Was ist Key Information Extraction (KIE)? Ein vollständiger Leitfaden

Wichtigste Erkenntnisse

• KIE geht über OCR hinaus, indem es nicht nur reinen Text liest, sondern bedeutungsvolle Felder versteht und extrahiert.
• Unternehmen sparen bis zu 70 % der Verarbeitungskosten und erreichen mit KI-gestützter Datenerfassung eine Genauigkeit von bis zu 98 %.
• Die Einführung der intelligenten Dokumentenverarbeitung steigt rasant; der Markt wird bis 2030 voraussichtlich über 12,35 Milliarden Dollar erreichen.
• Parseur liefert praktische KIE mit vorlagenfreier, anpassungsfähiger Automatisierung, die sich direkt in Ihre Workflows integriert.

Unternehmen stehen vor der Herausforderung, riesige Mengen an unstrukturierten Daten, Rechnungen, Verträgen, medizinischen Formularen und Kundenakten zu bewältigen. Die manuelle Übertragung dieser Informationen in digitale Systeme ist langsam, fehleranfällig und teuer – Teams verbringen viel Zeit mit monotonen Tätigkeiten, statt sich auf wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren.

Hier setzt die Schlüsselinformationsextraktion (KIE) an. KIE nutzt moderne Dokumenten-KI, um wichtige Felder (wie Namen, Beträge oder Daten) automatisiert aus Dokumenten zu erkennen und zu erfassen. Im Rahmen der Intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP) verwandelt KIE unstrukturierte Daten in klare, strukturierte Informationen, die Unternehmen unmittelbar nutzen können.

Finanzdienstleister, Gesundheitswesen, Logistik- und Rechtsunternehmen setzen KIE bereits ein, um Kosten und Fehler zu reduzieren und Arbeitsprozesse zu beschleunigen. Außerdem vereinfacht KI den Arbeitsalltag erheblich: 75 % der Marketer berichten laut Elfsight, dass KI ihre Arbeit erleichtert. Durch Automatisierung wiederkehrender Aufgaben – wie die Planung von Posts, Zielgruppen-Segmentierung oder A/B-Tests – bleibt mehr Zeit für Kreatives und Strategie. Genau so entlastet KIE Teams von der manuellen Dateneingabe und schafft Freiraum für hochwertige Entscheidungen und intensivere Kundenbindung.

In diesem Leitfaden erklären wir, was KIE ist, wie es funktioniert und in welchen Einsatzbereichen der größte Mehrwert entsteht, damit Sie verstehen, warum Schlüsselinformationsextraktion ein entscheidendes Werkzeug moderner Dokumenten-Workflows ist.

Was ist Key Information Extraction (KIE)?

Schlüsselinformationsextraktion (KIE) bezeichnet die automatisierte Identifikation und Extraktion essentieller Datenfelder aus Dokumenten. 2025 nimmt KIE eine Schlüsselrolle im rasant wachsenden Markt für intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) ein – laut Spherical Insights wird ein jährliches Wachstum von 32,18 % erwartet und der Markt bis 2035 auf 49,7 Milliarden US-Dollar geschätzt.

Im Gegensatz zur klassischen OCR (Optische Zeichenerkennung), die lediglich Textbilder in maschinenlesbaren Text umsetzt, versteht KIE darüber hinaus auch Bedeutung und Kontext.

Ein Beispiel: KIE liest nicht einfach nur Zahlen aus, sondern erkennt, ob es sich um eine Rechnungssumme, ein Vertragsdatum, einen Kundennamen oder eine Bestellnummer handelt. Damit ist KIE ein entscheidender Baustein für KI-basierte Datenextraktion und ein zentrales Feature der intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP).

Kurzgefasst bedeutet KIE: rohe, unstrukturierte Dokumente werden in strukturierte, unmittelbar nutzbare Daten verwandelt – für schnellere Entscheidungen und effizientere Workflows in Unternehmen.

Wie funktioniert KIE? (Schritt für Schritt)

Der Prozess der Schlüsselinformationsextraktion (KIE) ist ein mehrstufiger Workflow, der unstrukturierte Texte in strukturierte und sofort nutzbare Daten verwandelt. KIE „liest“ nicht nur, sondern versteht den Kontext, identifiziert die relevanten Felder und gibt Daten in einem Format aus, das direkt Unternehmenssysteme speisen kann.

Die Schritte im Überblick:

Schritt 1. OCR (Optische Zeichenerkennung)

Im ersten Schritt wird Text aus Dokumenten extrahiert. Die OCR-Technologie scannt Bilder, PDFs oder handschriftliche Notizen und wandelt sie in maschinenlesbare Zeichen um. Selbst nicht-digitale Dokumente – wie gescannte Rechnungen – werden dadurch digital verfügbar.

Schritt 2. Verarbeitung durch NLP & KI-Modelle

Anschließend analysieren NLP- und KI-Algorithmen den erfassten Textinhalt, um Sinnzusammenhänge und Kontext zu erkennen. Anders als einfache OCR, die nur Wörter erkennt, unterscheidet diese Ebene zum Beispiel zwischen Firmennamen, Adressdaten oder Einzelposten auf einer Rechnung.

Schritt 3. Entitätserkennung

Nun werden relevante Informationen bzw. Schlüsselfelder klassifiziert und markiert. In diesem Schritt erfolgt die eigentliche Schlüsselinformationsextraktion – also die gezielte Entnahme genau der Daten, die gebraucht werden.

Beispiele:

• Rechnungsnummer
• Kunden- oder Lieferantennamen
• Relevante Daten (Ausstellungsdatum, Fälligkeitsdatum)
• Beträge (Nettosumme, Steuern, Gesamtbetrag)

Schritt 4. Validierung & Formatierung

Die gewonnenen Daten werden überprüft und standardisiert, sodass sie korrekt und einheitlich vorliegen. Danach werden sie direkt an nachgelagerte Systeme wie CRM, ERP, Buchhaltungs- oder Analyseplattformen weitergereicht.

Beispiele:

• Daten werden in einheitliche Formate (z. B. MM/DD/YYYY oder YYYY-MM-DD) gebracht.
• Telefonnummern und Währungen werden normalisiert.
• Doppelte oder fehlende Einträge werden erkannt und markiert.

Durch das Zusammenspiel aus OCR, NLP und KI-gestützter Entitätserkennung sorgt KIE dafür, dass Unternehmen hochwertige, zuverlässige Daten ohne Engpässe der manuellen Eingabe nutzen können.

KIE vs. OCR vs. IDP: Was sind die Unterschiede?

Die Begriffe OCR, KIE und IDP sind eng verwandt, übernehmen jedoch unterschiedliche Rollen beim Automatisieren von Dokumentenprozessen:

• OCR (Optische Zeichenerkennung): Verwandelt gescannte Dokumente und Bilder in maschinenlesbaren Text. Beispiel: Umwandlung einer Papierrechnung in digitalen Text.
• KIE (Schlüsselinformationsextraktion): Geht über OCR hinaus, indem sie gezielt bedeutungsvolle Felder wie Rechnungsbeträge, Vertragsdaten oder Kundennamen identifiziert und extrahiert.
• IDP (Intelligente Dokumentenverarbeitung): Der vollständige Automatisierungs-Stack: OCR + KIE + Validierung + Integrationen. Extrahierte Informationen gelangen direkt und automatisiert in Systeme wie ERP, CRM oder Datenbanken.

Die Analogie:

• OCR = „Ich kann lesen.“
• KIE = „Ich erkenne und erfasse die relevanten Details.“
• IDP = „Ich automatisiere den gesamten Workflow von der Erfassung bis zur Weitergabe der strukturierten Daten.“

KIE ist somit das Herzstück der intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP) und bildet die Brücke von purer Texterkennung zu nutzbarer Datenextraktion.

KIE vs. OCR vs. IDP: Funktionen, Anwendungsfälle und Komplexität

Warum ist KIE wichtig? (Statistiken & Markttrends)

Die Umfrage von Parseur in Zusammenarbeit mit Question Pro zeigt: Manuelle Dateneingabe zählt zu den teuersten Effizienzbremsen in Unternehmen. US-Firmen investieren durchschnittlich 28.500 Dollar pro Beschäftigtem und Jahr in manuelle Dateneingabe – ein Kostenfaktor, der sich auf Millionen, teils Milliarden summiert. Genau hier liefert Schlüsselinformationsextraktion ihren größten Hebel.

• Kosteneinsparungen: Automatisierte Dokumentenverarbeitung reduziert laut Paperarchive die Kosten für Datenerfassung um 60–80 % im Vergleich zur manuellen Eingabe. Intelligente Systeme beschleunigen die Bearbeitung und machen sie günstiger.
• Genauigkeit: Fortschrittliche KIE-Systeme erzielen bis zu 98 % Genauigkeit bei der Feldextraktion – menschliche Fehler werden drastisch minimiert. Beispiele belegen 98 % Feldgenauigkeit gegenüber 95–97 % manuell, siehe Jordan N.
• Marktwachstum: Der globale Markt für intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) – getragen von KIE – wächst von rund 2,3 Milliarden Dollar (2024) auf etwa 12,35 Milliarden Dollar (2030), mit einer jährlichen Wachstumsrate von 33,1 %.
• Verbreitung: Laut Global Growth Insights werden bis 2034 über 65 % der Unternehmen vollständig IDP-Lösungen in ihre Workflows integriert haben.

Das Fazit: KIE ist längst kein „Nice-to-have“ mehr, sondern ein Wettbewerbsvorteil. Wer mit KIE arbeitet, spart Zeit und Kosten und profitiert von zuverlässigen Daten für bessere Entscheidungen.

Praxisanwendungen von KIE

Schlüsselinformationsextraktion (KIE) ist mehr als nur ein Trendwort – sie löst alltägliche Herausforderungen in unterschiedlichsten Branchen. Aus unstrukturierten Papierbergen werden strukturierte Erkenntnisse und KI-gestützte Dokumentenverarbeitung reduziert manuelle Tätigkeiten und beschleunigt Geschäftsprozesse spürbar.

• Rechnungen & Belege: Automatisierte Rechnungserfassung – lieferantenbezogene Daten, Beträge, Steuern und Zahlungsdetails direkt für Buchhaltung und ERP erfassen.
• Verträge: Extrahieren Sie präzise Eckdaten wie Vertragsbeginn, Parteien, Laufzeiten und Verpflichtungen für eine schnellere Rechtsprüfung.
• Formulare: Erfassen Sie Patientendaten, Schadennummern oder Anmeldedaten für reibungslose Workflows im Gesundheits- oder Versicherungswesen.
• Logistik: Ziehen Sie aussagekräftige Informationen aus Frachtbriefen und Transportpapieren und steigern Sie die Transparenz in der Lieferkette.

Mit moderner KI-Datenextraktion in diesen Bereichen entfallen wiederkehrende Übertragungsarbeiten – und Unternehmen gewinnen schneller zuverlässige Daten für entscheidungsrelevante Prozesse.

Wie LLMs die Schlüsselinformationsextraktion vorantreiben

Large Language Models (LLMs) revolutionieren, was bei der Schlüsselinformationsextraktion (KIE) möglich ist. Während klassische KIE-Lösungen auf eine Kombination aus OCR und NLP-Algorithmen setzen, gehen LLMs noch einen Schritt weiter und liefern ein tieferes Kontextverständnis sowie eine höhere Anpassungsfähigkeit.

Die Vorteile von LLMs in KIE:

1. Kontextgenauigkeit: LLMs übersetzen die Bedeutung anhand des Kontexts und erkennen dadurch beispielsweise, ob es sich um eine Rechnungs- oder Lieferadresse handelt, oder welches Datum ein Fälligkeitsdatum und welches ein Ausstellungsdatum ist.
2. Vorlagenfreie Extraktion: Klassische KIE-Tools stoßen bei unbekannten Layouts oft an ihre Grenzen. LLMs sind deutlich flexibler und extrahieren Daten aus unterschiedlichen Formaten wie Rechnungen, Verträgen, Belegen oder medizinischen Formularen – ohne starre Templates.
3. Mehrsprachigkeit: Durch ihr Training in mehreren Sprachen können LLMs Schlüsselinformationen in internationalen Dokumenten extrahieren und sind dadurch für Branchen wie Logistik, Finanzen und Gesundheitswesen besonders effektiv.
4. Logische Prüfung und Feldzusammenhänge: LLMs können logisch zwischen Feldern „argumentieren“, z.B. prüfen, ob die Summe mit den Einzelposten übereinstimmt oder ob Vertrags-Start- und Enddatum plausibel liegen. Fehler, die klassische Modelle übersehen würden, werden so minimiert.
5. Vielseitigkeit & kontinuierliches Lernen: LLMs sind auf riesigen Datensätzen vortrainiert und können sich daher mit minimalem Feintuning schnell an neue Dokumenttypen anpassen – ideal für Unternehmen mit Millionen von Dokumenten.

Warum das wichtig ist:

Mit LLMs in der Dokumenten-KI gewinnen Unternehmen an Genauigkeit, vermeiden Ausnahmefälle und nutzen Daten schneller. Diese Entwicklung schlägt die Brücke zwischen reiner Texterkennung und genauer, intelligenter Dokumentenverarbeitung (IDP).

Klassische KIE vs. KIE mit LLMs

Herausforderungen bei KIE (und wie Tools sie lösen)

Auch bei der Schlüsselinformationsextraktion (KIE) gibt es Herausforderungen. Dokumente aus der Praxis sind selten einheitlich – klassische OCR-Lösungen stoßen bei Vielfalt und großem Umfang schnell an Grenzen. Typische Stolpersteine sind:

• Unstrukturierte Layouts: Rechnungen, Belege, Verträge – es gibt hunderte Varianten, die starre Systeme schnell ausbremsen können.
• Mehrsprachigkeit: Unternehmen arbeiten international und müssen verschiedene Sprachen und Schriftsysteme abdecken.
• Schlechte Scanqualität: Verblasste Ausdrucke, schiefe Bilder oder handschriftliche Notizen erschweren die exakte Datenerfassung.
• Skalierung und Flexibilität: Bei Hunderttausenden oder Millionen Dokumenten pro Monat steigen Anforderungen an Robustheit und automatische Anpassung.

Moderne Dokumenten-KI-Tools bündeln OCR, maschinelles Lernen und NLP zu einer intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP), die sich mit einer Genauigkeit von 90–99 % an verschiedene Layouts, mangelhafte Scans und mehrsprachige Inhalte anpasst – laut Parseur-Benchmarks 2026. Durch die Verbindung von KI-gestütztem und vorlagenbasiertem Parsen bietet Parseur schnellen Zugang zur KI-Datenextraktion – für Entwickler und Nicht-Techniker, ohne spezielle Workflow-Entwicklung.

Diese Kombination aus Flexibilität und Präzision macht KIE-Lösungen wie Parseur praktisch und leistungsfähig. Sie extrahieren nicht nur Text, sondern sorgen für zuverlässige, geprüfte und sofort nutzbare Daten – als Basis für echte Automatisierung im großen Stil.

Laut Forbes skaliert die cloudbasierte Plattform, um täglich Tausende Dokumente zu verarbeiten und reduziert automatisierte Datenerfassungszeiten um bis zu 80 % gegenüber manuellen Methoden. Diese Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit machen schnelle, fehlerfreie Entscheidungen möglich – und sorgen für DSGVO-Konformität in Finanzwesen, Logistik, Healthcare und Kundenservice.

Klassisches OCR vs. moderne KIE-Tools

Mit modernen KI-Datenextraktionsplattformen verwandeln Sie starre Prozesse in ein dynamisches, adaptives System – die optimale Lösung für die Automatisierung von Datenerfassung in großem Maßstab.

Wie Parseur in KIE passt

Wer Schlüsselinformationsextraktion (KIE) praktisch nutzen will, findet mit Parseur eine bewährte, KI-gestützte Lösung. Die KI-Datenextraktions-Engine von Parseur versteht und strukturiert Informationen aus unterschiedlichsten Dokumententypen – von Rechnungen und Belegen bis hin zu Verträgen und Formularen.

Im Unterschied zu starren Vorlagensystemen ist Parseur vorlagenfrei und passt sich blitzschnell an unterschiedliche Layouts an. Teams können Dokumente verarbeiten, ohne ständig neue Regeln oder Templates definieren zu müssen.

Zudem integriert sich Parseur nahtlos in Buchhaltungsplattformen, ERP-Systeme und CRMs und versendet die extrahierten Daten direkt in bestehende Workflows. Ob einige Hundert oder Millionen Dokumente im Monat – Parseur verbindet Anpassungsfähigkeit mit Benutzerfreundlichkeit.

Kurz gesagt: Parseur bringt Schlüsselinformationsextraktion in die Praxis – mit präziser Extraktion, einfacher Integration und nachhaltiger Automatisierung.

Zukunft von KIE: KI, LLMs und mehr

Die rasanten Fortschritte bei KI und Large Language Models (LLMs) prägen die Zukunft der Schlüsselinformationsextraktion (KIE). Während frühere Systeme auf starre Vorlagen und Regeln angewiesen waren, entwickelt sich die nächste Generation der Dokumenten-KI hin zu voll KI-gesteuerter Extraktion, die Kontext, Absicht und branchenspezifische Feinheiten versteht.

Wichtige Entwicklungen, die die Zukunft prägen:

• LLMs für Datenextraktion: Foundation-Modelle verbessern die Genauigkeit beim Erfassen komplexer Layouts, mehrdeutiger Texte und handschriftlicher Eingaben.
• Echtzeit-Dokumentenverarbeitung: Unternehmen verlangen Insights sofort beim Eintreffen neuer Dokumente – nicht erst nach Stunden oder Tagen.
• Multimodale KI: Durch die Kombination von Text, Bildern und sogar Sprache werden verschiedenste Dokumentarten verarbeitet.
• Branchenspezifische Compliance: Ob Finanzbranche oder Gesundheitswesen – regulatorische Anforderungen an Genauigkeit und Rechtssicherheit werden zentral bleiben.

Bei Parseur ist die Produktentwicklung auf diese Veränderungen ausgerichtet: Ausbau der KI-Fähigkeiten, tiefere Integration in Intelligente Dokumentenverarbeitungs-Ökosysteme (IDP) und Bereitstellung adaptiver, konformer und zukunftssicherer Automatisierung.

Das Fazit? Die Zukunft der KIE bedeutet nicht nur, Dokumente zu lesen – sondern sie unternehmensweit mit menschenähnlicher Genauigkeit zu verstehen.

Warum jetzt der richtige Zeitpunkt für KIE ist

Schlüsselinformationsextraktion (KIE) ist heute von einem „Nice-to-have“ zu einem unverzichtbaren Bestandteil der modernen Dokumentenverarbeitung avanciert. Sie verwandelt unstrukturierte Dokumente in strukturierte, verwertbare Erkenntnisse – spart Zeit, reduziert Fehler und schafft Kapazitäten für höherwertige Tätigkeiten. Mit Genauigkeitsraten von bis zu 98 % und Kosteneinsparungen von 60–80 % machen Unternehmen aus Finanzwesen, Gesundheitsbranche, Logistik und Recht KIE zum zentralen Bestandteil ihrer Digitalstrategie.

Genau hier setzt Parseur an. Als KI-basierte Plattform bringt Parseur KIE mit vorlagenfreier, flexibler Engine und für beliebiges Dokumentenformat ins Unternehmen. Von Rechnungen bis Verträgen sorgt Parseur dafür, dass Ihre Daten ohne manuelle Arbeit in die gewünschten Systeme fließen.

Neugierig geworden? Testen Sie Parseur jetzt kostenlos und erleben Sie, wie Schlüsselinformationsextraktion Ihre Dokumentenprozesse transformieren kann.

Häufig gestellte Fragen

Die Schlüsselinformationsextraktion (KIE) revolutioniert den Umgang von Unternehmen mit Dokumenten, dennoch bestehen viele Fragen hinsichtlich ihrer Fähigkeiten, Anwendungen und der Unterschiede zu verwandten Technologien. Nachfolgend beantworten wir die häufigsten Fragen, damit Sie KIE besser verstehen und sehen, wie Tools wie Parseur intelligente Dokumentenverarbeitung einfach und dynamisch machen.

Was ist Key Information Extraction (KIE)?

KIE identifiziert und extrahiert automatisch essenzielle Datenfelder aus Dokumenten und wandelt unstrukturierten Text in strukturierte, verwertbare Daten um. Anders als OCR, erklärt KIE Kontext und Bedeutung, indem es z.B. Rechnungssummen, Vertragsdaten oder Kundennamen erkennt.

Wie unterscheidet sich KIE von OCR?

OCR (Optische Zeichenerkennung) wandelt Text aus gescannten Dokumenten oder Bildern in maschinenlesbare Zeichen um. KIE geht einen Schritt weiter, indem es den Kontext versteht und gezielt bedeutungsvolle Felder aus diesen Texten extrahiert.

Wie fügt sich KIE in die Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) ein?

IDP ist der vollständige Automatisierungsworkflow: Es kombiniert OCR, KIE, Validierung und Integrationen. KIE ist die Kernkomponente und überbrückt die Lücke zwischen reiner Texterkennung und verwertbaren Erkenntnissen, wodurch automatisierte Dateneingaben in CRMs, ERPs und andere Systeme ermöglicht werden.

Welche Dokumententypen kann KIE verarbeiten?

KIE kann Rechnungen, Belege, Verträge, Formulare, Frachtpapiere, Patientenakten und praktisch jedes strukturierte oder teilstrukturierte Dokument verarbeiten.

Wie genau ist KIE?

Moderne KIE-Lösungen wie Parseur extrahieren Schlüsselfelder mit bis zu 98 % Genauigkeit und reduzieren dadurch menschliche Fehler sowie den Bedarf an manuellen Dateneingaben drastisch.

Kann KIE mehrere Sprachen und Formate verarbeiten?

Ja. Mit KI-gestützten Modellen und LLM-Integration kann KIE sich an verschiedene Layouts, Sprachen und sogar handschriftliche oder minderwertige Scans anpassen, was es für den weltweiten Einsatz geeignet macht.

Wie setzt Parseur KIE praktisch um?

Parseur bietet eine vorlagenfreie, KI-basierte Engine, die strukturierte Daten aus beliebigen Dokumentformaten extrahiert. Sie lässt sich in CRMs, ERPs und cloudbasierte Workflows integrieren und skaliert von Hunderten bis zu Millionen von Dokumenten mit minimalem Aufwand.

Warum sollten Unternehmen jetzt KIE einführen?

Angesichts wachsender Dokumentenmengen, steigender Arbeitskosten und des Wettbewerbsdrucks spart KIE Zeit, reduziert Fehler und ermöglicht schnellere Entscheidungen. Der IDP-Markt wird bis 2030 voraussichtlich über 12,35 Milliarden Dollar erreichen – ein Zeichen für die breite Akzeptanz.

Zuletzt aktualisiert am 4. Dezember 2025