Unsere Leistung
Von OCR zu
Agentic Document Processing
Gestern: Dokumente scannen, Felder auslesen, Template matchen. Heute: Ein AI-Agent, der das gesamte Dokument versteht: Kontext erfasst, fehlende Informationen ergänzt, Entscheidungen trifft und den Folgeprozess auslöst. Ohne Templates. Ohne Nacharbeit. Ohne menschlichen Eingriff.
Die Realität
Klassische Dokumentenverarbeitung war ein Fortschritt, aber kein Durchbruch
Template-OCR war Generation 1. Machine-Learning-IDP war Generation 2. Beide haben dasselbe Problem: Sie extrahieren Daten aus Dokumenten. Aber sie verstehen nicht, was sie lesen — und sie können nicht handeln.
Extraktion ist nicht Verständnis
ML-basierte IDP erkennt „14.500,00 €“ als Betrag. Aber versteht sie, dass der Betrag von der letzten Rechnung abweicht, die Skonto-Frist in 3 Tagen abläuft und der Lieferant auf der Watchlist steht? Nein. Sie extrahiert – mehr nicht.
Klassifizierung ist nicht Kontext
ML kann ein Dokument als „Rechnung“ klassifizieren. Aber kann es erkennen, dass diese Rechnung zu einem Rahmenvertrag gehört, der nächste Woche ausläuft und dass die Einkaufsabteilung informiert werden sollte? Das erfordert Kontext über das Dokument hinaus.
Erkennung ohne Aktion ist Halbautomatisierung
Selbst die beste IDP-Lösung liefert am Ende nur strukturierte Daten. Ein Mensch muss immer noch entscheiden: Freigeben? Zurückweisen? Nachfragen? Eskalieren? Der teuerste Teil des Prozesses, die Entscheidung, bleibt manuell.
Die Evolution
Drei Generationen der Dokumentenverarbeitung
Von starren Templates über Machine Learning zu AI-Agenten, die Dokumente nicht nur lesen, sondern verstehen, bewerten und darauf handeln.
Template-OCR
Generation 1: Feste Regeln, feste Positionen. „Betrag steht in Zeile 12, Spalte 3.“ Pro Lieferant ein Template. Bricht bei neuem Layout ab. Erkennungsrate: 60–70%. Heute veraltet.
ML-basierte IDP
Generation 2: Machine Learning erkennt Felder layout-unabhängig. Klassifiziert Dokumenttypen. Konfidenz-Scores. Human-in-the-Loop. Erkennungsrate: 85–92%. Besser, aber immer noch nur Extraktion.
Agentic Document Processing
Generation 3: Ein AI-Agent versteht das gesamte Dokument im Kontext. Erkennt fehlende Informationen und beschafft sie. Trifft Entscheidungen. Löst Folgeprozesse aus. Lernt kontinuierlich. End-to-end, nicht nur Extraktion.
Der Unterschied
Gestern: Extraktion. Heute: Verständnis + Handlung
| Dimension | ML-basierte IDP Gestern | Agentic Document Processing Heute · mit Lunatec |
|---|---|---|
| Kernfähigkeit | Daten aus Dokumenten extrahieren | Dokument verstehen, bewerten, handeln |
| Kontext | Nur das Dokument selbst | Dokument + ERP + Vertrag + Historie + Richtlinien |
| Fehlende Infos | Feld leer → Human-in-the-Loop Mensch muss nachfragen |
Agent erkennt fehlendes Feld, beschafft Info aus anderen Systemen |
| Entscheidung | Keine — liefert nur Daten | Freigeben, zurückweisen, eskalieren, Rückfrage stellen — autonom |
| Folgeprozess | Manuell oder separater RPA-Bot | Agent löst Buchung, Benachrichtigung, Workflow direkt aus |
| Lernfähigkeit | Re-Training nötig Periodisch, aufwändig |
Lernt kontinuierlich aus jeder Interaktion und Korrektur |
| Ergebnis | 85–92% Extraktion + manuelle Entscheidung |
95%+ End-to-End-Verarbeitung inkl. Entscheidung und Aktion |
In der Praxis
Dieselbe Rechnung — zwei Welten
Eingangsrechnung von einem neuen Lieferanten. PDF per E-Mail. Bestellnummer fehlt im Dokument.
Gestern ML-basierte IDP
- PDF empfangen, als Rechnung klassifiziert
- ML-Modell extrahiert: Betrag, Datum, Lieferant
- Bestellnummer fehlt → Feld leer
- System stoppt → Human-in-the-Loop
- Sachbearbeiter sucht manuell in SAP nach Bestellung
- Preis weicht 3% ab → Sachbearbeiter prüft Rahmenvertrag
- Skonto-Frist in 2 Tagen → niemand merkt es
- Manuelle Freigabe nach 45 Minuten
Extraktion erfolgreich. Aber 45 Minuten manuelle Arbeit für Kontext, Entscheidung und Aktion.
Heute Agentic Document Processing
- PDF empfangen — Agent erfasst gesamten Inhalt
- Agent erkennt: Bestellnummer fehlt
- Agent sucht in SAP nach offenen Bestellungen für diesen Lieferanten
- Agent matcht Betrag + Lieferdatum → findet Bestellung
- Agent prüft: Preis weicht 3% ab → prüft Rahmenvertrag → Toleranz 5% → OK
- Agent erkennt: Skonto-Frist in 2 Tagen → priorisiert Zahlungslauf
- Agent bucht in SAP, startet Zahlungsfreigabe, archiviert
90 Sekunden. Vollständig autonom. Kein Mensch involviert. Skonto gesichert.
Fähigkeiten
Was ein Document Processing Agent kann — und IDP nicht
Der entscheidende Unterschied: Der Agent extrahiert nicht nur Daten. Er versteht, entscheidet und handelt.
Verstehen & Ergänzen
- Gesamtkontext des Dokuments erfassen — nicht nur Einzelfelder
- Fehlende Informationen erkennen und aus anderen Systemen beschaffen
- Dokument gegen Verträge, Bestellungen, Richtlinien abgleichen
- Widersprüche und Anomalien erkennen (Preis, Menge, Konditionen)
- Zusammenhänge über mehrere Dokumente hinweg verstehen
- Unstrukturierte Inhalte (Freitext, Kommentare) sinnvoll interpretieren
Entscheiden & Handeln
- Freigeben, zurückweisen oder eskalieren — autonom nach Regelwerk
- Rückfragen an den richtigen Ansprechpartner formulieren und senden
- Buchungen, Workflows, Benachrichtigungen direkt auslösen
- Fristen erkennen und proaktiv handeln (Skonto, Verfall, SLA)
- Ausnahmen klassifizieren und an den richtigen Sachbearbeiter routen
- Aus jeder Korrektur und Interaktion kontinuierlich lernen
Typische Ergebnisse
Was unsere Kunden mit Agentic Document Processing erreichen
Case Study: Rechnungsverarbeitung bei Netzwerktechniker
Eingehende Rechnungen wurden manuell zwischen isolierten Systemen übertragen — ohne direkte Integration zwischen Dokumenteneingang und ERP. Mitarbeiter extrahierten Belegdaten per Hand, glichen sie manuell ab und leiteten sie einzeln im Freigabeprozess weiter. Das führte zu hohem Zeitaufwand, fehleranfälliger Dateneingabe und Verzögerungen im gesamten Auftrags-Prozess.
UiPath Intelligent Document Processing (IXP) mit Document Understanding und LLM-Integration zur automatischen Extraktion und Klassifikation von Rechnungs-Belegen — mit direkter ERP-Anbindung. Regelbasierter Abgleich, automatische Ausnahmebehandlung und nahtlose Weiterleitung im Genehmigungsworkflow. Kein manueller Eingriff mehr zwischen Posteingang und Buchung.
Plattformunabhängig
Die Plattform hinter Agentic Document Processing
Agentic Document Processing kombiniert OCR-Engines, Large Language Models und RPA-Orchestrierung zu einem Agent, der Dokumente nicht nur liest, sondern verarbeitet.
Stolzer Diamond-Partner von UiPath
Bereit?
Ihre IDP extrahiert Daten. Aber wer trifft die Entscheidung?
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WAS SIE BEIM ERSTGESPRÄCH ERWARTET
Ihre besten Agentic Use Cases identifizeren
Basierend auf Ihrer Branche und Prozesslandschaft
Konkreten ROI durchrechnen
In Euro, FTE Äquivalenten und Zeitersparnis
Beispiele aus Ihrer Branche zeigen
Reale Ergebnisse vergleichbarer Unternehmen
Timeline und nächste Schritte definieren
Konkreter Fahrplan, keine vagen Versprechen