Dokumenten-KI: große Mengen, strukturierte Ergebnisse.
Verträge, PDFs und Compliance-Dokumente maschinell analysiert – ohne sensible Inhalte in externe Dienste zu übertragen.
Typische Anwendungen
Besonders relevant für Kanzleien, Praxen, Verbände und alle Organisationen, die mit großen Dokumentenmengen arbeiten.
Vertragsanalyse
Verträge werden auf bestimmte Klauseln, Fristen und Risiken geprüft. Das Ergebnis prüft ein Mensch – die KI übernimmt den ersten Durchlauf.
PDF-Auswertung
Aus Dokumenten, Berichten und Formularen werden relevante Informationen automatisch extrahiert und strukturiert ausgegeben.
Compliance Checks
Dokumente werden auf Einhaltung definierter Regeln, Standards oder gesetzlicher Anforderungen geprüft – automatisch und nachvollziehbar.
Zwei Aufgaben, zwei sehr verschiedene Ergebnisse
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.
Verlässlich: einzelne Felder herausziehen
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.
Wackelig: rechnen und kombinieren
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.
Was der Scanner liefert, entscheidet mit
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.
Der Mensch bleibt zuständig
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.
Fragen zur Dokumentenverarbeitung
Welche Angaben lassen sich zuverlässig aus Verträgen auslesen?
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.
Wo macht eine KI bei der Vertragsanalyse die meisten Fehler?
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.
Funktioniert das auch mit eingescannten Dokumenten?
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.
Ersetzt die KI die juristische Prüfung?
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.
Wie läuft die Kontrolle der Ergebnisse ab?
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.
Andere Einsatzgebiete
Alle Anwendungsfälle nebeneinander stehen auf der Seite Was Unternehmen mit eigener KI machen.
- Warum eine eigene KI?
- ChatGPT oder eigene KI?
- KI selbst hosten
- Lokale KI: Hardware und Grenzen
- KI-Benchmark: eigene Messwerte
- Eigene Daten in die KI bringen
- Die eingesetzten Technologien
- KI-Modelle im Vergleich
- Datenschutz & DSGVO
- KI-Server & Preise
- KI-Portal: Tarife und Preise
- Wie eine eigene KI aufgebaut ist
- Betriebsmodelle im Vergleich
- Anwendungsfälle
- Häufige Fragen zur eigenen KI
- Demo: So arbeitet ein Firmen-Chatbot
- Wie man anfängt
Dokumente maschinell auswerten?
Sprechen Sie mit uns – wir schauen uns Ihren konkreten Anwendungsfall an.
Direkter Kontakt – ohne Umwege. Wir melden uns innerhalb eines Werktages.