Lokale KI

Lokale KI-gestützte Dokumenten-, Wissens- und Automatisierungsplattform (Privacy-by-Design)

Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung und des vermehrten Einsatzes von KI-Systemen stehen Unternehmen vor der Aufgabe, große Mengen an unstrukturierten und strukturierten Daten effektiv zu nutzen, ohne dabei Datenschutz, Compliance und individuelle Unternehmensrichtlinien zu vernachlässigen.

Derzeit sind die zentralen Informationen eines Unternehmens in verschiedenen Formen verfügbar!

Rechnungen, Angebote, Verträge als PDF oder Scan, E-Mails, Textdokumente, Vorlagen, Excel-Tabellen, Kalender, Bilder, Videos, Datenbanken und Kontaktdaten.

Die Daten sind über verschiedene Speichersysteme verteilt, schwer durchsuchbar und stark von manuellen Prozessen abhängig!

Klassische Dokumenten- oder Unternehmensressourcenverwaltungssysteme stoßen an ihre Grenzen, da sie keine semantischen Zusammenhänge oder kontextbezogenen Inhalte effektiv erfassen können.

Die Verwendung externer KI-Dienste birgt Datenschutz- und Datenschutzrisiken, da sensible Unternehmensdaten an Dritte weitergegeben werden müssten.
Dies stellt eine Einschränkung oder sogar Unmöglichkeit einer maßgeschneiderten Nutzung der eigenen Daten dar.

Diese Situation birgt einige konkrete Nachteile!

Es gibt ein erhöhtes Risiko bezüglich Datenschutz und Compliance aufgrund potenzieller externer Datenverarbeitung.
Es mangelt an individuellen Auswertungen, da externe Systeme nicht an die spezifischen Strukturen und Abläufe des Unternehmens angepasst sind.
Es entsteht ein hoher manueller Aufwand für die Recherche, Klassifizierung und Dokumentenerfassung.
Es besteht Abhängigkeit von einzelnen Mitarbeitern und es fehlt Transparenz über vorhandenes Wissen.

Zusammenfassend lässt sich klar festhalten, dass der Mehraufwand aufgrund der Vielzahl neuer Technologien insgesamt steigt. Neben den bisherigen Systemen kommen zusätzlich neue wie Künstliche Intelligenz und Automatisierung hinzu. Dies führt dazu, dass nicht nur die Lizenz- und Softwarekosten steigen, sondern auch zusätzliches Personal eingestellt werden muss, um die Systeme zu betreuen oder zu verwalten.

Was wäre, wenn wir Ihnen sagen würden, dass Sie das ändern können?

Mit unserer Unterstützung könnten Sie eine maßgeschneiderte Lösung für Ihr Geschäft aufbauen, ohne dabei Ihr Tagesgeschäft zu vernachlässigen.

Gemeinsam könnten wir für Sie eine vollständig lokale, KI-gestützte Plattform für Dokumente, Wissen und Analyse entwickeln, die auf dem Prinzip Privacy-by-Design basiert. Diese Plattform würde nicht nur einen Knowledge Store bereitstellen, der alle relevanten Daten unter Berücksichtigung von Datenschutz und Datenhoheit intern verarbeitet, sicher speichert und intelligent nutzbar macht. Darüber hinaus würde sie Ihnen maßgeschneiderte Nutzungsmöglichkeiten für Ihre unternehmenseigenen Daten bieten, um Ihre Prozesse zu automatisieren und sofort einen Mehrwert zu schaffen.

Lokale KI-gestützte Dokumenten-, Wissens- und Automatisierungsplattform (Privacy-by-Design)

Zentraler Speicher-Layer

Klassifizierung und Identifikation von Beteiligten

Einrichtung eines lokalen Speicher-Systems zur sicheren Aufbewahrung und Versionierung aller Dokumente und Daten mit internen IDs. Der Speicher-Layer bildet die Basis für Datenschutz und Nachverfolgbarkeit.

Erfassung, Standardisierung und Texterkennung per OCR

Lokale Klassifizierung der Dokumente (z. B. Rechnung, Angebot, Vertrag) und Zuordnung von Absender und Empfänger anhand einer zentralen Datenbank für Beteiligte. Die Klassifizierung unterstützt sowohl die automatische Verarbeitung als auch spätere Analysen.

Einheitliche Erfassung aller Datenquellen (PDF, Scan, E-Mail, Text, Excel, Datenbanken) einschließlich Texterkennung bei Scans. Durch Standardisierung wird gewährleistet, dass alle Dokumente im gleichen Datenformat vorliegen.

Hybrider Index und RAG-Architektur

Einrichtung eines hybriden Indexes aus Volltextsuche (BM25) und Vektorsuche (Embeddings) als Grundlage für eine RAG-Architektur (Retrieval-Augmented Generation). Diese Architektur ermöglicht semantische Suche und dialogbasierte Analysen mit Quellenverweisen.

Extraktion relevanter Inhalte basierend auf vorgegebenen Schemata (z. B. Beträge, Daten, Laufzeiten) mit Nachweispunkten. Diese strukturierte Extraktion ist essentiell für die buchhalterische und rechtliche Verwertung.

Strukturierte Datenextraktion

Automatisierung von Standardaufgaben

Extraktion relevanter Inhalte basierend auf vorgegebenen Schemata (z. B. Beträge, Daten, Laufzeiten) mit Nachweispunkten. Diese strukturierte Extraktion ist essentiell für die buchhalterische und rechtliche Verwertung.

Verknüpfung der extrahierten Informationen mit Excel-Tabellen (z. B. Umsätze, Preislisten) und Datenbanken zur Überprüfung und Sicherung der Qualität.

Bei Datenschutzgerechter Einbeziehung von KI-Tools wie Chat-GPT oder Agenten-Pipelines bleibt die Datenhoheit gewährleistet, und es kann die gesamte Bandbreite des maschinellen Lernens genutzt werden.

Einrichtung eines lokalen Speicher-Systems zur sicheren Aufbewahrung und Versionierung aller Dokumente und Daten mit internen IDs. Der Speicher-Layer bildet die Basis für Datenschutz und Nachverfolgbarkeit.

Zentraler Speicher-Layer
Einrichtung eines lokalen Speicher-Systems zur sicheren Aufbewahrung und Versionierung aller Dokumente und Daten mit internen IDs. Der Speicher-Layer bildet die Basis für Datenschutz und Nachverfolgbarkeit.

Erfassung, Standardisierung und Texterkennung per OCR
Einheitliche Erfassung aller Datenquellen (PDF, Scan, E-Mail, Text, Excel, Datenbanken) einschließlich Texterkennung bei Scans. Durch Standardisierung wird gewährleistet, dass alle Dokumente im gleichen Datenformat vorliegen.

Klassifizierung und Identifikation von Beteiligten
Lokale Klassifizierung der Dokumente (z. B. Rechnung, Angebot, Vertrag) und Zuordnung von Absender und Empfänger anhand einer zentralen Datenbank für Beteiligte. Die Klassifizierung unterstützt sowohl die automatische Verarbeitung als auch spätere Analysen.

Hybrider Index und RAG-Architektur
Einrichtung eines hybriden Indexes aus Volltextsuche (BM25) und Vektorsuche (Embeddings) als Grundlage für eine RAG-Architektur (Retrieval-Augmented Generation). Diese Architektur ermöglicht semantische Suche und dialogbasierte Analysen mit Quellenverweisen.

Strukturierte Datenextraktion
Extraktion relevanter Inhalte basierend auf vorgegebenen Schemata (z. B. Beträge, Daten, Laufzeiten) mit Nachweispunkten. Diese strukturierte Extraktion ist essentiell für die buchhalterische und rechtliche Verwertung.

Abgleich mit Excel-Tabellen und Datenbanken
Verknüpfung der extrahierten Informationen mit Excel-Tabellen (z. B. Umsätze, Preislisten) und Datenbanken zur Überprüfung und Sicherung der Qualität.

Kontinuierliches, überwachtes Modelltraining
Regelmäßiges, überwachtes Training von Modellen basierend auf validierten Daten (Dateinamen-Labels, Abgleich mit Excel-Daten, manuelle Korrekturen). Durch das überwachte Modelltraining wird langfristig die Qualität verbessert, ohne unkontrollierten Datenabfluss.

Automatisierung von Standardaufgaben
Bei Datenschutzgerechter Einbeziehung von KI-Tools wie Chat-GPT oder Agenten-Pipelines bleibt die Datenhoheit gewährleistet, und es kann die gesamte Bandbreite des maschinellen Lernens genutzt werden.

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