Leistungen
KI-Dokumentenverarbeitung für überprüfbare Daten
Wir wandeln Geschäftsdokumente in strukturierte Informationen um und machen unsichere oder widersprüchliche Felder vor der Weiterverarbeitung sichtbar.
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Intelligente Dokumentenverarbeitung im Arbeitsablauf
OCR, Sprachverarbeitung und generative KI können Klassifikation, Extraktion und Validierung unterstützen. Entscheidend ist, wie ein Ergebnis geprüft und anschließend in den bestehenden Prozess übergeben wird.
Intelligente Dokumentenverarbeitung und Datenextraktion
Wir wandeln Geschäftsdokumente in strukturierte Informationen um und machen unsichere oder widersprüchliche Felder vor der Weiterverarbeitung sichtbar.
Wo es hilft
KI-Rechnungsverarbeitung
- Eingabe
- Rechnungen und vereinbartes Finanzschema.
- Ergebnis
- Felder und Positionen mit Quelle und Prüfstatus.
- Prüfgrenze
- Extraktion ist keine Zahlungsfreigabe.
Verträge und Klauseln
- Eingabe
- Verträge und definierte Verpflichtungsfelder.
- Ergebnis
- Quellenbezogene Felder und fehlende Klauseln.
- Prüfgrenze
- Rechtliche Schlussfolgerungen erfordern fachliche Prüfung.
Dokumentenintake
- Eingabe
- Formulare und wechselnde Unterlagenpakete.
- Ergebnis
- Klassifizierte und auf Vollständigkeit geprüfte Datensätze.
- Prüfgrenze
- Schlechte Scans und unbekannte Formate in eine Review-Warteschlange geben.
Beispielablauf
Aus einer Rechnung wird ein prüfbarer Datensatz
- 1
Dokument klassifizieren und vereinbarte Felder sowie Positionen extrahieren.
- 2
Fundstellen zuordnen; Summen, Pflichtfelder und Duplikate prüfen.
- 3
Ausnahmen prüfen lassen und erst freigegebene Daten exportieren.
Architekturentscheidungen
Intelligente Dokumentenverarbeitung und Datenextraktion
- Nativer Text und OCR
- Zuverlässigen eingebetteten Text nutzen, gescannte Seiten mit OCR lesen und Quellenbezug erhalten.
- Layout und multimodale Modelle
- Tabellen, Seitenstruktur und Bilder berücksichtigen, wenn sie Bedeutung tragen. Auf dem tatsächlichen Dokumentenmix vergleichen.
- Schema und Validierung
- Summen, Duplikate und Pflichtfelder unabhängig vom Modell prüfen. Unsicherheit zur menschlichen Prüfung weitergeben.
Abnahmekriterien für den Pilot vereinbaren
- Feld- und Positionsqualität je Dokumenttyp messen; fehlende und erfundene Felder erfassen.
- Quellenbezug, Summen, Duplikate und erforderliche Felder getrennt prüfen.
- Review-Korrekturen, Ausnahmequote, geprüfte Exporte und doppelte Einreichungen testen.
Was Ihr Team erhält
Dokumentensamples, Zielschema, Feldquellen, Validierungsregeln, Review-Verantwortung und getesteter Export.
Eignung und Grenzen
Scans, Handschrift, wechselnde Formate und unvollständige Dokumente beeinflussen Ergebnisse. Wir testen repräsentative Beispiele und definieren, wann eine menschliche Prüfung nötig ist. Eine bestehende Produktfunktion oder eine klare Regel kann genügen. Individuelle Entwicklung lohnt sich, wenn Integration, Quellen oder Review-Anforderungen über deren Umfang hinausgehen.
Häufige Fragen
Umfang, Betriebsgrenzen und Übergabe für eine erste Version.
Wer bestätigt unsichere Felder?
Ein im Workflow definierter Reviewer. Der Entwurf zeigt Quelle und Prüfgrund, statt Unsicherheit als bestätigten Wert weiterzugeben.
Ersetzt dies das Buchhaltungssystem?
Nein. Die Lösung bereitet Dokumentendaten für bestehende Systeme vor. Buchungs- und Zahlungsfreigaben bleiben ausdrücklich geregelt.
Projekte und Leistungen
Die TDS-Fallstudie belegt Erfahrung mit Abgleich, Ausnahmen und Freigaben. Sie belegt keine gemessene OCR- oder Extraktionsgenauigkeit.
Passende Leistungen
Zusammenarbeit mit Ihrem Team in Deutschland
Informationen aus Rechnungen, Verträgen und Formularen extrahieren, damit Ihr Team weniger Zeit mit dem Übertragen von Daten und der Prüfung fehlender Felder verbringt.
Wenn auf personenbezogene Daten von Indien aus zugegriffen wird, muss das Projekt die DSGVO-Anforderungen für Übermittlungen außerhalb des EWR berücksichtigen.
Unsere Ingenieure arbeiten remote von Indien aus. Beratung und Projektkommunikation erfolgen auf Englisch; Besprechungstermine stimmen wir mit Ihrem Team ab.
Mit einem Ablauf beginnen.
Bringen Sie eine Aufgabe, Beispielquellen oder ein bestehendes System mit. Gemeinsam definieren wir einen prüfbaren ersten Schritt.
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