Wie die automatische E-Mail-Datenextraktion funktioniert und warum Unternehmen sie jetzt benötigen

Der durchschnittliche Profi erhält jetzt 117 E-Mails am Tag.

Überall auf der Welt senden und empfangen Organisationen 376,4 Milliarden E-Mails jeden Tag.

In diesen E-Mails sind die wichtigsten Informationen versteckt, auf die Unternehmen angewiesen sind: Kreditbedingungen, Versicherungsnummern, Bewertungsnotizen, Schadensdetails, Rechnungssummen, Kundennummern, technische Zeichnungen, Anweisungen zur Angebotsanfrage und mehr. Aber es ist unstrukturiert, verstreut und schwer manuell zu verarbeiten.

Hier wird die Extraktion von E-Mail-Daten unerlässlich.

Was ist E-Mail-Datenextraktion?

Bei der E-Mail-Datenextraktion werden wichtige Informationen wie Text, Anlagen, Tabellen und Metadaten automatisch aus E-Mails abgerufen und in strukturierte Daten umgewandelt, die Ihre Systeme verwenden können.

Anstatt dass Teams jede E-Mail manuell lesen, nach Details suchen und sie erneut in LOS, ERP, CRM oder andere Plattformen eingeben, bietet eine KI-gestützte E-Mail-Parser automatisiert den gesamten Extraktionsprozess.

Es funktioniert wie ein intelligentes Lesegerät, das die E-Mail in verständliche Bestandteile (Haupttext, Zahlen, Daten, IDs, Anlagen) aufteilt, identifiziert, was jeder Teil bedeutet, und sofort die richtigen Daten extrahiert. Selbst komplexe oder lange E-Mail-Threads können präzise verarbeitet werden.

Unterschied zwischen E-Mail-Daten, Anhangsdaten und Metadaten

Nicht alle Informationen in einer E-Mail sind gleich. Für eine genaue Extraktion muss die KI Folgendes verstehen drei verschiedene Schichten von Daten in jeder Nachricht:

1. Textdaten per E-Mail senden

Dies ist der Text in der E-Mail selbst.
Es enthält oft wichtige Details wie:

• Anspruchsnummern
• Rechnungssummen
• Namen der Kreditnehmer
• Bedingungen des Darlehens
• Auftragsbestätigungen
• Statusaktualisierungen

Diese Details können in Sätzen, Listen oder Konversationstexten geschrieben sein, weshalb ein KI-Parser erforderlich ist, um sie korrekt zu interpretieren.

2. Daten zum Anhang

Die meisten geschäftskritischen Informationen befinden sich nicht im E-Mail-Text, sondern in Anhängen.
Zu den Beispielen gehören:

• PDFs (Rechnungen, ACORD-Formulare, VOEs, Kontoauszüge)
• Bilder und gescannte Dokumente
• CAD-Zeichnungen und Konstruktionsdateien
• Bewertungsberichte
• Versicherungsformulare
• Kontoauszüge und Quittungen

AI verwendet OCR + NLP, um diese Formate zu lesen und die Schlüsselfelder zu extrahieren.

3. Metadaten

Metadaten sind versteckte Daten, die zusammen mit der E-Mail übertragen werden. Es beinhaltet:

• Absender und Empfänger
• Zeitstempel
• Betreffzeilen
• Threadverlauf
• Kopfzeilen weiterleiten
• Vorrangige Indikatoren

Metadaten helfen dabei, den Kontext zu identifizieren, weitergeleitete Ketten zu erkennen und zeitkritische Ereignisse (wie SLA-Fristen oder Audit-Zeitpläne) zu validieren.

Warum dieser Unterschied wichtig ist

Verschiedene Branchen sind auf unterschiedliche Ebenen von E-Mail-Daten angewiesen:

• Hypothekenteams hängen stark von den Anhangsdaten ab (VOEs, Gehaltsabrechnungen, Kontoauszüge).
• Versicherungsteams benötigen sowohl Text- als auch Anhangsdaten (Antragsdetails und ACORD-Formulare).
• Finanzteams Ziehen Sie strukturierte Tabellen aus Rechnungen und Kontoauszügen ab.
• Ingenieurteams verlassen Sie sich auf CAD-Metadaten und RFQ-Anhänge.

KI-gestützte Parser können alle drei Ebenen gleichzeitig lesen, was manuell in großem Maßstab fast unmöglich ist.

Warum ist die Extraktion von E-Mail-Daten im Jahr 2026 wichtig?

Steigendes E-Mail-Volumen und komplexe Datenanforderungen zwingen Unternehmen dazu, ihren Umgang mit Posteingangsworkflows zu überdenken.

Herausforderungen beim E-Mail-Volumen in Unternehmen

E-Mails sind in großem Maßstab nicht verwaltbar. Teams können Nachrichten nicht schnell genug lesen und verarbeiten, insbesondere wenn jede E-Mail mehrere Dokumente oder komplexe Daten enthält.

Zeit-, Kosten- und Genauigkeitsineffizienzen der manuellen Extraktion

• Arbeitnehmer geben aus 28% ihres Tages per E-Mail.
• Die manuelle Dateneingabe führt zu Fehlern in der Höhe von 3,6%.
  
  
• Schlechte Datenqualität kostet Unternehmen 12,9 Mio. $ pro Jahr.

Audit-, Compliance- und SLA-Druck

E-Mail-Fehler führen direkt zum Vorschein sensibler Daten:

• 96% der Unternehmen verzeichneten E-Mail-basierten Datenverlust
  
  
• E-Mail war beteiligt an 61% der Datenschutzverletzungen im Jahr 2025

Aus diesem Grund können sich regulierte Branchen nicht auf manuelle Posteingangsworkflows verlassen.

Wie funktioniert die E-Mail-Datenextraktion?

Die KI-gestützte E-Mail-Extraktion wandelt unstrukturierte E-Mails und Anhänge in genaue, systembereite Daten um. Es liest, klassifiziert, validiert und sendet die Informationen automatisch an Ihre betrieblichen Tools, wodurch manueller Aufwand entfällt und jeder Arbeitsablauf beschleunigt wird. So funktioniert der Prozess:

Schritt 1: Posteingänge aufnehmen und anschließen

Verbinden Sie gemeinsam genutzte Postfächer (claims@, underwriting@, AP@, RFQ@) oder persönliche Postfächer, die für Operationen verwendet werden.

Schritt 2: E-Mail-Klassifizierung und -Routing

KI bestimmt:

• Um welche Art von E-Mail handelt es sich?
• Zu welchem Workflow gehört es?
• Ob es umsetzbare Informationen enthält

Schritt 3: KI-gestützte Extraktion aus Body + Attachments

KI liest:

• E-Mail-Textkörper
• PDFs
• Bilder
• ACORD-Formulare
• Rechnungen und Kontoauszüge
• CAD-Zeichnungen
• Alles, was angehängt oder eingebettet ist

Es extrahiert Namen, IDs, Beträge, Daten, Bedingungen, Einzelposten und mehr.

Schritt 4: Validierung, Regeln und dokumentübergreifende Prüfungen

KI verifiziert:

• Sind IDs in allen Dokumenten konsistent?
• Fehlt irgendwas?
• Stimmt das mit früheren Einsendungen überein?

Dies verhindert Downstream-Fehler.

Schritt 5: Human-in-the-Loop für Ausnahmen

Nur Randfälle gehen an menschliche Gutachter. Alles andere passiert automatisch.

Schritt 6: Daten nach LOS/ERP/CRM/DMS exportieren

Daten werden übertragen in:

• Hypothek LOS
• Versicherungssysteme
• ERP-/Finanztools
• CRMs
• Systeme zur Dokumentenverwaltung

Dadurch entsteht ein vollautomatisierter Arbeitsablauf.

Herausforderungen der E-Mail-Datenextraktion

Das Extrahieren von Daten aus E-Mails klingt einfach, aber echte Posteingänge sind chaotisch. Verschiedene Formate, inkonsistente Dokumente und Sicherheitsrisiken machen die Automatisierung schwieriger als es aussieht. Hier sind die Die vier häufigsten Herausforderungen Unternehmen stehen vor.

1. Unstrukturierte E-Mail-Formate und weitergeleitete Ketten

Bei den meisten E-Mails handelt es sich nicht um saubere, vorhersehbare Dokumente, sondern um unstrukturierten Text.

E-Mails beinhalten oft:

• Lange Threads mit mehreren Antworten
• Weitergeleitete Ketten
• Screenshots und eingefügte Schnipsel
• Gescannte Anlagen
• Inline-Bilder
• Informelles Schreiben und inkonsistente Formatierung

KI muss all diese Elemente verstehen, unterscheiden, was wichtig ist und was nicht, und genaue Daten aus unvorhersehbaren Layouts extrahieren.

2. Scans von geringer Qualität und handschriftliche Notizen in Anhängen

Per E-Mail gesendete Anhänge sind selten von hoher Qualität. Sie beinhalten oft:

• Von Mobilgeräten aufgenommene Fotos
• Faxte Dokumente
• Gescannte PDFs
• Verschwommene Bilder
• Handschriftliche Korrekturen

Diese Formate benötigen fortgeschrittenes OCR, NLP und Computer Vision um Felder zu identifizieren, die Menschen sofort verstehen können.

3. Inkonsistenzen in mehreren Dokumenten und nicht übereinstimmende IDs

E-Mail-basierte Workflows beinhalten in der Regel mehrere Dokumente die angeschlossen werden müssen:

• Verschiedene Formate von verschiedenen Anbietern
• Widersprüchliche Kredit- oder Policen-IDs
• Falsche oder fehlende Metadaten
• Falsch ausgerichtete Daten und Summen

Die KI muss alle Dokumente überprüfen, Zusammenhänge identifizieren und alles in einem einzigen, strukturierten Datensatz konsolidieren.

4. Risiken in den Bereichen Sicherheit, Datenschutz und Unternehmensführung

E-Mail ist immer noch die #1 -Vektor für Datenschutzverletzungen.
Aktuelle Microsoft 365-E-Mail-Vorfälle aufgedeckt Über 1,6 Mio. Datensätze in einer einzigen Periode.

Das Risiko steigt, wenn:

• Vertrauliche Dokumente befinden sich in gemeinsam genutzten Posteingängen
• Dateien werden manuell weitergeleitet
• Benutzer laden Anlagen lokal herunter
• Die Zugangskontrollen sind schwach

Die Automatisierung reduziert das Risiko, indem sie die menschliche Handhabung minimiert und einen sicheren, rückverfolgbaren Datenfluss gewährleistet.

Vorteile der automatisierten E-Mail-Datenextraktion

Die Automatisierung der E-Mail-Datenextraktion bietet sofortige Vorteile für Teams, die ein hohes E-Mail-Volumen verarbeiten. Hier sind die vier größten Vorteile.

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1. Schnellere Verarbeitung und kürzere Zykluszeiten

Die Automatisierung entfernt die sich wiederholenden Aufgaben, die Teams verlangsamen.
Anstatt E-Mails zu öffnen, Anhänge zu lesen und Details erneut einzugeben, erledigt KI alles sofort.

• Untersuchungen zeigen, dass Automatisierung eliminieren kann 40-60% der sich wiederholenden Arbeit im Betrieb.
• Eine andere Studie ergab, dass 40% der Arbeitnehmer verbringen mindestens ein Viertel ihrer Woche bei manuellen, sich wiederholenden Arbeiten wie E-Mail-Bearbeitung und Dateneingabe.

Warum es wichtig ist: Ihr Team bewegt sich schneller. Sie verkürzen die Bearbeitungszeiten. Workflows bleiben nicht in Posteingängen hängen.

2. Genauere Daten für bessere Entscheidungen

Die manuelle Dateneingabe führt zu kleinen, aber kostspieligen Fehlern.
KI verbessert die Datenqualität, indem sie Informationen konsistent extrahiert und validiert.

• Fehlerraten bei der Eingabe menschlicher Daten können erreicht werden 0,55 — 3,6% pro Feld.
  
  
• Saubere, strukturierte Daten bedeuten, dass nachgelagerte Systeme wie LOS, CRM und ERP zuverlässige Informationen erhalten.

Warum es wichtig ist: Bessere Entscheidungen. Weniger Defekte. Weniger Nacharbeiten. Höheres Vertrauen in Ihre Daten.

3. Niedrigere Betriebskosten

Die Automatisierung reduziert den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Verarbeitung von E-Mails.

• Deloitte stellte fest, dass Unternehmen, die intelligente Automatisierung implementierten, eine ~32% Senkung der Betriebskosten.
  
  
• Weniger manuelle Arbeit bedeutet weniger Zeitaufwand, weniger Engpässe und weniger Fehler, die behoben werden müssen.

Warum es wichtig ist: Niedrigere Kosten pro Datei, Antrag, Rechnung oder Angebotsanfrage. Teams können mehr Volumen bewältigen, ohne die Mitarbeiterzahl zu erhöhen.

4. Bessere Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und bessere Auditbereitschaft

Bei manueller E-Mail-Bearbeitung besteht das Risiko, dass Felder fehlen, Daten inkonsistent sind und kein Prüfpfad besteht.
Die Automatisierung bietet strukturierte, rückverfolgbare und sichere Arbeitsabläufe.

• E-Mail ist die Quelle von 61% der Datenschutzverletzungen im Jahr 2025.
  
  
• Microsoft 365-E-Mail-Vorfälle aufgedeckt Über 1,6 Mio. Datensätze in einem einzigen Berichtszeitraum.

Die Automatisierung reduziert die Exposition, indem sie die menschliche Handhabung einschränkt und sicherstellt, dass jedes entnommene Feld protokolliert und rückverfolgbar ist.

Warum es wichtig ist: Bessere Einhaltung. Bessere Prüfprotokolle. Reduziertes Risiko, insbesondere in den Bereichen Hypotheken, Versicherungen und Finanzen.

Die besten Technologien zur Extraktion von E-Mail-Daten

Moderne E-Mail-Datenextraktion basiert auf der Zusammenarbeit mehrerer Technologien. Jede Ebene spielt eine andere Rolle beim Verständnis unstrukturierter Inhalte, beim Lesen von Anhängen, beim Validieren von Feldern und beim Übertragen von Daten in Unternehmenssysteme.

1. Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP)

IDP verwendet KI-Modelle, die an echten Dokumenten trainiert wurden, um Informationen lesen, klassifizieren und extrahieren sowohl aus E-Mail-Texten als auch aus Anhängen.
Im Gegensatz zu regelbasierten Systemen versteht IDP Variationen in Layout, Formatierung, Sprache und Dokumenttypen.

Zu den Kernfunktionen gehören:

• Klassifizierung von E-Mails und Anhängen
  
• Feldextraktion (Namen, IDs, Beträge, Daten, Bedingungen, Versicherungsnummern)
  
• Dokumentübergreifendes Verknüpfen
  
• Validierung und Konsistenzprüfungen
  
  

Warum es wichtig ist: IDP bietet die E-Mail-Extraktion die Genauigkeit und Flexibilität, die für Hypotheken-, Versicherungs-, Finanz- und Engineering-Workflows erforderlich sind.

2. OCR + NLP zum Lesen von Anhängen

Die meisten wertvollen Daten befinden sich in Anhängen, nicht im E-Mail-Text.
OCR (Optical Character Recognition) und NLP (Natural Language Processing) extrahieren Text und Bedeutung aus:

• PDFs
• Gescannte Dokumente
• Bildschirmfotos
• Bilder
• Faxe
• Fotos von Dokumenten

OCR konvertiert Pixel → Text. NLP interpretiert den Text → Bedeutung (z. B. Rechnungsnummer, Schaden-ID, Angaben zum Kreditnehmer).

Warum es wichtig ist: Geschäftsdokumente sind inkonsistent. OCR + NLP hilft der KI, saubere Daten zu extrahieren, auch wenn die Qualität schlecht ist.

3. LLMs und Agentic AI für kontextuelle Entscheidungen

Große Sprachmodelle (LLMs) und Magentische KI verstehen Sie den Kontext hinter den Daten, nicht nur den Text selbst.

Sie helfen bei Aufgaben wie:

• Verstehen, was eine E-Mail ist über
• Interpretieren langer E-Mail-Threads
• Absicht erkennen (z. B. „Hier ist die aktualisierte Bewertung“)
• Auflösen nicht übereinstimmender IDs oder fehlender Felder
• Festlegung der nächsten Maßnahmen (Weg zum Underwriting, Markierung für die Qualitätskontrolle usw.)

LLMs vereinheitlichen E-Mail-Texte, Anhänge und Metadaten zu einer einzigen Interpretation des Geschehens.

Warum es wichtig ist: Dies macht die Extraktion intelligenter, konsistenter und menschenähnlicher, insbesondere in komplexen Workflows mit mehreren Dokumenten.

4. Integrationen mit LOS-/ERP-/CRM-Systemen

Die Extraktion ist nur sinnvoll, wenn die Daten das richtige System erreichen. Aus diesem Grund sind Integrationen von entscheidender Bedeutung.

Moderne E-Mail-Extraktionslösungen senden strukturierte Daten direkt an:

• LOS (Systeme zur Kreditvergabe)
• ERP Plattformen (Finanzen und Betrieb)
• CRM Systeme
• Systeme für Versicherungspolicen
• DMS (Dokumentenmanagementsysteme)
• Benutzerdefinierte APIs oder interne Anwendungen

Diese Integrationen werden in der Regel wie folgt abgewickelt:

• REST-APIs
• Webhooks
• JSON/XML-Nutzlasten
• Sichere Datenpipelines

Warum es wichtig ist: Die Automatisierung extrahiert nicht nur Daten, sondern verschiebt die Daten in die Systeme, die Ihr Unternehmen tatsächlich verwendet.

Wie macht Infrrd die Extraktion von E-Mail-Daten mühelos?

Infrarot-Nutzer fortgeschrittene KI um chaotische, unstrukturierte E-Mails in saubere, strukturierte Daten umzuwandeln, die direkt in Ihre Systeme fließen. Die Plattform liest alles, was in einer E-Mail enthalten ist: Haupttext, weitergeleitete Ketten, Anlagen, PDFs, Scans, Bilder und Metadaten; und extrahiert die Informationen, von denen Ihre Arbeitsabläufe abhängen. Sie macht das manuelle Öffnen, Lesen, Vergleichen und erneutes Tippen überflüssig, das die Teams ausbremsen würde, und ersetzt es durch berührungslose Verarbeitung, automatische Validierung und branchengeschulte Modelle für Hypotheken-, Versicherungs-, Finanz- und Konstruktionsdokumente. Nur echte Ausnahmen erreichen Ihr Team.

Alles andere wird automatisch aus dem Posteingang → Extraktion → LOS/ERP/CRM verschoben.

Beobachten Sie, wie Infrrd mit echten E-Mails und Anhängen umgeht

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Ein echtes Beispiel aus der Praxis

Einen tieferen Einblick in die Funktionsweise der E-Mail-Automatisierung in der Praxis finden Sie hier Geschichte eines Kunden. Es zeigt, wie ein Unternehmen, das ein hohes Volumen an eingehenden E-Mails bearbeitet, Infrrd nutzte, um die Extraktion zu rationalisieren, die manuelle Überprüfung zu reduzieren und die Bearbeitungszeit zu verkürzen, ohne den bestehenden Arbeitsablauf zu ändern.

Häufig gestellte Fragen zur E-Mail-Datenextraktion

1. Welche Arten von Daten können automatisch aus E-Mails extrahiert werden?

Moderne KI kann Informationen aus E-Mail-Texten, Anhängen, Headern und Metadaten extrahieren. Dazu gehören Rechnungsbeträge, Forderungsnummern, Kreditbedingungen, Versicherungsnummern, Daten, Kundendaten und sogar Daten, die in gescannten PDFs oder Bildern versteckt sind.

2. Wie geht KI mit unordentlichen E-Mail-Threads und weitergeleiteten Konversationen um?

KI-Modelle zerlegen lange Threads, erkennen die neueste Nachricht, ignorieren Signaturen und identifizieren die Kernabsicht. Sie können mehrere Antworten trennen, Störungen beseitigen und genau die benötigten Felder extrahieren, selbst in unübersichtlichen Weiterleitungsketten.

3. Kann die automatische E-Mail-Extraktion mit Scans oder Fotos von geringer Qualität funktionieren?

Ja. Fortgeschrittene OCR und Computer Vision können verschwommene Scans, handschriftliche Notizen, Handyfotos und gefaxte Dokumente lesen. Die KI verbessert Bilder, erkennt Text in schwierigen Layouts und extrahiert strukturierte Felder mit hoher Genauigkeit.

4. Welche Sicherheitsmaßnahmen schützen Daten bei der E-Mail-Extraktion?

Sichere Plattformen verwenden verschlüsselte Datenpipelines, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Audit-Trails. Dadurch wird sichergestellt, dass vertrauliche Dokumente nie zu lange in gemeinsam genutzten Posteingängen aufbewahrt werden, und es werden menschliche Kontaktpunkte begrenzt, wodurch das Risiko von Sicherheitsverletzungen reduziert wird.

5. Woher wissen Unternehmen, ob sich die Investition in die Extraktion von E-Mail-Daten lohnt?

Der ROI ergibt sich aus einer schnelleren Verarbeitung, weniger Fehlern, niedrigeren Betriebskosten und kürzeren Zykluszeiten. Die meisten Teams erkennen sofort einen Mehrwert, wenn sie Posteingänge mit hohem Volumen wie Underwriting, Schadeneingang, Rechnungsbearbeitung oder Bearbeitung von Angebotsanfragen automatisieren.

Auf den Punkt gebracht

Die E-Mail-Datenextraktion bietet Unternehmen etwas, was manuelle Arbeit niemals bieten kann: Geschwindigkeit, Genauigkeit und Zuverlässigkeit in großem Maßstab. Wenn jede Stunde und jedes Dokument zählt, ist KI der einzig praktikable Weg, um das Chaos im Posteingang in saubere, nutzbare Daten umzuwandeln. Die Unternehmen, die es einführen, bewegen sich schneller. Die Unternehmen, die nicht ins Hintertreffen geraten.