Unstrukturierte PDFs wie Rechnungen, Verträge oder Reports lassen sich heute – und das ist in Sachen Zeitersparnis und Fehlervermeidung ein echter Gamechanger – automatisiert verarbeiten und strukturiert in Datenbanken überführen. Möglich wird das durch KI-gestützte Datenextraktion aus PDFs, bei der Document AI Inhalte aus Dokumenten erkennt, interpretiert und für nachgelagerte Prozesse nutzbar macht. Unternehmen können so PDF-Daten automatisiert extrahieren, manuelles Abtippen vermeiden und die Grundlage für skalierbare Prozessautomatisierung schaffen.
Das Wichtigste in Kürze
- PDFs sind visuelle Dokumente, keine Datenquellen. Informationen in PDFs sind für Menschen lesbar, für Systeme jedoch nicht direkt nutzbar. Erst KI-gestützte Datenextraktion macht Inhalte aus PDFs strukturiert verfügbar.
- Document AI verbindet OCR, Layout-Analyse und semantische Interpretation. KI-basierte Dokumentenverarbeitung erkennt Text, Tabellen und Zusammenhänge und ordnet Inhalte wie Beträge, Datumsangaben oder Vertragspartner kontextbasiert zu.
- KI extrahiert Daten. Prozesse machen diese Daten nutzbar. Die eigentliche Wertschöpfung entsteht, wenn extrahierte PDF-Daten automatisiert validiert und in Datenbanken oder Zielsysteme überführt werden.
- PDF-Daten automatisiert verarbeiten heißt Architektur denken. Erfolgreiche Lösungen trennen klar zwischen Erkennen, Prüfen und Überführen.
- KI-gestützte Datenextraktion eignet sich besonders für variable Dokumente. Rechnungen, Verträge oder Reports mit wechselnden Layouts lassen sich so zuverlässig automatisieren, ohne starre Templates zu pflegen.
PDFs sind keine strukturierten Daten
PDFs sind allgegenwärtig. Rechnungen, Verträge, Berichte und Reports liegen in nahezu allen Unternehmen als unstrukturierte PDFs vor. Die enthaltenen Informationen sind für Menschen problemlos sichtbar und lesbar, für IT-Systeme jedoch nicht operativ nutzbar. Das liegt bereits im Namen: PDF steht für Portable Document Format, das ist ein Format, das dafür entwickelt wurde, Dokumente unabhängig von Systemen, Programmen oder Endgeräten identisch darzustellen, nicht jedoch, um strukturierte Daten bereitzustellen oder PDF-Daten direkt weiterzuverarbeiten.
Es gehört nicht erst seit gestern zum digitalen Standard, dass PDFs via OCR (Optical Character Recognition) ausgelesen werden. So werden Übertragungsfehler bei der PDF-Verarbeitung und Zeitaufwand im Gegensatz zur manuellen Übertragung minimiert.
Die KI-gestützte Datenextraktion aus PDFs strukturiert nun zusätzlich die ausgelesenen Daten in Datenbanken oder Zielsystemen, also dort, wo sie geprüft, ausgewertet oder automatisiert weiterverarbeitet werden könnten.
Welche KI kann auf PDFs zugreifen?
Was landläufig als „Document AI“ bezeichnet wird, ist kein einzelnes Tool, sondern ein Zusammenspiel mehrerer Fähigkeiten: optische Zeichenerkennung (OCR), Layout-Erkennung und semantische Interpretation, häufig unterstützt durch große Sprachmodelle. Als Orientierung werden in diesem Zusammenhang oft Lösungen wie Azure Document Intelligence, Google Cloud Document AI, AWS Textract oder die KI-gestützte Dokumentenverarbeitung mit OpenAI genannt.
So funktioniert die Datenextraktion mit Document AI
Document AI arbeitet nicht in einem einzigen „KI-Schritt“, sondern entlang einer klaren Verarbeitungskette. Jeder Schritt baut auf dem vorherigen auf und jeder erfüllt eine eigene, klar begrenzte Aufgabe.
1. Dokumenteingang: PDF, Scan oder Bild
Am Anfang steht ein Dokument in visueller Form: ein digitales PDF, ein gescannter Beleg oder ein Foto. Für das System ist das zunächst keine Rechnung, kein Vertrag und kein Datensatz – sondern eine visuelle Repräsentation. Erst die folgenden Schritte machen daraus verwertbare Informationen.
2. OCR: Vom Bild zum Text
Der erste technische Verarbeitungsschritt ist die optische Zeichenerkennung (OCR). Sie übersetzt Buchstaben, Zahlen und Sonderzeichen aus der visuellen Darstellung in maschinenlesbaren Text.
3. Layout- und Strukturerkennung: Ordnung im Dokument
Auf Basis des erkannten Textes analysiert Document AI die visuelle Struktur des Dokuments. Absätze, Überschriften, Tabellen, Spalten, Zeilen und Feldgruppen werden identifiziert. Erst hier wird beispielsweise erkennbar, dass eine Zahl Teil einer Tabelle ist, dass bestimmte Informationen im Kopfbereich stehen oder dass mehrere Werte logisch zusammengehören. Struktur ersetzt an dieser Stelle reine Textfolge.
4. Semantische Interpretation: Bedeutung erkennen
Im nächsten Schritt wird der strukturierte Inhalt semantisch interpretiert. Document-AI-Modelle ordnen Textfragmente inhaltlichen Kategorien zu: etwa Rechnungsnummer, Rechnungsdatum, Vertragspartner, Gesamtbetrag oder Leistungszeitraum. Dabei arbeitet die KI kontextbasiert. Sie erkennt Bedeutungen auch dann, wenn Feldnamen variieren oder Informationen an unterschiedlichen Stellen stehen. Wichtig: Die KI liefert plausible Zuordnungen, keine garantierten Wahrheiten.
5. Dokumentklassifikation
Parallel oder anschließend wird das Dokument als Ganzes eingeordnet. Handelt es sich um eine Rechnung, einen Vertrag, einen Lieferschein oder einen Report? Diese Klassifikation ist entscheidend, weil sie den Rahmen für die weitere Verarbeitung vorgibt: Welche Felder sind relevant, welche Strukturen werden erwartet, welche Regeln können später greifen?
Document AI hat seine Aufgabe erledigt. Wie geht es jetzt weiter?
In einem gut aufgesetzten Prozess endet die Arbeit nicht bei der Extraktion, sie beginnt dort erst richtig. Entscheidend ist: Die folgenden Schritte laufen automatisiert ab, gesteuert durch klar definierte Regeln und Workflows. Kein manuelles Nachfassen, kein Excel, kein „jemand schaut mal drüber“, sondern ein belastbarer, wiederholbarer Prozess.
Nehmen wir als Beispiel eingehende Rechnungen.
Schritt 1: Automatisierte Übergabe der Extraktionsergebnisse
Nach der Document-AI-Verarbeitung liegt das Ergebnis strukturiert vor, oft z. B. im JSON-Format; Rechnungsnummer, Datum, Lieferant, Beträge, Steueranteile. Dieses Ergebnis wird automatisch an den nachgelagerten Prozess übergeben. Nicht per Hand, sondern als maschinenlesbarer Input.
Schritt 2: Regelbasierte Validierung
Nun greifen Automatisierungsregeln: Ist eine Rechnungsnummer vorhanden? Ist der Betrag numerisch korrekt? Passt der Lieferant zu einem bekannten Kreditor? Stimmen Netto-, Steuer- und Bruttosumme rechnerisch überein? Diese Prüfungen laufen vollständig automatisiert.
Schritt 3: Mapping auf das Buchhaltungsmodell
Die geprüften Daten werden anschließend auf ein fest definiertes Rechnungs- und Buchhaltungsmodell abgebildet. Dieses Mapping legt verbindlich fest, welches extrahierte Feld welchem Zielfeld entspricht, etwa Kostenstelle, Sachkonto oder Buchungskreis. Hier wird aus „erkannter Rechnung“ eine buchungsfähige Rechnung.
Schritt 4: Übergabe ins Zielsystem – über SQL oder API
Jetzt erfolgt die technische Übergabe: Werden die Rechnungsdaten direkt in eine relationale Datenbank geschrieben, geschieht das über SQL-Statements, etwa um einen Buchungssatz oder einen Rechnungsdatensatz anzulegen. Erfolgt die Übergabe an ein ERP-System (Enterprise Resource Planning), läuft sie meist über API-Calls, damit das System seine eigene Geschäftslogik anwenden kann, z. B. für Freigaben, Buchungskreise oder Steuerlogik.
Beide Wege sind voll automatisiert. Entscheidend ist: Ab hier gibt es keinen Interpretationsspielraum mehr. Ein Datensatz erfüllt das Schema oder er wird abgelehnt und gezielt zur Klärung weitergeleitet.
Schritt 5: Dokumentenablage und Verknüpfung
Parallel dazu wird das Originaldokument automatisch in einem DMS (Document Management System) abgelegt und mit der Buchung oder dem Vorgang verknüpft. Die Rechnung ist damit revisionssicher archiviert und jederzeit auffindbar, ohne manuelles Ablegen.
Infobox: SQL & API – warum beides eine Rolle spielt
SQL (Structured Query Language)
SQL wird eingesetzt, wenn strukturierte Daten direkt in Datenbanken geschrieben oder aktualisiert werden. SQL erzwingt feste Strukturen, Pflichtfelder und Konsistenz und sorgt damit für Verlässlichkeit auf Datenebene.
API (Application Programming Interface)
APIs werden genutzt, um Daten an Anwendungen wie ERP-, CRM- oder DMS-Systeme zu übergeben. Das Zielsystem verarbeitet die Daten über seine eigene Geschäftslogik weiter, bevor sie intern gespeichert werden.
Technologie als Mittel, nicht als Mittelpunkt
Wer PDFs automatisiert in Datenbanken überführen will, sucht oft nach der „richtigen“ Technologie. In der Praxis entscheidet jedoch nicht das einzelne Tool über den Erfolg, sondern die zugrunde liegende Architektur. Technologien wechseln – Prozesse, Datenmodelle und Verantwortlichkeiten bleiben. Eine tragfähige Lösung für KI-gestützte Datenextraktion besteht daher nicht aus einem Produkt, sondern aus klar getrennten, zusammenspielenden Architekturbausteinen.
Fazit: Nicht „KI einführen“, sondern Prozesse bauen
KI löst kein Organisationsproblem. Sie kann Informationen erkennen, strukturieren und verfügbar machen, aber sie ersetzt weder saubere Abläufe noch klare Verantwortlichkeiten.
Der eigentliche Wert entsteht erst durch:
- die saubere Trennung von Erkennen und Überführen
- robuste, regelbasierte Automatisierung
- klar definierte Zuständigkeiten und Schnittstellen
Wer PDFs wirklich automatisiert in Datenbanken überführen will, braucht keine Wunder-KI. Er braucht einen durchdachten Prozess, in dem KI eine klar begrenzte, aber wirkungsvolle Rolle spielt.
FAQ: KI-gestützte Datenextraktion
Welche KI kann auf PDFs zugreifen?
Viele KI-Systeme können PDFs lesen und Inhalte erkennen, etwa über OCR, Layout-Analyse und semantische Interpretation. Das, was oft als Document AI bezeichnet wird (z. B. Azure Document Intelligence, Google Cloud Document AI, AWS Textract oder OpenAI-basierte Lösungen), interpretiert PDFs und greift nicht auf eine Datenbank zu.
Kann eine KI eine Datenbank erstellen?
Eine KI kann einfache Datenbanken oder Tabellen anlegen, etwa für Tests, kleine Anwendungen oder Prototypen. Für produktive Systeme reicht das jedoch nicht aus: Struktur, Regeln, Konsistenz und Verantwortung müssen klar definiert sein und werden über feste Prozesse und Schnittstellen umgesetzt, nicht „automatisch durch KI“.
Welche KI kann PDFs in Excel umwandeln?
Viele KI-Lösungen können Tabellen aus PDFs erkennen und als Excel ausgeben. Excel ist jedoch kein Zielsystem, sondern höchstens ein temporäres Prüf- oder Testformat.
Ist KI-gestützte Datenextraktion zuverlässig genug für produktive Prozesse?
Ja, wenn KI in einen regelbasierten, automatisierten Prozess eingebettet ist. Die notwendige Verlässlichkeit entsteht durch Validierungen, Plausibilitätsprüfungen und klare Übergaben an Zielsysteme.
Für welche Dokumente eignet sich KI-gestützte Datenextraktion besonders?
Besonders geeignet sind unstrukturierte oder variierende Dokumente wie Rechnungen, Verträge oder Reports. Weniger sinnvoll ist die KI-gestützte Datenextraktion dort, wo Daten bereits streng strukturiert vorliegen.
Geschrieben von:
Jens ist Mitgründer von bakedwith, einer Boutique-Beratung für smarte Automatisierung und KI. Er unterstützt mittelständische Unternehmen und Konzerne dabei, Prozesse zu optimieren, manuelle Arbeit zu reduzieren und durch effiziente Workflows Wachstum zu erzielen. Zuvor war Jens Growth Lead bei OMR und begleitete als Freelancer zahlreiche Unternehmen bei der Optimierung ihrer CRM- und Automationssysteme. Seine Leidenschaft gilt der Verbindung von Wachstum und Effizienz – damit Teams sich auf das Wesentliche konzentrieren können.
