Use Case
Dokumenten-KI: große Mengen, strukturierte Ergebnisse.
Verträge, PDFs und Compliance-Dokumente maschinell analysiert – ohne sensible Inhalte in externe Dienste zu übertragen.
Verträge, PDFs und Compliance-Dokumente maschinell analysiert – ohne sensible Inhalte in externe Dienste zu übertragen.
Besonders relevant für Kanzleien, Praxen, Verbände und alle Organisationen, die mit großen Dokumentenmengen arbeiten.
Verträge werden auf bestimmte Klauseln, Fristen und Risiken geprüft. Das Ergebnis prüft ein Mensch – die KI übernimmt den ersten Durchlauf.
Aus Dokumenten, Berichten und Formularen werden relevante Informationen automatisch extrahiert und strukturiert ausgegeben.
Dokumente werden auf Einhaltung definierter Regeln, Standards oder gesetzlicher Anforderungen geprüft – automatisch und nachvollziehbar.
Bei der Dokumentenanalyse liegen Können und Nichtkönnen dicht beieinander, und der Unterschied ist nicht offensichtlich. Wer das vorher weiß, schneidet den Anwendungsfall anders zu und bekommt ein System, das im Alltag trägt.
Vertragsparteien, Abschluss- und Ablaufdatum, Beträge, Unterschriften: Wo eine Angabe klar an einer Stelle steht, liegen die Trefferquoten bei gut aufbereiteten Dokumenten im hohen Neunzigerbereich. Für Fristenlisten, Vertragsregister und Stammdatenpflege reicht das.
Sobald mehrere Stellen zusammengedacht werden müssen, bricht die Genauigkeit ein. Fristen, die an einem verschobenen Geschäftsjahr hängen. Zahlungsbedingungen, die sich erst aus mehreren Klauseln ergeben. Bedingungen, die in Paragraf 3 stehen und sich auf Paragraf 12 beziehen. Auch Verwechslungen kommen vor: Ein Detail landet beim falschen Abschnitt.
Der unangenehmste Fehler ist der stille: Findet das Modell keine Grundlage, erzeugt es im Zweifel eine plausible Angabe, statt die Lücke zu benennen. Ein erfundenes Datum sieht genauso aus wie ein richtiges. Deshalb bauen wir die Prüfung so, dass Belege nachweisbar sind, statt darauf zu vertrauen, dass die Ausgabe überzeugend klingt.
Bei eingescannten Unterlagen hängt das Ergebnis an der Texterkennung. Eine einfache OCR liest Zeichen für Zeichen und verliert dabei die Fläche: Tabellen zerfallen in Wortreihen, Fußnoten rutschen in den Fließtext, Unterschriftenblöcke verlieren ihre Zuordnung. Das Modell bekommt dann Text, dem man nicht mehr ansieht, was ursprünglich zusammengehörte.
Wir setzen deshalb auf eine Erkennung, die das Layout mitliest und die Struktur erhält. Bei schiefen, kontrastarmen oder niedrig aufgelösten Vorlagen bleibt trotzdem ein Rest, und der wandert unbemerkt in alles Nachgelagerte. Wenn wir Ihren Bestand vorher ansehen, lässt sich das einschätzen, bevor Aufwand entsteht.
Ein Sprachmodell rechnet mit Wahrscheinlichkeiten, es versteht den Vertrag nicht. In Kanzleien und Steuerkanzleien kommt hinzu, dass die Pflicht zur eigenverantwortlichen und gewissenhaften Bearbeitung durch kein Werkzeug entfällt. Eine ungeprüft übernommene KI-Ausgabe ist berufsrechtlich heikel und im Zweifel ein Haftungsthema. Wir sind keine Rechtsanwälte und beraten dazu nicht — wir bauen die Systeme so, dass die Prüfung praktisch machbar bleibt.
Erst wird strukturerhaltend eingelesen. Dann prüft ein zweiter, unabhängiger Durchlauf die Ergebnisse des ersten gegen. Abweichungen fallen so auf, bevor ein Mensch sie sucht. Zuletzt bekommt der Prüfer jede extrahierte Angabe mit Seitenzahl und markierter Fundstelle im Original angezeigt. Damit dauert eine Kontrolle Sekunden statt Minuten, und genau daran entscheidet sich, ob der Vier-Augen-Schritt im Alltag durchgehalten wird.
Alles, was klar an einer Stelle steht: Vertragsparteien, Abschluss- und Ablaufdatum, Beträge, Unterschriften. Bei ordentlich aufbereiteten Dokumenten liegen die Trefferquoten dort im hohen Neunzigerbereich. Für Fristenlisten, Vertragsregister und Stammdatenpflege ist das belastbar genug.
Überall dort, wo gerechnet oder kombiniert werden muss. Fristen, die an einem verschobenen Geschäftsjahr hängen, Zahlungsbedingungen aus mehreren Klauseln, Bedingungen, die in einem Paragrafen stehen und sich auf einen anderen beziehen. Dazu kommen Verwechslungen, bei denen ein Detail dem falschen Abschnitt zugeordnet wird. Der unangenehmste Fall ist der stille: Fehlt die Grundlage, erzeugt ein unkonfiguriertes System eine plausible Angabe, statt die Lücke zu benennen.
Ja, aber die Scanqualität entscheidet mit. Eine einfache Texterkennung liest Zeichen für Zeichen und verliert dabei die Fläche: Tabellen zerfallen in Wortreihen, Fußnoten rutschen in den Fließtext, Unterschriftenblöcke verlieren ihre Zuordnung. Wir setzen deshalb eine Erkennung ein, die das Layout mitliest. Bei schiefen oder kontrastarmen Vorlagen bleibt trotzdem ein Rest, der unbemerkt in alles Nachgelagerte wandert, weshalb wir uns den Bestand vorher ansehen.
Nein. Ein Sprachmodell rechnet mit Wahrscheinlichkeiten, es versteht den Vertrag nicht. In Kanzleien und Steuerkanzleien kommt hinzu, dass die Pflicht zur eigenverantwortlichen und gewissenhaften Bearbeitung durch kein Werkzeug entfällt; eine ungeprüft übernommene Ausgabe ist berufsrechtlich heikel. Wir sind keine Rechtsanwälte und beraten dazu nicht. Wir bauen die Systeme so, dass die Prüfung praktisch machbar bleibt.
In drei Schritten. Zuerst wird strukturerhaltend eingelesen, dann prüft ein zweiter, unabhängiger Durchlauf die Ergebnisse des ersten gegen, sodass Abweichungen auffallen, bevor ein Mensch sie sucht. Zuletzt sieht der Prüfer jede Angabe mit Seitenzahl und markierter Fundstelle im Original. Damit dauert eine Kontrolle Sekunden statt Minuten, und daran entscheidet sich, ob der Vier-Augen-Schritt im Alltag durchgehalten wird.
Sprechen Sie mit uns – wir schauen uns Ihren konkreten Anwendungsfall an.
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