KI-Dokumentenmanagement
Ein Kunde aus dem Gesundheitswesen wollte große Mengen an PDF-Dokumenten so nutzbar machen, dass relevante Inhalte schnell auffindbar und zuverlässig in die tägliche Arbeit einbezogen werden können.
Dafür haben wir ein KI-basiertes Dokumentenmanagement inkl. Frontend entwickelt, das komplexe Inhalte strukturiert aufbereitet und vollständig lokal betrieben wird.
Schwerpunkte der Zusammenarbeit
Zentrale Herausforderung war die praktische Nutzbarmachung eines stetig wachsenden Dokumentenbestands. Tausende bestehende PDFs sowie laufend neue Dokumente müssen dazu verarbeitet und inhaltlich erschlossen werden.
Ein Großerteil der Dateien sind Scans mit stark schwankender Qualität, was eine robuste Texterkennung erforderlich macht. Gleichzeitig galten strenge Datenschutzanforderungen: Die Lösung musste vollständig ohne Internetzugang auf der lokalen Infrastruktur betrieben werden. Begrenzte Systemressourcen setzten enge technische Rahmenbedingungen. Ziel war eine Lösung, die trotz dieser Einschränkungen hochwertige Zusammenfassungen, gezielte Informationsextraktion und eine übersichtliche Darstellung ermöglicht.
Maßgeschneiderte Anwendungen ermöglichen mehr Flexibilität, bessere Skalierbarkeit und effizientere Abläufe – insbesondere dann, wenn einzigartige Geschäftsprozesse digital abgebildet werden sollen.
Unsere Projekt-KPIs
Hohe Scores auf Basis von LLM-as-a-Judge im Vergleich zu Musterzusammenfassungen von Domainexperten
KI-basierte Dokumentenverarbeitung
Schlüsselfaktoren
- Nutzbarkeit großer Dokumentenmengen im Arbeitsalltag
- Hohe Qualität trotz variierender Dokumentenqualität
- On-Premises-Betrieb unter begrenzten Ressourcen
- Large Language Models
- Vision-Language-Modelle
- Containerisierung
Key-Performance-Indikatoren
Texterkennung aus PDFs (OCR):
- Klassisches OCR-Tool (Tesseract) mit einer Character-Error-Rate (CER) von 0.1625
- Unsere optimierte Variante mit einem Vision-Lange-Model (VLM) hat CER von 0.0884 (54 % weniger Fehler)
Zusammenfassungen:
- Hohe Scores auf Basis von LLM-as-a-Judge im Vergleich zu Musterzusammenfassungen von Domainexperten
Extraktion:
- 94.7 % der „Zielwerte“ vollständig automatisiert aus den Dokumenten extrahiert.
Ergebnisse uns Ausblick
Die KI-basierte Dokumentenverarbeitung erschließt große Mengen an PDFs und macht deren Inhalte erstmals systematisch nutzbar. Relevante Informationen sind schnell auffindbar, konsistent über mehrere Dokumente hinweg verknüpft und jederzeit auf ihre Quelle zurückführbar. Dadurch werden Fachkräfte spürbar entlastet und können auch wachsende Dokumentenbestände sicher in ihre tägliche Arbeit integrieren.
Die modulare Architektur ermöglicht die schrittweise Erweiterung auf neue Extraktionslogiken und kontinuierliche Verbesserung. Künftig können weitere Fachprozesse angebunden und zusätzliche Wissenszusammenhänge automatisiert erschlossen werden.
Unsere Leistungen und Referenzen für Künstliche Intelligenz
- KI Beratung und Workshops,
- Implementierungen,
- KI gestützte Datenklassifizierung,
- KI Dokumentenmanagement,
- KI basierte Prozessautomatisierung,
- KI Agenten,
- Machine Learning,
- LLMs
Beratung Künstliche Intelligenz
Nachhaltiger Know-How-Transfer für Ihr Unternehmen dank unserer KI Beratung – Workshops, Use Case Evaluierung, Implementierungsberatung …
KI-gestützte Datenklassifizierung
Automatisierte Einordnung strukturierter Datensätze im öffentlichen Sektor …
KI-basierte Prozessautomatisierung
KI-basierte Prozessautomatisierung für Unternehmensdatensätze und -zuordnung im öffentlichen Sektor …
Wir beraten Sie gerne
Dr. Danny Hucke
Wir verstehen, dass jedes Projekt einzigartig ist. Dr. Danny Hucke freut sich auf ein Gespräch mit Ihnen, um individuelle Lösungen zu finden.
