Entgegen aller früheren Prognosen Ist in der deutschen Kreditwirtschaft ein langsames, aber stetiges Anwachsen des beleghaften Zahlungsverkehrs zu beobachten. Alle Fachleute sind sich schon heute darüber einig, daß dieser Trend auch noch in den nächsten Jahren anhalten wird.
Zwar wird schon heute jede zweite Zahlung elektronisch ausgeführt das Rationalisierungsmittel "Datenträgeraustausch" zur Abwicklung des Massenzahlungsverkehrs hat bei vielen Instituten jedoch schon einen erheblichen Verbreitungsgrad erreicht.
Die euphorischen Hoffnungen, die noch vor nicht zu langer Zeit in Btx gesetzt wurden, mußten, nicht zuletzt wegen des noch immer recht hohen Anschaffungspreises, erheblich reduziert werden. Das Btx-Verfahren als Home-Banking wird, wenn überhaupt, erst Mitte der 90er Jahre den Zahlungsverkehr merklich beeinflussen.
Die Kreditwirtschaft ist somit gezwungen, will sie die Rationalisierung des Zahlungsverkehrs - und damit eine Kostensenkung in diesem sehr personalintensiven Bereich - weiterbetreiben, neue Techniken einzusetzen.
Große Unterschiede in der Qualität
Bereits Ende der 70er Jahre wurden erste Untersuchungen in dieser Richtung unternommen. Hauptvoraussetzung zur Entwicklung eines neuartigen Datenerfassungssystems war eine qualifizierte Leseerkennung. Zwar hatte man zum damaligen Zeitpunkt schon etliche Jahre Erfahrung mit der Schriftenerkennung gesammelt. Die zur Verfügung stehenden Systeme konnten jedoch nur eine begrenzte Anzahl von Schreibmaschinenschriften qualifiziert erkennen. Die Verarbeitung von Handschriften war so gut wie unmöglich. Gerade dies ist jedoch unbedingt erforderlich, soll die optische Beleglesung die Verarbeitung des Zahlungsverkehrs revolutionieren.
Mit dem von Siemens entwickelten "Winkelschnitt-Analyse-Verfahren" (WSA) lassen sich die Anforderungen, die Vielzahl der unterschiedlichen Schreibmaschinen-, Drucker- und Handschriften an die Leseerkennung stellen, erfüllen. Dieses neue Verfahren kann nicht nur die verschiedensten Schriften, sondern auch die großen Qualitätsunterschiede bezüglich Zeichenstärke und Farbe verarbeiten.
Von Anfang an wurde bei der Systementwicklung und bei der Vorgabe für die Anwendersoftware auf die Mitarbeit der verschiedensten Kreditinstitute Wert gelegt. Nur so war es möglich, die ganz speziellen Anforderungen des Zahlungsverkehrs auf die Belange der Kreditinstitute abzustellen und ein praxisgerechtes Datenerfassungssystem zu entwickeln.
Bei dem Winkelschnitt-Analyse-Verfahren erfolgt die Schrifterkennung in mehreren Arbeitsschritten. Die Optik des Lesers tastet den eingelesenen Beleg zeilenweise - von unten nach oben - ab, wobei das jeweils zu lesende Feld in einzelne Zeichen zerlegt wird. Jedes von ihnen wird in ein Rasterbild umgesetzt. Dabei erfolgt die Abtastung unter verschiedenen Winkeln in Schritten zu je 30 Grad. Für jeden dieser Winkel werden die ermittelten Schwarzpunkte und die Schnittpunkte der Abtastgeraden mit dem Zeichen gezählt. In einer rechnerischen Verdichtung entstehen die relevanten Merkmale für die eigentliche Zeichenerkennung.
In einem Leseklassifikator sind alle Zeichen, die das Schriftenlesesystem erkennen kann, beschrieben. Die Klassifizierung erfolgt durch den logisch gesteuerten Einsatz von Elementarklassifikatoren. Sie lösen jeweils spezielle Unterscheidungsaufgaben. Dadurch lassen sich in ihrer Gestalt ähnliche Zeichen - zum Beispiel "8" und "B" - mit großer Sicherheit voneinander unterscheiden.
In der Klassifizierungsphase werden die aus der Merkmalsbildung gewonnenen Daten mit den im Klassifikator hinterlegten Daten verglichen. Anschließend erfolgt eine Plausibilitätsprüfung für das gelesene Zeichen. Der Rechner überprüft, ob sich das klassifizierte Zeichen in einem alpha- und alphanumerischen Feld befindet. Da alpha- und alphanumerische Zeichen häufig die gleichen Strukturen aufweisen, beispielsweise "8" und "G", werden das nachfolgende und das vorhergehende Zeichen mitüberprüft. Befinden sich links und rechts des nicht eindeutig erkannten Zeichens Alphazeichen, so wird dieses ebenfalls als Alphazeichen interpretiert.
Abschließend erfolgt die Prüfung über häufig vorkommende Dreierkombinationen von Buchstaben. Etwa 2000 solcher Trigramme und die Häufigkeit und Verteilung der verschiedenen Buchstaben sind im System bekannt. Wurde als Beispiel ein "B" als "8" klassifiziert, so erkennt der Rechner beim Durchlauf der einzelnen Trigramme, daß die Kombination "8ED" keine Sinn ergibt und ändert die Ziffer "8" in das Zeichen "B" ab. Die qualifizierte Leseerkennung hat also sehr viel mit Mathematik und noch mehr mit Rechnerleistung zu tun. So müssen, um ein Zeichen mit ausreichender Sicherheit interpretieren zu können, rund 20 000 Rechenoperationen durchgeführt werden. Bei einem Beleg mit 100 Zeichen sind dies zwei Millionen Operationen, die im Vier-Sekunden-Takt ablaufen.
Grundlage für eine qualifizierte und praxisgerechte Lesererkennung ist die Belehrung des Klassifikators über die in der Praxis vorkommende Schreibweise aller Zeichen. Hauptproblem hierbei ist weniger die Schriftenvielfalt, sondern die sehr unterschiedliche Schriftqualität und die regional bedingten Schreibunterschiede. Eine weitere Anforderung besteht darin, daß ein Zeichen nicht "schon", sondern allgemeingültig geschrieben ist.
Bei der Belehrung werden die zu klassifizierenden Zeichen zunächst eingelesen und im Rasterbild dargestellt. Ein Mitarbeiter entscheidet nun per Tastendruck, ob das dargestellte Zeichen repräsentativ ist oder nicht. Nur die repräsentativen Zeichen werden in das System abgestellt und in einem späteren Arbeitsgang berechnet. Um das Gesamtspektrum ausreichend sicher klassifizieren zu können, müssen die Merkmale von zirka 30 Millionen Zeichen abgespeichert sein.
Untersuchungen haben gezeigt, daß es bei der Bearbeitung von Überweisungsaufträgen schon ab zirka 700 Belegen pro Tag im Vergleich zur Vollerfassung über Datensichtstation wirtschaftlich eingesetzt werden kann.
Dieser, durch die Praxis bestätigten Aussage kommt ein allgemeingültiger Wert zu. Um jedoch auch die Wirtschaftlichkeit des Schriftenlese-Systems im Einzelfall exakt darstellen zu können, wurde das Programm "Inka" (Institutsspezifische Kosten/ Nutzen-Analyse) entwickelt. Hiermit kann auf Basis von Institutswerten jeweils eine Kosten/Nutzen-Analyse für die Zahlungsverkehrsabwicklung durchgeführt werden.
Trotz aller technischer Möglichkeiten und Verbesserungen, die im organisatorischen Bereich liegen, ist der Einsatz des Schriftenleseystems von dem Vorhandensein und der Marktakzeptanz der SLS-fähigen Überweisungsbelege abhängig. Dem Breiteneinsatz dieser Belege muß jetzt und in Zukunft verstärkt Aufmerksamkeit gewidmet werden. Der Belegeinführung kommt somit derselbe Stellenwert wie der Wirtschaftlichkeit des Systems zu. Hier ist jedoch neben den Herstellern die gesamte Kreditwirtschaft gefordert.
Dietmar Momber, Unternehmensbereich Kommunikations- und Datentechnik, Siemens AG, München.