[{"data":1,"prerenderedAt":21},["ShallowReactive",2],{"page:portfolio-slug:de:case-docintel":3},{"componentName":4,"header":5,"contentShort":6,"contentShortHTML":7,"contentHTML":8,"publishDate":9,"dateChanged":9,"order":10,"postTopCategory":11,"postTexts":13,"files":17,"documents":18,"children":19,"uuid":20},"case-docintel","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>","2026-10-04T20:00:00Z",0,{"name":12},"portfolio",[14],{"locale":15,"header":5,"contentShort":6,"contentShortHTML":7,"contentHTML":8,"slug":16},"de","fallstudie-document-intelligence",[],[],[],"f02e7149-0eca-4930-b1d5-3caa827f5138",1792007767470]