Document Intelligence Pipeline
KI extrahiert strukturierte Daten aus PDFs, Rechnungen, Formularen und gescannten Dokumenten, validiert sie regelbasiert und übergibt sie direkt an Ihre Systeme — kein manuelles Abtippen, kein Datenverlust.
Was dieses Blueprint löst
Unstrukturierte Dokumente sind einer der größten operativen Engpässe in Unternehmen: Rechnungen, Lieferscheine, Verträge und Formulare landen täglich in Postfächern und werden manuell abgetippt, geprüft und weitergeleitet. Dieser Blueprint verbindet OCR, Large Language Models und regelbasierte Validierung zu einer vollautomatischen Pipeline, die Dokumente in jedem Format verarbeitet, Felder extrahiert, Werte plausibilisiert und Daten strukturiert in nachgelagerte Systeme übergibt.
Die teuersten Probleme
Manuelles Abtippen kostet Stunden täglich
Teams verbringen signifikante Kapazität damit, Daten aus eingehenden Dokumenten manuell zu erfassen — fehleranfällig und nicht skalierbar.
Heterogene Dokumentformate ohne Standard
Lieferanten, Kunden und Behörden senden Dokumente in hunderten verschiedenen Layouts — ein fixes Template-System scheitert zwangsläufig.
Daten stranden vor den Systemen
Zwischen Dokumenteneingang und ERP- oder CRM-Eintrag liegen manuelle Schritte, die Durchlaufzeiten verlängern und Fehler einschleusen.
Kein revisionssicheres Dokumenten-Audit-Trail
Ohne automatisches Logging ist nicht nachvollziehbar, wer welche Daten wann erfasst oder verändert hat — ein Compliance-Risiko.
The Engine — so funktioniert der Workflow
Verbundene Module, die als präzise Maschine zusammenarbeiten.
Dokumentenerfassung & Vorverarbeitung
OCR / Google Document AIEingehende Dokumente per E-Mail, Upload oder API werden automatisch entgegengenommen, entschieden (Rechnung, Vertrag, Formular) und für die Extraktion vorbereitet.
Strukturierte Feldextraktion
Azure Form RecognizerAzure Form Recognizer extrahiert Felder wie Betrag, Datum, Lieferant, Positionen und Steuer — auch aus freien Layouts, Handschriften und mehrsprachigen Dokumenten.
KI-gestützte Plausibilisierung
DeepSeek + Rules EngineDeepSeek prüft extrahierte Werte auf Konsistenz, Vollständigkeit und Regelkonformität — Abweichungen werden erklärt und zur manuellen Freigabe eskaliert.
System-Integration & Datentransfer
Make.com + REST APIsValidierte Datensätze werden per Make.com-Workflow in Ziel-Systeme (ERP, CRM, DMS) übertragen — inklusive Fehler-Handling und Retry-Logik.
Audit-Logging & Archivierung
Make.comJedes verarbeitete Dokument wird mit extrahierten Feldern, Konfidenzwerten und Zeitstempel revisionssicher archiviert und ist jederzeit abrufbar.
Technologie-Stack
Das Ergebnis
- 99,5 % Extraktionsgenauigkeit — auch bei komplexen und variablen Layouts
- 90 % weniger manuelle Dateneingabe und nahezu null Tippfehler
- Durchlaufzeit pro Dokument unter 30 Sekunden statt Minuten bis Stunden
- Vollständiger, revisionssicherer Audit-Trail für jeden verarbeiteten Datensatz
Häufige Fragen
Wie lange dauert die Implementierung?↓
Eine produktionsreife Pipeline — inklusive OCR-Konfiguration, Feldmapping, Validierungsregeln und Systemintegration — ist typischerweise in 14 Tagen einsatzbereit.
Funktioniert das System auch mit sehr variablen Dokumentlayouts?↓
Ja. Azure Form Recognizer und DeepSeek kombinieren Modell-Training mit LLM-basierter Kontextanalyse, sodass auch Layouts ohne Vorlage zuverlässig verarbeitet werden. Neue Lieferanten-Formate werden nach wenigen Beispielen automatisch erkannt.
Was passiert mit Dokumenten, bei denen die KI unsicher ist?↓
Dokumente mit Konfidenzwerten unterhalb des konfigurierbaren Schwellwerts werden automatisch in eine Prüf-Queue geleitet und dem Team mit vorausgefüllten Feldern zur Freigabe vorgelegt — kein Dokument geht verloren.
Dieses Blueprint in 14 Tagen live.
Wir bauen es schlüsselfertig in Ihre Infrastruktur — als fertiges Paket oder individuell angepasst.
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