Plattform
Eine Grundlage, auf der beide Geschäftsbereiche stehen
SBS betreibt keine Produktsammlung mit zufälligen Gemeinsamkeiten. Industrie und Legal teilen denselben Verarbeitungsweg, dieselben Prüfzustände und dasselbe Protokollmodell.
Dokumente
PDF, Tabellen und gescannte Vorlagen werden validiert, bereinigt und strukturiert extrahiert, bevor ein Modell sie sieht.
- Upload-Validierung
- Layout- und Tabellenextraktion
- Sanitisierung eingebetteter Inhalte
Daten
Ergebnisse liegen als typisierte Datensätze in einer mandantengetrennten Datenbank, nicht als freier Text in einem Chatverlauf.
- Row-Level-Security
- Schemavalidierte Ergebnisse
- Versionierte Läufe statt Überschreiben
Modelle
Anbieter und Modell werden pro Stufe gewählt und mit Auswahlgrund protokolliert. Prompts kommen aus einer Registry mit Release-Stand.
- Prompt-Registry mit Versionen
- Protokollierte Anbieterwahl
- Fallback-Kette statt stiller Ersetzung
Menschliche Prüfung
KI-Ausgaben bleiben Entwürfe. Freigabe, Ablehnung und Eskalation sind eigene Zustände mit eigener Berechtigung.
- Review-States am Objekt
- Rollenbasierte Freigabe
- Vier-Augen-Prinzip, wo gefordert
Nachvollziehbarkeit
Quelle, Fundstelle, Modell, Prompt-Version, Zeitpunkt und Prüfer bleiben mit dem Ergebnis verbunden – auch im Export.
- Audit Events
- Provenienz am Ergebnis
- Export mit Quellenangabe
Integration
Die Systeme fügen sich in vorhandene Identitäts-, Datenbank- und Exportwege ein, statt ein weiteres Führungssystem zu verlangen.
- OIDC / Entra ID / Google Login
- PostgreSQL in EU-Regionen
- DATEV-, CSV- und Markdown-Export
Ablauf
Sechs Stationen, überall gleich
Was in NormPilot eine Evidence-Zeile ist und in KanzleiAI ein Finding, durchläuft dieselben Stationen. Station vier ist immer ein Mensch.
- 01
Input
PDF, XLSX, E-Mail, Vertrag, Prüfbericht, Rechnung
validiert
- 02
Verarbeitung
Sanitisierung, Layout- und Tabellenextraktion, Strukturierung
deterministisch
- 03
Modell
Schemavalidierte Ausgabe, versionierte Prompts, protokollierte Anbieterwahl
begrenzt
- 04
Menschliche Prüfung
Annehmen, anpassen, ablehnen oder eskalieren — vor jeder Freigabe
verbindlich
- 05
Ausgabe
Evidence Pack, DATEV-Export, Bericht, Maßnahme, Antwort mit Fundstelle
rollenbegrenzt
- 06
Audit Trail
Quelle, Modell, Prompt-Version, Zeitpunkt, Prüfer und Entscheidung
persistent
Architekturentscheidungen
Sechs Entscheidungen, die den Unterschied ausmachen
Diese Entscheidungen kosten Geschwindigkeit und Bequemlichkeit. Sie sind der Grund, warum ein Ergebnis später prüfbar ist.
Extraktion ist ein eigener Schritt
Wir schicken kein rohes PDF an ein Modell. Validierung, Sanitisierung und Layout-Extraktion laufen davor und sind deterministisch — sie liefern jedes Mal dasselbe Ergebnis.
Ergebnisse sind typisiert
Modellausgaben werden gegen ein Schema validiert, bevor sie gespeichert werden. Was das Schema nicht erfüllt, wird nicht zum Datensatz.
Läufe statt Überschreiben
Jede erneute Analyse erzeugt einen neuen Lauf. Frühere Ergebnisse und die daran hängenden Entscheidungen bleiben erhalten.
Prüfung ist ein Zustand, kein Häkchen
Entwurf, angenommen, abgelehnt, eskaliert sind unterschiedliche Zustände mit unterschiedlichen Berechtigungen und eigener Historie.
Trennung liegt in der Datenbank
Mandanten- und Nutzertrennung wird über Row-Level-Security beziehungsweise verpflichtende Filter erzwungen, nicht über Disziplin in der Anwendungsschicht.
Fail-closed ist die Voreinstellung
Fehlt eine Quelle, ist die Texterkennung unzureichend oder ist ein Befund unklar, bricht der Ablauf ab. Ein plausibles Ergebnis ohne Grundlage entsteht nicht.
Auf dieser Grundlage
Geschäftsübergreifende und unabhängige Produkte
Zwei Produkte gehören keinem der beiden Geschäftsbereiche allein. Sie werden deshalb hier geführt.
FlowCheck AI+
Eingangsrechnungen von der Erfassung bis zum DATEV-Export – mit Freigabe dazwischen.
Ablauf
- Beleg-Intake
- Strukturierte Extraktion
- Dubletten & Plausibilität
- Kontierungsvorschlag
- Freigabe
- Export
- Audit-Trail
ReleaseProof
Ein definierter Jira-Release-Scope wird zu deterministischer Freigabe-Evidenz.
Ablauf
- Scope konfigurieren
- Issue-Population sammeln
- Sieben Regeln auswerten
- Evidence-Matrix
- Go / No-Go
Architektur im Detail besprechen
Wenn Informationssicherheit, Datenschutz oder IT-Betrieb mit am Tisch sitzen, gehen wir den Datenweg zuerst durch — vor jeder Produktdemonstration.