Künstliche Intelligenz soll die Auswertung unstrukturierter Dokumente wie Rechnungen, Verträge oder Schadensmeldungen revolutionieren. 

Ein neues Forschungsprojekt der Hochschule RheinMain entwickelt ressourcenschonende KI-Modelle, die besonders für Versicherungen und Banken von Interesse sind.

Die Digitalisierung schreitet voran, doch viele Geschäftsprozesse basieren weiterhin auf unstrukturierten Dokumenten wie Rechnungen, Verträgen oder Schadensmeldungen. Diese Massendaten müssen in Banken, Versicherungen und Behörden effizient verarbeitet werden – etwa für die Extraktion von Informationen, die Klassifikation von Dokumenten oder die Plausibilitätsprüfung. Wie Künstliche Intelligenz (KI) diese Aufgaben automatisiert und ressourcenschonend bewältigen kann, untersucht das Projekt SLIMDOC (Synergetic LIghtweight Multimodal DOCument Analysis) der Hochschule RheinMain (HSRM).

Ein zentrales Ziel des Projekts ist die Entwicklung von KI-Modellen, die multimodale Dokumente analysieren können. Diese enthalten nicht nur Text, sondern auch visuelle Elemente wie Grafiken oder Fotos. Besonders relevant ist dies für die Schadenregulierung in Versicherungen: Hier müssen KI-Systeme prüfen, ob Schadensdokumente inhaltlich konsistent und plausibel sind. Bisherige Lösungen setzen entweder auf ressourcenintensive Large Language Models (LLMs) oder auf spezialisierte, aber datenhungrige Modelle. Für Versicherungen könnte die Technologie künftig eine schnellere und zuverlässigere Bearbeitung von Schadensfällen ermöglichen – bei gleichzeitig geringerer Fehleranfälligkeit und mehr digitaler Souveränität.