Projektüberblick
Automatisierte Dokumentverarbeitungs-Pipeline: Service-Anfragen ingestieren, strukturierte Daten per KI extrahieren und Freigabe-Checkpoints an Menschen routen.
Die Engineering-Herausforderung
Operations-Mitarbeiter verbrachten über 15 Stunden pro Woche mit dem manuellen Extrahieren tabellarischer Daten, Bestellnummern und Spezifikationen aus Lieferanten-PDFs und E-Mails — mit Eingabeengpässen und vermeidbaren Transkriptionsfehlern.
- Hohe Genauigkeitsanforderung: Automatisierte Extraktion muss vor finanziellen Aktionen vom Personal verifizierbar sein.
- Muss unterschiedliche PDF-Formate und unstrukturierte Scans verarbeiten.
- Datenschutz: Kundendaten müssen isoliert bleiben und dürfen nie für öffentliches Modelltraining genutzt werden.
Engineering- & Architekturansatz
Wir implementierten eine asynchrone, event-getriebene Automatisierungsschicht aus deterministischem optischem Parsing und LLM-gestützter semantischer Extraktion. Extrahierte Felder werden scored und in einem Side-by-Side-Human-Review-Drawer vor dem Sync in Zielsysteme präsentiert.
Automatisiertes Webhook- & E-Mail-Parsing mit PDF-Textextraktion.
Schema-geführtes LLM-Parsing strukturierter Outputs mit feldweisen Confidence-Flags.
Schlanke UI hebt Low-Confidence-Felder für sofortige 1-Klick-Verifizierung hervor.
Resiliente Queue-Worker dispatchen validierte Daten an ERP- und CRM-Systeme.
Zentrale Engineering-Entscheidungen
Menschliche Verifizierung bei jedem Dokument-Confidence-Score unter 98 % erzwungen.
Redis-Queue mit Dead-Letter-Retry, damit bei Volumenpeaks keine Dokumente verloren gehen.
Alle Originaldokumente und Extraktions-Telemetrie für transparente Audit-Compliance gespeichert.
Verifizierte Outcomes
Stunden manueller Transkription in wenige Sekunden Verifizierung verwandelt.
Dateneingabefehler durch doppelte automatisierte und menschliche Validierung nahezu auf null reduziert.
Enterprise-Datenisolation ohne Exposition gegenüber öffentlichem Modelltraining.