Document Intelligence Platform

Das Problem

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.

Der Ansatz

Ein Sprachmodell allein liefert plausible Antworten, aber keine Gewissheit. Die Plattform behandelt das Modell deshalb als einen Baustein unter mehreren:

• Layout verstehen: Seiten, Abschnitte, Tabellen und Fußnoten werden als Struktur erkannt, bevor irgendetwas extrahiert wird.
• KI-Extraktion: Das Modell schlägt Werte vor – jeder mit Fundstelle im Originaldokument.
• Deterministische Regeln: Fachregeln prüfen, was das Modell geliefert hat: Formate, Summen, Abhängigkeiten, Plausibilität.
• Strukturiertes Wissen: Die Werte landen in einem Domänenmodell, nicht in einem Textblob.
• Konflikte erkennen: Widersprechen sich zwei Dokumente oder zwei Stellen, wird das sichtbar statt still aufgelöst.
• Klärung durch Menschen: Was die Maschine nicht sicher entscheiden kann, geht als konkrete Rückfrage an eine Fachperson – mit beiden Fundstellen nebeneinander.

Was dabei herauskommt

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.

Das Schwierige daran ist nicht die Extraktion – es ist das Modell der Domäne und der Umgang mit Widersprüchen. Genau dort liegt die Arbeit.