Wat is intelligente documentverwerking (IDP)?

Intelligente documentverwerking (IDP) automatiseert het extraheren, valideren en routeren van data uit documenten zoals facturen, e-mails en PDF's.

Belangrijkste punten:

• Intelligente documentverwerking (IDP) automatiseert gegevens-extractie, validatie en levering vanuit documenten, zodat je minder tijd kwijt bent aan handmatige taken.
• AI-tools automatiseren het verwerken van ongestructureerde data en verhogen de nauwkeurigheid in je bedrijfsprocessen.
• Met Parseur kunnen teams documentverwerking end-to-end automatiseren, tijd besparen en repetitieve taken elimineren.

Kort gezegd is het hoofddoel van IDP (ook wel intelligente documentautomatisering genoemd) om menselijke tussenkomst te minimaliseren met technologie. Ook wel documentassemblage genoemd, helpt het om data te halen uit verschillende bronnen en indelingen.

Intelligente documentverwerking (IDP) combineert kunstmatige intelligentie (AI), voorspellende analyse en natural language processing om documentverwerking bij organisaties te automatiseren. Het gaat verder dan simpele data-extractie en digitaliseert en vereenvoudigt documentgedreven workflows volledig.

Volgens een rapport van ThinkAutomation is de digitale automatiseringsmarkt momenteel $6,76 miljard waard en zal groeien tot $12,61 miljard in 2023.

We hebben een complete gids samengesteld om uit te leggen wat intelligente documentverwerking precies inhoudt en hoe bedrijven het kunnen inzetten om verder te groeien.

Wat is IDP?

Wikipedia omschrijft documentverwerkingsautomatisering als het ontwerpen van systemen en workflows die helpen bij het aanmaken van elektronische documenten.

"Automatisch de benodigde gegevens verzamelen uit verschillende soorten documenten, de geldigheid controleren en de geëxtraheerde data toepassen, relevante functies toevoegen en zo de waarde vergroten" - definitie van AI Multiple, mei 2020

Uit een recent onderzoek van Fact.MR blijkt dat de wereldwijde markt voor bedrijfsworkflowautomatisering naar verwachting flink zal groeien. Technologiebasierte oplossingen zullen naar verwachting tegen eind 2026 meer dan US$ 2,1 miljard aan omzet realiseren.

Tegen het einde van 2026 zal de wereldwijde markt voor bedrijfsworkflowautomatisering naar verwachting US$ 5.247,2 miljoen aan omzet genereren.

• Fact.MR

Noord-Amerika zal naar verwachting de wereldwijde markt voor bedrijfsworkflowautomatisering domineren gedurende de prognoseperiode. Documentverwerkingsautomatisering krijgt wereldwijd steeds meer aandacht omdat het vernieuwende oplossingen biedt voor data-extractie.

Hoe werkt intelligente documentverwerking?

Gegevensextractie is het proces waarbij ongestructureerde data wordt omgezet in gestructureerde data en speelt een grote rol in documentverwerkingsautomatisering. Een rapport gepubliceerd op Forbes in 2019 stelde dat 95% van de bedrijven regelmatig ongestructureerde data moet verwerken.

De extractie van data hangt af van 3 soorten documenten:

1. Ongestructureerde data is data zonder vooraf gedefinieerde structuur die niet door computers kan worden gelezen. Voorbeelden zijn boeken, tijdschriften, medische dossiers of tekstbestanden.
2. Semi-gestructureerde data is een type ongestructureerde data dat niet georganiseerd kan worden. Digitale foto's, datumstempels, afbeeldingen en facturen zijn semi-gestructureerd.
3. Gestructureerde data is informatie die naar een duidelijk datamodel is omgezet.

Lees meer over gestructureerde data vs ongestructureerde data

De 7 stappen van documentverwerkingsautomatisering

Handmatig documentverwerking is foutgevoelig en tijdrovend. Door over te stappen op geautomatiseerde tools, kunnen bedrijven automatisch veel meer documenten genereren binnen enkele seconden.

1. Gegevensinvoer
2. Gegevensvastlegging
3. Gegevensclassificatie
4. Gegevensextractie
5. Gegevensvalidatie
6. Gegevenstransformatie
7. Gegevensexport

Hieronder lichten we de stappen van documentverwerkingsautomatisering toe die volledig zonder menselijke tussenkomst kunnen verlopen.

Stap 1: Gegevensinvoer

Documentinvoer is de eerste stap bij intelligente documentverwerking. Dit bepaalt hoe documenten het systeem binnenkomen, bijvoorbeeld via e-mail, bestand upload, gedeelde mappen of een API-verbinding.

• Veelvoorkomende bronnen zijn PDF’s, afbeeldingen, spreadsheets en gescande documenten.
• Voorbeeld: facturen of bonnetjes komen automatisch per e-mail binnen of worden in batches geüpload naar het IDP-platform.

Stap 2: Gegevensvastlegging

Voordat data geëxtraheerd wordt, moeten gescande documenten en afbeeldingen worden opgeschoond en omgezet naar machineleesbare tekst. Deze stap waarborgt OCR-nauwkeurigheid en een eenduidige opmaak.

• Technieken zijn beeldverbetering, uitlijnen en ruisonderdrukking.
• Voorbeeld: OCR haalt leesbare tekst uit een gescande factuur of handgeschreven bon.

Stap 3: Gegevensclassificatie

Data-extractie pikt belangrijke informatie op uit elk document. Met AI en patroonherkenning identificeert en extraheert het systeem automatisch gestructureerde velden voor verschillende use cases in uiteenlopende sectoren, van facturen en inkooporders tot contracten en formulieren.

• Velden kunnen zijn: factuurnummers, leveranciers, totaalbedragen en datums.
• Voorbeeld: “factuurnummer” en “bedrag” automatisch uitlezen voor verwerking in bijvoorbeeld de boekhouding, rapportages of analyses.

Stap 4: Gegevensextractie

Zodra data geëxtraheerd is, zorgt validatie ervoor dat alles klopt en volgens vooraf ingestelde regels gebeurt. Het systeem checkt op ontbrekende velden, opmaakfouten en dubbele inhoud.

• Logische checks bevestigen dat de data voldoet aan zakelijke en boekhoudkundige eisen.
• Voorbeeld: facturen zonder btw-nummer leverancier of met foutieve totalen worden gemarkeerd.

Lees verder over wat gegevensextractie is

Stap 5: Gegevenstransformatie

Deze stap verfijnt de geëxtraheerde data zodat alles consistent wordt en bruikbaar blijft. Data wordt gestandaardiseerd, gemapt naar interne indelingen, en verrijkt met relevante externe informatie.

• Formaten zoals datums, valuta of leveranciersnamen worden genormaliseerd voor meer nauwkeurigheid.
• Voorbeeld: datum omzetten naar JJJJ-MM-DD en leveranciersnamen matchen met stamgegevens.

Stap 6: Gegevensvalidatie

Als het systeem geen zekerheid over bepaalde data heeft, worden deze gevallen doorgestuurd voor menselijke controle. Zo blijft de datakwaliteit hoog en leren de processen bij.

• Gebruikers kunnen rechtstreeks in het dashboard foutvelden controleren en aanpassen.
• Voorbeeld: een onleesbare bijlage of een nieuw documentformaat wordt doorgestuurd naar een beoordelaar.

Stap 7: Gegevensexport

De laatste stap is het exporteren van schone, gevalideerde data naar andere bedrijfsapplicaties. Dankzij integraties en API's wordt de data automatisch doorgestuurd naar CRM’s, ERP’s of spreadsheets.

• Gegevenslevering is vaak realtime, zodat de data direct beschikbaar is in vervolgstappen.
• Voorbeeld: factuurvelden direct exporteren naar jouw boekhoudsoftware of Google Sheets.

Voordelen van intelligente documentverwerking voor jouw bedrijf

IDP kan ingezet worden in elke sector en verschillende situaties, zoals finance, vastgoed en de voedingsbranche. De voordelen van deze workflowautomatisering binnen jouw organisatie zijn onder andere:

Besparing van tijd en middelen

Volgens McKinsey's rapport kan in 60% van de beroepen 30% van de tijd bespaard worden dankzij automatisering. Door repetitieve taken te automatiseren, bespaar je enorm veel tijd en middelen.

De echte waarde van automatisering schuilt echter in de nauwkeurigheid. Veel organisaties automatiseren workflows, maar merken dat inconsistente of onvolledige data alles nét vertraagt in plaats van versnelt. Als de basisinput slecht is, besteden teams alsnog veel tijd aan correcties. Juist hoogwaardige, gestandaardiseerde data maakt van automatisering een strategisch middel in plaats van alleen tijdbesparing.

Tegelijkertijd geeft automatisering medewerkers meer ruimte. Door repetitieve, handmatige data-invoer weg te nemen, kan jouw team zich focussen op analyse, besluitvorming en innovatie. Dat verhoogt niet alleen de productiviteit, maar ook het werkplezier en de betrokkenheid. Minder tijd kwijt aan fouten herstellen betekent meer tijd voor strategische projecten die het verschil maken voor groei.

90% van de medewerkers wordt belast met saaie en repetitieve taken die eenvoudig te automatiseren zijn - Key demand statistics, ThinkAutomation.

Een benchmark bij Parseur in juni 2024 wees uit dat een gemiddelde klant van het Parseur-documentverwerkingstool ongeveer 150 uur handmatige gegevensinvoer en circa $6.413 per maand bespaart. - Parseur-statistieken, juni 2024

Geen menselijke fouten meer

Handmatig honderden documenten per dag doornemen leidt tot menselijke fouten. Met documentverwerkingsautomatisering kun je die fouten vrijwel tot nul terugbrengen.

Automatische back-up van data

Het spreekt voor zich dat automatische tools ook automatisch je data back-uppen. Documentverwerkingstools zijn meestal cloudapplicaties waar je data veilig wordt opgeslagen en altijd en overal toegankelijk is.

Voorgetrainde modellen en kant-en-klare sjablonen

Veel geautomatiseerde oplossingen bieden kant-en-klare sjablonen voor verschillende sectoren. Zo ondersteunt Parseur bijvoorbeeld veel vastgoedplatforms, zodat je documenten direct en automatisch verwerkt worden (contactgegevens, vastgoedinfo, leadbron).

Proces-efficiëntie

Bedrijven kunnen zich richten op andere zaken zoals klantbeleving, en zo hun productiviteit & verkoop verhogen. Automatisering in het kantoor levert 30-200% ROI in het eerste jaar, vooral door arbeidsbesparing. Omdat medewerkers niet langer tijd aan tijdrovende taken besteden, kunnen ze hun creatieve tijd inzetten voor de organisatie.

Functies van een intelligente documentverwerkingstool

Als je een automatische documentverwerkingstool kiest voor jouw organisatie, is het belangrijk om te weten welke functies jouw bedrijf nodig heeft. De belangrijkste kenmerken zijn:

Gebruiksvriendelijk en naadloze workflows

Je wilt waarschijnlijk een tool die makkelijk te gebruiken is, zeker als je niet technisch bent. Een no-code tool waarmee je zonder programmeerkennis naadloze workflows bouwt tussen verschillende processen is ideaal!

Integratie met andere toepassingen

Het integreren van je documentverwerkingstool met elke app naar keuze bespaart ook veel tijd. Gebruik je de tool bijvoorbeeld voor leadgeneratie, dan is het onmisbaar dat je eenvoudig kunt koppelen met platforms zoals Mailchimp of Intercom, zodat de data automatisch overal terechtkomt.

Soorten IDP-oplossingen

Met de opkomst van big data en technologie kan het extraheren van data op verschillende manieren plaatsvinden, afhankelijk van hoeveel documenten je wil verwerken en de structuur ervan.

AI builder van Power Automate

De AI builder is de nieuwe Microsoft-automatiseringstool waarmee je eenvoudig kunstmatige intelligentie toevoegt aan je applicaties en integraties. Met een simpele point-and-click ervaring bouw je verschillende AI-modellen volledig op maat voor jouw organisatie.

OCR

Optische tekenherkenning (OCR) zet afbeeldingen (zoals gescande PDF’s, foto’s en screenshots) om naar platte tekst zodat machines tekst kunnen uitlezen. OCR is de essentiële eerste stap voor data-extractie uit afbeeldingen, maar levert op zichzelf alleen ruwe tekst – het begrijpt geen documentstructuur of betekenisvolle velden.

Neurale netwerken (een type machine learning model) worden doorgaans getraind op een enorm grote set documenten (publieke datasets of gelicentieerde data, niet klantbestanden). Door die training leert het model algemene patronen: hoe een factuur eruitziet, hoe datums en totalen meestal worden opgemaakt, typische label/waarde lay-outs enzovoorts.

Dankzij die pre-training kunnen deze modellen op nieuwe documenten worden toegepast en velden consequent herkennen—zelfs bij wisselende indelingen en in verschillende talen. Dit levert een extractienauwkeurigheid op die veel hoger ligt dan alleen OCR of vaste templates. Belangrijk: Parseur traint zijn basismodellen níet op klantdocumenten; de modellen worden toegepast op klantbestanden zonder dat deze data de kern van het systeem aanpast.

Natural Language Processing (NLP) tilt het proces naar een hoger niveau en helpt de betekenis en context van tekst te begrijpen, niet alleen de tekst zelf. Met NLP kunnen tools vergelijkbare termen (zoals “factuurnummer” versus “referentie-ID”) onderscheiden, zinsstructuren begrijpen en zelfs informatie halen uit ongestructureerde documenten zoals e-mails of contracten.

Tot slot Robotic Process Automation (RPA) overbrugt de kloof tussen data-extractie en daadwerkelijke bedrijfsacties. Zodra OCR, ML en NLP de juiste data binnenhalen en uitleggen, gebruikt RPA deze informatie om automatisch workflows te starten: je ERP bijwerken, meldingen sturen of betalingen afletteren. Dankzij die mix ontstaat een soepele automatiseringspipeline: OCR leest, ML leert, NLP begrijpt, RPA handelt—en dat zorgt voor snelheid, consistentie en betrouwbaarheid in alle documentgestuurde processen.

Toepassingen van intelligente documentverwerking

Intelligente documentverwerking (IDP) automatiseert workflows in allerlei afdelingen en sectoren en verandert ongestructureerde data in bruikbare, gestructureerde informatie. Door OCR, machine learning en natural language processing te combineren, slaat IDP de brug tussen ruwe documenten en direct inzetbare data. Dit versnelt niet alleen de bedrijfsvoering, maar verhoogt ook de nauwkeurigheid, compliance en schaalbaarheid—belangrijke factoren voor ISO 8000-gebaseerde automatisering.

Enkele praktische voorbeelden:

Crediteurenadministratie

IDP maakt factuurverwerking makkelijker door automatisch velden als leveranciers, totalen en btw-codes uit facturen te halen—en dat in meer dan 160 talen. Volgens Ascend kost het verwerken van een papieren factuur gemiddeld $15, terwijl dat geautomatiseerd daalt naar $2,36. Geëxtraheerde data gaat direct naar ERP- of boekhoudtools zoals QuickBooks of Zoho Invoice, zodat je minder handmatig werk hebt, de kans op fouten daalt en je beter zicht houdt op je cashflow.

Orderverwerking

IDP stroomlijnt orderworkflows door automatisch orderregels, ordernummers, leveranciersgegevens, aantallen en totalen uit inkooporders te halen. Volgens Reuters vertrouwt 57% van de inkoopteams nog op handmatige gegevensinvoer en haalt het platform tot 99,9% nauwkeurigheid bij het parsen van POs. De gestructureerde data gaat vervolgens rechtstreeks naar ordermanagement- of ERP-systemen, wat handmatig werk vermindert en zorgt voor snellere afhandeling en betere compliance.

HR/Onboarding

Parseur haalt kerngegevens uit cv’s zoals contactgegevens, opleidingen en werkervaring, en ondersteunt geanonimiseerde workflows door persoonsgegevens weg te halen. Na extractie wordt deze data doorgestuurd naar HR-tools of applicant tracking systems (ATS) zoals BambooHR of Monday via API of integraties. Zo kan HR zich richten op talentbeoordeling en betrokkenheid in plaats van op repetitieve data-entry.

Parseur: Beste intelligente documentverwerkingssoftware in 2026

Parseur is een AI-documentverwerkingstool die gegevens haalt uit e-mails en PDF’s. Met een AI-documentparsingtool als Parseur bespaar je eindeloos veel uren handmatig werk en heb je een geautomatiseerd workflowproces klaarstaan.

Parseur's AI-software is de beste en meest geavanceerde AI parsing engine op de markt om documenten om te zetten in gestructureerde data. En, het past zich aan elk formaat aan.

Parseur is bovendien te koppelen met duizenden applicaties zoals Zapier, Power Automate en Integromat.

Door documentverwerkingsautomatisering in jouw organisatie te integreren, zorg je voor automatische businessprocessen van begin tot eind. De introductie van documentverwerkingsautomatisering kent talloze voordelen die helpen om bedrijfsprocessen te stroomlijnen en sneller resultaat te behalen.

Veelgestelde vragen

Nu steeds meer bedrijven overstappen op automatisering om hun processen te stroomlijnen, ontstaan er vragen over wat Intelligente Documentverwerking (IDP) kan en hoe het past in bestaande workflows. Hieronder beantwoorden we de meest gestelde vragen zodat je beter begrijpt hoe IDP werkt, wat de voordelen zijn en hoe tools zoals Parseur automatisering moeiteloos maken.

Wat is het hoofddoel van Intelligente Documentverwerking (IDP)?

Het primaire doel van IDP is het automatiseren van het extraheren, valideren en organiseren van data uit allerlei documenten. Zo besparen bedrijven tijd, verklein je de kans op menselijke fouten en wordt consistente, nauwkeurige gegevensverwerking in alle workflows gegarandeerd.

Hoe verschilt IDP van traditionele OCR?

Waar OCR (Optical Character Recognition) afbeeldingen en gescande documenten enkel omzet naar leesbare tekst, gaat IDP een stuk verder. Het gebruikt AI, machine learning en natural language processing om de context van documenten te begrijpen, gestructureerde data te extraheren en deze automatisch door te sturen naar andere bedrijfsapplicaties.

Welke soorten documenten kan IDP verwerken?

IDP kan vrijwel elk type document verwerken: van facturen, bonnetjes en inkooporders tot contracten, formulieren en e-mails. Of het nu gestructureerd, semi-gestructureerd of ongestructureerd is, intelligente systemen kunnen leren omgaan met allerlei documentindelingen.

Hoe helpt Parseur bij het automatiseren van documentverwerking?

Parseur automatiseert het volledige documentproces: van e-mail parsing en data-extractie tot export. Dankzij kant-en-klare sjablonen en een no-code setup halen teams direct essentiële informatie op en sturen het naar apps als Google Sheets, Power Automate of Zapier, helemaal zonder handmatige tussenkomst.

Wat zijn de voordelen van IDP invoeren binnen een bedrijf?

De belangrijkste voordelen zijn een lagere werkdruk, snellere verwerking, hogere nauwkeurigheid van je data en forse kostenbesparing. Veel bedrijven zien daarnaast meer werkplezier bij medewerkers doordat ze minder tijd kwijt zijn aan repetitieve taken en zich meer kunnen focussen op waardevolle werkzaamheden.

Is IDP geschikt voor kleine bedrijven?

Ja! Intelligente documentverwerking kan meegroeien met de vraag en is flexibel inzetbaar. Kleine bedrijven kunnen klein beginnen door maar een paar repetitieve documentworkflows te automatiseren en dit later uitbreiden. Cloud-gebaseerde tools zoals Parseur maken deze overstap simpel en betaalbaar.

Hoe veilig is documentverwerkingsautomatisering?

De meeste moderne IDP-tools, waaronder Parseur, zijn cloudgebaseerd en voldoen aan strikte data beveiligingsnormen. Gegevens worden versleuteld, veilig opgeslagen, en zijn alleen toegankelijk voor geautoriseerde gebruikers, zodat je voldoet aan regelgeving zoals de AVG.

Laatst bijgewerkt op 4 december 2025