AI-Anwendungen & Wissen

Document Intelligence

In Schaden-, Handels-, Finanz- und Rechtsabläufen wird die Arbeit nicht in einem führenden System entschieden. Sie wird in einem PDF entschieden, das jemand gemailt hat. Wir bauen die Extraktion, Klassifizierung und Weiterleitung, die diesen Fluss in strukturierte Daten verwandelt, mit denen Ihre Systeme arbeiten können.

Ihre AI-Initiative besprechen Leistungen

Die geschäftliche Herausforderung

Vorlagen brechen, sobald ein Lieferant sein Layout ändert

Herkömmliche Dokumentenerfassung arbeitet mit Vorlagen und bewältigt daher die Dokumente, die man vorhergesehen hat, und scheitert am Rest. Jeder neue Lieferant, jede Formatänderung und jeder ungewöhnliche Fall wird zur Konfigurationsaufgabe, und die Ausnahmewarteschlange wächst schneller, als das Team sie abbaut. Das Ergebnis ist ein Prozess, der nominell automatisiert und tatsächlich mit Menschen besetzt ist, die reparieren, was die Automatisierung nicht lesen konnte.

Was wir tun

Nach Bedeutung extrahieren, nach Regel prüfen

Wir extrahieren Felder danach, was sie bedeuten, statt danach, wo sie stehen, sodass eine Layoutänderung die Pipeline nicht bricht. Jeder extrahierte Wert wird dann gegen Regeln geprüft, die Sie ohnehin haben: Summen stimmen, Daten sind plausibel, die Partei existiert in Ihren Stammdaten. Alles, was die Prüfung nicht besteht oder worüber das System unsicher ist, geht an eine Person, mit Quelldokument und extrahiertem Wert nebeneinander. Die Konfidenzschwellen setzen Sie, und wir justieren sie an Ihrer Bereitschaft zum Prüfaufwand.

Document Intelligence

Leistungsumfang

Intelligent Document Processing
OCR
Document Classification
Data Extraction
Contract Analysis
Invoice Processing
Form Processing

Typische Anwendungsfälle

Lieferantenrechnungen gegen Bestellungen verarbeiten und nur echte Abweichungen zur Prüfung weiterleiten.
Schadenmeldungen lesen und den Fall mit bereits gefüllten Feldern anlegen.
Pflichten, Fristen und Parteien aus unterzeichneten Verträgen in ein Register überführen.
Eingehende Korrespondenz klassifizieren und an das richtige Team leiten, ohne dass zuvor jemand liest.

Unser Vorgehen

Rahmen setzen

Die Anfrage in eine Spezifikation überführen: wer nutzt es, was ist korrekt, wer entscheidet.
Verankern

Mit Inhalten und Systemen verbinden, die die Antworten halten, unter Wahrung bestehender Rechte.
Evaluieren

An einem gelabelten Set aus Ihren echten Fällen bewerten, bevor es nach aussen geht.
Ausliefern & betreiben

Stufenweises Release mit Monitoring, Kostenkontrolle und Regressionssuite zur Qualitätssicherung.

Technologie

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Sicherheit & Governance

Antworten sind in Ihren eigenen Inhalten verankert und mit Quellen belegt, sodass sie überprüfbar sind. Retrieval respektiert die an der Quelle gesetzten Rechte: Nutzende sehen über die Anwendung nichts, was sie direkt nicht sehen dürften. Prompts, Kontext und Antworten werden für Audits protokolliert, und die Evaluation läuft kontinuierlich.

Zusammenarbeitsmodelle

AI-Projekt

Wir übernehmen Verantwortung für Konzeption und Umsetzung einer definierten AI-Lösung.

Dediziertes AI-Team

Langfristige, dedizierte Engineering-Kapazität, zugeschnitten auf Ihren Stack und Ihr Liefermodell.

Managed AI

Wir betreiben, überwachen und verbessern produktive AI-Systeme kontinuierlich.

Warum TeamExtension.ai

Wir entwerfen den Ausnahmepfad zuerst

Dokumentenautomatisierung wird daran gemessen, was sie mit den sperrigen zehn Prozent tut, nicht mit den leichten neunzig. Wir bauen Prüfwarteschlange, Konfidenzschwellen und Nachweiskette als Teil des Systems statt als Nachgedanken, denn davon hängt ab, ob Ihr Team ihm vertraut oder um es herum arbeitet.

Ausgewählte Kunden

Häufige Fragen

Welche Genauigkeit können wir erwarten?

Das hängt von Dokumentqualität und Feldtyp ab, deshalb messen wir an Ihren Dokumenten, bevor wir eine Zahl nennen. Nützlicher ist: Genauigkeit ist ein Regler. Eine höhere Konfidenzschwelle schickt mehr in die Prüfung und lässt weniger Fehler durch. Wir justieren das mit Ihnen an den jeweiligen Kosten.

Müssen wir Trainingsdaten beschriften?

Für die Extraktion meist nicht, sie arbeitet aus dem Dokument selbst. Wir brauchen einen überschaubaren beschrifteten Satz zur Evaluation, typischerweise einige hundert Dokumente, denn so wird Genauigkeit gemessen statt vorausgesetzt.

Was ist mit Handschrift und schlechten Scans?

Beides senkt die Genauigkeit, und beides ist messbar. Wir testen an Ihren schlechtesten Dokumenten statt an Ihren besten und setzen die Konfidenzschwelle entsprechend, damit schlechte Eingaben an eine Person gehen, statt einen selbstsicher falschen Wert zu erzeugen.

Kann es einen neuen Dokumenttyp ohne Neuentwicklung bewältigen?

Neue Layouts eines bekannten Typs im Allgemeinen ja, weil die Extraktion nicht an Vorlagen gebunden ist. Ein wirklich neuer Dokumenttyp mit anderen Feldern braucht Konfiguration, aber das ist eine Definitionsaufgabe und keine Entwicklungsaufgabe.

Wohin gehen die Daten?

In das System, dem der Prozess gehört: Ihr ERP, Ihre Schadenplattform oder Ihr Fallmanagement, über dessen Schnittstelle. Die Extraktionsschicht ist kein Ziel, und wir bauen auch keines.

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