Was ist Dokumentenerfassung? Definition, Vorteile und Best Practices (2026)

Wichtigste Erkenntnisse:

• Dokumentenerfassung extrahiert strukturierte Daten zur Automatisierung – nicht nur Bilder
• Reduziert manuelle Dateneingaben, erhöht Genauigkeit und spart Zeit durch Automatisierung
• Optimal für Rechnungen, Spesen, Formulare und E-Mails – branchenübergreifend
• Parseur bietet eine einfach bedienbare, präzise und sichere Lösung für intelligente Dokumentenverarbeitung

In vielen Unternehmen kostet manuelle Dateneingabe viel Zeit und ist anfällig für Fehler. Mitarbeitende verbringen häufig Stunden damit, Informationen aus Papierformularen, Rechnungen, Verträgen oder E-Mails zu extrahieren und anschließend in verschiedene Systeme einzugeben. Dieser Prozess verlangsamt nicht nur die Abläufe, sondern erhöht auch das Risiko von Fehlern, Dateninkonsistenzen und Dokumentenverlust. Die Folge sind frustrierte Teams, verzögerte Entscheidungen und höhere Betriebskosten. Mitarbeitende verbringen etwa 10 % ihrer Arbeitszeit mit manuellen Erfassungstätigkeiten und verlieren durchschnittlich 60 Stunden monatlich durch Aufgaben, die automatisiert werden könnten, so SuiteX.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, setzen Unternehmen zunehmend auf intelligente Dokumentenverarbeitung. Die Dokumentenerfassung automatisiert die Extraktion wichtiger Daten aus physischen und digitalen Dokumenten und wandelt sie schnell und präzise in verwendbare digitale Formate um. Durch die Integration dieser Technologie in bestehende Prozesse können Unternehmen den manuellen Aufwand deutlich verringern, die Datenqualität erhöhen und die Bearbeitungszeiten beschleunigen.

Was ist Dokumentenerfassung?

Dokumentenerfassung ist der Prozess, strukturierte Daten aus physischen oder digitalen Dokumenten mithilfe von Technologien wie zonaler OCR und KI zu extrahieren, damit die Daten ohne manuelle Eingabe verarbeitet, analysiert oder in Softwaresysteme integriert werden können.

Der eigentliche Wert liegt darin, die in diesen Dokumenten enthaltenen Informationen so zu extrahieren, dass sie von Softwaresystemen direkt genutzt werden können – ohne manuellen Aufwand. Dies ermöglicht Unternehmen:

• Arbeitsabläufe zu automatisieren
• Den manuellen Aufwand für Datenerfassung erheblich zu senken
• Die gesamte betriebliche Effizienz zu steigern

Während das Scannen lediglich statische Bilder erzeugt – also digitale Kopien der Originaldokumente –, geht die Dokumentenerfassung weiter und konzentriert sich darauf:

• Die in diesen Bildern enthaltenen Daten zugänglich und nutzbar zu machen
• Texte und Schlüsselinformationen in strukturierte Formate zu überführen
• Softwaretools die Interpretation und Nutzung der extrahierten Daten zu ermöglichen

So können Unternehmen große Mengen an Dokumenten zügig und fehlerarm bearbeiten und typische Engpässe sowie Fehlerquellen manueller Prozesse eliminieren.

Die Entwicklung der automatisierten Dokumentenverarbeitung verlief rasant. Lange Zeit war die manuelle Dateneingabe der Standard zur Digitalisierung von Papierdokumenten, wobei Mitarbeitende die Informationen ablesen und per Hand eintippen mussten – ein langsamer Prozess, der zu Fehlern und Inkonsistenzen führt. Die Einführung von Optical Character Recognition (OCR) markierte einen Wendepunkt, indem Computer in die Lage versetzt wurden:

• Gedruckten Text aus gescannten Bildern zu erkennen
• Diesen automatisiert in bearbeitbaren Digitaltext umzuwandeln

Diese Fortschritte ermöglichen eine immer genauere und intelligentere Datenextraktion – inklusive Kontextverständnis, Handschriftenerkennung und flexibler Anpassung an verschiedene Dokumenttypen. Das moderne Konzept hat die Dokumentenerfassung zu einem leistungsstarken Werkzeug gemacht, das Unternehmen hilft, Prozesse zu vereinfachen, Kosten zu senken und bessere Entscheidungen zu treffen.

Wie funktioniert Dokumentenerfassung?

Die Dokumentenerfassung vereinfacht die Umwandlung physischer oder digitaler Dokumente in nutzbare Daten durch eine Reihe automatisierter Schritte. Plattformen wie Parseur kombinieren OCR und KI-Extraktion, um Felder wie Lieferanten, Beträge oder Rechnungsnummern zu erkennen – ganz ohne komplexe Regelwerke.

So läuft der Prozess in der Regel ab:

Schritt 1: Dokumenteingang

Der Prozess beginnt, wenn die Dokumente ins System gelangen. Dies kann auf verschiedene Arten geschehen, etwa durch Scannen von Papierdokumenten, Hochladen digitaler Dateien oder durch Weiterleiten von E-Mails mit Anhängen. So wird sichergestellt, dass alle Dokumente – egal in welchem Format – gesammelt und für die Verarbeitung bereitgestellt werden.

Schritt 2: Zonale OCR (Optische Zeichenerkennung)

Nach der Eingabe wandelt die OCR-Technologie die Bilder oder PDFs in digitalisierten Text um. OCR liest gedruckte oder getippte Zeichen aus dem Dokument und übersetzt sie in bearbeitbaren, durchsuchbaren Text, sodass Software den Inhalt korrekt interpretieren kann.

Schritt 3: KI-basierte Datenextraktion

Im Anschluss analysiert künstliche Intelligenz (KI) den erkannten Text und extrahiert gezielt wichtige Informationen wie Namen, Daten, Rechnungsnummern oder Beträge. Dank des Verständnisses von Layouts kann KI die Daten effizient und zuverlässig extrahieren, ohne dass manuelle Konfigurationen notwendig sind.

Schritt 4: Validierung und Prüfung

Einige Systeme binden einen Human-in-the-Loop-Prozess ein – so wird die extrahierte Information bei komplexen oder kritischen Dokumenten durch eine Person überprüft und verifiziert, um Fehler vor der endgültigen Übernahme zu minimieren.

Schritt 5: Datenexport

Abschließend werden die validierten Daten exportiert und mit anderen Unternehmenssystemen wie CRM-Software, Buchhaltungsplattformen oder Datenbanken integriert, sodass die Informationen nahtlos in bestehende Abläufe einfließen.

Welche Vorteile bietet Dokumentenerfassung?

Die Einführung intelligenter Dokumentenverarbeitung bietet klare Vorteile, die die Unternehmensorganisation nachhaltig verändern. Sie steigert nicht nur die Produktivität, sondern auch Präzision, Sicherheit und Zuverlässigkeit aller Geschäftsprozesse:

Weniger manuelle Dateneingabe

Durch Automatisierung der Datenauslese entfällt für Mitarbeitende die wiederkehrende, zeitraubende Erfassung und sie können sich stärker auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren.

Laut Feathery berichten Versicherer bei automatisiertem Onboarding und Policenerneuerungen von einer Reduktion manueller Dateneingabefehler um 80–90 % – ein Beweis dafür, dass diese Technologie Prozesse beschleunigt und die Genauigkeit stark erhöht.

Höhere Genauigkeit

Genauigkeit ist im Datenmanagement das A und O: Lösungen zur Dokumentenerfassung erzielen laut Square9 eine Genauigkeit von 99,7 % – das bedeutet, der Großteil der Daten wird extrem präzise extrahiert; nur wenige Dokumente benötigen überhaupt Nachbearbeitung. Das minimiert Fehler drastisch, erhält die Datenintegrität und verhindert kostspielige Störungen.

Zeitersparnis

KI-basierte Dokumentenextraktion kann Dokumente bis zu fünfmal schneller verarbeiten als herkömmliche Methoden.

Umfragen von Software Oasis zeigen, dass Unternehmen oft 10–50 % Prozesskosten einsparen, wenn manuelle Aufgaben entfallen. Die beschleunigte Datenerfassung ermöglicht schnellere Abläufe und Entscheidungen und sorgt so für eine spürbare Effizienzsteigerung in einem dynamischen Umfeld.

Stärkere Compliance

Die Einhaltung gesetzlicher und interner Vorschriften ist ein entscheidender Vorteil der automatisierten Datenextraktion. Audit-Trails und der sichere Umgang mit sensiblen Dokumenten gewährleisten, dass die Datenverarbeitung jederzeit konform bleibt.

Standardisierte Prozesse und lückenlose Nachverfolgbarkeit reduzieren nicht nur das Fehlerrisiko, sondern stärken die Unternehmensführung, was laut Mindee eine Senkung der Compliance-Vorfälle um 30–40 % und ein höheres Vertrauen bei der Regeltreue bewirkt.

Typische Anwendungsfälle für Dokumentenerfassung

Dokumentenerfassungstechnologien werden branchenübergreifend eingesetzt, um Abläufe zu vereinfachen und Fehlerquellen manueller Datenerfassung auszuschalten. Durch automatische Extraktion strukturierter Daten aus physischen und digitalen Dokumenten lässt sich die Datenqualität steigern, Bearbeitungszeiten verkürzen und die Konsistenz über alle Abteilungen hinweg sicherstellen. Die Einsatzgebiete reichen von Finanzen und Gesundheitswesen über Logistik und HR bis zu Recht und Kundenservice.

Die Automatisierung verbessert nicht nur Bearbeitungszeiten, sondern trägt auch zur Einhaltung interner und externer Vorgaben durch nachvollziehbare Audit-Trails und Dokumentationen bei.

Hier einige typische praxisnahe Szenarien, in denen Dokumentenerfassung die Effizienz und Datenqualität maßgeblich verbessert:

Rechnungen und Quittungen erfassen

Mit Dokumentenerfassung werden Schlüsseldaten aus Rechnungen und Quittungen ausgelesen, was die Freigabe, Prüfung und Bezahlung beschleunigt und Fehler sowie Bearbeitungszeiten reduziert.

Spesenverarbeitung

Das Auslesen von Details aus eingereichten Spesenbelegen und -berichten erfolgt automatisch, wodurch der Verwaltungsaufwand sinkt und Erstattungsprozesse zügiger ablaufen.

Formulare und Anträge

Beim Customer-Onboarding und im HR nutzt man Dokumentenerfassung, um Formulare und Anträge automatisch auszulesen, Genehmigungen zu beschleunigen und Datenqualität zu sichern.

E-Mails und Anhänge

Auch bei E-Mails ein wichtiger Anwendungsfall: Die automatische Extraktion relevanter Daten aus E-Mails und deren Anhängen vereinfacht Prozesse wie Bestellmanagement, Kundensupport oder automatisierte Rückmeldungen.

Wie wähle ich die passende Lösung zur Dokumentenerfassung?

Die Auswahl des richtigen Werkzeugs für die Dokumentenextraktion beeinflusst direkt die Effizienz, Genauigkeit und Ihren Digitalisierungserfolg. Da jedes Unternehmen individuelle Workflows, Dokumenttypen und Anforderungen hat, gibt es keine Standardlösung.

Deshalb sollten Sie die Möglichkeiten jeder Plattform sorgfältig mit Ihren Prozessen, Ihrem Dokumentenvolumen, Ihrer IT-Umgebung und den Wachstumsplänen abgleichen. Orientieren Sie sich bei der Auswahl an diesen Schlüsselfaktoren:

• Hochpräzise KI-OCR

Eine hochwertige OCR-Erkennung ist entscheidend. Achten Sie auf Lösungen, die konstant genaue Ergebnisse liefern, insbesondere bei unterschiedlichen Vorlagen oder gescannten Bildern.

• Integrierbarkeit

Ihre Lösung sollte nahtlos mit bestehenden Tools wie CRM-, Buchhaltungs- oder Datenbanksystemen zusammenarbeiten. Gute API-Schnittstellen und Integrationsoptionen sind hierfür unerlässlich.

• Benutzerfreundlichkeit

Sinnvolle, einfach zu bedienende Features wie KI-Templates, eine intuitive Einrichtung und kein Bedarf an Programmierkenntnissen erleichtern den Einstieg und den Betrieb ohne technische Hürden.

• Sicherheit und Compliance

Achten Sie darauf, dass Ihr Anbieter nach besten Sicherheitsstandards arbeitet und branchenspezifische Richtlinien wie DSGVO oder HIPAA erfüllt. Sichere Datenverarbeitung und Audit-Trails sind unerlässlich, gerade bei sensiblen Informationen.

Fazit

Dokumentenerfassung bedeutet mehr als Scannen: Es geht um die intelligente Extraktion strukturierter Daten aus Dokumenten, um effiziente Abläufe zu schaffen, manuelle Eingaben zu eliminieren und die Unternehmensproduktivität zu steigern. Mithilfe von Automatisierung können Fehler deutlich reduziert, Zeit gespart und die Compliance gesichert werden.

Da sich die Anforderungen im Dokumentenmanagement stetig weiterentwickeln, wird die Wahl einer Lösung, die hohe OCR-Genauigkeit, intelligente Datenerkennung, nahtlose Integrationen und Benutzerfreundlichkeit vereint, immer wichtiger. Parseur bietet all das und ermöglicht die zuverlässige Automatisierung von Dokumentenworkflows.

Egal ob Rechnungen, Formulare, E-Mails oder Quittungen – Parseur passt sich Ihren Anforderungen an. Technisches Vorwissen ist dafür nicht notwendig.

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Häufig gestellte Fragen

Diese FAQs klären häufige Missverständnisse zur Dokumentenerfassung und helfen Ihnen zu verstehen, wie sie funktioniert, wofür sie verwendet wird und wie Plattformen wie Parseur den Prozess vereinfachen.

Was ist der Unterschied zwischen Dokumentenscannen und Dokumentenerfassung?

Beim Dokumentenscannen wird ein statisches Bild eines Dokuments erstellt, während die Dokumentenerfassung strukturierte Daten aus diesem Dokument mittels OCR und KI extrahiert. Erfassungstools gehen über die reine Archivierung hinaus – sie ermöglichen Automatisierung, indem sie Dokumenteninhalte durchsuchbar, bearbeitbar und maschinenlesbar machen.

Welche Technologien werden bei der Dokumentenerfassung eingesetzt?

Dokumentenerfassung kombiniert mehrere Technologien:

• OCR (Optische Zeichenerkennung), um Text aus gedruckten oder handschriftlichen Dokumenten in digitalen Text umzuwandeln
• KI/ML, um zentrale Felder wie Namen, Daten oder Beträge zu erkennen und zu extrahieren
• Intelligente Vorlagen oder Layout-Erkennung, für die Anpassung an verschiedene Dokumentformate
• APIs/Integrationen, mit denen Daten direkt in CRM-, ERP- oder Buchhaltungsplattformen exportiert werden können

Wofür wird Dokumentenerfassung verwendet?

Dokumentenerfassung automatisiert die Datenauslese aus:

• Rechnungen und Quittungen (Kreditorenbuchhaltung)
• Spesenabrechnungen (Mitarbeiterrückerstattung)
• Formularen und Anträgen (HR, Onboarding, Compliance)
• E-Mails und Anhängen (z.B. Bestellbearbeitung, Logistik)

Durch den Ersatz manueller Eingabe erhöht sie die Genauigkeit und beschleunigt Arbeitsprozesse in Branchen wie Finanzen, Logistik, Recht, Gesundheitswesen, Immobilien und Leadgenerierung.

Ist Dokumentenerfassung dasselbe wie Datenextraktion?

Nicht ganz. Die Datenextraktion ist ein Bestandteil der Dokumentenerfassung.

Welche Tools bieten automatisierte Dokumentenerfassung an?

Mehrere Tools bieten cloudbasierte Dokumentenerfassung an. Parseur ist bekannt für eine OCR-Genauigkeit von 99,9 %, intelligente KI-Vorlagen und einfache Integrationen.

Zuletzt aktualisiert am 4. Dezember 2025