Revolution im Dokumentenmanagement: Wie KI-basierte OCR selbst unleserliche Akten entschlüsselt

Wir alle kennen diese Dokumente im Kanzleialltag: Scans von Scans, schief eingescannt, verschwommen oder mit Kaffeeflecken versehen. Oft sind diese Dateien für das menschliche Auge kaum noch zu entziffern – „Kraut und Rüben“, wie man so schön sagt. Doch genau hier zeigt sich der immense Fortschritt der letzten zehn Jahre im Bereich Legal Tech.

In diesem Beitrag beleuchten wir, warum die neueste Generation der Texterkennung (OCR) einen Paradigmenwechsel darstellt und wie PyleHound Ihnen die Arbeit mit schwierigen Akten erleichtert.

Key Takeaways

• Kontext statt Form: Moderne KI erkennt nicht nur Buchstabenformen, sondern versteht den inhaltlichen Zusammenhang.
• Präzision bei schlechter Qualität: Selbst kaum lesbare, verschwommene oder verdrehte Scans werden fehlerfrei digitalisiert.
• Effizienzsprung: Die manuelle Nachbearbeitung von fehlerhaften OCR-Texten entfällt nahezu vollständig.

Warum ist herkömmliche OCR oft fehleranfällig?

Herkömmliche Optical Character Recognition (OCR) ist oft fehleranfällig, weil sie isoliert auf Formerkennung basiert, ohne den semantischen Kontext zu berücksichtigen.

Früher funktionierte Texterkennung ähnlich wie ein Steckspiel für Kinder: Die Software analysierte ein visuelles Muster – etwa einen Kreis – und versuchte, dieses in eine bekannte Form zu pressen. Sah etwas aus wie ein „C“, wurde es als „C“ interpretiert. Sah eine „1“ aus wie ein „I“, entstand ein Fehler. Es fehlte das Verständnis für das „Davor“ und „Danach“. Das Ergebnis waren oft kryptische Wortfragmente, die mühsam korrigiert werden mussten.

Wie revolutionieren multimodale Modelle die Texterkennung?

Multimodale KI-Modelle revolutionieren die Texterkennung, indem sie während des Leseprozesses den Kontext verstehen und fehlende Informationen logisch ergänzen.

Der technologische Sprung, den wir mit PyleHound nutzen, ist vergleichbar mit dem menschlichen Lesen. Wenn wir einen Satz lesen, antizipieren wir oft schon das nächste Wort, bevor wir es ganz gesehen haben. Genau das tun moderne multimodale Modelle:

1. Kontextanalyse: Die KI liest „Der Hund ist...“.
2. Prädiktion: Sie erkennt, dass nun ein Adjektiv oder eine Zustandsbeschreibung folgen muss.
3. Abgleich: Wenn das folgende visuelle Muster unklar ist (z. B. „br..n“), kombiniert die KI die visuellen Daten mit der statistischen Wahrscheinlichkeit (z. B. „braun“).

Dadurch ist das „Mapping“, also das Zuordnen der visuellen Pixel zu einem Buchstaben, extrem viel präziser. Die KI weiß quasi schon, was sie zu erwarten hat.

Welchen Vorteil bietet dies für Anwält:innen?

Der Einsatz von KI-basierter OCR bietet Anwält:innen den Vorteil, dass digitalisierte Akten sofort durchsuchbar und weiterverarbeitbar sind, ohne manuelle Korrekturschleifen.

In unserem jüngsten Test haben wir Dokumente in PyleHound eingespeist, die für Menschen fast nicht mehr lesbar waren. Das Ergebnis hat selbst uns als Techniker:innen erstaunt: Die KI hat den Text Zeichen für Zeichen so sauber extrahiert, als wäre das Dokument digital und gestochen scharf erstellt worden. Für Ihre Kanzlei bedeutet das:

• Kein Zeitverlust durch unleserliche E-Akte-Eingänge.
• Verlässliche Volltextsuche auch in alten Bestandsakten.
• Fokus auf die juristische Arbeit statt auf technische Hürden.

Fazit: Die Technologie ist da, um Ihnen den Rücken freizuhalten. Mit PyleHound müssen Sie sich nicht mehr mit der Qualität eingehender Scans aufhalten – das übernimmt unsere Software für Sie.

Transkript des Videos:

Ich möchte ganz kurz von einem coolen Anwendungsfall unserer KI-Anwaltssoftware berichten. Das hat mich einfach wirklich selbst erstaunt. Es ging darum, dass wir gescannte Dokumente bekommen haben. Diese gescannten Dokumente waren wirklich „Kraut und Rüben“, das trifft es glaube ich ganz gut. Sie waren schon für mich als Menschen fast nicht mehr lesbar.

Wir haben das dann mit unserem KI-Tool, PyleHound, eingescannt. Die KI hat wirklich Zeile für Zeile, Character für Character, das Ganze so gut extrahiert, dass es wirkte, als wäre es komplett scharf geschrieben worden. Es war wirklich sehr beeindruckend zu sehen, was die Technologie da kann.

Wir schauen natürlich auch in der Technik den ganzen Tag: Was geht überhaupt? Was ist machbar? Damit Sie das nicht machen müssen, sondern wir es einfach in das Produkt einbauen können. Aber wie gut diese Texterkennung mittlerweile ist, das ist wirklich krass. Da hat sich viel getan in den letzten zehn Jahren. Im Vergleich zu vorher ging gar nichts, aber jetzt ist da ein großer Schritt passiert.

Der große Unterschied ist: Früher gab es diese spezielle Texterkennungssoftware. Die ist drüber gelaufen und hat ein bisschen geschaut: „Okay, wie schaut das aus? Das schaut aus wie ein C ungefähr.“ Das war quasi wie Formen aufeinander gemixt. Wie man das bei einem Kinderspiel kennt, wo ich sage: „Ich habe hier ein rundes Ding und muss was Rundes in was Rundes stecken.“ So hat früher quasi OCR funktioniert – ohne groß hinten und vorne Informationen zu haben.

Das krasse Neue mit diesen multimodalen Modellen, die wir da auch einsetzen, ist folgendes: Während des OCR-Steps versteht das Modell selber schon Kontext. Es ist nicht mehr jeder Buchstabe einzeln – „dann ist das C, dann muss das nächste erkannt werden“ – und dann kommen Wörter raus, die ganz krude aussehen, weil eine 1 als I erkannt wurde. Nein, jetzt ist es so, dass das Modell währenddessen erkennt: „Ah okay, hier kommt ein Satz: 'Der Hund ist...'“. Dann gibt es einen neuen Absatz. „Ah okay, B... R...“. Dann kommt vermutlich „Braun“ raus. Aber es schaut quasi noch weiter: „Kommt dann A, kommt dann U, kommt dann N?“

Dadurch ist dieses Erkennen dieser Texte so viel besser geworden. Einfach weil natürlich schon der Kontext mit drin ist und klar ist: „Okay, ich erwarte diese Buchstaben.“ Dann ist dieses Aufeinanderlegen, dieses Mappen des erwarteten Buchstabens, sehr viel einfacher. Das war wirklich sehr beeindruckend zu sehen, was da möglich ist. Das wollte ich nur so berichten aus unserem Alltag. Was mich da auch selbst als Techniker irgendwie spannend fand, dass das möglich ist – gerade wenn man als Anwalt den ganzen Tag irgendwelche Dokumente bekommt, die schlecht eingescannt und irgendwie gedreht sind, auf denen man arbeiten muss. Und das geht jetzt.

Dieser Artikel wurde mit Hilfe von KI erstellt