Ein fortschrittliches, KI-basiertes Hochleistungssystem zur Dokumentenverarbeitung in der Finanzbranche, das große Datenmengen schnell und effizient verarbeitet. Dieses leistungsstarke Tool nutzt fortschrittliche Technologien wie OCR, GPU-Beschleunigung und agentische Workflows, um Dokumente wie Jahresberichte, Finanzbuchhaltungen, Bilanzen und externe Bewertungen Finanzhistorien und mehr zu digitalisieren und zu analysieren.

Unsere KI-basierte OCR-Technologie erkennt präzise Texte aus Bildern und Scans und extrahiert sie zuverlässig, selbst bei hohem Dokumentenvolumen.

Das System basiert auf der DocID-Architektur und ermöglicht eine kontextuelle sowie genaue Textgenerierung. Korrektive Funktionen sorgen für zusätzliche Verlässlichkeit bei der Datenextraktion und -analyse.

Alle Daten werden von den Tech-Giganten unabhängig und verschlüsselt in unabhängigen Datenzentren gespeichert. Auf Wunsch, kann das neuronale Netzwerk Lokal vor Ort im Geschäft betrieben werden um sicher zu stellen, dass keine Daten das Unternehmen verlassen können, da es zu keinem Datenaustausch über die Internetverbindung kommt.

Bestehende Dokumentenverwaltungen ob Google-Docs oder Sharepoint’s können indexiert werden und als Datalakes benutzt werden um spezifische Datenerhebungen und Analysen Lokal anzustossen um diese dann unabhängig mit spezifischen Finanz und Risikobehafteten Fragen zu speicher und immer weiter zu verfeinern.

Die Hochleistungs-Ingestion-Engine nutzt GPU und Multiprocessing, um eine große Anzahl von Dokumenten blitzschnell zu verarbeiten. Daten werden in einer Vektordatenbank gespeichert, was extrem schnelle Einbettungen, semantische Suche und Indexierung ermöglicht.

Angetrieben durch benutzerdefinierte Silizium-Chips und GPU-Beschleunigung, gewährleistet das System maximale Effizienz und Geschwindigkeit.

Vordefinierte, agentische Workflows ermöglichen es, Entitäten oder Personen über Dokumente hinweg zu verfolgen, Werte zu extrahieren und Rechnungen sowie Kontoauszüge zu verarbeiten. Fortgeschrittene Evaluationstechniken, Gewichte und Verzerrungen sowie Vergleichs- und Annotationstechniken werden genutzt.

Das System kann Fotos von Fahrzeugen und deren Dokumenten (wie Geschäftsberichte, Bilanzen usw.) verarbeiten und eine Datentemplate erstellen, um das Objekt mit einer Risiko-Bewertung zu bewerten.

Einfache Anbindung an bestehende CRM-Systeme und Datenbanken, unter Verwendung von JWT für Sicherheit und einer REST-konformen API.

Beschleunigt durch Silizium-Tensor-Hardware bietet das System herausragende Leistung bei der Datenverarbeitung und -analyse.

Durch die Verwendung eines Schlüsselworts wie "Risiko" können handschriftliche Protokolle auf Papier gescannt werden. Der Inhalt wird extrahiert, auch wenn er auf einem Post-it oder einer Serviette geschrieben ist, und automatisch in einen vordefinierten Dokumententemplate eingefügt. Der fertige Antrag kann in Sekunden als PDF heruntergeladen oder versendet werden.

Ein geschlossenes, sicheres KI-gestütztes Dokumentanalyse-Tool, das Parameter von Chunking bis Indexierung abstimmt, um die Genauigkeit der Antworten zu verbessern.

Das System nutzt DocID auf der Abfrageseite und der Datenextraktionsseite. Die Abfrageseite ermöglicht das Beantworten von Fragen über Hunderte von Dokumenten, während die Datenextraktionsseite strukturierte Extraktionen durchführt und zusätzliche Annotationen hinzufügt.

Fortschrittliche Beobachtungsfunktionen ermöglichen eine tiefgreifende Analyse und Überwachung aller Prozesse und Datenströme.

Ein Multi-Agenten-System als ereignisgesteuerte Mikroservices ermöglicht es, Aufgaben kollektiv zu lösen. Mit einem agentischen Orchestrator und der Fähigkeit, eine "Crew" von Agenten mit verschiedenen Rollen zu definieren, die zusammenarbeiten, um Aufgaben zu lösen.

Mitarbeiter und KI-Agenten arbeiten in definierten Crews zusammen, um Dokumente zu teilen und Wissen zu nutzen. KI-Agenten sind spezialisierte Softwareprogramme, die spezifische Aufgaben automatisieren und unterstützen, während Mitarbeiter ihre Expertise und Entscheidungsfindung einbringen. Diese Kombination ermöglicht es, effizienter zu arbeiten, indem repetitive Aufgaben automatisiert und komplexe Entscheidungen durch menschliches Fachwissen unterstützt werden. Durch die gemeinsame Nutzung von Dokumenten und Wissen profitieren alle Beteiligten von einer verbesserten Effizienz, Genauigkeit und Zusammenarbeit. Dies fördert eine nahtlose Integration und optimiert die Geschäftsprozesse, insbesondere in der Finanzindustrie.

Eine Mischung aus verschiedenen Agenten, die spezialisierte Aufgaben übernehmen, um komplexe Dokumentenverarbeitung und Analysen zu ermöglichen. Jeder Agent bringt seine eigenen Stärken ein und arbeitet gemeinsam mit anderen Agenten und Mitarbeitern, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Das System verwendet Retrieval-Augmented Generation (RAG), um eine kontextuelle und genaue Textgenerierung zu ermöglichen. Durch die Kombination von Datenabruf und Textgenerierung werden Informationen aus großen Datenbanken abgerufen und in die Analyse und Verarbeitung integriert. Diese Technologie sorgt für zusätzliche Verlässlichkeit und Genauigkeit bei der Datenextraktion und -analyse, indem sie kontinuierlich das relevante Wissen einbezieht und anwenden kann. RAG-Methoden verbessern die Fähigkeit des Systems, komplexe Dokumente zu verstehen und präzise Antworten sowie Analysen zu liefern.

RAG hilft, Arbeitsabläufe zu optimieren, Fehler zu reduzieren und fundierte Entscheidungen zu treffen, indem es sofortigen Zugang zu umfangreichen Datenbeständen bietet. Dadurch sparen Mitarbeiter Zeit und Aufwand, was letztlich zu einer höheren Effizienz und Arbeitszufriedenheit führt.

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