KI-Datenaufbereitung
Datenaufbereitung für KI im Finanzkontext
Für Teams, die unstrukturierte Dokumente und Finanzdaten in belastbare, KI-verwertbare Datenprodukte überführen müssen.
- Finanznahes Prozessverständnis aus Buchhaltung und Rechnungswesen
- KI-verwertbare Ergebnisse für RAG, Automatisierung und Weiterverarbeitung
- Nachvollziehbare, datenschutzbewusste und compliance-orientierte Umsetzung
Input -> Struktur -> Ergebnis
Ergebnisfokus
Saubere Strukturen, nachvollziehbare Felder und KI-verwertbare Ergebnisse für Finanz-, Compliance- und Dokumenten-Workflows.
Warum AI-Projekte an unstrukturierten Daten scheitern
Viele AI-Initiativen starten mit Modell- und Toolfragen und verlieren die Datenrealität aus dem Blick.
PDFs, Scan-Dokumente, ERP-Exporte und uneinheitliche Tabellen sind für Menschen oft noch lesbar, für AI-Systeme aber selten direkt verwertbar.
Es fehlen stabile Felder, saubere Metadaten, Segmentierung und eine belastbare Grundlage für Retrieval, Validierung oder Automatisierung.
Typische Ursachen
- bereinigter Text
- sinnvolle Segmentierung
- stabile Feldlogik
- nachvollziehbare Metadaten
- verwertbare Ergebnisformate
Typische Folgen
- unpräzise Antworten
- instabile RAG-Setups
- hoher manueller Nachbearbeitungsaufwand
- wenig Vertrauen in das System
Drei typische Einsatzfelder
Die Leistung ist klar umrissen: Daten- und Dokumentaufbereitung für AI-, RAG- und Automatisierungsanwendungen im finanznahen Kontext.
| Richtung | Problem | Prozess | Ergebnis |
|---|---|---|---|
| RAG Corpus Ingestion | PDF, DOCX, Policies, Handbücher, OCR-lastige Dokumente | Text-Extraktion, Cleanup, Segmentierung, Metadaten | JSONL, Chunk-Sets, Retrieval-ready Corpus |
| ERP & FiBu Cleanup | ERP-Export, Buchungsdaten, OPOS-Listen, Reporting-Dateien | Normalisierung, Mapping, Deduplizierung, Feldprüfung | CSV, Parquet, validiertes Analyse-Set |
| Compliance Transformation | XRechnung, XML, strukturierte Business-Dokumente | Feldmapping, Validierung, Formatprüfung, Transformationslogik | XML, Prüfdateien, strukturierte Weiterverarbeitung |
RAG Corpus Ingestion
Für Wissensdatenbanken, Richtlinien, Verfahrensdokumentationen und gemischte Dokumentbestände.
ERP & FiBu Cleanup
Für exportierte Finanzdaten, die vor Analyse, Forecasting oder AI-Nutzung erst vereinheitlicht und geprüft werden müssen.
Compliance Transformation
Für strukturierte Geschäftsdokumente, bei denen Feldlogik, Validierung und Standardkonformität entscheidend sind.
Was Sie konkret erhalten
Kein abstraktes AI-Consulting, sondern nachvollziehbare und operativ nutzbare Arbeitsergebnisse.
Ergebnisse im Fokus
- Bereinigte Rohdaten oder Dokumentinhalte
- Strukturierte Datensätze in JSONL, CSV oder Parquet
- Optional validierte XML-Ergebnisse im Compliance-Kontext
- Chunking-Struktur für RAG- oder Search-Implementierungen
- Felddefinitionen und Mapping-Logik
- Metadaten-Konzept für Dokumente und Datensätze
- Validierungsregeln und Qualitätschecks
- Übergabedokumentation für interne Teams oder Implementierungspartner
Geeignet für
So läuft ein Projekt ab
Klein anfangen ist ausdrücklich möglich. Viele Projekte starten mit einem begrenzten Beispieldatensatz oder einem eng umrissenen Pilot.
Schritt 1
Intake & Zielbild
Datenlage verstehen, Quellen und Zielsysteme erfassen, Risiken und Ausschlusskriterien identifizieren.
Schritt 2
Analyse & Strukturdesign
Muster, Inkonsistenzen und Sonderfälle prüfen, Zielstruktur, Felder und Validierungslogik definieren.
Schritt 3
Aufbereitung & Validierung
Bereinigung, Mapping, Deduplizierung und Segmentierung durchführen, Metadaten ergänzen, Qualitätschecks anwenden.
Schritt 4
Übergabe & nächste Schritte
Finales Ergebnispaket bereitstellen, Dokumentation und Empfehlungen übergeben, optional RAG- oder Automatisierungs-Setup vorbereiten.
Klein anfangen ist ausdrücklich möglich. Viele Projekte starten mit einem klar abgegrenzten Mini-Pilot.
Warum diese Arbeit bei mir gut aufgehoben ist
- Finanznaher Hintergrund mit Fokus auf Rechnungswesen und Prozessqualität
- Praxisverständnis für strukturierte und unstrukturierte Geschäftsdokumente
- Nachvollziehbarkeit statt Black-Box-Versprechen
- Gute Passung für Finance-, Compliance- und dokumentenlastige Umgebungen
- Brücke zwischen kaufmännischer Präzision und technischer Umsetzbarkeit
Typische Ausgangslagen
Häufige Fragen
Arbeiten Sie auch mit sensiblen Finanzdaten?
Ja. Für Pilotphasen bevorzuge ich anonymisierte oder reduzierte Beispieldaten und einen klar definierten sicheren Austausch erst nach Umfangsklärung.
Ist das nur für große AI-Projekte relevant?
Nein. Gerade kleine Pilotprojekte profitieren stark von sauberer Datenstruktur, bevor größere Investitionen erfolgen.
Welche Formate können verarbeitet werden?
Typisch sind PDF, DOCX, Tabellenexporte, CSV, ERP-Listen und strukturierte Formate wie XML.
Ersetzen Sie ein komplettes Data-Engineering-Team?
Nein. Die Leistung ist bewusst fokussiert: Daten- und Dokumentaufbereitung für AI-, RAG- und Automatisierungsanwendungen.
Preise & Einstieg
Klare Pilotprojekte statt vager AI-Versprechen. Die meisten Vorhaben starten mit einem sauber abgegrenzten Umfang.
| Leistung | Einstieg | Geeignet für | Umfang / Ergebnis |
|---|---|---|---|
| Mini-Pilot / Strukturprüfung 0,5 bis 2 Arbeitstage | ab 350 € | Für Unternehmen, die vorab prüfen möchten, ob ihre Dokumente oder Datenbestände für AI, RAG oder Automatisierung geeignet sind. |
Wird bei Folgeprojekt vollständig angerechnet. |
| RAG Corpus Ingestion 4 bis 8 Arbeitstage | ab 1.800 € | Für Dokumentbestände, die für RAG, interne Wissensdatenbanken oder AI-gestützte Suche vorbereitet werden sollen. |
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| ERP & FiBu Cleanup 5 bis 10 Arbeitstage | ab 2.500 € | Für ERP-Exporte, Buchhaltungsdaten und Reporting-Dateien, die vor Analyse oder AI-Nutzung strukturiert und geprüft werden müssen. |
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| Compliance Transformation 7 bis 15 Arbeitstage | ab 3.500 € | Für strukturierte Geschäftsdokumente mit hohem Anspruch an Nachvollziehbarkeit und Standardkonformität. |
|
Preislogik
- Der genaue Preis hängt von Datenqualität, Formatvielfalt, Umfang, Validierungstiefe und Anzahl der Sonderfälle ab.
- Für klar definierte Pilotprojekte arbeite ich bevorzugt mit Fixpreisen.
- Für komplexe oder iterative Datenlagen erfolgt die Umsetzung nach Aufwand.
- Der Fokus liegt auf klaren Einstiegspreisen und sauber abgegrenzten Umfängen.
Warum dieser Preisrahmen sinnvoll ist
- Datenaufbereitung im Finanz- und Rechnungswesen-Kontext
- Saubere Strukturen statt bloßer Skripte
- Nachvollziehbarkeit statt Black-Box-Lösungen
- Weniger Rückfragen, weniger Nacharbeit, weniger Fehlzuordnungen
Der nächste sinnvolle Schritt
Wenn Sie bereits Dokumente oder Datenbestände haben, die für AI, RAG oder Automatisierung genutzt werden sollen, beginnt die eigentliche Arbeit meist vor dem Modell.
Next step
Auf Wunsch zunächst mit anonymisiertem Beispieldatensatz oder klar abgegrenztem Mini-Pilot.