Datenextraktion aus PDFs und Rechnungen
Problem: Manuelle Dateneingabe aus PDF-Rechnungen (Lieferanten, Beträge, Daten, Positionen) beanspruchte 2 VZÄ vollzeit mit einer 5% Fehlerquote. Lösung: automatische Extraktionspipeline (OCR + Mistral für strukturiertes Verständnis), souverän bereitgestellt, mit menschlicher Validierung für mehrdeutige Fälle. Ergebnis: 90% der Rechnungen automatisch verarbeitet, Fehlerquote auf 0,3% reduziert, 1,5 VZÄ eingespart.
Problem
Manuelle Dateneingabe aus PDF-Rechnungen (Lieferanten, Beträge, Daten, Positionen) beanspruchte 2 VZÄ vollzeit mit einer 5% Fehlerquote.
Umgesetzte Lösung
automatische Extraktionspipeline (OCR + Mistral für strukturiertes Verständnis), souverän bereitgestellt, mit menschlicher Validierung für mehrdeutige Fälle.
Erzieltes Ergebnis
90% der Rechnungen automatisch verarbeitet, Fehlerquote auf 0,3% reduziert, 1,5 VZÄ eingespart.
Warum dieser Fall für KMU wichtig ist
Dieser Fall zeigt, wie klares Scoping, passende Werkzeuge und explizite Erfolgsmessung einen Geschäftsbedarf in ein nutzbares KMU-Ergebnis verwandeln.
Orientierung zur Bewertung dieses Falls
Für eine Übertragung sollten Ausgangslage, gelieferter Umfang, Wartungsverantwortung und verfügbare Messgrößen geprüft werden. Der Wert einer Lösung hängt ebenso von der Akzeptanz im Team wie von der Technologie ab. Diese Checkliste hilft beim Vergleich mit der eigenen Situation vor einem Prototyp oder einer Integration.