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Data Extraction

KPI Extraktion aus Berichten – strukturiert & effizient

100-seitige Reports in Minuten Extrahiert, was Analysten früher Tage gekostet hat – jetzt in unter 15 Minuten
Direkter Quellenlink Jeder extrahierte KPI verweist auf die genaue Stelle im Dokument – lückenloser Audit-Trail
Human-in-the-Loop Mensch bestätigt, KI schlägt vor – Kontrolle bleibt beim Analysten

Kein generischer Chatbot – ein Werkzeug für genau diese Aufgabe.

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Kein Kontextlimit, kein Copy-Paste. Das Tool verarbeitet hunderte Seiten caching-optimiert in einem Durchgang – alle Reports auf einmal, ohne manuelle Vorbereitung.
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Strukturierte Extraktion mit Konfliktauflösung. KPIs landen direkt in einem definierten Schema. Widersprüchliche Werte zwischen Dokumenten werden automatisch erkannt und zur Klärung markiert.
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Human-in-the-Loop statt Blackbox. Jeder Wert ist mit direktem Quellenlink verifizierbar. Analysten bestätigen – die KI schlägt vor. Kein Nacharbeiten in Excel.
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Bis zu 10 Reports mit hunderten Seiten hochladen
Drag & drop, alle Reports in einem Rutsch.
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Start drücken und loslegen
Extraktion von KPIs innerhalb von Minuten mit Referenz zur Stelle in der PDF.
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Ergebnisse prüfen
Auf einen Blick: was gefunden wurde – und was nicht. Damit du sofort nacharbeiten kannst.
KPIs found
Extrahierte Werte sind strukturiert verfügbar und sofort als Ecxcel exportierbar.
Treffer
KPIs not found
Fehlende KPIs werden transparent markiert.
Lücken
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KPIs filtern und sortieren
Filter nach diversen Kriterien, beispielsweise um Werte mit niedriger Extraktionsgenauigkeit zu überprüfen.
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Nach gewünschten KPIs suchen
Direkt prüfen, ob ein KPI vorhanden ist.
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KI-Erklärung zur Herkunft der Werte
Zu jedem KPI ist nachvollziehbar erklärt, woher der Wert stammt – und bei Bedarf auch, wie er berechnet wurde.
Mehr Klartext. Weniger Fleißarbeit.

Viele weitere Features warten auf dich.

Statt hunderte Arbeitsstunden in manuelle Analyse zu stecken, automatisieren wir genau die Schritte, die sich sauber und nachvollziehbar automatisieren lassen.

Hintergrundgeschichte

Eine Ratingagentur stand vor einer massiven Herausforderung: Analyst:innen mussten täglich durch Dokumente mit über 500 Seiten kämpfen, um quantitative und qualitative Informationen für Risikobewertungen zu extrahieren. Jedes Detail zählte, jeder Fehler konnte kostspielig werden.

Der manuelle Prozess band nicht nur erhebliche Ressourcen, sondern wurde auch zunehmend zum Engpass für geschäftskritische Entscheidungen. Die zentrale Frage war nicht, ob Automatisierung möglich ist, sondern wie sie in einem so sensiblen Bereich funktionieren kann, wo Fehler keine Option sind.

Unsere Lösung

Bei Klartext AI wissen wir: Im Finanzwesen reicht "die KI sagt" nicht aus. Deshalb haben wir eine Lösung entwickelt, die nicht nur extrahiert, sondern auch erklärt.

  • Automatisierte Extraktion quantitativer und qualitativer Daten aus komplexen Dokumenten
  • Intelligente Verifikation: Jede Extraktion wird mit direkter Referenz-Location im Originaldokument versehen
  • Begründungs-Engine: Die KI liefert nicht nur Werte, sondern auch die Argumentation dahinter
  • Nahtlose Integration: Direkte Einspeisung in bestehende Systeme ohne Medienbruch
  • Human-in-the-Loop: Analysten können jede Extraktion zeiteffizient verifizieren

Was uns unterscheidet: Wir haben nicht einfach ein generisches LLM auf das Problem losgelassen. Stattdessen haben wir Domain-Driven Design angewandt und die Lösung auf die spezifischen Anforderungen des Bankensektors zugeschnitten – inklusive regulatorischer Compliance und Audit-Trails.

Die Ergebnisse

Statt 4 Tagen manuelle Extraktion – jetzt in 15 Minuten erledigt, für Human-in-the-Loop optimiert

Vollständige Nachvollziehbarkeit: jede Extraktion mit direkter Referenz zur Stelle im Dokument

Höhere Qualität durch Konsistenz – keine übersehenen Details mehr

Skalierbarkeit ohne Mehraufwand – Volumen kann problemlos steigen

Vollständige Nachvollziehbarkeit – jede Extraktion mit Quellenangabe

Was wir gelernt haben

Erfolgreiche KI-Implementierung im Finanzsektor benötigt drei Dinge:

  1. Vertrauen durch Transparenz: Jede KI-Entscheidung muss nachvollziehbar sein
  2. Domain-Expertise: Generische Lösungen funktionieren nicht in regulierten Branchen
  3. Evaluation-Driven Development: Systematische Messungen von Anfang an, nicht als Nachgedanke

Die Lösung läuft heute produktiv und hat die Art und Weise verändert, wie unser Kunde mit Dokumenten arbeitet. Nicht weil die KI perfekt ist – sondern weil sie transparent, verlässlich und auf echte Geschäftsprozesse zugeschnitten ist.

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