KI-Dokumentenextraktion statt manueller Dateneingabe

Wenn Rechnungen per E-Mail kommen, Belege als PDF landen und Formulare nur als Scan vorliegen, wird Dateneingabe schnell zum Engpass. Daten müssen händisch übertragen, geprüft und in bestehende Systeme übernommen werden. Das kostet Zeit, erzeugt Fehler und skaliert schlecht.

Wir bauen KI-gestützte Dokumentenextraktion und intelligente Dokumentenverarbeitung für genau diese Fälle: visuelle, unstrukturierte oder wechselhafte Dokumente, bei denen starre Templates und reine OCR-Logik nicht ausreichen.

Kurz erklärt

KI-Dokumentenextraktion liest Inhalte aus PDFs, Scans, Bildern, Formularen und E-Mail-Anhängen aus und überführt sie in strukturierte Daten für eure Folgeprozesse. Wir setzen dort auf State-of-the-Art Multimodal AI, wo Dokumente visuell verstanden werden müssen: bei variierenden Layouts, schlechter Scanqualität, Freitextfeldern oder gemischten Eingangskanälen. Wenn strukturierte E-Rechnungsdaten bereits vorliegen, etwa in ZUGFeRD, werden diese direkt verarbeitet. Entscheidend ist der Mischbetrieb aus strukturierten und unstrukturierten Eingängen.

Auf einen Blick

• KI statt Template-Pflege: robust bei Scans, Bildern, PDFs und wechselnden Layouts
• Typisch weniger manueller Aufwand: je nach Prozess 60-90% weniger Routinearbeit
• Weniger manuelle Dateneingabe: weniger Copy-Paste, weniger Nacharbeit, schnellere Durchlaufzeiten
• Qualität im Prozess: Validierung, Pflichtfeldchecks und fachliche Regeln vor der Übergabe
• Anbieterunabhängig: kein Plattform-Push, sondern Setup passend zu Dokumenttyp und Workflow
• Systemnah integriert: Ergebnisse fließen in bestehende Workflows statt in neue Datensilos
• Pragmatischer Start: klarer Scope, Pilot auf echten Dokumenten, dann iterative Optimierung
• DSGVO-konforme Dokumentenverarbeitung mit europäischer Datenhaltung: passend für sensible Dokumentprozesse

Wo KI wirklich den Unterschied macht

Unser Fokus liegt dort, wo Teams heute an Dokumentenarbeit hängen bleiben:

• gescannte PDFs und Bilder
• uneinheitliche Lieferantenrechnungen und Belege
• Versicherungsdokumente und Formulare
• Anhänge aus E-Mails mit wechselnden Layouts
• Dokumente mit Freitextfeldern, bei denen Feldlogik nicht starr regelbasiert lösbar ist

Was wir bauen

Wir bauen passende Extraktions-Workflows fuer euren Dokumentmix, die Dokumente automatisch lesen, relevante Felder extrahieren und die Ergebnisse in eure Prozesse uebergeben.

Je nach Anwendungsfall kombinieren wir multimodale Modelle mit spezialisierten Modellen oder Services fuer bestimmte Dokumenttypen sowie dokumentorientierten Diensten wie Azure Cognitive Services oder Google Document AI. Entscheidend ist nicht ein bestimmtes Tool, sondern ein Workflow, der fuer eure Dokumente robust funktioniert.

So funktioniert es:

• Dokumente kommen über E-Mail, Upload, Scan oder bestehende Ablagen in die Pipeline
• Multimodale Modelle lesen Inhalt, Layout und Kontext des Dokuments
• Relevante Felder werden extrahiert und auf das gewünschte Zielschema gemappt
• Regeln prüfen Pflichtfelder, Formate und fachliche Plausibilität
• Unsichere Fälle landen im Review, valide Ergebnisse gehen weiter ins Zielsystem

Kurz: weniger Copy-Paste, weniger manuelle Dateneingabe, weniger Warten auf Backoffice-Schritte.

Dokumente, die wir verarbeiten

• Rechnungen und Belege - Lieferantendaten, Beträge, Fälligkeitsdaten, Referenzen
• Versicherungsdokumente - Formulare, Schadendokumente, Policen, eingereichte Unterlagen
• Steuer- und Buchhaltungsunterlagen - eingescannte Dokumente, Anhänge, Korrespondenz
• Gescannte Formulare und Bilddokumente - auch bei schwankender Qualität
• Gemischte Eingangsformate - von Scan und PDF bis zu strukturierten E-Invoice-Formaten im selben Workflow

Typische Einsatzfälle

• KI-gestützte Rechnungsverarbeitung für Teams, die heute noch Daten aus PDFs oder E-Mail-Anhängen übertragen
• Hoher Grad an Dunkelverarbeitung, wenn Belege nach Extraktion, Validierung und Regelpruefung ohne manuellen Eingriff weiterlaufen sollen
• Vorverarbeitung für DATEV oder Microsoft Business Central, damit Buchhaltung und Finance weniger manuelle Vorarbeit haben
• Versicherungsdokumente und Schadenunterlagen - passend für Dokumentenextraktion in Versicherungsprozessen, wenn Informationen aus heterogenen Unterlagen gezogen werden muessen
• Mischbetrieb aus ZUGFeRD und klassischen PDFs, ohne getrennte Sonderprozesse pro Format
• Aufholen nach E-Rechnungspflicht, wenn trotz E-Invoice weiter PDFs, Scans und Anhänge im Prozess bleiben

ROI grob abschätzen

Für viele Teams ist die erste Frage nicht “geht das technisch?”, sondern “lohnt sich das fuer unser Volumen?”.

Genauigkeit, die zu deinen Anforderungen passt

Nicht jedes Dokument braucht das gleiche Genauigkeitsniveau. Je nach Anforderung haben wir verschiedene Optionen:

• Multi-Modell-Extraktion - mehrere Modelle erhöhen Robustheit bei schwierigen Dokumenten
• Human-in-the-Loop-Workflows - KI übernimmt die Schwerstarbeit, Menschen prüfen Sonderfälle
• Validierungsregeln - Inkonsistenzen werden erkannt, bevor Daten übernommen werden
• Direkte Verarbeitung strukturierter Formate - wenn Daten schon strukturiert vorliegen, wird nicht künstlich “KI darübergelegt”

Wir helfen euch, die richtige Balance zwischen Automatisierungsgrad, Review-Aufwand und Genauigkeit zu finden.

Integration und Datenhaltung

Wir zwingen euch nicht auf eine neue Plattform. Wir integrieren in bestehende Dokumentenspeicher, Buchhaltungsprozesse und interne Workflows.

Das heisst auch: nicht jeder Prozess braucht die gleiche Architektur. Manche Pipelines sind stark KI-getrieben, andere kombinieren KI mit bestehenden Extraktionsdiensten oder spezialisierten SaaS-Komponenten.

Typische Quellen und Zielsysteme, mit denen wir Erfahrung haben:

• DATEV
• Microsoft Business Central
• SharePoint / OneDrive / Microsoft 365
• E-Mail-Postfächer und Fileserver
• ZUGFeRD als strukturierter E-Invoice-Bestandteil in gemischten Eingangsprozessen

Je nach Anforderung ist europäische Datenhaltung möglich. Wichtig sind hohe Extraktionsqualität, saubere Validierung und DSGVO-konforme Dokumentenverarbeitung in einem Setup, das operativ wartbar bleibt.

Für wen das passt

• Finance- und Backoffice-Teams: weniger manuelle Routinen, schnellere Durchlaufzeiten
• Operations-Verantwortliche: dokumentlastige Prozesse werden stabiler und skalierbarer
• CTOs und Engineering Leads: KI-Extraktion soll sauber in bestehende Systeme integriert werden
• Teams mit gemischten Dokumenteingängen: PDFs, Scans, Bilder, E-Mail-Anhänge und E-Invoices laufen in einem Prozess zusammen

Typischer Projektstart

• Scope definieren: ein klarer Dokumenttyp oder Eingangsprozess zuerst
• Echte Dokumente testen: nicht nur Demo-Dateien, sondern euer reales Material
• Pilot produktiv machen: mit Review-Flow und Validierung
• Danach ausbauen: weitere Dokumenttypen, mehr Automatisierung, tiefere Integration

Wenn nach der Extraktion weitere Schritte automatisiert werden sollen, knüpfen wir das typischerweise an Workflow-Automation an.