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title: "Document AI & intelligente Dokumentenverarbeitung"
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description: "Rechnungen, Formulare und andere Dokumente auslesen, klassifizieren und prüfen. Wavect verbindet Extraktion, menschliche Freigabe und Systemintegration."
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Document AI

# Aus Dokumenten werden geprüfte Datensätze für deinen Arbeitsablauf.

Eine PDF im Postfach ist oft der Beginn weiterer Handarbeit. Wir bauen eine Dokumentenverarbeitung, die den Dokumenttyp erkennt, die benötigten Felder ausliest und unsichere Ergebnisse einer Person vorlegt, bevor ein nachgelagertes System handelt.

DER AUFTRAG

## Von der eingehenden Datei zum freigegebenen Datensatz.

1. **Dokument verstehen** Formate, Felder, Varianten und die auszulösende Geschäftsaktion.
2. **Prüfweg bauen** Extraktion, Validierung, Schwellenwerte und eine nutzbare Aufgabenliste.
3. **Übergabe verbinden** Freigegebene Datensätze sicher schreiben und Herkunft sowie Status festhalten.

KURZ ERKLÄRT

Document AI überführt vereinbarte Dokumenttypen in strukturierte, geprüfte Datensätze und Prüfaufgaben. Du erhältst einen funktionierenden Ablauf vom Eingang bis zur Übergabe, einschließlich Validierung, Ausnahmebehandlung und Bezug zur Originaldatei.

Geeignet für

- Teams, die regelmäßig Felder aus Rechnungen, Formularen oder Lieferantendokumenten übertragen
- Produkte mit Dokumenteneingang und ausdrücklich festgelegter menschlicher Prüfung

Andere Ausgangslage

- Fragen und Antworten über eine interne Wissenssammlung
- Ein Reporting-System auf Basis bereits strukturierter Datensätze

## Mit den Feldern beginnen, die den nächsten Schritt bestimmen

Wir starten mit einer Dokumentfamilie und der Entscheidung, die sie vorbereitet. Eine Rechnung benötigt Beträge, Steuerangaben und Lieferantenzuordnung; ein Serviceformular braucht Anliegen und Zuständigkeit. Gemeinsam definieren wir Pflichtfelder, zulässige Werte und die Verantwortung für Ausnahmen. Sollen Mitarbeitende vor allem Antworten aus Dokumenten erhalten, passt ein [interner KI-Assistent](/de/services/internal-ai-assistant/).

## Original und extrahiertes Ergebnis zusammenhalten

Der Ablauf kann OCR, layoutbezogene Extraktion, Sprachmodelle und feste Prüfregeln kombinieren. Die Auswahl erfolgt anhand repräsentativer Beispiele, einschließlich schlechter Scans und unbekannter Layouts. Soweit möglich bleibt jedes akzeptierte Feld mit seiner Quelle verknüpft. Duplikaterkennung, sichere Wiederholungen und Verarbeitungsstatus verhindern, dass ein erneuter Upload denselben Geschäftsvorgang zweimal auslöst.

## Menschen die nötige Entscheidungsgrundlage geben

Ein Konfidenzwert allein reicht für Zahlungsdaten oder Vertragsfelder häufig nicht. Wir definieren feldübergreifende Prüfungen, Freigaben und Gründe für einen Verarbeitungsstopp. Prüfende sehen Original, vorgeschlagene Werte und fehlgeschlagene Kontrollen gemeinsam. Korrekturen fließen in einen kontrollierten Evaluationsbestand; sie trainieren kein Modell unbemerkt nach und verändern keine künftigen Ergebnisse ohne Prüfung.

## Beispiel einer Abnahme: Die Rechnungssumme geht nicht auf

In einem beispielhaften Test widerspricht die Summe der ausgelesenen Positionen dem ausgewiesenen Gesamtbetrag. Der Ablauf erstellt eine Prüfaufgabe und hält den Export an. Nach der Korrektur erreicht der freigegebene Datensatz das Zielsystem genau einmal, mit Quellenbezug und dokumentierter Entscheidung. Die Abnahme prüft den richtigen Datensatz ebenso wie das Ausbleiben eines unbeabsichtigten Duplikats.

## Den vollständigen Prozess einschließlich Ausnahmen liefern

Zum Ergebnis gehören Feldschema, Evaluation anhand von Beispielen, Verarbeitungscode, Prüfablauf und Betriebsdokumentation. Volumen, Verarbeitungszeit, Aufbewahrung und Zugriffsrechte vereinbaren wir vor der Umsetzung. Die Übergabe an ERP oder CRM erhält einen abgegrenzten Umfang innerhalb der [API-Integration](/de/services/api-integration/). Neue Dokumentfamilien werden geprüft, bevor sie in den produktiven Ablauf aufgenommen werden.

## Fragen vor dem Start

### Könnt ihr gescannte PDFs und Fotos verarbeiten?

Ja, sofern die Beispiele eine brauchbare Extraktion ermöglichen. Drehung, Unschärfe, Handschrift und Layoutunterschiede prüfen wir getrennt und benennen Eingaben, die neu erfasst oder manuell bearbeitet werden müssen.

### Garantiert ihr die Richtigkeit jedes Feldes?

Wir vereinbaren Abnahmekriterien pro Feld und eine Prüfregel. Kritische Angaben können unabhängige Kontrollen oder eine Freigabe erfordern, auch wenn das Modell hohe Sicherheit meldet.

### Kann der Ablauf in unserer Umgebung laufen?

Bereitstellung und Modellauswahl richten sich nach Datenanforderungen, Infrastruktur und Budget. Vor einem Pilotbetrieb dokumentieren wir, welche Dienste Dokumentinhalte erhalten und wie lange sie gespeichert werden.

### Was bleibt bei unserem Team?

Dein Team erhält das vereinbarte Schema, den Workflow-Code, Evaluationsfälle und Betriebsanleitungen. Eine benannte Person bearbeitet Ausnahmen und genehmigt Änderungen an Felddefinitionen oder Zielsystemen.

## Der passende nächste Schritt

- [Antworten aus internem Wissen](/de/services/internal-ai-assistant/)
- [Geprüfte Datensätze mit Systemen verbinden](/de/services/api-integration/)
- [Einen bestehenden KI-Ablauf evaluieren](/de/services/ai-evaluation-llmops/)

## Structured Data

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