Automatisierte Datenextraktion mit KI

Impact

6 produktive Use Cases

Innerhalb kurzer Zeit wurde die modulare Lösung in sechs realen Szenarien live gebracht. Von der Konzeption bis zum Go-live vergingen jeweils nur rund sechs Monate – weitere Use Cases sind bereits in Umsetzung.

> 95 % Extraktionsgenauigkeit

Auf Attributebene erreichen die eingesetzten LLMs bei digitalen Dokumenten Genauigkeiten von über 95 %, teilweise bis zu 100 %. Selbst bei schwer lesbaren Dokumenten liegt die Trefferquote stabil bei 70–75 %.

< 50 € pro 1.000 Dokumente

Die vollautomatisierte KI-gestützte Datenextraktion ersetzt manuelle Verarbeitungsschritte und senkt die Kosten pro Dokument deutlich – cloudbasiert, skalierbar und wirtschaftlich auch bei hohem Volumen.

Bis zu 80 % Automatisierungsquote

Je nach Prozess werden heute 60–80 % der Dokumente vollautomatisch verarbeitet – inklusive automatischer Kundenbestätigungen und Folgeprozesse ohne manuelle Eingriffe.

7.000 Dokumente täglich

Das System verarbeitet mehrere tausend Dokumente pro Tag. Rückstände werden abgebaut, regulatorische Anforderungen eingehalten und Durchlaufzeiten signifikant verkürzt.

2 Personen arbeiten nebeneinander sitzend an einem Schreibtisch am Computer

Die Aufgabe

Viele Unternehmen hatten die ersten Schritte der Dokumentendigitalisierung bereits umgesetzt: Eingang, Klassifikation und Routing liefen automatisiert. Der kritische Engpass blieb jedoch bestehen – die manuelle Extraktion relevanter Daten.

Ziel war es, ein KI-gestütztes System zu entwickeln, das:

unstrukturierte Dokumente zuverlässig verarbeitet
schnell produktiv einsetzbar und skalierbar ist
Fachbereiche messbar entlastet
sich nahtlos in bestehende Systeme integriert

Besonders herausfordernd waren formlose Schreiben, handschriftliche Briefe oder komplexe Belege, die sich regelbasiert nicht abbilden lassen.

Die Lösung

Modulares Framework

OCR, Klassifikation, LLM-basierte Extraktion und Postprocessing sind klar getrennt aufgebaut. Bestehende Systeme können integriert, einzelne Module gezielt ergänzt oder ersetzt werden.

Hybride KI-Architektur

LLMs übernehmen das semantische Verständnis unstrukturierter Inhalte, während regelbasierte Logik klar definierte Daten und Berechnungen verarbeitet. Alle Ergebnisse werden fachlich und technisch validiert – transparent und nachvollziehbar.

Wiederverwendbare Fachlichkeit

Extraktionslogik und Datenprofile sind systemseitig gekapselt. Einmal implementiert, lassen sich ähnliche Use Cases effizient ausrollen – konsistent und kosteneffizient.

MVP-getriebene Umsetzung

Gemeinsam mit den Fachabteilungen wurden klar abgegrenzte MVPs definiert. Innerhalb von 5–6 Monaten pro Use Case erfolgten Datensammlung, Labeling, Tests mit Echtdokumenten und der Go-live.

Strukturierter Output

E-Mails, PDFs oder Scans – selbst handschriftlich: Das System extrahiert Inhalte zuverlässig und stellt sie strukturiert als JSON-Daten für vollautomatisierte Folgeprozesse bereit.

Feedback

>> „Unser Fokus lag darauf, Datenextraktion nicht als Einzellösung, sondern als wiederverwendbaren Service zu etablieren. Mit der Data Engine konnten wir stabile, präzise Extraktionsprozesse aufsetzen, die sich schnell auf weitere Prozesse und Fachbereiche ausrollen lassen.“ <<

Maisam, Data Engineer

Die Technologie

Zum Einsatz kommt die crossnative Data Engine – ein modulares KI-Framework für die automatisierte Verarbeitung unstrukturierter Dokumente.

Sie kombiniert OCR, Klassifikation und LLM-basierte Extraktion mit fachlicher Validierung und strukturiertem Output. So entstehen aus Eingangsdokumenten verlässliche, prozessfähige Daten, die sich flexibel skalieren und auf neue Use Cases übertragen lassen.

Mehr zur Data Engine erfahren

Der Kunde

Bei unserem Kunden handelt es sich im ein Verischerungsunternehmen mit hohem Dokumentenvolumen und stark regulierten Prozessen mit Fokus auf Effizienz, Automatisierung und verlässliche Datenqualität in Service-, Bestands- und Schadenprozessen.

Ausgezeichnete Beratung. Erfolgreiche Projekte.

Erfolgreiche Digitalisierungsprojekte entstehen nicht durch Technologie allein. Sie entstehen durch das richtige Verständnis für Geschäftsprozesse, eine partnerschaftliche Zusammenarbeit und konsequente Umsetzung.

Für genau diesen Anspruch wurde Crossnative als TOP CONSULTANT 2026 ausgezeichnet. Grundlage der Auszeichnung ist eine wissenschaftlich begleitete Kundenbefragung. Bewertet werden unter anderem Beratungsqualität, Fachkompetenz, Vertrauen und der nachhaltige Erfolg der Zusammenarbeit.

Die Projekte, die wir auf unseren Success-Story-Seiten vorstellen, zeigen, wie dieser Anspruch in der Praxis aussieht – von der ersten Idee bis zum messbaren Ergebnis.

Mehr zur Auszeichnung

Manuelle Datenextraktion ist kein Skalierungsmodell.

Unstrukturierte Dokumente, hohe Volumina und regulatorische Anforderungen lassen sich heute automatisiert beherrschen.

Wir zeigen dir, wie die Data Engine KI dort produktiv einsetzt, wo regelbasierte Systeme enden – präzise, kontrolliert und wirtschaftlich.

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