[{"data":1,"prerenderedAt":31},["ShallowReactive",2],{"page:portfolio-id:de:case-docintel":3},{"id":4,"editable":5,"version":6,"validFrom":7,"validTill":8,"postTopCategoryId":9,"postTopCategory":10,"postTags":12,"children":13,"slidesPerView":6,"files":14,"documents":15,"postVideos":16,"postRatings":17,"postTexts":18,"header":22,"contentShort":23,"contentShortHTML":24,"contentHTML":25,"cols":6,"order":6,"ratings":6,"ratingAmount":6,"favs":6,"views":6,"category":28,"componentName":29,"public":5,"publicDate":7,"publishDate":7,"activeDate":7,"status":30,"audience":6,"listed":27,"includeAssistant":27,"system":27,"effectiveStatus":30,"effectiveAudience":6,"dateInserted":7,"dateChanged":7},302,true,0,"2026-10-04T20:00:00Z","2126-10-04T20:00:00Z",2,{"id":9,"name":11},"portfolio",[],[],[],[],[],[],[19],{"id":20,"locale":21,"header":22,"contentShort":23,"contentShortHTML":24,"contentHTML":25,"slug":26,"postId":4,"languageId":9,"automaticTranslation":27},1048,"de","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>","fallstudie-document-intelligence",false,"Content","case-docintel",1,1791147703682]