Angebot
Dokumente analysieren & strukturieren
Unstrukturierte Inhalte systematisch erschließen – automatisiert, nachvollziehbar und anschlussfähig.
Wenn Wissen in PDFs, Scan und Tabellen verborgen bleibt
Tausende Dokumente liegen in Unternehmen, Behörden oder Institutionen nur schwer zugänglich vor: als PDFs, E-Mails, Office-Dateien oder gescannte Formulare. Oft fehlen Struktur, einheitliche Begriffe oder maschinenlesbare Formate. Gerade bei Altbeständen, externen Quellen oder sehr heterogenen Eingangsdaten ist das ein massives Hindernis für Auswertung, Suche oder Automatisierung.
Ontolux entwickelt Lösungen zur automatisierten Erschließung solcher Dokumente. Ziel ist es, Inhalte nicht nur digital zugänglich zu machen, sondern sinnvoll zu strukturieren, zu kategorisieren und für Folgeprozesse nutzbar zu machen – mit nachvollziehbaren Regeln, KI-gestützter Auswertung und domänenspezifischem Verständnis.
Herausforderung & Bedarf
Viele Unternehmen sehen sich mit einer wachsenden Menge unstrukturierter Daten konfrontiert. So liegen beispielsweise Lieferantendokumente in Form von mehreren tausend PDFs vor, ergänzt durch gescannte Anträge und umfangreiche historische Unterlagen. Diese Datenbestände sind inhaltlich wie formal äußerst heterogen, was eine systematische Verarbeitung erschwert.
Eine einheitliche Struktur oder gar semantische Ordnung fehlt – Informationen sind nur schwer auffindbar, Redundanzen bleiben unerkannt, und wertvolles Wissen bleibt ungenutzt. Die Sichtung und manuelle Erfassung erfordern erheblichen personellen Aufwand und binden Kapazitäten, die an anderer Stelle fehlen.
Gleichzeitig steigt der Druck, diese Daten verlässlich weiterzuverarbeiten – etwa für die Einspeisung in Portale, Datenbanken oder automatisierte Reportings. Ohne eine nachhaltige Lösung drohen Medienbrüche, Verzögerungen und Fehler in der Informationskette.
Unser Lösungsansatz
Vom Datensatz zur verwertbaren Information
Unsere Lösungen helfen, Inhalte aus Dokumenten gezielt zu extrahieren und sinnvoll zu strukturieren – etwa:
- Extraktion relevanter Felder aus Formularen, Lieferscheinen oder Eingangsrechnungen
- Klassifikation von Dokumentenarten (Verträge, Zertifikate, technische Datenblätter)
- Umwandlung unstrukturierter Texte in standardisierte, auswertbare Formate
- Vorbereitung für Suchsysteme, Business-Logik oder Wissensdatenbanken
Solche Verfahren kommen z. B. zum Einsatz in:
- Lieferantenportalen mit hoher Dokumentenvielfalt
- Digitalisierungsprojekten in Verwaltungen
- Interner Dokumentenanalyse in Forschung, Recht oder Technik
Technischer Rahmen & Methodik
Wir kombinieren klassische Parsing- und OCR-Technologie mit modernen KI-Verfahren wie Named Entity Recognition, regelgestützter Klassifikation und Sprachmodell-basierten Extraktionen. Die Systeme sind anschlussfähig an bestehende IT-Landschaften – z. B. per API oder als batchverarbeitende Pipelines – und können domänenspezifisch trainiert oder angepasst werden.
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