Bedeutung verstehen.Nicht nur Layout.Mit Absicht automatisieren.
Die meisten Plattformen für intelligente Dokumentenverarbeitung konzentrieren sich darauf, zu extrahieren, was sie sehen: Tabellen, Felder, Checkboxen und Textblöcke, die von OCR- und Machine-Learning-Modellen erkannt werden. MiruIQ wurde für ein anderes Problem gebaut.
Der Vergleich auf einen Blick
So schneidet MiruIQ im Vergleich zu typischen IDP-Plattformen ab.
| Fähigkeit | MiruIQ | Typische IDP-Plattformen |
|---|---|---|
| Bedeutungsbasierte Extraktion | ||
| Semantische Tabellenauswahl | ||
| Kontext-Interpretation außerhalb von Tabellen | ||
| Dokumentübergreifende Validierung | ||
| Pipeline-Orchestrierung | ||
| Lokale KI im Managed Service | ||
| Isolation pro Pipeline |
Bedeutung zuerst. Alles normalisieren.
Mit MiruIQ definieren Sie, was Daten bedeuten, nicht, wie sie aussehen.
Ob ein Dokument "Bruttolohn", "Lohn" oder "Gross salary" verwendet oder Werte indirekt im umgebenden Text erklärt: MiruIQ extrahiert und normalisiert die Informationen in eine einzige, konsistente Zielstruktur.
Auf Veränderung ausgelegt
Geht souverän mit wechselnden Layouts und Dokumentvarianten um; bleibt stabil, selbst wenn sich Formate weiterentwickeln.
Einmal normalisieren
Bedeutung einmal definieren. MiruIQ mappt unterschiedlichste Darstellungen auf eine einzige, konsistente Zielstruktur.
Formatresilient
Funktioniert über Sprachen, Layouts und Dokumentversionen hinweg, ohne Nachtraining oder Neukonfiguration.
Fixe Extraktion vs. semantisches Verständnis
In jedem IDP-Software-Vergleich lautet die erste Frage, was tatsächlich extrahiert wird. Die meisten Plattformen für Dokumentenautomatisierung (darunter Klippa, Nanonets, Rossum und ABBYY) extrahieren fixe Elemente: Tabellen anhand des Layouts, Zeilen und Spalten, wie sie erscheinen, Checkboxen und Formularfelder rein strukturell.
Das funktioniert gut, solange Layouts konsistent sind, es genau eine offensichtliche Tabelle oder ein eindeutiges Feld gibt und die Interpretation später erfolgt. MiruIQ geht weiter. Ein Document-AI-Vergleich sollte deshalb eine Ebene tiefer ansetzen: nicht, welche Felder ein Tool erkennt, sondern ob es versteht, was diese Felder bedeuten.
Typische Extraktion
Semantische Extraktion mit MiruIQ
Semantische Extraktion in der Praxis
Sehen Sie, wie MiruIQ Kontext versteht, den typische Tools komplett übersehen.
Werte-Normalisierung
MiruIQ interpretiert Kontexthinweise und Einheiten, um extrahierte Rohwerte automatisch in ihre tatsächliche numerische Form zu normalisieren.
Eine Tabelle im Dokument zeigt: Monat / Einkünfte / Abzüge, mit den Werten 4.5 und 0.8. Über der Tabelle steht: "Alle Beträge sind zur besseren Lesbarkeit in Tausend CHF angegeben."
Typische Tools extrahieren Einkünfte = 4.5 und Abzüge = 0.8 und reichen die Werte unverändert weiter.
MiruIQ versteht, dass Einkünfte ein Geldbetrag sind, interpretiert den Kontexthinweis außerhalb der Tabelle und normalisiert die Werte automatisch auf 4500 und 800 CHF.
{
"monthly_earnings_chf": 4500,
"monthly_deductions_chf": 800
}Kontext-Interpretation
MiruIQ liest Fußnoten, Disclaimer und Kontexthinweise rund um Tabellen, um extrahierte Werte semantisch anzureichern.
In den Fußnoten steht: "Das Bruttogehalt umfasst Grundgehalt und Boni. Überstundenvergütung ist ausgenommen." Eine Tabelle darunter zeigt Mitarbeiter / Gehalt mit dem Wert 7'200.
Typische Tools extrahieren Gehalt = 7200, ohne semantischen Kontext.
MiruIQ versteht, dass sich "Gehalt" auf das Bruttogehalt bezieht, dass Überstunden explizit ausgenommen sind, und gleicht extrahierte Werte für nachgelagerte Prüfungen semantisch an.
{
"gross_salary": 7200,
"includes_base_pay": true,
"includes_bonuses": true,
"includes_overtime": false
}Das verhindert stille Abweichungen, wenn Daten systemübergreifend verglichen, validiert oder aggregiert werden.
Gebaut für reale Geschäftsprozesse: nicht für Einzeldokumente
Dokumentübergreifende Logik ist eine vollwertige Kernfähigkeit.
Viele Workflows erfordern die gemeinsame Auswertung mehrerer Dokumente: Kreditanträge, Versicherungsschäden, Compliance-Fälle und Vorfallberichte. MiruIQ unterstützt das nativ.
Dokumentengruppierung
Zusammengehörige Dokumente zu einem Geschäftsfall gruppieren und warten, bis die Gruppe vollständig ist.
Dokumentübergreifende Validierung
Semantische dokumentübergreifende Validierung durchführen und strukturierte Validierungsergebnisse weiterleiten.
Expliziter Lebenszyklus
Sämtlichen Zwischenstand nach der Validierung sofort löschen: keine implizite Aufbewahrung von Dokumenten.
Diese Fähigkeit bewerben die meisten Plattformen für Dokumentenautomatisierung nicht als natives Feature.
Pipelines, keine Punktlösungen
Orchestrierung statt einmaliger Extraktion.
MiruIQ ist um Pipelines herum gebaut, die Quellen, Classifier, Extractors, Validierungen und Senken zu durchgängigen Automatisierungsflüssen verbinden.
Quellen
Verarbeitung
Routing & Output
MiruIQ agiert als Orchestrierungsschicht zwischen Dokumenten und Entscheidungen, nicht nur als Extraktionsendpunkt.
Extrahieren, was zählt: nicht alles
Fokus auf relevante Seiten, selbst in sehr großen Dateien.
Statt ein Dokument als einen einzigen Block zu verarbeiten, kann MiruIQ mit semantischer Relevanzerkennung auf Seiten- und Abschnittsebene arbeiten.
Relevanzerkennung
Erkennen, welche Seiten zählen; Boilerplate und Rauschen ignorieren.
Gezielte Extraktion
Nur relevante Abschnitte oder Tabellen extrahieren, für höhere Genauigkeit und Performance.
Ideal für
Lokale KI: in jedem Deployment-Modell
Keine Public-Cloud-KI. Keine Inferenz bei Drittanbietern.
MiruIQ betreibt lokale KI-Modelle und LLMs in allen Deployment-Modellen, auch im Managed-as-a-Service-Angebot.
Keine Public-Cloud-KI
Dokumente werden niemals an Public-Cloud-KI-Anbieter gesendet. Keine Abhängigkeit von Hyperscaler-Inferenz-APIs.
Lokale Infrastruktur
KI-Modelle laufen auf von MiruIQ betriebener Infrastruktur mit Schweizer Hosting oder vollständig On-Premise.
Isolation by Design
Keine geteilten Dokumenten-Pools, keine pipeline-übergreifende Sichtbarkeit. Begrenzter temporärer State und isolierte Verarbeitungskontexte.
Garantien
Wir vertrauen Kundendokumente keinen Cloud-KI-Drittanbietern an, und das sollten Sie auch nicht tun.
Fragen zum Vergleich
Was in jedem IDP-Software-Vergleich zu prüfen ist und wo MiruIQ steht.
Auf drei Dinge: ob die Extraktion Ihre schwierigsten Dokumente (komplexe Tabellen, lange Dokumente, gemischte Bündel) ohne Templates pro Layout bewältigt, ob menschliche Prüfung fest in den Ablauf integriert ist statt nachträglich angebaut, und ob die Plattform dort betrieben werden kann, wo Ihre Daten bleiben müssen. MiruIQ wurde exakt um diese drei Punkte herum gebaut.
Template-basierte Tools lernen ein Layout und scheitern, sobald sich das Layout ändert. MiruIQ ist schemabasiert: Sie definieren die benötigten Daten, und die Extraktion versteht das Dokument semantisch; dasselbe Schema funktioniert über jedes Rechnungsformat jedes Lieferanten und jedes Kontoauszugslayout jeder Bank hinweg.
Lassen Sie Ihre fünf schwierigsten Dokumente durch jeden Kandidaten laufen, bevor Sie eine Feature-Liste lesen. Stellen Sie dann die Deployment-Frage, der Hyperscaler-basierte Anbieter ausweichen: Läuft die Lösung On-Premises oder im Schweizer/EU-Hosting mit lokalen Modellen? Und bestehen Sie schließlich auf IDP-Software-Preisen, die sich pro Dokument berechnen lassen.
Dokumentenautomatisierung, die Bedeutung versteht
Gehen Sie über layoutbasierte Extraktion hinaus. Bauen Sie Automatisierung, die versteht, was Dokumente bedeuten.