SAP Document AI im Überblick: Intelligente Dokumentenextraktion für den Clean Core.

Unstrukturierte Daten nehmen in Unternehmen stetig zu. Das führt häufig zu Engpässen in automatisierten Geschäftsprozessen, weil Mitarbeiter Informationen aus Dokumenten mühsam manuell übertragen müssen. Eine intelligente Dokumentenextraktion bietet hier eine technologische Lösung. Sie erfasst geschäftskritische Daten aus PDF-Dateien oder Scans automatisiert und überführt diese direkt in den digitalen Kern.

SAP Document AI (früher bekannt als Document Information Extraction) nutzt hierfür künstliche Intelligenz. Der Service erkennt Texte und versteht deren semantischen Kontext. In einer modernen SAP-Architektur spielt dieser Service eine zentrale Rolle. Er ermöglicht eine Side-by-Side-Extensibility, wodurch Ihr ERP-Kern stabil und upgrade-fähig bleibt. Dieser Artikel bietet eine detaillierte Einführung für SAP-Architekten, BTP-Entwickler und Enterprise-Architekten, die den Weg zum Clean Core strategisch planen.

Was ist SAP Document AI?

Der Kern von SAP Document AI kombiniert klassische Machine-Learning- und Deep-Learning-Verfahren zur strukturierten Dokumentenverarbeitung. Während herkömmliche OCR-Verfahren lediglich Zeichen auslesen, erkennt SAP Document AI komplexe Strukturen wie Kopf- und Positionsdaten in Rechnungen, Bestellungen oder Zahlungsavisen. Die Grundlage hierfür bilden sogenannte Schemata, welche die zu extrahierenden Felder definieren:

• Standard-Schemata: SAP stellt optimierte Best-Practice-Schemata für gängige Dokumententypen (z. B. Rechnungen, Bestellungen) zur Verfügung.

• Custom Schemata & Erweiterungen: Unternehmen haben die Flexibilität, diese Standards durch eigene Felder zu erweitern oder mit dem SAP_OCROnly_schema völlig individuelle Anforderungen abzubilden.

• Versionierung: Jede Anpassung wird versioniert, was eine kontrollierte Weiterentwicklung der Extraktionslogik im produktiven Betrieb erlaubt.

Die technologische Basis verstehen

Für die technische Integration stehen sowohl synchrone als auch asynchrone Kommunikationsmuster zur Verfügung. Da sich synchrone Aufrufe nur für kleine Dokumentmengen eignen, stellt die asynchrone Verarbeitung den Standard für Enterprise-Szenarien dar. Wenn Sie ein Dokument über die API hochladen, erhält dieses eine eindeutige Job-ID. Die Extraktion wird dann in Form einer Warteschlange abgearbeitet. Ein wesentliches Merkmal für skalierbare Lösungen ist der integrierte Callback-Mechanismus der SAP Document AI:

1. Event-Trigger statt Polling: Durch die Aktivierung der Benachrichtigungsfunktion und die Konfiguration einer entsprechenden Destination in der SAP BTP informiert der Dienst das aufrufende System automatisch, sobald die Ergebnisse vorliegen.

2. Ressourcenschonung: Sie vermeidet unnötige, zyklische Abfragen (Polling) und schont die Systemressourcen erheblich.

Strategische Integrationsmuster für SAP Document AI

Die Orchestrierung von SAP Document AI entfaltet ihren vollen Wert erst durch die Kombination mit anderen BTP-Services, wobei wir drei wesentliche Muster unterscheiden:

• UI-Integration mittels CAP und SAPUI5 („Human-in-the-loop“): Dieses Muster zielt auf Szenarien ab, bei denen eine manuelle Überprüfung notwendig ist. Hier werden extrahierte Daten in einer benutzerfreundlichen Oberfläche zur Validierung vorgelegt. Die Konfidenzwerte der KI werden direkt farblich visualisiert, um den Prüfaufwand für die Anwender zu minimieren.

• Datengetriebene Integration über die SAP Integration Suite: Dieses Konzept ermöglicht eine vollständige Dunkelverarbeitung für hohe Volumina. Hierbei agiert der Integration Flow (iFlow) als semantischer Layer, der Dokumente basierend auf ihrem Inhalt validiert, transformiert und direkt an die richtigen Endpunkte in S/4HANA routet.

• Prozessgetriebene Integration mit SAP Build Process Automation: Ideal, um Dokumente in komplexe, abteilungsübergreifende Genehmigungsworkflows einzubetten, bei denen neben der Extraktion auch Business-Logik und menschliche Freigaben orchestriert werden müssen.

Wirtschaftlichkeit und Preismodelle im Unternehmenseinsatz

Ein wesentlicher Faktor für die Planung einer Strategie auf der SAP BTP ist das zugrundeliegende Preismodell. Die Kosten basieren auf Blöcken von jeweils 100 Dokumenten, wobei jede angefangene Seite eines Dokuments als eine Transaktion zählt. Die Preisgestaltung erfolgt volumenbasiert und ist degressiv gestaffelt. Für den optimalen Einstieg und die Evaluation stehen verschiedene Optionen zur Verfügung:

• Einstiegspläne mit inkludiertem Kontingent für planbare Kosten

• Free-Tier-Pläne zur Erstellung von Prototypen und Proof-of-Concepts (PoCs)

Fazit und architektonische Empfehlungen

Die Einführung von SAP Document AI senkt die manuellen Aufwände bei der Datenerfassung drastisch und sichert durch standardisierte Schnittstellen die Upgrade-Fähigkeit des ERP-Systems. Die Wahl des passenden Integrationsmusters orientiert sich dabei an der erforderlichen Benutzerinteraktion und dem Belegvolumen.

In den folgenden Teilen unserer Blogreihe gehen wir detailliert auf die jeweilige technische Umsetzung ein:

• Teil 1: Die UI-Integration mit dem Cloud Application Programming Model (CAP)
• Teil 2: Dunkelverarbeitung und Datenrouting in der SAP Integration Suite
• Teil 3: Workflow-Orchestrierung mit SAP Build Process Automation

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