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Automatisierte Datenextraktion mit KI

Manuelle Datenextraktion war gestern. Mit dem Data Assist heben wir die Verarbeitung eingehender Kundenkommunikation auf ein neues Level – effizient, präzise und skalierbar. In nur sechs Monaten haben wir eine KI-basierte Lösung live gebracht, die unstrukturierte Dokumente zuverlässig verarbeitet und Fachbereiche nachhaltig entlastet.

Wie? Mit crossfunktionaler Zusammenarbeit, durchdachter Modularität und echtem Fokus auf das, was zählt: Automatisierung mit Wirkung.

1.

6 produktive Use Cases

In kurzer Zeit konnten wir die modulare KI-Lösung „Data Assist“ in sechs produktiven Szenarien implementieren – weitere sind bereits in der Umsetzung. Die Zeitspanne von der Konzeption bis zum Go-live? Nur rund 6 Monate pro Use Case.

2.

>95 % Genauigkeit auf Attributebene

Die eingesetzten Large Language Models (LLMs) extrahieren Informationen aus unstrukturierten Dokumenten mit einer Treffsicherheit von bis zu 100 % – je nach Attribut. Ein Durchbruch für Geschäftsprozesse, die bisher auf manuelle Prüfung angewiesen waren.

3.

<50 € Kosten pro 1.000 Dokumente

Durch cloudbasierte Infrastruktur und smartes Prompt-Engineering konnten wir die Betriebskosten auf ein Minimum senken – bei maximaler Flexibilität und Skalierbarkeit.

Die Aufgabe

Viele Unternehmen hatten den ersten Schritt Richtung Digitalisierung längst gemacht: Dokumente wurden automatisch erfasst, klassifiziert und geroutet. Doch der kritische Engpass blieb bestehen: die manuelle Extraktion von Daten. Genau hier setzten wir an – mit einem Ziel: ein KI-gestütztes System zu entwickeln, das flexibel, präzise und schnell einsatzbereit ist.

Die größte Herausforderung: unstrukturierte Eingangsdokumente, etwa formlose Kündigungen oder handschriftliche Briefe, die sich nicht regelbasiert verarbeiten lassen. Genau dafür haben wir den Data Assist gebaut – ein modulares Framework, das den gesamten Extraktionsprozess automatisiert und skalierbar macht.

Modulares System mit maximaler Wirkung

OCR, Klassifikation, Extraktion durch LLM, Postprocessing – der Data Assist ist so aufgebaut, dass jede Komponente flexibel einsetzbar ist. Bereits vorhandene Systeme können problemlos integriert, bestehende Prozesse gezielt ergänzt werden.

Prompt statt Training

Statt zeitaufwendigem Modelltraining setzen wir auf Prompt-Engineering mit generischen LLMs. So lassen sich neue Use Cases in kürzester Zeit realisieren – ohne riesige Datenmengen oder monatelange Vorbereitungen.

Fachlich fundiert, wiederverwendbar gedacht

Einmal konzipiert, lässt sich der Data Assist auf ähnliche Anwendungsfälle kosteneffizient ausrollen. Die Extraktionslogik und das Datenprofil werden systemseitig gekapselt – das spart Zeit und schafft Konsistenz.

2 Personen arbeiten nebeneinander sitzend an einem Schreibtisch am Computer

Von der Idee zum Go-Live

In enger Zusammenarbeit mit unseren Kund:innen und ihren Fachabteilungen haben wir für jeden Use Case ein klar definiertes MVP entworfen. Innerhalb von 6 Monaten führten wir alle relevanten Module ein, testeten iterativ mit echten Dokumenten und passten das System in Rekordzeit auf den Produktivbetrieb an.

Ob handschriftlich, formatiert oder völlig frei – der Data Assist verarbeitet strukturierte und unstrukturierte Inhalte und wandelt sie in strukturierte JSON-Daten um. Damit wird nicht nur die Datenqualität massiv erhöht – auch Folgeprozesse lassen sich nun vollautomatisiert anstoßen.

Best Practices, die den Unterschied machen

  • Fachbereiche früh einbinden: So sichern wir Know-how, Akzeptanz und valide Testdaten.
  • MVPs realistisch denken: Klar abgegrenzte Ziele vermeiden Komplexität und beschleunigen den Rollout.
  • KI gezielt einsetzen: Dort, wo Regeln nicht mehr reichen – und nicht darüber hinaus.
  • Edge Cases vermeiden: Der Fokus liegt auf High-Impact-Fällen mit hohem Automatisierungspotenzial.

Wir entwickeln den Data Assist laufend weiter. Aktuell arbeiten wir an der Integration von multimodalen LLMs, die nicht nur Text, sondern auch Bilder und Layoutinformationen verarbeiten können. Neue OCR-Modelle auf Transformer-Basis verbessern die Erkennung von Handschriften deutlich – und Reasoning-fähige Modelle ermöglichen künftig auch komplexe Verknüpfungen innerhalb der Dokumente.