Viele Unternehmen verfügen über eine Vielzahl unstrukturierter Datenquellen – von E-Mails und PDF-Dokumenten bis hin zu technischen Zeichnungen und Altdatenbanken. Diese Daten liegen oft isoliert in Silos und sind nur schwer zugänglich. Das erschwert eine durchgängige Prozessautomatisierung, führt zu Medienbrüchen und hemmt schnelle Entscheidungen. Eine manuelle Zusammenführung ist aufwendig, fehleranfällig und kaum skalierbar.
Liquam hat gemeinsam mit dem Kunden eine KI-gestützte Lösung entwickelt, die unstrukturierte Daten automatisiert erschließt, konsolidiert und für digitale Prozesse nutzbar macht.
Ein Beispiel aus der Praxis:
Ein Industrieunternehmen hatte Daten aus verschiedensten Quellen – E-Mails, eingescannten Dokumenten, Lieferantendatenbanken – die für Angebots- und Auftragsprozesse relevant waren. Bisher wurden diese Daten manuell zusammengeführt und verarbeitet. Ziel war es, durch KI die Daten konsistent zu extrahieren, Silos zu eliminieren und die Grundlage für eine durchgängige Prozessautomatisierung zu schaffen.
In diesem Projekt hat Liquam eine individuelle Lösung entwickelt, die unstrukturierte Daten automatisiert verarbeitet und konsolidiert. Nach einer Analyse der vorhandenen Datenquellen und Formate wurde eine KI-basierte Plattform aufgebaut, die Inhalte aus E-Mails, PDFs, technischen Zeichnungen oder Datenbanken erkennt, extrahiert und in strukturierter Form zusammenführt.
Die Lösung eliminiert Datensilos, stellt konsistente Daten zentral bereit und ermöglicht so die nahtlose Weiterverarbeitung in ERP-, CRM- oder DMS-Systemen. Ein Dashboard sorgt für Transparenz über die Datenqualität und den Automatisierungsgrad. Die Plattform ist flexibel erweiterbar, z. B. um Bild- und Zeichnungserkennung, Übersetzungsfunktionen oder die Anbindung an Self-Service-Portale.
