Automatisierte Datenextraktion: Das Heilmittel gegen Ihren blindspot bei unstrukturierten Daten

Wenn Daten das neue Öl sind, bohren die meisten Unternehmen immer noch mit einer Schaufel.
Trotz jahrelanger Digitalisierung und massiver Investitionen in Analyseplattformen kratzt die Mehrheit der Unternehmen nur an der Oberfläche dessen, was ihre Daten leisten können. Der Schuldige? Unstrukturierte Informationen — und das Fehlen von automatische Datenextraktion um es im großen Maßstab zu verstehen.

Unstrukturierte Daten umfassen eine Vielzahl von Informationen, darunter Verträge, gescannte Dokumente, E-Mails, Sprachnotizen, handschriftliche Formulare und PDFs. Laut einem Forbes Berichten zufolge sind fast 80% der Unternehmensdaten nach wie vor unstrukturiert und daher weitgehend ungenutzt.

Aber die Lautstärke ist nicht das einzige Problem. Das IDC geht davon aus, dass die globale Datensphäre bis 2025 auf 175 Zettabyte ansteigen wird und etwa 80% dieser Daten unstrukturiert sein werden. Schockierenderweise bis zu 90% Diese Informationen werden niemals analysiert, sondern in Formaten gespeichert, die herkömmliche Systeme einfach nicht interpretieren können.

Die meisten Unternehmen konzentrieren ihre Analysen auf saubere, strukturierte Datensätze wie CRM-Exporte, Verkaufsberichte oder ERP-Einträge. Jedoch ein Deloitte Eine Umfrage ergab, dass nur 18% der Unternehmen unstrukturierte Datenquellen wie Kunden-E-Mails, Gesprächsprotokolle, Produktbilder oder gescannte Dokumente aktiv nutzen. Dadurch entsteht eine große Lücke zwischen dem, was Unternehmen wissen, und dem, was sie wissen könnten.

Das ist genau der Ort, an dem automatische Datenextraktion kommt rein.

In diesem Blog werden wir untersuchen, wie moderne Unternehmen automatisierte Datenextraktion nutzen, um die Dokumentenflut in Business Intelligence umzuwandeln — und warum dies schnell zu einer wichtigen Säule der digitalen Transformation wird. Bevor wir reingehen. Das Wichtigste zuerst.
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Was ist Datenextraktion im Jahr 2025? ‍

Jahrelang bedeutete Datenextraktion einfach, Text aus einem Dokument zu ziehen oder einen Papierdatensatz in ein System zu scannen. Aber im Jahr 2025 ist diese Definition nicht mehr gültig.

Moderne Datenextraktion ist intelligent, automatisiert und kontextsensitiv. Dabei handelt es sich um den Prozess des Auffindens, Interpretierens und Konvertierens unstrukturierter oder halbstrukturierter Inhalte wie PDFs, gescannter Formulare, E-Mails oder Bilder in strukturierte, nutzbare Daten, die Analysen, Automatisierung und Abläufe vorantreiben können.

Wenn es von KI unterstützt wird, wird dies zu einer automatisierten Datenextraktion, bei der Maschinen nicht nur Dokumente lesen, sondern verstehen sie. Sie interpretieren Absichten, identifizieren Beziehungen zwischen Feldern und extrahieren relevante Informationen mit minimalem menschlichem Eingreifen.

Infrrd definiert automatische Datenextraktion als die Fähigkeit, komplexe Rohdokumente in großem Maßstab zu verarbeiten und entscheidungsbereite Daten auszugeben. Es ist ein Sprung mehr als OCR—die Verschmelzung von maschinellem Lernen, natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und regelbasierter Validierung zu einem einheitlichen Prozess.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Werkzeugen können moderne Extraktionsplattformen:

• Verstehen Sie den Kontext und das Layout von Dokumenten mithilfe von NLP
• Abschnitte segmentieren und Feldtypen dynamisch erkennen
• Extrahieren Sie Schlüssel-Wert-Paare und Tabellen Daten genau
• Felder anhand vordefinierter Logik oder externer Datenquellen validieren

Neugierig, wie es in der Praxis aussieht?

Video: So funktioniert die automatische Datenextraktion mit Infrrd‍

Arten von Daten, auf die Sie bei der Datenextraktion stoßen werden

Bevor Sie sich mit Automatisierungsstrategien befassen, sollten Sie sich mit den drei wichtigsten Datentypen vertraut machen, mit denen Unternehmen zu tun haben — denn nicht alle Daten verhalten sich gleich.

1. Strukturierte Daten

Das ist die ordentliche Art — denken Sie an Zeilen und Spalten. Es lebt in Datenbanken und Tabellen, wo jedes Feld eine Bezeichnung und ein einheitliches Format hat.

Beispiele: Verkaufsberichte, ERP-Tabellen, CRM-Exporte
Am besten geeignet für: Regelbasierte Automatisierung, direkte Integrationen
Komplexität der Extraktion: Niedrig — das Format ist konsistent und vorhersehbar

2. Halbstrukturierte Daten

Dieser lebt in der Grauzone. Es ist nicht wie eine Tabelle organisiert, enthält aber dennoch Hinweise — Tags, Vorlagen oder Markierungen —, die helfen, den Überblick zu behalten.

Beispiele: E-Mail-Vorlagen, XML/JSON-Dateien, Systemprotokolle
Am besten geeignet für: NLP-gesteuertes Parsen, Template-Lernen
Komplexität der Extraktion: Mäßig — enthält Struktur, variiert aber je nach Quelle

3. Unstrukturierte Daten

Hier ist der Wilde Westen. Kein klares Layout. Keine definierte Struktur. Aber oft verstecken sich hier die wertvollsten Erkenntnisse — sofern Sie sie extrahieren können.

Beispiele: Verträge, gescannte Formulare, handschriftliche Notizen, technische Diagramme
Am besten geeignet für: KI-basiertes IDP mit OCR, ML und Deep Learning
Komplexität der Extraktion: Hoch — Daten sind unregelmäßig, vielfältig und kontextabhängig

Moderne Extraktionstools wie die KI-gestützte Plattform von Infrrd sind so konzipiert, dass sie alle drei Typen mit kontextbezogener Präzision behandeln und sicherstellen, dass keine wertvollen Daten übersehen werden. Erkunden Die Datenextraktionsfunktionen von Infrrd.

Der unstrukturierte Elefant im Raum

Unstrukturierte Daten stellen echte Herausforderungen für Produktivität und Compliance dar. Branchen, vom Finanzwesen bis zum Gesundheitswesen, haben mit unzähligen Dokumenten zu tun, die wichtige Daten enthalten, auf die jedoch aufgrund von Format, Umfang oder Komplexität kaum zugegriffen werden kann.

Beispielsweise verbringen Hypothekengeber Stunden damit, Einkommensdokumente zu überprüfen. Versicherer müssen medizinische Berichte manuell durchsehen. Fertigungsunternehmen haben Probleme mit technischen Zeichnungen voller Spezifikationen und Toleranzen. Ohne automatische Datenextraktion sind diese Workflows langsam, fehleranfällig und teuer.

Infrrd for Engineering Drawings hilft dabei, das Lesen von Bauplänen, technischen Diagrammen und P&ID-Dateien zu automatisieren und so die Teileidentifikation und Beschaffung zu beschleunigen.

Lesen Sie dies, um zu erfahren, wie es in der realen Welt funktioniert: Automatisieren Sie die Datenextraktion aus komplexen Dokumenten einfach.

Echter ROI der automatisierten Datenextraktion

Der Geschäftswert der automatisierten Datenextraktion geht weit über den schnelleren Papierkram hinaus. Es ermöglicht eine agilere, genauere und kostengünstigere Organisation. So summiert sich das Ganze:

• Steigerung der Produktivität: Mitarbeiter müssen Daten nicht mehr systemübergreifend kopieren und einfügen oder Tabellen manuell abgleichen.
  
  
• Verbesserungen der Genauigkeit: Anhand Ihrer Daten trainierte Modelle für maschinelles Lernen sorgen für eine konsistente Feldkartierung und Extraktion und erreichen so eine Genauigkeit von 95— 99% in der Produktion.
  
  
• Kosteneinsparungen: Durch die Automatisierung sich wiederholender Datenaufgaben können Unternehmen die Mitarbeiterzahl auf höherwertige Rollen umverteilen und die Verarbeitungskosten um bis zu 70% senken.
  
  
• Bereitschaft zur Einhaltung der Vorschriften: Extrahierte Daten sind markiert, mit einem Zeitstempel versehen und überprüfbar, sodass Sie auf interne und externe Überprüfungen vorbereitet sind.
  
  

Mit der Hypothekenautomatisierungsplattform von Infrrd haben Kreditgeber beispielsweise eine Einkommensüberprüfung in Echtzeit, eine schnellere Kreditabwicklung und eine höhere Datenintegrität in allen Bereichen erreicht.

Willst du die Zahlen? Probiere unsere ROI-Rechner

Der Technologie-Stack hinter der automatisierten Datenextraktion

Die heutige automatisierte Datenextraktion basiert auf einem integrierten Stapel fortschrittlicher Technologien, von denen jede eine Schlüsselrolle bei der Umwandlung unstrukturierter Dokumente in strukturierte, verwertbare Daten spielt:

• Optische Zeichenerkennung (OCR)
  Moderne OCR extrahiert nicht nur Text — sie verarbeitet Scans mit niedriger Auflösung, mehrspaltige Layouts und sogar handschriftliche Eingaben mit beeindruckender Genauigkeit. Es ist die Grundlage für die Digitalisierung jedes visuellen Dokuments.
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
  NLP bringt Verständnis in die Daten. Es interpretiert Bedeutungen, erkennt Absichten und extrahiert den Kontext — sei es aus dichten Verträgen, Kunden-E-Mails oder Jahresberichten.
• Maschinelles Lernen (ML)
  ML-Modelle verbessern sich kontinuierlich, indem sie aus echten Dokumenten lernen. Sie erkennen Feldtypen, korrigieren Anomalien und passen sich an Variationen in Formatierung, Sprache und Layout an.
• Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP)
  IDP verbindet alles miteinander. Es ist ein einheitliches Framework, das OCR, NLP, ML und Workflow-Automatisierung kombiniert und den gesamten Lebenszyklus der Dokumentenverarbeitung von der Erfassung bis zur Validierung verwaltet.

Die IDP-Plattform von Infrrd nutzt diesen vollständigen Tech-Stack, um Unternehmen dabei zu unterstützen, Millionen von Dokumenten mit Geschwindigkeit, Sicherheit und nahezu menschlicher Präzision zu verarbeiten.

Wer benötigt am meisten automatische Datenextraktion?

Nicht jedes Unternehmen hat auf die gleiche Weise mit Daten zu kämpfen. Aber für Branchen, die in Dokumenten wie Hypothekenakten, Krankenakten, Versicherungsansprüchen, Verträgen und technischen Zeichnungen ertrinken, ist die manuelle Verarbeitung ein täglicher Engpass.

Dies sind die Sektoren, in denen eine automatisierte Datenextraktion erforderlich ist.

1. Hypothekendarlehen
Kreditgeber verarbeiten Hunderte von Seiten pro Kreditdatei, die jeweils vollgepackt mit Gewinn- und Verlustrechnungen, Offenlegungen und Kreditnehmerdokumenten sind. Die automatische Datenextraktion beschleunigt das Underwriting, reduziert manuelle Fehler und gewährleistet die Einhaltung aller Anlegerrichtlinien.

2. Versicherung
Die Schadenteams bearbeiten vielfältige, oft unübersichtliche Unterlagen — handschriftliche Formulare, medizinische Berichte und Fotos von Vorfällen. Die automatische Datenextraktion identifiziert wichtige Felder, weist auf Inkonsistenzen hin und beschleunigt die Sortierung und Entscheidungsfindung. Das Ergebnis? Schnellere Reklamationen und besseres Kundenvertrauen.

3. Gesundheitswesen
Von klinischen Notizen und Verschreibungen bis hin zu Diagnoseberichten basieren Arbeitsabläufe im Gesundheitswesen auf Daten, die in unstrukturierten Formaten gespeichert sind. Automatisiert werden relevante Codes, Patientenakten und Medikamente extrahiert, um die Rechnungsgenauigkeit und die Koordination der Behandlung zu verbessern — und das alles unter Einhaltung der HIPAA-Vorschriften.

4. Rechtlich
Verträge und Rechtsdokumente sind dicht und wiederholen sich. Die automatische Datenextraktion hilft den Rechtsteams, Verlängerungsbedingungen, Verpflichtungen und Risikoklauseln sofort zu identifizieren. Dadurch wird der Zeitaufwand für manuelle Überprüfungen reduziert und es wird sichergestellt, dass nichts übersehen wird.

5. Fertigung und Ingenieurwesen
Baupläne, technische Datenblätter und Teilzeichnungen enthalten wichtige Abmessungen, Toleranzen und Kennungen. Die Extraktion von Konstruktionszeichnungen von Infrrd wandelt technische Diagramme in strukturierte, durchsuchbare Daten um, was die Beschaffung rationalisiert und die Angebotsabgabe beschleunigt.

Erste Schritte: Eine Roadmap zur automatisierten Datenextraktion

Die Implementierung einer automatisierten Datenextraktion muss nicht überwältigend sein. Mit einem strukturierten Ansatz können Sie viel schneller von Ineffizienz zu intelligenter Automatisierung übergehen, als Sie denken. Hier ist eine praktische, fünfstufige Roadmap, die Ihrem Unternehmen hilft, einen selbstbewussten Übergang zu vollziehen:

1. Prüfen Sie Ihren Dokumentenbestand

Verstehen Sie zunächst den Umfang und die Komplexität Ihrer bestehenden Dokumenten-Workflows. Welche Geschäftsprozesse sind dokumentenintensiv, langsam und fehleranfällig? Zu den häufigsten Hotspots gehören:

• Kreditaufnahme und Berechnung der Hypothekeneinnahmen
• Rechnungsbearbeitung und Lieferantenmanagement
• Aufnahme und Bearbeitung von Schadensfällen im Versicherungswesen
• Vertragsanalyse und Konformitätsprüfungen
• Technische Zeichnungen und Beschaffungsgenehmigungen

Frag dich selbst:

• Überprüfen wir sich wiederholende Formate manuell?
• Gibt es Verzögerungen aufgrund fehlender oder falsch abgelegter Daten?
• Welche Teams verbringen die meiste Zeit mit der Bearbeitung von Dokumenten?

Ein klares Audit zeigt, wo die Ineffizienzen liegen — und wo die Automatisierung den größten Nutzen bringt.

2. Wählen Sie einen Anwendungsfall mit großer Wirkung

Nicht alle Anwendungsfälle sind gleich. Konzentrieren Sie sich auf einen Prozess, der:

• Repetitiv und hochvolumig
• Klar messbar (Zeitaufwand, Fehlerquote, Kosten pro Dokument)
• Geschäftskritisch, aber derzeit mit Engpässen

Zum Beispiel:

• Beginnen Sie bei Hypothekendarlehen mit der Automatisierung der Extraktion von Einkommensdokumenten (W2s, Gehaltsabrechnungen, Steuererklärungen).
• Automatisieren Sie im Finanzbereich die Rechnungserfassung und -validierung, um die Kreditorenbuchhaltung zu beschleunigen.
• Versuchen Sie in der Versicherungsbranche, wichtige Felder aus Dokumenten zur ersten Verlustmeldung (FNOL) zu extrahieren.

Wenn Sie sich für einen zielgerichteten Anwendungsfall mit hohem ROI entscheiden, können Sie schnell einen Mehrwert nachweisen und intern an Dynamik gewinnen.

3. Evaluieren Sie Technologiepartner

Die richtige Plattform sollte Ihre Probleme lösen reale Welt Herausforderungen. Berücksichtigen Sie beim Vergleich von Anbietern Folgendes:

• Vielfalt dokumentieren: Kann die Plattform strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Formate verarbeiten, einschließlich gescannter Dokumente, handgeschriebener Formulare und Bilder?
  Genauigkeit: Liefert es konstant eine Genauigkeit von über 95% auf Feldebene? Bietet es bei Bedarf ein „Human in the Loop“ -Modell?
• Sicherheit und Konformität: Ist die Plattform je nach Bedarf mit SOC 2, HIPAA oder GDPR konform? Sind Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung verschlüsselt?
• Einfache Integration: Lässt es sich in Ihren bestehenden technischen Stack integrieren — LOS, CRM, ERP, Schadensysteme oder benutzerdefinierte Datenbanken?
• Skalierbarkeit: Kann es das steigende Dokumentenvolumen in verschiedenen Regionen und Abteilungen bewältigen?

Willst du es selbst testen? Infrarot-Angebote Doc Studio, ein Self-Service-Tool, mit dem Sie Ihre eigenen Dokumente hochladen und sehen können, wie unsere Extraktions-Engine funktioniert, bevor Sie sich für eine vollständige Bereitstellung entscheiden.
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Beobachten Sie, wie sich die Magie entfaltet:
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Die Zukunft ist dialogorientierte und proaktive Datenextraktion

Bis vor Kurzem war die Dokumentenautomatisierung größtenteils reaktiv. Sie haben eine Datei hochgeladen, einen Batch-Job ausgeführt und strukturierte Daten zurückerhalten. Aber das ändert sich, ziemlich schnell.

Bei der nächsten Innovationswelle geht es um interaktive, intelligente Automatisierung. Wir treten in eine Ära ein, in der es bei der automatisierten Datenextraktion nicht nur darum geht, Dokumente zu lesen — es geht darum, sie zu verstehen, mit ihnen zu argumentieren und die richtigen Maßnahmen in Echtzeit auszulösen.

Nehmen wir an:

• Du fragst: „Fassen Sie die Leistung aller Tochterberichte für das zweite Quartal zusammen.“
  Das System liest Hunderte von PDFs mit hoher Dichte, extrahiert KPIs, hebt Warnsignale hervor und liefert eine einzige Übersichtsfolie mit den Trends im Jahresvergleich — bereit für Ihre Überprüfung durch die Führung.
  
  
• Eine Lieferantenrechnung landet in Ihrem Posteingang.
  Die Plattform erkennt, dass Ihr vorab genehmigtes Limit überschritten wird, überprüft, ob die Bestellung fehlt, und sendet eine Echtzeitwarnung an Ihren Finanzcontroller, bevor die Zahlung ausgelöst wird.
  
  
• Sie aktualisieren Ihre ESG-Richtlinie.
  Das System findet jeden Vertrag mit veralteter Compliance-Sprache, kennzeichnet ihn zur rechtlichen Überprüfung und generiert automatisch aktualisierte Klauseln — und das alles unter Beibehaltung eines vollständigen Prüfprotokolls.

Das meinen wir mit proaktiver Dokumentenintelligenz. Dabei handelt es sich um eine automatische Datenextraktion, die nicht nur Dateien konvertiert — sie analysiert, reagiert und Informationen in Echtzeit in Ihrem Unternehmen weiterleitet.

Plattformen wie Der Mortgage Ally AI-Agent von Infrard leisten Pionierarbeit bei diesem Wandel im Hypothekenbereich. Und diese Vision ist nicht auf Hypotheken beschränkt. Es geht um Versicherungsansprüche, Gesundheitsdiagnosen, Fertigungsabläufe und Finanzberichterstattung.

Die Goldmine, die du bereits besitzt

Jedes Unternehmen verfügt über eine Fundgrube an Informationen. Verträge, Formulare, Kreditakten, Krankenakten, technische Diagramme — diese Dokumente enthalten nicht nur Daten, sondern auch Einblicke. Sie zeigen Ihnen, wie Ihr Unternehmen läuft, wo es anfällig ist und wo es wachsen kann.

Das Problem ist nicht, dass die Daten nicht existieren. Es ist so, dass Sie nicht schnell genug darauf zugreifen oder ihnen nicht vertrauen können, wenn Sie es tun. An dieser Stelle wird die automatische Datenextraktion transformativ.

Es ist das Tool, das unstrukturierte Dokumente in strukturierte Wahrheit verwandelt. Es ist die Grundlage für alles, was nachgelagert wird: schnellere Genehmigungen, intelligentere Prognosen, bessere Compliance und reibungslosere Kundenerlebnisse.

Es ist deine Schaufel, deine Raffinerie und dein Motor — verpackt in KI.

Und das Beste daran? Sie müssen Ihr Unternehmen nicht neu erfinden, um davon zu profitieren. Sie müssen nur das freischalten, was bereits da ist.

Egal, ob es sich um Einkommensdaten in der Bewerbung eines Kreditnehmers, Risikosprache in einer Lieferantenvereinbarung oder um Teilespezifikationen in einem Bauplan handelt, Infrrd hilft Ihnen dabei, die Dokumentenflut in betriebliche Informationen umzuwandeln.

Sprechen Sie mit unserem Team und erfahren Sie, wie Infrrd intelligentere, schnellere und proaktivere Abläufe mit mehreren Dokumenten gleichzeitig ermöglicht.