Top uitdagingen bij documentverwerking in 2026 (en hoe je ze oplost met automatisering)

Belangrijkste inzichten

• OCR-beperkingen blijven een grote bottleneck in documentverwerking. Zelfs geavanceerde engines worstelen met handschrift, slechte scans of opvallende lettertypes, waardoor tot wel 36% van de sleuteldata verloren kan gaan als je geen geavanceerde parsingtechnieken gebruikt.
• Rigide sjablonen breken snel zodra documentformaten wijzigen. AI-gedreven parsingplatforms zoals Parseur bieden hybride oplossingen waarmee workflows minder snel vastlopen bij wijzigingen in de lay-out en dure herstelacties beperkt worden.
• Kritische velden kunnen ontbreken door inconsistente labels of parsing-logica die te veel vertrouwt op positie in plaats van op context. Met contextuele, AI-gebaseerde extractie verbeter je veldherkenning bij gevarieerde documenttypen.

Automatisering van documentverwerking kan uren handmatig werk besparen en de nauwkeurigheid flink verbeteren. Maar zoals veel teams ervaren, is het niet altijd een vlekkeloos proces.

Van OCR-fouten tot gebroken sjablonen en mislukte integraties – uitdagingen met documentbeheer kunnen zelfs de meest veelbelovende automatiseringsworkflows laten ontsporen.

Een opvallende statistiek uit File Center noemt een rapport van M-Files, zoals aangehaald op FileCenter.com. Het rapport uit 2025 concludeert: 66% van de bedrijven ondervindt serieuze uitdagingen bij documentgoedkeuringen en reviews, vooral door handmatige, papieren ondertekeningsprocessen die workflows vertragen en samenwerking ingewikkeld maken. Dit is een goed voorbeeld van hoe gebrekkige of verstoorde documentworkflows nog altijd een grote hindernis vormen voor succesvolle automatisering en operationele efficiëntie.

Het goede nieuws? Voor de meeste problemen bestaan duidelijke, directe oplossingen als je weet waar je moet zoeken.

In dit artikel bespreken we vijf van de meest voorkomende uitdagingen bij documentbeheer. We leggen uit wat er misgaat, waarom het gebeurt en hoe je het efficiënt oplost. Je krijgt praktische inzichten die je direct kunt toepassen–voor minder kopzorgen op de lange termijn.

Nog niet zo bekend met het onderwerp? Bekijk onze gids: Wat is documentverwerking?

Uitdaging 1: Onnauwkeurige OCR-resultaten

Optical Character Recognition (OCR) is een van de basistechnologieën achter documentautomatisering. Hiermee kan je systeem gescande documenten “lezen” en omzetten in gestructureerde data. OCR is krachtig, maar in de praktijk schiet het vaak tekort. Wordt een document verkeerd gelezen, dan volgt een reeks van fouten, vertragingen en extra handmatig werk.

Veel bedrijven gaan ervan uit dat OCR elk gescand document vlekkeloos omzet in bruikbare data. In werkelijkheid hebben zelfs de beste tools nog moeite met vage, scheve of handgeschreven documenten en ongebruikelijke lettertypes. Wat voor mensen normaal leesbaar is, verandert in het OCR-proces soms in een warboel van tekens, ontbrekende stukken of vervormde regels.

Het probleem:

OCR-tools leveren soms onleesbare tekst, missen karakters of geven slecht geformatteerde output. Denk aan vreemde symbolen, ontbrekende delen of versprongen velden die verdere verwerking verstoren.

Oorzaken:

• Slechte scan-kwaliteit: OCR-engines hebben moeite met wazige, lage resolutie of scheve documenten, vooral als er schaduwen of ruis op de achtergrond aanwezig zijn.
• Ongebruikelijke of opvallende lettertypes: Decoratieve of unieke fonts verwarren standaard OCR-systemen, die meestal op basislettertypes zijn getraind.
• Handschrift, stempels en annotaties: De meeste OCR-tools presteren slecht op handgeschreven tekst of content die niet met reguliere digitale drukpatronen overeenkomt.

Oplossingen:

• Pre-proces je afbeeldingen: Verbeter de kwaliteit van je scans door ze te vergroten, het contrast aan te passen of rotatiecorrectie toe te passen voor aanzienlijk betere OCR-prestaties.
• Gebruik geavanceerdere OCR-engines: Tools als Parseur en Tesseract bieden verbeterde herkenning, vooral als je ze combineert met slimme platforms zoals Parseur die OCR versterken met ingebouwde AI.
• Train het systeem op verwachte layouts: Geef context over het type document of de typische structuur, zodat patroonherkenning verbetert en fouten afnemen.

Moderne OCR-systemen halen ongeveer 80-85% nauwkeurigheid bij helder geprinte documenten. Maar de nauwkeurigheid kan fors dalen bij handgeschreven of slechte scans; handschrift-herkenning blijft gemiddeld steken op zo’n 64%. Deze verschillen in OCR-resultaat zijn nog altijd een grote uitdaging: geautomatiseerde workflows worden zo stukgelopen en er zijn extra handmatige correcties nodig, zoals ook genoemd door Octaria.

Uiteindelijk is OCR net zo sterk als de documenten die je aanbiedt. Investeren in betere scans, sterkere tools en pre-processingtechnieken levert op termijn hogere nauwkeurigheid en minder handmatige correcties op.

Uitdaging 2: Sjablonen breken bij veranderingen in documentopmaak

Sjablonen werken ideaal als een document altijd gelijk blijft. Ze zorgen voor snelle en nauwkeurige data-extractie met minimale setup, vooral voor terugkerende formaten zoals facturen, bonnetjes of leveringsnota’s. Maar in de werkelijkheid verandert de lay-out vaak zonder aankondiging. Een leverancier schuift een kolom, wijzigt een label of herschikt velden–en ineens werkt je vertrouwde sjabloon niet meer zoals verwacht.

Zelfs een kleine wijziging kan een totale extractie-failure opleveren. In plaats van een soepele workflow, moet je team de automatisering pauzeren en onder tijdsdruk parsingregels handmatig aanpassen.

Het probleem:

Een document-sjabloon werkt vandaag prima, maar stopt met dataextractie als de leverancier de lay-out of veldvolgorde aanpast.

Oorzaken:

• Statische sjablonen zijn afhankelijk van exacte locaties: Wijzigt de structuur van het document ook maar een beetje, dan vindt je parser de juiste velden niet meer.
• Handmatig regels opstellen is kwetsbaar: Hardcoded parsing werkt voor de vaste layout, maar niet als je veel verschillende bronnen en formats binnenkrijgt.
• Geen flexibiliteit bij layout-wijzigingen: De meeste rule-based systemen bieden geen fallback-logica of adaptieve veldherkenning.

Oplossingen:

• Stap over op hybride of AI-gedreven parsing: Dergelijke systemen zoeken data op basis van inhoud, labels of context—en niet alleen door vaste plekken.
• Gebruik flexibele velden of slimme zones: Deze passen zich dynamisch aan wanneer tekst verschuift of de witruimte verandert tussen documenten.
• Kies platforms zoals Parseur: Dit combineert sjablonen met AI die veldpatronen herkent, dus als de layout verandert, breekt je workflow niet meteen.

Accenture, een van de grootste consultancybedrijven ter wereld, verwerkt jaarlijks meer dan een half miljoen klantfacturen. Ze ondervonden veel problemen met falende sjabloon-automatisering in hun eigen facturatiesysteem: tot 30% van de facturen werd niet direct verwerkt vanwege template-incompatibiliteit.

Breken sjablonen, dan blijft het team uren bezig met troubleshooting en handmatig overzetten van data. Het gevolg: vertragingen, productiviteitsverlies en groeiend wantrouwen jegens automatisering zelf. Met adaptieve parsingstrategieën blijft je systeem draaien, ook als de documenten er iedere keer nét iets anders uitzien.

Uitdaging 3: Onvolledige of inconsistente data-extractie

Zelfs als documenten succesvol worden gelezen, blijft het consequent vastleggen van de juiste velden een veelvoorkomende uitdaging. Fouten ontstaan bijvoorbeeld wanneer:

• Veldlabels per document verschillen (“Te betalen” versus “Totaal”)
• Data in meerdere contexten voorkomt
• Extractieregels afhankelijk zijn van een fragiele opmaak

Het resultaat? Datagaten, verkeerde indeling of mismatch, vooral binnen sectoren met veel documentvariatie (zoals logistiek, verzekeringen of finance).

Oorzaken:

• De parser weet niet wat ie moet pakken: OCR leest weliswaar de tekst, maar als je parsingtool niet weet wat hij moet extraheren, mist je de data.
• Label-inconsistentie: Verschillende documenten gebruiken verschillende labels voor hetzelfde veld (“Klant”, “Customer”, “Afnemer”), wat rule-based parsing snel verwart.
• Layout-variaties: Staat een veld elders of tussen andere content, dan missen traditionele parsingregels het veld.

Oplossingen:

• Map alternatieve labels handmatig: Zorg dat jouw parser alle variaties van sleutelveld-namen kent.
• Gebruik AI-gebaseerde of keyword-bewuste parsing: Zo herkent het systeem velden op inhoud en context, niet enkel op vaste plekken.
• Voeg fallback-detectielogica toe: Stel alerts of handmatige reviews in als de zekerheidsfactor/score onder een veilige drempel zakt, zodat er menselijke controle blijft.
• Kies platforms voor documentverwerking die AI-parsing combineren met rule-based fallback, zodat zelfs onbekende of inconsistente formaten accuraat kunnen worden geïnterpreteerd.

Moet je vaak handmatig corrigeren of documenten opnieuw parseren, dan is het tijd voor slimmere veldherkenning en validering. Met betere extractie en slimme validatie bespaar je jouw team veel handmatig nakijken.

Uitdaging 4: Integratiestoringen of geen datadoorlevering

Dit is een van de meest frustrerende issues voor teams die automatisering inzetten om gegevens naar bijvoorbeeld Google Sheets, CRM's of boekhoudplatforms te sturen. Alles lijkt te werken totdat het niet meer werkt.

Het extractieproces verloopt misschien goed, maar als de eindstap faalt, valt je workflow stil. Of het nu gaat om een webhook-fout, API-mismatch of een storing in je automatiseringsplatform: het resultaat is hetzelfde—ontbrekende data en handmatig herstelwerk.

Het probleem:

Data wordt succesvol geparsed, maar belandt niet op de juiste plek—zoals een spreadsheet, database of gekoppelde app.

Oorzaken:

• Verkeerde of foutief ingestelde webhook-URL's waardoor payloads niet aankomen
• Fouten in connectors van derden zoals Zapier of Make; taken worden overgeslagen of verkeerd gerouteerd
• API-gerelateerde issues zoals rate limits, verkeerde payload-formaten of verlopen tokens
• Webhook time-outs

Oplossingen:

• Test je integratiefunnel met voorbeeld-documenten vóór livegang, zodat alles goed terechtkomt.
• Kies tools met retry-logica en leveringsmonitoring, zoals Parseur, dat automatisch gefaalde verzendingen opnieuw probeert.
• Richt fallback-mechanismen in zoals e-mailalerts of webhookstatus-checks, zodat je team direct een seintje krijgt als iets misgaat.

Volgens IRJMets blijkt uit 1.240 documentautomatiseringsprojecten in diverse sectoren als zorg, finance en industrie, dat 41,7% van alle integratiefouten wordt veroorzaakt door verschillen in documentopmaak en fouten bij datatransformatie tijdens overdracht tussen systemen.

Mislukte integraties zorgen ervoor dat teams tijd verliezen met ontbrekende informatie traceren, documenten handmatig opnieuw verwerken en controles uitvoeren. Hierdoor haalt automatisering veel minder rendement dan je had verwacht.

Uitdaging 5: Veiligheids- en compliance-zorgen

Sterk gereguleerde branches (zoals zorg, banken, logistiek) vereisen ijzersterke beveiliging van opslag, overdracht en toegang tot data. Tools die niet compliant zijn met richtlijnen zoals GDPR, HIPAA of SOC 2, lopen risico op juridische en reputatieschade.

Onjuist omgaan met documenten met persoonsgegevens, medische data of klantfinanciën kan ernstige gevolgen hebben. Teams willen zeker weten dat hun tools voldoen aan de strengste eisen en compliance-voorwaarden.

Het probleem:

Je team is terughoudend om gevoelige documenten via automatisering te verwerken vanwege zorgen over dataprivacy, cloudopslag of naleving van wetgeving.

Oorzaken:

• Onzekerheid over waar data wordt opgeslagen en of deze wel wordt versleuteld
• Gebrek aan transparantie over vendor-certificeringen of infrastructuurbeveiliging
• Specifieke reguleringen als GDPR, HIPAA, of CCPA die strikte dataprocessen vereisen

Oplossingen:

• Gebruik documentmanagementplatforms met gecertificeerde en veilige cloud-infrastructuur, zoals SOC 2, ISO 27001 of HIPAA compliance.
• Check of de tool end-to-end-encryptie biedt tijdens verzending én opslag, met gedetailleerde toegangscontrole.
• Kies oplossingen die regionale hosting ondersteunen, zodat je voldoet aan lokale wetgeving (zoals alleen EU- of VS-hosting).
• Ga voor tools als Parseur, dat hoge betrouwbaarheid (99,99% uptime), retries en een transparant securitybeleid garandeert.

In 2024 vond IBM in zijn Cost of a Data Breach Report dat de gemiddelde kosten van een wereldwijd datalek op $4,88 miljoen lagen, een stijging van 10% ten opzichte van het jaar ervoor—de grootste toename sinds de pandemie. Dit benadrukt het groeiende financiële risico van onvoldoende databeveiliging en het belang voor organisaties die documentautomatisering inzetten om security & compliance serieus te nemen.

Uitdaging 6: Weerstand tegen verandering

Zelfs met de beste automatiseringstools draait adoptie vaak om één ding: mensen. Als je team het nieuwe systeem niet vertrouwt of begrijpt, blijven ze hardnekkig vasthouden aan de oude werkwijze, hoe inefficiënt ook. Weerstand tegen verandering is logisch, zeker als automatisering voelt als dreiging of last in plaats van hulp.

Het probleem:

Ondanks de uitrol van geautomatiseerd documentbeheer, blijven medewerkers nog altijd handmatig knippen, plakken of e-mails doorsturen. Dit vertraagt je ROI, zorgt voor inconsistenties en benut automatisering maar mondjesmaat.

Oorzaken:

• Gebrek aan betrokkenheid: Teamleden zijn niet meegenomen in de uitrol of het traject, dus ze voelen zich niet verantwoordelijk.
• Angst om overbodig te raken: Automatisering wordt vaak gezien als ‘vervanging’ in plaats van als hulp.
• Gebrekkige training: Teams weten vaak niet hoe het werkt of snappen het voordeel ten opzichte van voorheen niet.
• Tool-moeheid: Waren vorige systemen lastig of onbetrouwbaar, dan zijn mensen huiverig om opnieuw tijd/energie erin te stoppen.

Oplossingen:

• Betrek teamleden al vroeg bij de planning en testfase, haal hun input op en creëer draagvlak. Hoe meer ze mogen meedenken, hoe sneller ze meegaan.
• Bied (rolspecifieke) demos, meeloopkansen en training die aansluiten op ieders taken. Hou leren toegankelijk en niet intimiderend.
• Zet automatisering als assistent neer, niet als bedreiging: Het neemt repeterend werk uit handen, waardoor mensen tijd hebben voor analyse, besluiten of creatieve uitdagingen.
• Vier kleine successen: Laat zien hoe automatisering een concreet pijnpunt oploste, tijd bespaarde of fouten voorkwam. Echte voorbeelden zorgen voor vertrouwen en enthousiasme.
• Ontwerp met oog voor gebruiksgemak: Selecteer tools met duidelijke interfaces, heldere uitleg en snelle support. Slechte ervaring levert meer weerstand op dan het idee van de verandering zelf.

Adoptie gebeurt niet in één dag. Het vergt geduld, communicatie en continu voorbeeldgedrag. Maar zodra je team merkt dat automatisering het werk écht vereenvoudigt, staat men daarvoor open.

Uitdagingen bij documentverwerking aanpakken? Begin met de juiste basis

Automatisering van documentverwerking belooft snellere processen, minder fouten en schaalbare workflows—maar alleen als je de bekendste uitdagingen direct aanpakt. Van OCR-beperkingen en rigide sjablonen tot integratiefouten en compliance-zorgen: al deze obstakels kunnen de verwachte efficiëntiewinst stilletjes ondermijnen.

Het goede nieuws? De meeste knelpunten zijn geen technische doodlopende wegen—het zijn signalen dat jouw aanpak toe is aan modernisering.

Oplossingen als Parseur zijn erop gebouwd deze uitdagingen te overwinnen door AI-gedreven parsing, flexibele sjablonen, naadloze integraties en beveiliging op enterpriseniveau op één platform samen te brengen. Of je nu werkt met facturen, contracten of logistieke documenten, Parseur helpt je om complexe documentstromen om te zetten in overzicht, zonder dat je hoeft te coderen of steeds onderhoud hoeft te plegen.

Veelgestelde vragen

Hier vind je de meest gestelde vragen rondom documentverwerking.

Waarom presteert mijn OCR niet altijd goed?

OCR-fouten ontstaan vaak door slechte scan-kwaliteit, ongebruikelijke lettertypes of handgeschreven tekst. Lage resolutie, schaduwen en scheve scans zorgen voor verwarring bij optical character recognition (OCR)-engines. Voor betere resultaten gebruik je scherpere scans, bewerk je jouw afbeeldingen vooraf en kies je voor geavanceerde OCR-tools met AI-ondersteuning.

Waarom krijg ik niet de juiste data-extractie?

Extractieproblemen ontstaan meestal wanneer sjablonen te afhankelijk zijn van één vast format. Wijzigt een veldlabel of zelfs de plek hiervan, dan gaat het mis. Ook bij verwerking van verschillende documenttypes uit meerdere bronnen kan extractie snel foutlopen. Overschakelen naar contextbewuste parsing en het gebruik van slimme zones helpt deze problemen te verminderen.

Hoe herstel ik gebroken document-sjablonen?

Ga eerst na of de lay-out van het document is gewijzigd. Is dat het geval, update dan het sjabloon of kies voor een hybride oplossing die AI gebruikt om velden op basis van context te identificeren. Tools als Parseur bieden adaptieve parsing waarbij sjablonen worden gecombineerd met machine learning – zo ben je beter bestand tegen kleine layout-wijzigingen.

Kunnen automatiseringstools omgaan met veiligheid en compliance?

Ja, maar niet alle tools zijn gelijk gebouwd. Kies platforms met een veilige cloudinfrastructuur, encryptie en mogelijkheid tot regionale datalocatie. Certificeringen als SOC 2 en ISO helpen je voldoen aan GDPR, HIPAA en vergelijkbare eisen. Parseur ondersteunt veilige automatisering met 99,99% uptime en ingebouwde toegangscontrole.

Laatst bijgewerkt op 4 december 2025