per­so­nen­be­zo­ge­nen Da­ten müs­sen nach be­stimm­ten Fris­ten ge­löscht wer­den. Auch wenn es kei­ne di­rek­ten Auf­be­wah­rungs­fris­ten für Per­so­nal­ak­ten gibt, er­ge­ben sich die­se mit­tel­bar aus Ge­setz­ten wie dem BGB, dem Ein­kom­men­steu­er­ge­setz oder dem So­zi­al­ge­setz­buch. Die­se Fris­ten lie­gen zwi­schen 3 und 30 Jah­ren und be­tref­fen je­weils ein­zel­ne Do­ku­men­te der Per­so­nal­ak­te, nicht die ge­sam­te Akte. Da­her muss streng ge­nom­men jede Pa­pier­ak­te re­gel­mä­ßig be­wer­tet wer­den, ob Tei­le ver­nich­tet wer­den müs­sen. An­dern­falls dro­hen Stra­fen für un­recht­mä­ßi­ge Da­ten­spei­che­rung. Bei di­gi­ta­len Do­ku­men­ten ist die­ser Pro­zess deut­lich einfacher. 

War­um Di­gi­ta­li­sie­rung von Per­so­nal­ak­ten sinn­voll ist

Vie­les spricht also für eine Di­gi­ta­li­sie­rung der pa­pier­ge­bun­de­nen Per­so­nal­ak­ten. Es gibt am Markt vie­le Dienst­leis­ter, die Ak­ten ein­scan­nen und als elek­tro­ni­sche Do­ku­men­te zur Ver­fü­gung stel­len. Da­mit kön­nen die ein­zel­nen Do­ku­men­te in das DMS (Do­ku­men­ten­ma­nage­ment­sys­tem) im­por­tiert und den ent­spre­chen­den Per­so­nen und Be­ar­bei­tern zu­ge­ord­net wer­den. Um die oben er­wähn­ten Lösch­fris­ten si­cher­zu­stel­len und den Be­ar­bei­tungs­kom­fort zu er­hö­hen, müs­sen al­ler­dings die Ein­zel­do­ku­men­te hin­rei­chend klas­si­fi­ziert werden.

Die ei­gent­li­che Di­gi­ta­li­sie­rung der Ak­ten ist kei­ne be­son­ders schwie­ri­ge Auf­ga­be. Mo­der­ne Scan­ner schaf­fen ein paar hun­dert Blatt pro Minute.

Ma­nu­el­le Vor­ver­ar­bei­tung ist auf­wän­dig und teuer

Der Haupt­auf­wand ent­steht durch die not­wen­di­ge ma­nu­el­le Vor­ver­ar­bei­tung der zu di­gi­ta­li­sie­ren­den Ak­ten. Üb­li­cher­wei­se über­neh­men re­gel­ba­sier­te Sys­te­me die­se Auf­ga­be nach der Di­gi­ta­li­sie­rung an­hand der Bild­da­tei­en. Dazu pro­gram­miert ein Mensch, wie Do­ku­men­te er­kannt wer­den sol­len. Für eine hohe Au­to­ma­ti­sie­rungs­ra­te mit nied­ri­gen Kos­ten sind ho­mo­ge­ne Do­ku­men­ten­struk­tu­ren und eine ein­heit­li­che Qua­li­tät eben­so not­wen­dig wie wie­der­ver­wend­ba­re Do­ku­men­ten­klas­sen der Unternehmen.

Bei Per­so­nal­ak­ten be­stehen in der Re­gel spe­zi­el­le Her­aus­for­de­run­gen, die eine Au­to­ma­ti­sie­rung behindern:

• Die Ak­ten sind über Jah­re ge­wach­sen und da­her nicht im­mer in bes­ter Qua­li­tät, wo­durch die Les­bar­keit be­ein­träch­tigt ist.
• Hand­schrift­li­che An­mer­kun­gen ge­hö­ren zu fast je­der Per­so­nal­ak­te und kön­nen de fac­to nicht ma­schi­nell ver­ar­bei­tet werden.
• Die Do­ku­men­te ver­än­dern sich hin­sicht­lich Lay­out und Struk­tur im Lau­fe der Zeit, so dass vie­le Va­ri­an­ten von ei­gent­lich iden­ti­schen Do­ku­men­ten­klas­sen vorliegen.
• Die Ab­la­ge­ord­nung un­ter­schei­det sich von Un­ter­neh­men zu Un­ter­neh­men. Da­her kann kaum ein Stan­dard­sche­ma zur Tren­nung pro­gram­miert wer­den, son­dern je­des Pro­jekt fängt bei Null an.
• Die Un­ter­neh­men ge­ben Do­ku­men­ten­klas­sen häu­fig vor und rich­ten sich ger­ne nach dem Prin­zip „Wünsch­dir­was“. Kei­ne Chan­ce auf Wie­der­ver­wen­dung der Sche­ma­ta zwi­schen Projekten.

Ty­pi­scher Pro­zess der Ak­ten­di­gi­ta­li­sie­rung mit ma­nu­el­ler Scanvorbereitung

Tren­nung und Klas­si­fi­ka­ti­on sind aus den oben ge­nann­ten Grün­den nur schwer zu au­to­ma­ti­sie­ren. In der Fol­ge wird oft auf ei­nen ma­nu­el­len Pro­zess zu­rück­ge­grif­fen: Mit­ar­bei­ter tren­nen ma­nu­ell vor dem Scan­nen die Do­ku­men­te mit Trenn­blät­tern oder Bar­codes. Die Klas­si­fi­ka­ti­on er­folgt in dem Pro­zess eben­falls manuell. 

Im Er­geb­nis ist das Di­gi­ta­li­sie­ren von Per­so­nal­ak­ten ver­gleichs­wei­se teu­er – für ei­ni­ge in­ter­es­sier­te Kun­den zu teu­er, da nicht wirt­schaft­lich. Durch die fach­li­che Qua­li­fi­ka­ti­on, die zum Be­ar­bei­ten von Per­so­nal­do­ku­men­ten not­wen­dig ist, ste­hen au­ßer­dem teil­wei­se nicht ge­nug Ka­pa­zi­tä­ten zur Ver­fü­gung. Lan­ge War­te­zei­ten sind üb­lich oder Kun­den­an­fra­gen wer­den nicht bedient.

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Las­sen Sie Ma­schi­nen den Pro­zess lernen!

Künst­li­che In­tel­li­genz und Ma­chi­ne Lear­ning kön­nen die ge­sam­te Ver­ar­bei­tung ein­ge­hen­der Do­ku­men­te in kur­zer Zeit mit we­ni­gen Bei­spie­len ler­nen und auf neue Do­ku­men­te an­wen­den. Aus­gangs­punkt ist ein Pa­ra­dig­men­wech­sel im Ver­gleich zur bis­he­ri­gen Arbeitsweise:

• Spe­zia­li­sie­rung: Statt um­fas­sen­de An­wen­dun­gen zu pro­gram­mie­ren, die den ge­sam­ten Pro­zess ab­de­cken, wer­den KI-Ser­vices als Bau­stei­ne je­weils für spe­zi­el­le Auf­ga­ben ein­ge­setzt. Die­se las­sen sich schnel­ler und bes­ser trai­nie­ren, als um­fas­sen­de Funk­tio­nen, die „al­les“ kön­nen sollen. 
• Trai­nie­ren statt Pro­gram­mie­ren: Statt Re­geln zu pro­gram­mie­ren, ler­nen in­tel­li­gen­te Sys­te­me die Ver­ar­bei­tungs­schrit­te von ei­nem fach­li­chen Ex­per­ten oder Trai­ner an­hand we­ni­ger Bei­spie­le. So lässt sich schnel­le Um­set­zung mit ho­her Fle­xi­bi­li­tät kombinieren. 
• Hu­man in the loop: An­hand ih­rer Si­cher­heit (Kon­fi­denz) schlägt die KI im Trai­ning Bei­spie­le vor und son­dert in der Dun­kel­ver­ar­bei­tung Fäl­le aus. So ent­steht ein kon­ti­nu­ier­li­cher Ver­bes­se­rungs­pro­zess mit mi­ni­mier­ten Auf­wand und der Mensch be­hält die Kon­trol­le über den Pro­zess und des­sen Qualität.

Mit KI mehr er­rei­chen mit we­ni­ger Aufwand

Mo­der­ne KI-Platt­for­men wen­den die ge­nann­ten Grund­sät­ze an und kom­bi­nie­ren ein­zel­ne, spe­zi­el­le KI-Ser­vices zu ei­nem ef­fi­zi­en­ten und ef­fek­ti­ven Ge­samt­pro­zess. Be­zo­gen auf den Di­gi­ta­li­sie­rungs­pro­zess von Per­so­nal­ak­ten kann mit Ma­chi­ne Lear­ning ein Groß­teil der ma­nu­el­len Ar­beit aus der Scan-Vor­be­rei­tung in die di­gi­ta­le Nach­be­rei­tung ver­la­gert und au­to­ma­ti­siert aus­ge­führt werden:

• Op­ti­mie­rung: KI lernt, Nutz­da­ten von Stö­run­gen auf Do­ku­men­ten zu un­ter­schei­den. Op­ti­sche Stö­run­gen, wie bspw. ver­gilb­te Pa­pier­far­ben oder Ur­kun­den­hin­ter­grün­de, kön­nen kom­pen­siert wer­den, um Tex­terken­nung und Ex­trak­ti­on zu verbessern.
• Struk­tu­rie­rung: KI-Bau­stei­ne grup­pie­ren ohne mensch­li­ches Zu­tun: Die Do­ku­men­te wer­den be­reits nach vi­su­el­len und text­li­chen Merk­ma­len grup­piert, um den wei­te­ren Ver­ar­bei­tungs­pro­zess ziel­ge­rich­tet zu steu­ern. Da­mit wer­den be­stimm­te wie­der­keh­ren­de Do­ku­men­ten­ty­pen mit ei­ner ho­hen Au­to­ma­ti­sie­rungs­quo­te in so­ge­nann­te Clus­ter zusammengefasst. 
• Tren­nung: An­hand von Mus­tern er­ler­nen KI-Sys­te­me ein­ge­hen­de Do­ku­men­te au­to­ma­tisch zu tren­nen. Dazu ver­wen­det die KI selbst­stän­dig Sei­ten­num­mern, Lay­out­in­for­ma­tio­nen und op­ti­sche Merk­ma­le.   
• Klas­si­fi­ka­ti­on: Eben­falls an­hand von Bei­spie­len er­ler­nen KI-Sys­te­me Do­ku­men­ten­klas­sen mit ho­her Ge­nau­ig­keit zu er­ken­nen. Und das un­ab­hän­gig von Lay­out oder Schlagworten. 
• Ex­trak­ti­on: In­dem auf ei­ni­gen Trai­nings­do­ku­men­ten re­le­van­te Da­ten durch ei­nen Trai­ner mar­kiert wer­den, lernt die KI, re­le­van­te Fach­da­ten auf al­len wei­te­ren Do­ku­men­ten au­to­ma­tisch zu erkennen. 

Durch eine ge­schick­te Kom­bi­na­ti­on der oben be­schrie­be­nen Ser­vices las­sen sich sehr kur­ze Um­set­zungs- und An­lern­pha­sen mit nied­ri­gen Stück­kos­ten kombinieren. 

Fa­zit: Schnel­le­re Di­gi­ta­li­sie­rung von Per­so­nal­ak­ten mit KI bei gleich­zei­tig nied­ri­ge­ren Kosten

Durch den kom­bi­nier­ten Ein­satz meh­re­rer KI- bzw. Ma­chi­ne Lear­ning-Me­tho­den kann mit we­ni­ger Auf­wand mehr Qua­li­tät bei der Di­gi­ta­li­sie­rung von Per­so­nal­ak­ten er­reicht werden:

• Durch die Au­to­ma­ti­sie­rung der Be­ar­bei­tungs­schrit­te wird die Scan-Vor­be­rei­tung ent­las­tet und die Kos­ten deut­lich gesenkt.
• Durch die bes­se­re Er­ken­nungs­qua­li­tät der KI sin­ken Auf­wand und Kos­ten für die ma­nu­el­le Nach­be­rei­tung zusätzlich.
• Durch sin­ken­de Kos­ten kön­nen nied­ri­ge­re Prei­se rea­li­siert und zu­sätz­li­che Kun­den ge­won­nen wer­den, für die eine Di­gi­ta­li­sie­rung der Per­so­nal­ak­ten bis­her nicht wirt­schaft­lich war.
• Durch den ge­rin­ge­ren Per­so­nal­be­darf an Fach­kräf­ten kön­nen Ka­pa­zi­täts­eng­päs­se be­sei­tigt werden.
• Durch die zu­sätz­li­chen Ka­pa­zi­tä­ten kön­nen auch sehr gro­ße Auf­trä­ge schnel­ler ab­ge­ar­bei­tet werden.

Die Ein­füh­rung und Nut­zung sol­cher Lö­sun­gen er­for­dert kein mehr­jäh­ri­ges Pro­jekt und nur ver­gleichs­wei­se ge­rin­ge In­ves­ti­tio­nen. Mit leis­tungs­fä­hi­gen, ser­vice-ori­en­tier­ten Ar­chi­tek­tu­ren wie der in­ser­ve-Platt­form las­sen sich Di­gi­ta­li­sie­rungs­pro­zes­se für Per­so­nal und an­de­re Ak­ten in kur­zer Zeit automatisieren.

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