Was ist neu bei der verbesserten individuellen Klassifizierung?
natif.ai ermöglicht Unternehmen seit jeher, eigene KI-Modelle zur Dokumentenklassifizierung zu trainieren und dadurch eine passgenaue sowie effiziente Automatisierung zu erreichen. Mit der verbesserten individuellen Klassifizierung haben wir das, was unsere Nutzer bereits geschätzt haben, weiter optimiert – sie ist jetzt leistungsfähiger, schneller und zuverlässiger.
Dank intelligenterer KI-Modelle, optimierter Datenverarbeitung und besserer Confidence Scores, also des Vertrauenswerts, können Sie die Sortierung und Weiterleitung von Dokumenten jetzt noch einfacher automatisieren – ganz ohne tiefgreifende KI-Kenntnisse.
Die Neuerungen im Überblick:
• Höhere Modellgenauigkeit durch ein vortrainiertes, multimodales KI-Modell
• 50 % weniger Trainingsdaten erforderlich
• Bessere Confidence Scores für zuverlässigere Automatisierung
• Verbesserte Dokumenten-Annotationstools für schnelleres Prüfen und Annotieren
Was wurde verbessert? Das sind die wichtigsten Neuerungen der individuellen Klassifizierung
1. Höhere Genauigkeit dank intelligenterem KI-Modell
Eine der größten Herausforderungen bei der Klassifizierung ist die präzise Zuordnung – besonders bei verschiedenen Dokumenttypen.
• Was ist neu?
Das neue Modell wurde mit Millionen von Dokumenten vortrainiert und liefert bereits zu Beginn deutlich genauere Ergebnisse.
Es ist multimodal – das heißt, es versteht Text und Layout gleichzeitig. Sie müssen sich also nicht mehr zwischen einem textbasierten oder visuellen Modell entscheiden.
• Warum ist das wichtig?
Das ermöglicht bessere Klassifizierungen mit weniger Trainingsdaten, reduziert Fehler und verbessert die Automatisierung insgesamt.
2. Weniger Trainingsdaten nötig – Reduktion um 50 %!
Früher benötigte man große Datensätze, um ein Modell zu trainieren. Jetzt haben wir unsere Technologie so optimiert, dass Sie mit der Hälfte der Daten dieselbe hohe Qualität erreichen.
• Was ist neu?
Statt wie früher 50+ Beispieldokumenten pro Klasse reichen nun 25 pro Klasse – bei einfachen Aufgaben.
Komplexere Klassifizierungen profitieren weiterhin von mehr Daten, aber der Einstieg ist deutlich einfacher.
• Warum ist das wichtig?
Weniger manueller Aufwand, schnellere Trainingsprozesse und kürzere Time-to-Deployment – das heißt: schnellere Automatisierung mit mehr Sicherheit.
3. Smarteres Dokumentenmanagement zum Überprüfen & Korrigieren
Bisher war das Annotieren von Trainingsdaten zeitaufwendig – jedes Dokument musste manuell überprüft werden, selbst wenn nur wenige Kategorien problematisch waren.
• Was ist neu?
Sie können gezielt nur bestimmte Klassen filtern und überprüfen.
Wenn nur bestimmte Dokumente fehleranfällig sind, konzentrieren Sie sich nur auf diese – statt den gesamten Datensatz zu durchforsten.
• Warum ist das wichtig?
Das spart Zeit bei der Modelloptimierung und beschleunigt den Weg zu besseren Klassifikationsergebnissen.
4. Zuverlässigere Confidence Scores für bessere Automatisierung
In der intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP) ist die Klassifizierung meist nur ein Schritt innerhalb eines größeren Automatisierungsprozesses. Für den nächsten Schritt muss das Ergebnis verlässlich sein.
• Was ist neu?
Unsere Confidence Scores sind jetzt noch präziser – Sie können sich also auf die Ergebnisse verlassen.
Richten Sie einen „Human-in-the-Loop“-Prozess ein, bei dem nur Unsicherheiten manuell geprüft werden.
• Warum ist das wichtig?
Mehr Automatisierung bei gleichzeitiger Qualitätssicherung – so sparen Sie Ressourcen, ohne die Kontrolle zu verlieren.
So funktioniert die Individuelle Klassifizierung: Einfache Einrichtung – ganz ohne Code
Die Einrichtung Ihres eigenen Klassifizierungsmodells mit natif.ai ist unkompliziert und erfordert keine KI-Kenntnisse. So geht’s:
1. Eigenes Modell trainieren – Klicken Sie auf „Trainieren Sie Jetzt Ihr Eigenes Modell“ und wählen Sie „Erstelle maßgeschneiderte Klassifikation“.
2. Kategorien definieren – Weisen Sie Ihren Dokumenten passende Klassifikationskategorien zu.
3. Dokumente hochladen – Laden Sie Beispieldokumente hoch (jetzt mit 50 % weniger Daten möglich).
4. Training & Review – Lassen Sie das Modell lernen und überprüfen Sie die Ergebnisse gezielt.
5. Automatisieren – Nach dem Training klassifiziert das Modell neue Dokumente automatisch – mit Confidence Score für jede Zuordnung.
💡 Tipp: Nutzen Sie die Confidence-basierten Prüfprozesse von natif.ai, um Schwellenwerte für automatische vs. manuelle Verarbeitung festzulegen.
Praxisbeispiel: Wie Unternehmen die Custom Classification nutzen
Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, das täglich Hunderte Dokumente erhält, darunter:
• Rechnungen für die Buchhaltung
• Verträge für die Rechtsabteilung
• Versandpapiere für die Logistik
Mit der verbesserten Custom Classification können sie:
• Mit minimalem Aufwand ein Modell für diese Kategorien trainieren
• Dokumente automatisch an die richtige Abteilung weiterleiten
• Anhand von Confidence Scores entscheiden, wann eine manuelle Prüfung nötig ist
➡ Das Ergebnis: Schnellere Dokumentenverarbeitung, weniger manuelle Arbeit, zuverlässigere Automatisierung
Was individuelle Klassifizierung so wertvoll macht
Mit den neuesten Verbesserungen bietet natif.ai Unternehmen folgende Vorteile:
• Weniger Trainingsaufwand – nur halb so viele Daten nötig
• Höhere Genauigkeit – dank vortrainiertem multimodalem KI-Modell
• Schnellere Überprüfungen – Fokus nur auf kritische Dokumente
• Mehr Vertrauen in Automatisierung – durch präzisere Confidence Scores
Ob Posteingang, Rechnungsverarbeitung oder juristische Klassifikation: Die verbesserte individuelle Klassifizierung gibt Ihnen die Möglichkeit, ein maßgeschneidertes KI-Modell aufzubauen – ohne technische Hürden.
Jetzt loslegen!
Bereit für Ihre eigene KI-basierte Dokumentenklassifizierung?
Starten Sie noch heute mit dem Training Ihres individuellen Klassifizierungs-Modells – und erleben Sie die Vorteile intelligenter, zuverlässiger Automatisierung.
