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Finanzdienstleistungen

AI für die Verarbeitung von Finanzdokumenten

OCR- und NLP-Systeme, die Daten aus Rechnungen, Kontoauszügen, Verträgen und KYC-Dokumenten extrahieren, klassifizieren und validieren — und die manuelle Dateneingabe eliminieren.
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Branchenübersicht

Dokumentenintelligenz-Systeme, die strukturierte Daten aus Finanzdokumenten extrahieren — Rechnungen, Kontoauszüge, Verträge und KYC-Formulare — unter Verwendung von OCR und großen natürlichen Sprachmodellen im großen Maßstab.

Auf einen Blick

  • Multiformatdokumentenaufnahme (PDF, Scan, E-Mail-Anhang)
  • Layoutsensitive Tabellen- und Entitätsextraktion
  • Konfidenzscoring mit Ausnahmenweiterleitung an die menschliche Überprüfung

Der Finanzbereich basiert auf Dokumenten. Kreditanträge, Transaktionsbestätigungen, KYC-Unterlagen und Lieferantenrechnungen kommen in Dutzenden von Formaten — und die manuelle Eingabe ist langsam, kostspielig und fehleranfällig. ArrayMatic entwickelt Dokumentenverarbeitungspipelines, die strukturierte Daten aus jedem Format mit hohem Konfidenzgrad extrahieren.

Wie es funktioniert

Wir kombinieren Dokumentenklassifikationsmodelle mit layoutsensitiver Extraktion und Entitätserkennung, um Felder, Tabellen und Klauseln aus PDFs, Scans und Bildern zu extrahieren. Ein Konfidenzscoring leitet Extraktionen mit niedriger Sicherheit an die menschliche Überprüfung weiter. Jeder extrahierte Datensatz wird mit seiner Audit-Provenienz aufbewahrt, sodass Compliance-Teams über eine vollständige Nachweiskette verfügen.

Kernkompetenzen

Was wir liefern

Engagements werden auf Ihren geschäftlichen Kontext zugeschnitten — dies sind die Kernkompetenzen, die wir für finanzdienstleistungen clients einbringen.

Multiformatdokumentenaufnahme (PDF, Scan, E-Mail-Anhang)

Layoutsensitive Tabellen- und Entitätsextraktion

Konfidenzscoring mit Ausnahmenweiterleitung an die menschliche Überprüfung

Vertragsklauselextraktion und Verpflichtungsidentifikation

Kontoauszugsabstimmung und Cashflow-Strukturierung

Audit-Trail und konforme Dokumentenablage

Entwickelt mit

PythonPostgreSQLNode.jsReact

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