AI-powered Document Processing

Rechnungen, Verträge, Lieferscheine, Personalakten, Protokolle — der Großteil unternehmenskritischer Information liegt als PDF, Bild oder gescanntes Papier vor. Klassisches OCR scheitert an mehrspaltigen Layouts, Tabellen mit gemischten Datentypen und an Dokumenten mit hoher Layout-Varianz.

Wir kombinieren moderne Vision-Language-Modelle mit klassischer OCR und regel-basierten Validatoren. Das System extrahiert nicht nur Text, sondern Felder mit Semantik: Rechnungsnummer, Lieferdatum, Steuersatz, Vertragsklausel — typsicher, validiert, verknüpft mit Ihrer Stammdaten-Welt.

• Vision-ModelsGPT-4o, Claude, Llama 3.2 Vision, Qwen-VL — je nach Datenschutz.
• OCR-BackboneAzure Document Intelligence, AWS Textract, Tesseract, PaddleOCR.
• Layout-VerständnisLayoutLMv3, Custom Bounding-Box-Validatoren.
• ValidierungPydantic-Schemata, regelbasierte Plausibilitätsprüfungen.
• WorkflowsHuman-in-the-Loop für unsichere Felder, konfigurierbare Confidence-Thresholds.
• OutputJSON, XML, CSV, direktes Schreiben in ERP/DMS.

Unternehmen mit hohem Dokumenten-Durchsatz: Buchhaltungen, Versicherungen, Logistiker, Personalabteilungen, juristische Abteilungen, öffentliche Verwaltungen.

• Eingangsrechnungen vollautomatisch erfassen, kontieren, freigeben.
• Lieferantenverträge nach Klauseln durchsuchen — Kündigungsfristen, Preisindex, Datenschutz-Anhänge.
• Personalakten in HR-System überführen, inklusive Stammdaten-Validierung.
• Protokolle mit Action-Items extrahieren, in Aufgaben-System anlegen.

Eine produktive Pipeline, die Dokumente nicht nur liest, sondern in strukturierte, weiterverarbeitbare Daten verwandelt — mit messbarer Genauigkeit pro Feldtyp und einem definierten Eskalationspfad bei Unsicherheit.