Jährliche Einsparungen für europäische Kunden
Bis zu 1 Mio. € jährliche Einsparungen bei Softwarelizenzen für einige unserer Kunden.
Dokumentenautomatisierung mit einer klaren Trennung zwischen Klassifikationsmodell, OCR, Hosting und Integrationen. Datenkontrolle und Betriebsanforderungen werden für den gesamten Prozess geprüft.
Kontrolle über ein Klassifikationsmodell ist ein Teil der Dokumentverarbeitungsarchitektur. Wir schlagen eine Prüfung von OCR, Hosting, Datenübertragungen, Zugriffskontrollen und Integrationsabhängigkeiten neben der Modellbewertung vor. Das Zielkonzept muss den gesamten Prozess und seine Betriebsverantwortlichen berücksichtigen.

Wir entwickeln und betreiben KI-, Daten- und Billing-Infrastruktur für europäische Unternehmen mit regulierten Workloads und transaktionsstarken Systemen.
Ein Senior-Team aus Ingenieuren und Consultants in ganz Europa.
Bis zu 1 Mio. € jährliche Einsparungen bei Softwarelizenzen für einige unserer Kunden.
Wir haben eine von Deloitte auditierte Billing-Plattform aufgebaut und betreiben sie: 300 Mio. € auditierte Transaktionen jeden Monat.
Mehrere Kunden arbeiten seit sechs Jahren mit DNA Solutions. Wir entwickeln und betreuen ihre Software weiter, wenn sich ihre Anforderungen verändern.

Wir bauen die Pipeline in Ihrer Cloud und Ihrer Jurisdiktion. Jede der folgenden Fähigkeiten wird vor einem breiteren Rollout an einer Stichprobe Ihrer eigenen Dokumente gemessen.
Die Pipeline verarbeitet Rechnungen und strukturierte Dokumente in hohem Volumen und extrahiert Positionen, Summen und Referenzfelder automatisch in Ihre nachgelagerten Systeme. Wir bauen sie auf OCR mit Tesseract auf und stimmen die Merkmalsextraktion auf die wiederkehrenden Formate ab, die Ihr Betrieb am häufigsten erzeugt.
Ein Klassifikator wird für die Dokumentkategorien des Prozesses ausgewählt und geprüft. Repräsentative gelabelte Beispiele, getrennte Testdaten und Fehleranalysen dienen dem Vergleich der Ansätze. Abnahmekriterien werden vor dem Einsatz definiert. Modelleigentum allein belegt keine Kontrolle über OCR, Infrastruktur, Integrationen oder die gesamte Dokumentverarbeitung im Betrieb.
Die Pipeline extrahiert Daten, Parteien, Beträge und Dokumenttypen aus unstrukturierten Dateien. Diese Metadaten speisen Suche, Indexierung und Audit-Trails mit der erforderlichen Präzision. Jedes Feld bleibt bis zur Quellseite zurückverfolgbar, sodass Teams mit verlässlichen Daten arbeiten und Prüfer die vollständige Lineage sehen.
Für die Dokumentklassen, bei denen ein Fehler Kosten verursacht, leitet die Pipeline Vorhersagen mit niedriger Konfidenz an einen menschlichen Prüfer weiter, bevor das Ergebnis weiterfließt. Den Konfidenz-Schwellenwert setzen wir pro Dokumenttyp, sodass der Großteil der sauberen Dokumente automatisch durchläuft, während Sonderfälle in einer Prüf-Queue landen.
Individuelle KI für europäische Unternehmen, betrieben in privaten Clouds, ohne OpenAI- oder Hyperscaler-Abhängigkeit. Die drei Workloads unten decken Dokumentklassifikation, Extraktion pro Dokumenttyp und strukturierte Metadaten ab, jedes Modell dimensioniert auf die Präzision, die der Workflow verlangt.
Projekt besprechenVerarbeitung von Rechnungen und strukturierten Dokumenten in hohem Volumen: Positionen, Summen und Referenzfelder fließen automatisch in nachgelagerte Systeme. Aufgebaut auf OCR mit Tesseract, mit Merkmalsextraktion abgestimmt auf Ihre wiederkehrenden Formate.
Klassifikationsansätze anhand Ihrer Dokumentkategorien vergleichen. Testdaten, Abnahmekriterien und Integrationsanforderungen werden vor der Wahl der Betriebsarchitektur vereinbart.
Extraktion strukturierter Metadaten aus unstrukturierten Dokumenten: Daten, Parteien, Beträge und Dokumenttyp. Die Ausgabe speist Suche, Indexierung und Audit-Trails mit der Präzision, die auditierte Workflows verlangen.
Telekom, Einzelhandel und Mautinfrastruktur verarbeiten jeweils andere Dokumentklassen. Das Modell trainiert auf Ihren eigenen Daten, in Ihrer eigenen Cloud, und die Daten verlassen sie nie. So wird die Pipeline pro Branche abgestimmt:

Klassifikation und Datenextraktion aus Abrechnungsdaten, Verträgen und operativen Dokumenten in Telekom- und Medien-Workflows, in den Volumen, die Netzbetreiber erzeugen.

Verarbeitung von Rechnungen und Lieferantendokumenten in hohem Volumen für Einzelhandel und Vertrieb, mit extrahierten Feldern, die direkt in nachgelagerte Finanzsysteme fließen.

Extraktion strukturierter Daten aus Maut- und Infrastrukturdokumentation, als Grundlage für die operativen und Audit-Aufzeichnungen, auf die diese Systeme angewiesen sind.
Individuelle KI-Modelle, gebaut in europäischen Clouds, abgestimmt auf die Genauigkeit, die auditierte Workflows verlangen, ohne Drittanbieter-Abhängigkeit.
Individueller Klassifikator, verglichen mit Azure AI Document Intelligence auf drei Datensätzen. Die Ergebnisse gelten für diese Tests.
94,7 % vs. 84,2 % auf einem der drei DatensätzeEin einziges Payment-Gateway, das Transaktionen über eine Multi-Produkt-Plattform hinweg vereinheitlicht, mit eingebauter Abstimmung.
Ein Gateway, jedes ProduktSeite auf EnglischAusgewählte Bewertungen von Kunden und Partnern über die Zusammenarbeit mit DNA Solutions.
"Professionalism, speed, commitment to customer success, deep technical expertise."
"Collaboration with DNA is great they listen and know our industry inside out and they are both reactive to requests and proactive with ideas and proposals"
Was Kunden zu Genauigkeit, Hyperscaler-Unabhängigkeit und AI-Act-Konformität fragen.
DNA Solutions baut Pipelines für Rechnungen, Verträge und gescannte Belege, und für die gemischten Dokumentströme, die der Unternehmensalltag erzeugt. Unser Team trainiert ein Klassifikationsmodell pro Dokumenttyp und extrahiert dann die strukturierten Felder, die jeder Typ trägt: Daten, Parteien, Beträge, Summen und Referenznummern, direkt in Ihre nachgelagerten Systeme. Die Pipeline ist auf die Dokumentklassen dimensioniert, die Ihr Workflow am häufigsten verarbeitet, damit die Genauigkeit auf den Formaten hält, die zählen. Taucht ein neuer Dokumenttyp auf, ergänzen wir eine Klasse und trainieren auf der bestehenden Pipeline nach. Jedes extrahierte Feld lässt sich auf sein Quelldokument zurückverfolgen, und genau das lässt die Ausgabe einem Audit standhalten.
DNA Solutions entwickelt individuelle Dokumentklassifikatoren und prüft sie anhand repräsentativer Daten. Im veröffentlichten Canon-Benchmark erzielte der Klassifikator auf zwei von drei getesteten Datensätzen höhere Werte als Azure AI Document Intelligence; auf dem dritten gab es einen Gleichstand. Die 94,7 % gegenüber 84,2 % beziehen sich auf einen Datensatz. Hosting, OCR, Integration und Compliance sind getrennt zu bewerten.
Die Pipeline kombiniert OCR mit Tesseract für die Texterkennung, word2vec und tf-idf für die Merkmalsextraktion und einen SVM-Klassifikator, abgestimmt pro Dokumenttyp. Wir wählen etablierte Komponenten, die zum Dokumentbestand passen. Das hält die Pipeline erklärbar: Wir können nachvollziehen, warum ein bestimmtes Dokument so klassifiziert wurde, wie es klassifiziert wurde. Das zählt, wenn ein Prüfer oder ein Fachexperte eine Entscheidung hinterfragt. Wir betreiben den Stack auf Ihrem eigenen Cloud-Account oder in Ihrer On-Premise-Umgebung, ohne proprietäre Lizenz, die Sie bindet, und jede Stufe speist Suche, Indexierung und Audit-Trails. Verschiebt sich der Dokumentenmix, trainieren wir nach oder passen die betroffene Stufe auf der bestehenden Pipeline an.
Ja. Die Parsing-Pipeline ist darauf ausgelegt, Rechnungen und strukturierte Dokumente in hohem Volumen zu verarbeiten und Positionen, Summen und Referenzfelder automatisch in nachgelagerte Systeme zu extrahieren. Wir stimmen die Merkmalsextraktion auf die wiederkehrenden Formate ab, die Ihr Betrieb erzeugt. So bleibt der Durchsatz konstant, wenn das Volumen wächst, und die extrahierten Felder bleiben für das Audit auf das Quelldokument zurückverfolgbar. Wir dimensionieren die Pipeline auf Ihre Produktionsvolumen und validieren sie an einer Stichprobe Ihrer eigenen Rechnungen, bevor sie breiter ausgerollt wird, damit der Durchsatz in Produktion dem entspricht, was wir gemessen haben. Wo ein Wert Kosten trägt, gehen Extraktionen mit niedriger Konfidenz zur menschlichen Prüfung, bevor sie weiterfließen, und diese Korrekturen fließen zurück ins Modell. Die Pipeline nimmt Ihr Rechnungsvolumen ohne manuelles Nacherfassen auf, und der Audit-Trail bleibt intakt.