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Fallstudien

Dokumentenverarbeitung mit KI, wenn manuelle Prüfung nicht mehr skaliert.

Dokumentenlastige Teams verlieren Zeit nicht nur beim Lesen, sondern beim Einordnen, Prüfen und Weitergeben. Genau dort entsteht der größte Automatisierungshebel.

Signal
40 Std.

manuelle Arbeit, die in einem Case eliminiert wurde

Signal
$50 Mio.

Datenvolumen in dokumentierter automatisierter Verarbeitung

Signal
83%

mögliche Zeitersparnis in klaren Dokumentenflüssen

Signal
600%

Kapazitätsgewinn in stark strukturierten Prozessen

Fallstudie 01

Braincuber: Dokumentenarbeit von repetitiver Prüfung auf kontrollierte Automation umstellen.

Das Team verlor Zeit an Routinechecks, manueller Extraktion und der Übergabe zwischen Eingang, Prüfung und Ablage.

Problem

Ausgangslage

Wiederholte manuelle Sichtung ähnlicher Dokumente.
Hoher Aufwand für strukturierte Datenerfassung.
Zu viele Übergaben zwischen Menschen für vorhersehbare Arbeitsschritte.
Umsetzung

Was umgesetzt wurde

Automatische Klassifizierung und Extraktion relevanter Daten.
Regelbasierte Validierung mit Human-Review nur bei Ausnahmefällen.
Direkte Weitergabe an Folgeprozesse statt manueller Zwischenstationen.
Ergebnis

Wirkung

40 Std.

manuelle Arbeit eliminiert

Mehr

Durchsatz bei gleicher Teamgröße

Weniger

Fehler durch Copy-Paste-Schritte

Fallstudie 02

Midstream: Große Dokumenten- und Datenmengen in einen kontrollierten Flow bringen.

Hohe Volumina und wiederkehrende Strukturen machten den Prozess teuer, langsam und schwer skalierbar.

Problem

Ausgangslage

Große Datenmengen mit manuellen Prüf- und Weiterleitungsschritten.
Zu viele Routineentscheidungen ohne klaren Automatisierungspfad.
Schwierige Nachvollziehbarkeit bei wachsendem Volumen.
Umsetzung

Was umgesetzt wurde

Dokument- und Datenerkennung entlang definierter Muster.
Automatisierte Übergaben in Folgeprozesse.
Kontrollierte Eingriffe nur bei unklaren oder riskanten Fällen.
Ergebnis

Wirkung

$50 Mio.

verarbeitete Datenmenge

Schneller

Durchlauf von Eingang bis Weitergabe

Stabiler

Betrieb bei wachsendem Volumen

Liefermodell

Wie wir dokumentenlastige Prozesse bei RakenAI aufsetzen.

Wir kombinieren Klassifizierung, Extraktion, Validierung und Human-in-the-Loop, damit Geschwindigkeit nicht auf Kosten von Kontrolle entsteht.

Classification

Dokumente werden zuerst in sinnvolle Typen und Pfade sortiert.

Extraction

Relevante Felder und Inhalte werden strukturiert herausgezogen.

Validation

Regeln und Ausnahmen entscheiden, wann Menschen bewusst prüfen.

Handover

Ergebnisse laufen automatisch in den nächsten Prozess statt in manuelle Zwischenablagen.

Fragen

Was Teams als Nächstes fragen.

Braucht man dafür immer sehr strukturierte Dokumente?

Nein. Je klarer die Dokumenttypen, desto schneller der Nutzen. Aber auch gemischte Eingangslagen lassen sich mit guter Klassifizierung schrittweise stabilisieren.

Wo bleiben Menschen im Prozess wichtig?

Bei Ausnahmefällen, risikoreichen Entscheidungen und allem, was fachliche Freigabe braucht. Gute Automation definiert genau diese Grenzen.

Wo passt Audit hier hinein?

Bei Dokumentenprozessen oft nicht als erster Schritt. Audit lohnt sich eher dann, wenn die größere Lücke im Marktauftritt oder in der Nachfrage liegt, nicht im Backoffice.

Naechster Schritt

Dokumentenprozesse so automatisieren, dass Kontrolle erhalten bleibt.

Wir zeigen, welche Teile der Klassifizierung, Extraktion und Übergabe sofort wirtschaftlich automatisierbar sind.