[{"data":1,"prerenderedAt":28},["ShallowReactive",2],{"page:portfolio-slug:en:case-docintel":3},{"componentName":4,"header":5,"contentShort":6,"contentShortHTML":7,"contentHTML":8,"publishDate":9,"dateChanged":9,"order":10,"noIndex":11,"postTopCategory":12,"postTexts":14,"files":24,"documents":25,"children":26,"uuid":27},"case-docintel","Document Intelligence Platform","Komplexe Dokumente werden zu verlässlichem, strukturiertem Wissen – mit Quellenangaben, deterministischen Regeln, Widerspruchserkennung und Rückfrage beim Menschen.","\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>Bereich:\u003C\u002Fstrong> AI & Document Intelligence\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Rolle:\u003C\u002Fstrong> Produktarchitektur und Umsetzung\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Kern:\u003C\u002Fstrong> Extraktion, Regeln, Konflikte, Klärung\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Ergebnis:\u003C\u002Fstrong> Strukturierte Daten über eine API\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Ch2>Das Problem\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Wichtiges Wissen steckt in Dokumenten: Verträge, Gutachten, Berichte, Bescheide. Sie sind lang, uneinheitlich aufgebaut und widersprechen einander gelegentlich. Wer daraus Entscheidungen ableiten will, braucht keine Zusammenfassung, sondern verlässliche, strukturierte Daten – und muss für jeden Wert sagen können, woher er kommt.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Der Ansatz\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Ein Sprachmodell allein liefert plausible Antworten, aber keine Gewissheit. Die Plattform behandelt das Modell deshalb als einen Baustein unter mehreren:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>Layout verstehen:\u003C\u002Fstrong> Seiten, Abschnitte, Tabellen und Fußnoten werden als Struktur erkannt, bevor irgendetwas extrahiert wird.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>KI-Extraktion:\u003C\u002Fstrong> Das Modell schlägt Werte vor – jeder mit Fundstelle im Originaldokument.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Deterministische Regeln:\u003C\u002Fstrong> Fachregeln prüfen, was das Modell geliefert hat: Formate, Summen, Abhängigkeiten, Plausibilität.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Strukturiertes Wissen:\u003C\u002Fstrong> Die Werte landen in einem Domänenmodell, nicht in einem Textblob.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Konflikte erkennen:\u003C\u002Fstrong> Widersprechen sich zwei Dokumente oder zwei Stellen, wird das sichtbar statt still aufgelöst.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Klärung durch Menschen:\u003C\u002Fstrong> Was die Maschine nicht sicher entscheiden kann, geht als konkrete Rückfrage an eine Fachperson – mit beiden Fundstellen nebeneinander.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>Was dabei herauskommt\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Daten, denen man vertrauen kann: jeder Wert mit Quellenangabe, jede Unsicherheit benannt, jede menschliche Entscheidung protokolliert. Die Ergebnisse stehen über eine API bereit und fließen in bestehende Systeme.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Das Schwierige daran ist nicht die Extraktion – es ist das Modell der Domäne und der Umgang mit Widersprüchen. Genau dort liegt die Arbeit.\u003C\u002Fp>","2026-10-04T20:00:00Z",0,false,{"name":13},"portfolio",[15],{"locale":16,"header":5,"contentShort":17,"contentShortHTML":18,"contentHTML":19,"slug":20,"metaTitle":21,"metaDescription":22,"focusKeyword":23},"en","Complex documents become reliable, structured knowledge – with provenance, deterministic rules, conflict detection and human clarification.","\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>Area:\u003C\u002Fstrong> AI & Document Intelligence\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Role:\u003C\u002Fstrong> Product architecture and engineering\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Core:\u003C\u002Fstrong> Extraction, rules, conflicts, clarification\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Result:\u003C\u002Fstrong> Structured data through an API\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Ch2>The problem\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Critical knowledge lives in documents: contracts, expert reports, filings, decisions. They are long, inconsistently structured and occasionally contradict each other. Anyone who wants to base decisions on them needs reliable, structured data rather than a summary – and must be able to say where every single value came from.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>The approach\u003C\u002Fh2>\u003Cp>A language model on its own produces plausible answers, not certainty. The platform therefore treats the model as one component among several:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>Layout understanding:\u003C\u002Fstrong> pages, sections, tables and footnotes are recognised as structure before anything is extracted.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>AI extraction:\u003C\u002Fstrong> the model proposes values – each with its location in the original document.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Deterministic rules:\u003C\u002Fstrong> domain rules check what the model delivered: formats, totals, dependencies, plausibility.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Structured knowledge:\u003C\u002Fstrong> values land in a domain model, not in a blob of text.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Conflict detection:\u003C\u002Fstrong> when two documents or two passages disagree, the conflict is surfaced instead of silently resolved.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Human clarification:\u003C\u002Fstrong> what the machine cannot decide with confidence goes to a domain expert as a concrete question – with both sources side by side.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>The outcome\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Data you can trust: every value with its provenance, every uncertainty named, every human decision recorded. Results are available through an API and flow into existing systems.\u003C\u002Fp>\u003Cp>The hard part is not the extraction – it is the domain model and the handling of contradictions. That is where the work is.\u003C\u002Fp>","case-study-document-intelligence","AI document analysis: Document Intelligence Platform","Contracts and reports become reliable, structured knowledge – every value with its source, checked by deterministic rules, conflict detection and a human.","AI document analysis",[],[],[],"f02e7149-0eca-4930-b1d5-3caa827f5138",1792250786480]