Data Engine - unstrukturierte Kommunikation automatisiert verstehen

Ordnung ins Datenchaos bringen. Relevante Daten verlässlich und nachvollziehbar automatisiert extrahieren.

Digitale Exzellenz braucht verlässliche Daten – auch aus unstrukturierten Quellen wie E-Mails, Scans oder handschriftlichen Briefen. Die Data Engine automatisiert das Verstehen und Strukturieren eingehender Kommunikation – sicher, skalierbar und messbar effizient.

Problem: Daten sind da – aber nicht nutzbar

Unternehmen verfügen über große Mengen an Daten aus Kundenkommunikation – doch ein Großteil davon ist unstrukturiert. Briefe, E-Mails, Scans und Freitexte lassen sich nur schwer automatisiert verarbeiten.

Die Folge:

Manuelle Vorarbeit ist notwendig, bevor Prozesse starten können
Medienbrüche verhindern durchgängige End-to-End-Prozesse
Automatisierung bleibt auf Standardfälle beschränkt

Solange eingehende Kommunikation nicht zuverlässig verstanden und strukturiert wird, bleibt Automatisierung fragmentiert. Ohne nutzbare Daten gibt es keine skalierbare Automatisierung.

Unsere Lösung: Data Engine als Daten-Grundlage

Die Data Engine ist mehr als eine OCR- oder KI-Komponente. Sie ist ein modularer, produktionsfähiger Baustein, der unstrukturierte Daten in verwertbare, standardisierte Informationen überführt – als Grundlage für automatisierte Entscheidungen und End-to-End-Prozesse.

Sie kann:

Dokumenttypen erkennen

Eingehende Kommunikation wird automatisch nach Dokumenttyp und fachlichem Kontext eingeordnet – unabhängig von Layout, Formulierung oder Kanal.

Relevante Daten extrahieren

Die Data Engine interpretiert den fachlichen Kontext und extrahiert zuverlässig die relevanten Informationen – auch aus Freitexten und bei formalen Abweichungen.

Informationen klassifizieren

Extrahierte Inhalte werden fachlich zugeordnet, etwa zu Vorgängen, Produkten oder Prozessen, und damit für die Weiterverarbeitung eindeutig interpretierbar gemacht.

Sauber strukturierte Outputs liefern

Die Ergebnisse werden in klar definierten, standardisierten Datenprofilen (z. B. JSON) bereitgestellt – konsistent, validiert und direkt nutzbar für nachgelagerte Systeme.

Aus Daten wird so ein verlässlicher Datenstrom, auf den nachfolgende Automatisierungslayer aufsetzen können – von der Process- bis zur Communication-Engine.

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Erfahre was die Data Engine drauf hat

So funktioniert die Data Engine

1. Kommunikation aufnehmen

Die Data Engine verarbeitet sämtliche eingehenden Informationen aus unterschiedlichen Kanälen und Formaten – von E-Mails und PDFs bis hin zu gescannten oder handschriftlichen Dokumenten. Alle Eingänge werden zentral erfasst und für die weitere Verarbeitung vorbereitet.

2. Inhalte lesbar machen

Nicht maschinenlesbare Dokumente werden mithilfe leistungsfähiger OCR-Technologie in Text überführt. Dabei werden sowohl maschinengeschriebene als auch handschriftliche Inhalte berücksichtigt, sodass eine einheitliche Basis für die Analyse entsteht.

3. Dokumente fachlich einordnen

Auf Basis von KI-gestützter Klassifikation erkennt die Data Engine den Dokumenttyp sowie den fachlichen Kontext. Dadurch wird klar, um welches Anliegen oder welchen Vorgang es sich handelt – unabhängig von Aufbau oder Formulierung.

4. Relevante Informationen extrahieren

Die Data Engine identifiziert und extrahiert gezielt die inhaltlich relevanten Daten. Dabei geht es nicht um starre Felder, sondern um das Verständnis dessen, was im Dokument tatsächlich gemeint ist – auch bei Freitexten oder Abweichungen vom Standard.

5. Daten validieren und vereinheitlichen

Die extrahierten Informationen werden geprüft, normalisiert und fachlich angereichert. Unterschiedliche Schreibweisen, Formate oder Bezeichnungen werden vereinheitlicht, sodass konsistente und verlässliche Daten entstehen.

6. Strukturierte Daten bereitstellen

Abschließend stellt die Data Engine die Ergebnisse in klar definierten, standardisierten Datenprofilen bereit. Diese können direkt von nachgelagerten Systemen, Prozessen und Kommunikationskomponenten genutzt werden.

Die Data Engine sorgt dafür, dass eingehende Kommunikation nicht nur verarbeitet, sondern verstanden wird.
Sie bildet damit die Datenbasis für echte Hyperautomatisierung – und ermöglicht End-to-End-Prozesse, die ohne manuelle Zwischenschritte auskommen.

Verstehen als Voraussetzung für Automatisierung.

Regelbasierte Verarbeitung oder Data Engine?

Automatisierung lässt sich auf unterschiedliche Weise umsetzen.

Entscheidend ist nicht, ob automatisiert wird, sondern wie gut der Ansatz zur Realität der eingehenden Kommunikation passt.

Zwei Wege der Datenverarbeitung

Regelbasierte Verarbeitung

Automatisierung über Formate

Regelbasierte Systeme arbeiten mit festen Strukturen, Templates und klar definierten Regeln. Solange Dokumente einheitlich aufgebaut sind und sich kaum verändern, lassen sich Prozesse effizient automatisieren.
Sobald jedoch Layouts variieren, neue Dokumenttypen hinzukommen oder Kunden frei formulieren, steigt der Pflegeaufwand deutlich. Automatisierung bleibt auf Standardfälle beschränkt.

Geeignet für klar strukturierte, stabile Dokumente.

Data Engine

Automatisierung über Verständnis

Die Data Engine setzt nicht bei Layouts an, sondern beim inhaltlichen Verständnis. Sie erkennt den fachlichen Kontext eines Dokuments und extrahiert relevante Informationen sowohl aus klar strukturierten, standardisierten Dokumenten als auch aus Freitexten – stabil auch bei Variationen.

So entsteht eine belastbare Datenbasis, die Automatisierung auch über Sonderfälle hinaus ermöglicht.

Grundlage für skalierbare End-to-End-Automatisierung.

Wann welcher Ansatz sinnvoll ist

Regelbasierte Verarbeitung ist sinnvoll, wenn:

Dokumente klar strukturiert sind
Formate und Inhalte weitgehend konstant bleiben
nur wenige Varianten existieren

Die Data Engine ist sinnvoll, wenn:

Freitexte und individuelle Formulierungen dominieren
viele Dokumentvarianten verarbeitet werden müssen
eine hohe Automatisierungsquote angestrebt wird
End-to-End-Prozesse ohne Medienbrüche entstehen sollen

Unser Ansatz bei crossnative

Wir setzen nicht auf entweder oder, sondern auf den richtigen Einsatz zur richtigen Zeit.
Regelbasierte Verarbeitung dort, wo sie effizient ist – und die Data Engine dort, wo Verständnis erforderlich wird.

So entsteht eine wirtschaftliche, robuste und skalierbare Automatisierung – als Grundlage für Hyperautomatisierung nach dem HyOS-Prinzip.

Use Cases gemeinsam bewerten!

In einem kurzen Austausch prüfen wir, ob regelbasierte Ansätze ausreichen –
oder ob die Data Engine der nächste sinnvolle Schritt ist.

Warum die Data Engine wirkt

Die Data Engine entfaltet ihren Mehrwert nicht als Einzeltool, sondern als gezielt eingesetzter Baustein für Hyperautomatisierung. Entscheidend ist nicht die Technologie allein, sondern ihr sinnvoller Einsatz im Gesamtsystem.

Vom Ergebnis her gedacht

Bei uns starten Automatisierungsprojekte beim fachlichen Ziel – nicht bei der Technik. Die Data Engine kommt dort zum Einsatz, wo Verstehen notwendig ist, um Prozesse wirklich durchgängig zu automatisieren.

KI dort, wo Regeln enden

Regelbasierte Verarbeitung nutzen wir, wo sie effizient ist. Die Data Engine ergänzt diese gezielt bei Freitexten, Varianten und Sonderfällen. So bleibt Automatisierung wirtschaftlich und skalierbar.

Skalierbar statt projektspezifisch

Die Data Engine ist als wiederverwendbare Infrastruktur konzipiert. Einmal etabliert, lassen sich neue Use Cases mit deutlich geringerem Aufwand umsetzen.

Produktionsreif und kontrollierbar

Automatisierung muss messbar, stabil und auditierbar sein. Die Data Engine ist für produktive Volumina ausgelegt – auch in regulierten Umfeldern.

Teil von HyOS

Als Datenbaustein von HyOS schafft die Data Engine die Grundlage für echte End-to-End-Automatisierung. Erst im Zusammenspiel mit Prozess- und Kommunikationslogik entsteht nachhaltiger Mehrwert.

HyOS kennenlernen

Kurz gesagt

Nicht mehr KI.
Die richtige KI – richtig eingebettet.

Messbare Effekte & Nutzen

Die Data Engine ist auf messbaren Mehrwert im operativen Betrieb ausgelegt. Sie reduziert manuelle Vorarbeit, stabilisiert Datenqualität und schafft die Voraussetzung für durchgängige Automatisierung.

Ergebnisse, die den Unterschied machen:

Deutlich weniger manuelle Bearbeitung

Unstrukturierte Eingänge müssen nicht mehr vorab sortiert oder manuell erfasst werden. Fachbereiche werden spürbar entlastet.

Spürbar höhere Automatisierungsquote

Auch Freitexte, Varianten und Sonderfälle können automatisiert verarbeitet werden – nicht nur Standarddokumente.

Stabilere Prozesse und kürzere Durchlaufzeiten

Sauber strukturierte Daten reduzieren Medienbrüche und ermöglichen konsistente End-to-End-Prozesse.

Verlässliche Daten für Entscheidungen

Extrahierte Informationen liegen standardisiert, validiert und nachvollziehbar vor – als belastbare Basis für automatisierte Entscheidungen.

Skalierbarkeit bei wachsendem Volumen

Steigende Eingangszahlen lassen sich verarbeiten, ohne manuelle Kapazitäten proportional aufzubauen.

Kalkulierbare Kosten im Betrieb

Cloudbasierter Betrieb und transparente Verbrauchsmodelle sorgen für planbare Wirtschaftlichkeit.

Die Data Engine verbessert nicht nur die Effizienz einzelner Schritte, sondern erhöht die Wirksamkeit der gesamten Automatisierung.

Sie macht Prozesse schneller, stabiler und skalierbar – und schafft damit die Grundlage für nachhaltige Hyperautomatisierung.

Typische Einsatzszenarien für die Data Engine

Die Data Engine eignet sich überall dort, wo eingehende Kommunikation vielfältig, unstrukturiert und volumenstark ist. Besonders wirkungsvoll ist sie in Prozessen, die bisher durch manuelle Vorarbeit oder Sonderfälle ausgebremst werden.

Typische Einsatzszenarien sind:

Schaden- und Leistungsfälle
Rechnungen, Gutachten und formlose Schreiben werden automatisiert verstanden und strukturiert – als Grundlage für eine durchgängige Schadenbearbeitung.
Vertragsänderungen und Kündigungen
Änderungen von Adresse, Bankverbindung oder Vertragsstatus lassen sich auch bei Freitexten zuverlässig erfassen und automatisiert weiterverarbeiten.
Kundenservice-Anfragen
Eingehende Anfragen werden fachlich eingeordnet, relevante Informationen extrahiert und direkt an nachgelagerte Prozesse übergeben.
Zahlungs- und Beitragsdokumente
Zahlungsnachweise, Mahnungen oder Beitragsinformationen können automatisiert geprüft und zugeordnet werden.
Formlose Schreiben und Sonderfälle
Gerade bei nicht standardisierten Dokumenten zeigt die Data Engine ihre Stärke und erhöht die Automatisierungsquote deutlich.

Einmal etabliert, lassen sich diese Szenarien schrittweise erweitern, ohne die zugrunde liegende Architektur neu aufzubauen.