Was ist der Unterschied zwischen der Extraktion von Schlüsselinformationen (KIE) und der Optischen Zeichenerkennung (OCR)?

Die Extraktion von Schlüsselinformationen (KIE) ist ein KI-gestützter Prozess zur Identifizierung und Extraktion von relevanten Feldern aus Dokumenten. Im Gegensatz dazu wandelt die Optische Zeichenerkennung (OCR) Bilder von Text lediglich in maschinenlesbare Zeichen um, ohne den Kontext oder die Bedeutung des Inhalts zu verstehen.

Wichtige Erkenntnisse:

• OCR erkennt und überträgt Text. KIE extrahiert zentrale Informationen und veredelt Dokumente zu strukturierten, automatisierbaren Daten.
• KIE hilft, manuelle Fehler und Aufwand zu verringern und spart somit Zeit sowie Kosten.
• Parseur vereint OCR und die Extraktion von Schlüsselinformationen (KIE), um aus unstrukturierten Dateien sofort nutzbares JSON oder strukturierte Daten zu generieren.

Viele glauben, dass Optische Zeichenerkennung (OCR) und Extraktion von Schlüsselinformationen (KIE) das Gleiche sind – das stimmt jedoch nicht. OCR ist zwar leistungsfähig, aber lediglich der erste Schritt im Gesamtprozess.

OCR wandelt gedruckte oder handschriftliche Informationen in maschinenlesbaren Text um, wodurch Dokumente digital und durchsuchbar werden. Nach Angaben von TDWI erreichen die meisten OCR-Tools auf sauberen, gedruckten Seiten eine Genauigkeit von 98 bis 99 Prozent auf Zeichenebene. So akkurat OCR auch arbeitet: Die Zeichen werden erkannt, aber nicht verstanden.

Genau hier setzt die Extraktion von Schlüsselinformationen (KIE) an. KIE liest nicht einfach nur Text aus, sondern extrahiert, ordnet und versteht gezielt Schlüsselfelder wie Rechnungsbeträge, Vertragskonditionen oder Kundendaten.

Nachfolgend erklären wir die Unterschiede von OCR und KIE, zeigen, wie beide Technologien in Workflows zusammenarbeiten, und erläutern, weshalb KIE als nächste Stufe der intelligenten Dokumentenautomatisierung gilt.

Was ist OCR?

Optische Zeichenerkennung (OCR) steht für Technologien, die Text aus gescannten Dokumenten oder Bildern in maschinenlesbaren Text umwandeln. Ein Computer „liest“ die Seite bildbasiert ähnlich wie ein Mensch.

Beispiel:

• Beim Einscannen einer Rechnung gibt OCR den reinen Text aus, etwa:

  „Rechnung #1234 Gesamt €1.249,99“

• Bei einem Versandetikett erzeugt OCR die Texterkennung für Name, Adresse und Sendungsnummer.

OCR ist somit besonders geeignet, Papierunterlagen zu digitalisieren und schnell durchsuchbar zu machen. Aber OCR hat einen entscheidenden Nachteil: Es werden nur Zeichen erkannt, nicht deren Bedeutung oder Struktur. Ob „1234“ eine Rechnungsnummer, eine Kunden-ID oder einfach nur eine Zahlenfolge ist, erkennt OCR allein nicht.

Damit ist OCR häufig nur der Startpunkt für Dokumentenautomatisierung. Wer strukturierte Daten wie Gesamtbeträge, Fälligkeitsdaten oder Lieferanten benötigt, benötigt mehr als OCR – hier kommt die Extraktion von Schlüsselinformationen (KIE) ins Spiel.

Was ist die Extraktion von Schlüsselinformationen (KIE)?

Extraktion von Schlüsselinformationen (KIE) automatisiert die Erkennung und Extraktion gezielter Felder aus Dokumenten. Im Gegensatz zu OCR, das lediglich Rohtext liefert, nutzt KIE fortschrittliche Methoden wie natürliche Sprachverarbeitung (NLP), maschinelles Lernen und Entitätserkennung, um den Kontext und die Bedeutung hinter dem Text zu erfassen.

Beispiel:

• Eine mit OCR gescannte Rechnung ergibt Rohtext:

  „Rechnung #1234 Gesamt €1.249,99“

• Mit KIE wird dieser Text zu strukturierten Feldern:

  • Rechnungsnummer: 1234
  • Gesamtbetrag: €1.249,99

Solche strukturierten Daten ermöglichen direkte Übergaben an Buchhaltung, CRM, ERP oder Business-Analytics.

KIE ist nicht auf Rechnungen beschränkt: Es erkennt Vertragspartien in Verträgen, extrahiert Patientencodes aus medizinischen Formularen, Beträge aus Kassenbelegen und Versanddaten aus Frachtpapieren. Im Fokus steht immer: KIE erkennt, was für Geschäftsprozesse relevant ist.

Kurz gesagt: OCR erkennt Text – KIE extrahiert die benötigten Felddaten.

OCR vs KIE: Der Vergleich

OCR und KIE treten in Dokumentenworkflows oft zusammen auf, übernehmen jedoch komplett unterschiedliche Aufgaben. Während OCR liest, analysiert und strukturiert KIE. Eine Übersicht:

Zusammengefasst: OCR liest, KIE versteht und organisiert die Informationen.

Warum OCR alleine nicht reicht

Optische Zeichenerkennung (OCR) ist ein unverzichtbares Tool zur Digitalisierung von Dokumenten, stößt aber an Grenzen, wenn es um echte Automatisierung geht. OCR beschränkt sich darauf, Inhalte aus gescannten Dokumenten in Text umzuwandeln. Es versteht keine Zusammenhänge, erkennt keine Strukturen und kann nicht flexibel auf verschiedene Dokumententypen reagieren.

Die Nachteile, wenn man nur OCR verwendet:

• Fehlender Kontext: OCR liefert Text, aber keine Interpretation. Ist „1234“ eine Rechnungsnummer, ein Betrag oder eine PLZ? Die Daten bleiben für nachgelagerte Systeme wie CRM oder ERP ohne Bedeutung.
• Hoher manueller Aufwand: OCR-Ergebnisse müssen oft von Mitarbeitenden geprüft oder nach festen Vorlagen verarbeitet werden – das kostet Zeit und bremst Automatisierungsziele aus.
• Fehleranfälligkeit bei unstrukturierten Dokumenten: Unterschiedliche Layouts und ständig wechselnde Dokumententypen stellen OCR vor große Herausforderungen, insbesondere wenn Felder verschoben werden oder das Format wechselt.
• Laut Gleematic können bei klassischen OCR-Lösungen in schwierigen oder schlecht gescannten Dokumenten bis zu 30 % der Zeichen falsch erkannt werden. Solche Fehler bedeuten Compliance-Risiken, mindern die Qualität der Daten und erfordern oft zusätzliche Kontrollschritte.
• Eingeschränkte Skalierbarkeit: Wer mit Tausenden Dokumententypen arbeitet, kann sich keine ständige Nachbearbeitung oder Pflege starrer Vorlagen leisten. Wenn das Dokumentenvolumen wächst, stoßen klassische OCR-Lösungen schnell an ihre Grenzen.

OCR ist somit ein sinnvoller erster Schritt der intelligenten Dokumentenverarbeitung, aber bei weitem keine Komplettlösung. Für verlässliche Automatisierung ist die Extraktion von Schlüsselinformationen (KIE) unverzichtbar. KIE erweitert OCR um NLP, Machine Learning und semantische Analyse und sorgt so für skalierbare, präzise Datenextraktion, die auch bei großem Volumen zuverlässig bleibt.

Vorteile von KIE gegenüber OCR

OCR hilft beim Digitalisieren, aber die Extraktion von Schlüsselinformationen (KIE) entfaltet den vollen Nutzen: Höhere Genauigkeit, Automatisierung und Skalierbarkeit. KIE bringt Intelligenz und Effizienz in die Dokumentenverarbeitung – weit über die reine Texterkennung hinaus.

Laut einer Studie in MDPI ordnet OCR allein im Schnitt nur 60,18 % der gewünschten Felder korrekt zu. Ergänzt durch KIE-Technologien stieg dieser Wert auf 90,06 % – ein deutlicher Zuwachs von fast 30 % beim F-Maß. Das unterstreicht das Leistungsplus, das KIE durch intelligente Kontextauswertung bietet.

Die wichtigsten Stärken von KIE gegenüber OCR:

• Höhere kontextbezogene Genauigkeit: KIE nutzt KI und NLP, um Kontext zu erkennen, und kann gezielt Felder wie Gesamtbetrag, Fälligkeitsdatum oder Kunden-ID unterscheiden – das verhindert typische Fehlerquellen.
• Flexibilität bei unterschiedlichen Layouts: Anders als vorlagenbasierte OCR erkennt KIE relevante Felder auch in verschiedensten Dokumenten – von Rechnungen über Verträge bis zu medizinischen Formularen.
• Schnellere Prozesse & geringerer Aufwand: Automatische Felderkennung erspart zeitraubende manuelle Dateneingabe und mühsame Pflege von Vorlagen.
• End-to-End-Automatisierung: KIE lässt sich mit ERP-, CRM- und Buchhaltungssystemen verbinden. Strukturierte, geprüfte Daten fließen direkt dorthin, wo sie gebraucht werden.

Kurz gesagt: Wo OCR nur Text liefert, macht KIE nutzbare, strukturierte Daten daraus. Immer mehr Unternehmen setzen deshalb auf KIE als Basis ihrer Automatisierungsstrategie.

Wie KIE die Grenzen von OCR überwindet

Wo OCR beim Zeichenerkennen stoppt, liefert die Extraktion von Schlüsselinformationen (KIE) echte Intelligenz. KIE verwandelt Rohdaten in strukturierte, verwertbare Informationen, die Unternehmen direkt weiterverarbeiten können – mit KI, NLP und Machine Learning als zusätzlicher Intelligence-Schicht auf der OCR.

Wie KIE typische OCR-Probleme meistert:

• Mehr Kontext – KIE erkennt, ob „1234“ ein Rechnungsbetrag, eine Vertragsnummer oder ein Datum ist.
• Vorlagenlose Erkennung – Flexibles Handling verschiedenster Dokumentenlayouts, weniger manuelle Nacharbeit.
• Komplexität & Vielfalt meistern – Auch halb- und unstrukturierte Dokumente wie Verträge, Lieferscheine, Spesenbelege werden zuverlässig ausgelesen.
• Prozessskalierbarkeit – KIE verarbeitet tausende bis Millionen unterschiedlich formatierter Dokumente effizient.
• Integrierte Validierung – Moderne KIE-Tools prüfen Felder automatisch, z. B. dass die Summe mit Positionen übereinstimmt, bevor die Daten in nachgelagerte Prozesse einfließen.

Kurz: KIE macht aus OCR-Daten echte Erkenntnisse. Es verbindet Digitalisierung mit Automatisierung und ermöglicht so skalierbare, fehlerarme Workflows.

Einsatzbereiche, in denen KIE OCR schlägt

Im Alltag werden die Unterschiede besonders deutlich. OCR digitalisiert Text, aber Unternehmen benötigen strukturiert extrahierte Felder, um Abläufe effizient zu automatisieren.

Typische Beispiele, in denen KIE OCR weit überlegen ist:

• Rechnungen & Belege: KIE extrahiert Informationen wie Lieferantenname, Rechnungsnummer, Gesamtbetrag, Steuern und Fälligkeit. Buchhaltungssysteme benötigen genau solche Felddaten. Ein Medium-Test ergab: Mit KIE/LLM ließ sich der Recall von Positionsdaten von 88 % bei reiner OCR & Regex auf 97 % steigern.
• Verträge: KIE erkennt Vertragsparteien, Laufzeit, automatische Verlängerungen und Pflichten – und beschleunigt rechtliche Prüfungen enorm.
• Medizinische Formulare: KIE zieht Patientennummern, Versichertendaten und Anbieterinformationen direkt heraus – für schnelles Onboarding und zügige Abrechnungen.
• Logistikdokumente: Bei Frachtbriefen, Lieferscheinen und Empfangsbestätigungen erkennt KIE gezielt Felder wie Sendungsnummern, Adressen und Warenbeschreibungen, die für die Logistikprozesse unabdingbar sind.

OCR bleibt beim reinen Digitalisieren – KIE ermöglicht echte Automatisierung mit direkt nutzbaren Strukturdaten für ERP, CRM & Analyse.

Wie Parseur KIE in der Praxis einsetzt

Mit OCR allein ist der Automatisierungsgrad begrenzt. Ein wirklicher Workflow benötigt eine Technologie, die Dokumente nicht nur liest, sondern versteht und exakt die relevanten Felder extrahiert – und diese Daten dorthin bringt, wo sie gebraucht werden. Genau das ermöglicht Parseur.

Parseur kombiniert leistungsfähige Optische Zeichenerkennung (OCR) mit modernster Extraktion von Schlüsselinformationen (KIE) und erzeugt so aus unstrukturierten Dateien sofort nutzbares JSON oder strukturierte Daten.

Parseur liefert bereinigte, einsatzfertige Informationen – und das ganz ohne manuelle Nacharbeit.

Ein Alleinstellungsmerkmal: Das Zwei-Komponenten-Prinzip – API für Entwickler und Web-App für Business-Teams. Entwickler binden die API in eigene Prozesse ein, während Operations und Support dank Web-App ohne Codeeinsatz Dokumente kontrollieren, Extraktionen optimieren und Datenpipelines steuern. Das schont Entwicklungsressourcen und erleichtert die gemeinsame Arbeit.

Die Web-App erlaubt es, JSON-Schemas und Extraktionsregeln in wenigen Klicks zu erstellen oder anzupassen. Dokumente lassen sich einfach prüfen, Regeln justieren – die volle Kontrolle bleibt immer beim Nutzer.

Das Beste: Parseur ist nahtlos in gängige ERP-, CRM-, Buchhaltungs- und Automatisierungstools integrierbar – extrahierte Daten landen direkt im Zielsystem.

Fazit: Parseur macht die Extraktion von Schlüsselinformationen (KIE) praxistauglich – genaue Datenergebnisse, leichte Bedienung, unternehmensweite Skalierbarkeit. Die Verbindung aus API und Web-App überbrückt die Kluft zwischen Entwicklung und Betrieb.

Zukunftsausblick: OCR + KIE + KI/LLMs

Die Dokumentenautomatisierung entwickelt sich stetig weiter. Mit OCR begann die Digitalisierung, KIE brachte Kontext und strukturierte Extraktion hinzu. Der nächste Technologiesprung sind große Sprachmodelle (LLMs) mit erneut erweiterten Fähigkeiten.

Der Ausblick:

• OCR = die Grundlage – bleibt nötig, um Papier- und Bilddokumente in digitalen Text zu verwandeln.
• KIE = Intelligenz – macht aus diesem Text strukturierte, kontextreiche Daten.
• LLMs = Zukunft – sorgen für tiefes Kontextverständnis, wenig Vorlagebedarf und hohe Anpassungsfähigkeit.

Mit LLMs können Unternehmen erwarten:

• Höhere Präzision – Modelle interpretieren Zusammenhänge wie Einzelposten und Summen.
• Geringerer Schulungsaufwand – Automatisierte Aufnahme neuer Dokumententypen ohne langwierige Voreinstellungen.
• Breite Anwendbarkeit – Unterstützung für viele Sprachen, Handschrift und branchenspezifische Besonderheiten.

Das Ziel ist intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP): ein Automatisierungs-Ökosystem, das OCR, KIE und KI-Validierung verbindet. Da Unternehmen immer schnellere, fehlerärmere Geschäftsprozesse und hohe Compliance-Anforderungen stellen, wird IDP zur strategischen Kerntechnologie. Der Markt wächst laut Fortune Business Insights von 10,57 Mrd. USD im Jahr 2025 auf 66,68 Mrd. USD bis 2032 (CAGR 30,1 %).

Fazit: OCR war der Start, KIE ist der technologische Quantensprung, und KI-gestützte Extraktion mit LLMs ist die Zukunft – mit menschenähnlicher Präzision und maximaler Flexibilität.

OCR und KIE sind keine Konkurrenten, sondern ergänzende Entwicklungsschritte. OCR ist das „Was“ – es digitalisiert. KIE ist das „Warum“ – es analysiert, strukturiert und automatisiert.

Der Unterschied ist klar: OCR liefert Text, KIE bringt exakte, verwertbare Felder direkt in Ihre Systeme. Das ist der Schritt von bloßer Digitalisierung zur umfassenden Automatisierung.

Sie möchten KIE selbst ausprobieren? Testen Sie Parseur! Dank vorlagenfreier KI-Engine von Parseur gewinnen Sie mühelos Daten aus Rechnungen, Belegen und Verträgen und spielen sie direkt in Ihre Workflows ein.

Häufig gestellte Fragen

Wenn Unternehmen sich mit der Automatisierung von Dokumenten beschäftigen, stoßen sie oft auf zwei wichtige Begriffe: Optische Zeichenerkennung (OCR) und Extraktion von Schlüsselinformationen (KIE). Beide spielen eine entscheidende Rolle bei der intelligenten Dokumentenverarbeitung, dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken. Um Ihnen den Unterschied zu erklären und die richtige Lösung auszuwählen, finden Sie hier die am häufigsten gestellten Fragen zu OCR vs KIE.

Ist OCR das gleiche wie KIE?

Nein. OCR (Optische Zeichenerkennung) wandelt gescannte Dokumente und Bilder in maschinenlesbaren Text um. KIE (Extraktion von Schlüsselinformationen) identifiziert und strukturiert spezifische Felder wie Gesamtsummen, Daten oder Kundennamen, sodass die Daten für die Automatisierung nutzbar werden.

Warum ist KIE besser als OCR für die Geschäftsautomatisierung?

OCR liefert nur Rohtext, der oft manuell überprüft oder mit Vorlagen ausgewertet werden muss. KIE nutzt KI und NLP, um den Kontext zu verstehen, strukturierte Daten zu extrahieren und sie direkt in Geschäftssysteme zu senden – das spart Zeit und reduziert Fehler.

Können OCR und KIE zusammenarbeiten?

Ja. OCR ist in der Regel der erste Schritt, um Dokumente zu digitalisieren. KIE baut auf OCR auf, indem es Intelligenz hinzufügt und die für Unternehmen relevanten Felder extrahiert. Gemeinsam bilden sie das Rückgrat der Intelligent Document Processing (IDP).

Für welche Anwendungsfälle wird KIE typischerweise eingesetzt?

KIE wird häufig für Rechnungen, Belege, Verträge, medizinische Formulare und Logistikdokumente verwendet. Es extrahiert strukturierte Daten wie Beträge, Vertragsdaten, Patienten-IDs und Versandnummern, die OCR allein nicht organisieren kann.

Wie genau ist KIE im Vergleich zu OCR?

Während OCR bei unstrukturierten Layouts an seine Grenzen stößt, erreicht KIE in Kombination mit KI durch Kontextverständnis und Feldvalidierung Genauigkeitsraten von bis zu 98 % – deutlich mehr als reine Texterkennung.

Nutzt Parseur OCR oder KIE?

Parseur kombiniert beides. Es nutzt OCR als Grundlage zur Texterfassung und setzt anschließend KI-basierte KIE ein, um strukturierte, kontextbezogene Felder zu extrahieren. Dieser vorlagenfreie Ansatz sorgt für Anpassungsfähigkeit bei verschiedenen Dokumententypen und lässt sich direkt in Workflows integrieren.

Zuletzt aktualisiert am 9. Oktober 2025