Datenextraktion

Datenextraktion aus Belegen, Verträgen und Formularen kostet manuell enorm viel Zeit. Mit KI-basierter Datenextraktion lesen wir relevante Informationen automatisch aus abfotografierten oder eingescannten Dokumenten aus: auch aus unstrukturierten Vorlagen, an denen klassische OCR scheitert.

Was sich extrahieren lässt

Wir nutzen KI, um aus abfotografierten oder eingescannten Bildern relevante Informationen zu extrahieren. Das kann Vertragsdaten, Belege, Kundeninformationen, Bezahlinformationen oder andere strukturierte und unstrukturierte Angaben betreffen. Klassische OCR-Verfahren konnten solche Aufgaben teilweise bereits lösen, aber wir erweitern diese Möglichkeiten durch einen mehrstufigen KI-gestützten Prozess.

Mehrstufiger Prozess statt einfacher OCR

Wir liefern Bilder nicht einfach ungeprüft an ein KI-Modell, sondern kombinieren klassische OCR-Module mit KI-Vision-Modellen. Die OCR kann lokal und kostengünstig oder sogar kostenlos laufen. Vision-Modelle ergänzen diese Verfahren, indem sie grafische Zusammenhänge, Layouts und visuelle Strukturen besser verstehen.

Ein wichtiger Bestandteil ist die Qualitätsbewertung. Das System beurteilt, wie gut die Extraktion gelungen ist. Wenn ein einfaches Verfahren ausreicht, bleiben die Kosten niedrig. Wenn die Qualität nicht genügt, kann automatisch ein leistungsfähigeres Modell mit höheren Tokenkosten eingesetzt werden. Dadurch erhalten wir eine Balance aus Genauigkeit und Wirtschaftlichkeit. Die extrahierten Informationen werden anschließend in strukturierte Formate überführt, zum Beispiel CSV, Excel oder komplexere Datenstrukturen. Danach können weitere agentische Programme die Daten klassifizieren, Rubriken bilden, Muster erkennen und die Ergebnisse zusammenfassen.

Extraktion nach Ihren Kriterien

So entsteht ein Prozess, der KI, klassische Programmierung, OCR, Bildanalyse und Datenstrukturierung miteinander verbindet. Wir können aus schwer zugänglichen visuellen Quellen belastbare, weiterverarbeitbare Informationen gewinnen und diese anschließend für Analysen, Dokumentation oder Folgeprozesse nutzen.