KI-gestützte Dokumentenverarbeitung
KI-Dokumentenverarbeitung für komplexe Fachprozesse
Wir machen Informationen aus Scans, PDFs, Tabellen, Diagrammen und weiteren Datenquellen fachlich nutzbar: nach euren Regeln geprüft, in eurer Zielstruktur, mit Auffälligkeiten sortiert für eure Fachleute.
Für komplexe Dokumenten- und Datenprozesse, bei denen reine Standard-Extraktion nicht ausreicht.
regelwerk
| t [s] | Wert | Status |
|---|---|---|
| 0 | 12,40 | ok |
| 300 | 13,10 | ok |
| 600 | 13,55 | ok |
| ? | 13,92 | prüfen |
| 3600 | 14,20 | ok |
Synthetisches Beispiel. Gezeigt wird das Prinzip, keine Kundendaten.
Kommt dir das bekannt vor?
Die Dokumente sind längst digital, die
Informationen darin aber noch nicht
Zu viele Dokumente
Ein Altbestand oder ein stetiger Eingang, der schneller wächst als die Kapazität im Team.
Zu viele Formate
Handschrift, Scans, wechselnde Layouts, Diagramme, Excel-Listen und E-Mail-Anhänge.
Zu viel Fachprüfung
Fachpersonal sichtet und prüft Dokumente noch manuell.
Unstrukturierte Daten
Fachsystem, GIS, ERP oder Reporting bräuchten die Werte strukturiert, bekommen sie aber nicht.
KI-gestützte Dokumentenverarbeitung
KI-Dokumentenverarbeitung für komplexe Fachprozesse
Wähle ein Beispiel und schau zu, was in den fünf Schritten passiert.
Synthetisches Beispiel, angelehnt an reale Projekterfahrung.
Fachlogik statt Template. Die KI arbeitet mit euren Regeln: Umrechnungen, Bezugsgrößen, Zuordnungen, Pflichtfelder.
Zweite, feste Prüfinstanz. Ein programmiertes Regelwerk kontrolliert jedes KI-Ergebnis auf Plausibilität.
Fachleute für die Ausnahmen. Auffälliges kommt sortiert nach Dringlichkeit auf den Tisch, nicht jedes Dokument.
Use Case
Von historischen Messprotokollen zur strukturierten Zeitreihe
Ein öffentlicher technischer Fachbereich hatte Jahrzehnte an Versuchsdokumentation: heterogen, teils handschriftlich, teils widersprüchlich, teils nur als Diagramm. Die Daten sollten in ein Fachsystem, lagen aber in keinem nutzbaren Format vor.
Aufgabe
Messwerte, Zeitachsen und Metadaten automatisiert erfassen und in ein definiertes Zielformat überführen.
Was dazukam
Zeitachsen über mehrere Tage rekonstruiert, Absenkungen berechnet, Förderphasen interpretiert. Unter geeigneten Bedingungen auch Diagramme als Datenquelle genutzt.
Qualität
Gemeinsam mit Fachpersonen gegen eine manuell geprüfte Referenzmenge validiert und iterativ verbessert.
Grenze
Bei widersprüchlichen Originalen bleibt die fachliche Kontrolle Teil des Prozesses.
Nicht nur gelesen, sondern abgeleitet
ProjektlogikNicht nur die Scanqualität entscheidet. Im Projekt ließen sich logisch aufgebaute, aber qualitativ schwierige Dokumente teilweise besser auswerten als formal saubere Unterlagen mit widersprüchlichem Inhalt.
Nicht die Branche, sondern der Prozess entscheidet
Unser Ansatz lohnt sich, wenn …
- Werte interpretiert, umgerechnet oder abgeleitet werden müssen
- Dokumente historisch, uneinheitlich oder fehlerbehaftet sind
- mehrere Quellen zusammenpassen müssen
- das Ergebnis in eine eigene Zielstruktur oder Entscheidung fließt
Prüfberichte, Messprotokolle, Zertifikate, Lieferantenunterlagen in Industrie, Qualität und Energie.
Beispiel: Messwerte aus Prüfberichten verschiedener Lieferanten in eine einheitliche Qualitätsdatenbank.
Historische Akten und Dokumentationen, die in GIS, CAFM, ERP oder ein neues Fachsystem müssen.
Beispiel: Jahrzehnte an Versuchsprotokollen werden zu Zeitreihen und Metadaten für ein Fachsystem.
Belege und Abrechnungsunterlagen aus dezentralen Quellen, die in feste Vorlagen und Reports müssen.
Beispiel: Belege verschiedener Partner in unterschiedlichen Layouts landen geprüft im einheitlichen Nachweis-Template.
PDF, Excel, CSV, Papier und Referenzdaten in einem Datenmodell zusammenführen und gegenprüfen.
Beispiel: Abweichungen zwischen Dokumenten und Stammdaten werden erkannt und für die Prüfung priorisiert.
Selbst-Check
Passt die KI-gestützte Dokumentenverarbeitung für dich?
Ein Dreamteam aus Fachwissen und KI
So läuft die Zusammenarbeit mit uns ab
Ihr kennt eure Dokumente und Regeln, wir bringen die Technik und Methodik. So entsteht Schritt für Schritt eine Lösung, die zu eurem Prozess passt.
-
1
kostenfrei
Erstgespräch
Menge, Dokumente, Regeln, Ziel. Wir besprechen deinen Use Case.
Ergebnis
Einordnung: Passt unser Ansatz zu deinem Case?
-
2
Anforderungsworkshop
Prozess, Dokumenttypen, Datenquellen und Regeln gemeinsam aufnehmen und KI-Einstiegspunkte priorisieren.
Ergebnis
Anforderungsbild und Projektvorschlag
-
3
Pilot / Machbarkeit
Pipeline an euren realen Dokumenten, Qualität gemeinsam mit euren Fachleuten gemessen.
Ergebnis
Referenzset, Prototyp, gemessene Qualität, Zielarchitektur
-
4
Umsetzung
Pipeline und Validierung auf den Zielprozess anpassen, notwendige Oberflächen und Schnittstellen projektspezifisch umsetzen.
Ergebnis
Produktiver Workflow
-
5
Skalierung
Weitere Dokumenttypen, Bereiche oder Datenquellen anbinden.
Ergebnis
Wiederverwendbare Erweiterung
Gut zu wissen
Häufige Fragen zur KI-gestützen Dokumentenverarbeitung
Gescannte und digitale Dokumente, Fotos, PDFs, Tabellen, E-Mail-Anhänge und unter geeigneten Bedingungen auch Diagramme, gedruckt oder handschriftlich. Ob sich ein Bestand gut auswerten lässt, hängt weniger von der Scanqualität ab als von der inneren Logik der Dokumente. Das prüfen wir an euren Beispielen.
Nicht pauschal. Nach der KI-Interpretation prüft ein fest programmiertes Regelwerk jedes Ergebnis auf Plausibilität. Auffälligkeiten werden nach Dringlichkeit sortiert und gezielt an eine Fachperson übergeben. Bei widersprüchlichen Originalen ist diese Kontrolle Teil der Lösung.
Für jede neue Dokumentfamilie bauen wir gemeinsam mit Fachpersonen eine geprüfte Referenzmenge auf. Dagegen testen wir die Pipeline und passen sie iterativ an. Pauschale Genauigkeitswerte nennen wir bewusst nicht, weil sich Ergebnisse nicht seriös von einem Dokumenttyp auf den nächsten übertragen lassen.
Das bewerten wir projektspezifisch. Leistungsstarke kommerzielle KI-Modelle sind nicht für jede Datenlage geeignet. Je nach Schutzbedarf können lokal betriebene Modelle in Betracht kommen. Ihre Qualität muss für den konkreten Use Case separat geprüft werden.
Die Ergebnisse werden in eine vorher definierte Zielstruktur überführt. Welche Schnittstellen oder Anbindungen an bestehende Systeme benötigt werden und technisch sinnvoll sind, klären wir projektspezifisch.
Das hängt von Dokumenten, Fachlogik, Datenquellen und Zielsystem ab. Deshalb gibt es keinen Pauschalpreis. Das Erstgespräch ist kostenfrei, danach folgt in der Regel ein klar abgegrenzter Anforderungsworkshop oder Pilot.
Passt euer Dokumentenprozess zu diesem Ansatz?
Starte jetzt mit einem unverbindlichen kostenfreien Erstgespräch.
Gemeinsam schauen wir uns euren Use Case an und klären, ob und wie die KI-gestützte Dokumentenverarbeitung euch unterstützen kann. Laura Bies ist deine Ansprechpartnerin für den ersten Austausch.
Laura Bies
Laura.Bies@aws-institut.de
+49 162 2934 499