KI-Dokumentenanalyse – Quelldokumente auswerten und verknüpfen
Richtlinien, Policies und Board-Beschlüsse enthalten die qualitativen Bausteine Ihres regulatorischen Berichts. Die Plattform extrahiert relevante Inhalte – KI-gestützt, mit menschlicher Bestätigung – und verknüpft jede Aussage mit ihrem Ursprung. Für SFCR, RSR, Offenlegungsbericht und weitere Berichtstypen.
Das Problem: Ctrl+F durch hundert Seiten Richtlinien
Regulatorische Berichte bestehen nicht nur aus Zahlen. Strategiebeschreibungen, Governance-Texte und Prozesserläuterungen müssen aus genehmigten Dokumenten stammen – und nachverfolgbar sein.
- Manuelle Suche: „Wo stand das nochmal mit den kritischen Funktionen?"
- Copy-Paste aus dem Vorjahr – ohne zu prüfen, ob die Quelle noch aktuell ist
- Keine Verknüpfung: Auditor fragt „Woher stammt dieser Satz?" – stundenlanges Suchen
- Quelldokument wurde aktualisiert, aber der Bericht enthält noch die alte Version
Vom Quelldokument zum Berichtstext – in fünf Schritten
Jede qualitative Aussage im Bericht durchläuft eine nachverfolgbare Kette.
Quelldokument
Richtlinie, Policy oder Board-Beschluss als verifizierte Quelle registrieren
Anforderung
Was muss für diesen Berichtsabschnitt dokumentiert werden?
Extraktion
KI identifiziert relevante Passagen – Analyst bestätigt
Verknüpfung
Paraphrase, Zitat oder Zusammenfassung – mit Quellennachweis
Berichtstext
Jede Aussage im fertigen Bericht ist rückverfolgbar
Verifizierte Quellen zentral verwalten
Alle Dokumente, die als Grundlage für Berichtstexte dienen, werden registriert und versioniert. Bei Aktualisierungen erkennt das System automatisch, welche Berichte betroffen sind.
Verschiedene Dokumenttypen – von Unternehmensrichtlinien über Vorstandsbeschlüsse bis zu regulatorischen Vorgaben – werden mit Metadaten versehen und den relevanten Berichtskapiteln zugeordnet.
Outsourcing-Richtlinie
Policy · Relevant für B.7, B.1Board-Beschluss Outsourcing-Governance
Vorstandsbeschluss · Relevant für B.7Claims-Handling-Prozess
Prozessdokument · Relevant für B.4, C.1EIOPA Guidelines on Outsourcing
Regulatorischer Text · Relevant für B.7Relevante Inhalte finden – automatisch und bestätigt
Das LLM durchsucht alle Quelldokumente anhand der definierten Anforderungen und schlägt Passagen vor. Zusammengesetzte Qualitätssignale zeigen, wie gut der Treffer ist. Der Analyst prüft und bestätigt.
Jede Aussage ist rückverfolgbar – bis zum Absatz
Der Auditor klickt auf einen Satz im Bericht und sieht sofort: Quelldokument, Version, Seite und Absatz.
Berichtstext
Aussage in Kapitel B.7 des SFCR
Quellenverknüpfung
Paraphrase, geprüft und freigegeben
Extrahierter Inhalt
Verifizierter Textbaustein mit Kontext
Quelldokument
Outsourcing-Richtlinie v2.1, Kapitel 3
Geprüft: Dr. Weber, 12.01.2025
Kapitel 3, Seite 12, Absatz 2
Fehlende Informationen sichtbar machen – bevor der Prüfer fragt
Wenn eine Anforderung nicht durch vorhandene Quelldokumente erfüllt werden kann, erzeugt das System eine dokumentierte Lücke. Mit Schweregrad, Lösungsansatz und Verantwortlichem – damit nichts durch die Ritzen fällt.
Lücken können aufgelöst werden durch weitere Quellensuche, Information aus dem Fachbereich, oder bewusste Akzeptanz mit Begründung.
Exit-Strategien nicht dokumentiert
Für die kritische Funktion „Aktuariat" existiert keine dokumentierte Exit-Strategie in den aktuellen Quelldokumenten.
Datensicherheits-Standards im Detail
Detaillierte technische Standards fehlen, können aber mit allgemeiner Aussage überbrückt werden.
Quelldokument aktualisiert? Das System reagiert.
Wenn eine Richtlinie in einer neuen Version erscheint, identifiziert die Plattform automatisch alle betroffenen Berichtsabschnitte und bewertet den Änderungsbedarf.
Outsourcing-Richtlinie wird zu v2.2 aktualisiert
Neue Exit-Strategie-Anforderungen hinzugefügt, Governance-Schwellenwerte angepasst
Aussagen ungültig
Governance-Schwellenwert hat sich geändert – Bericht enthält veraltete Zahl
Wesentliche Änderung
Neue Exit-Strategien ergänzt – Kapitel B.7 muss erweitert werden
Überprüfung empfohlen
Kategorisierung angepasst – Paraphrase noch korrekt?
Marginale Änderung
Redaktionelle Korrektur im Glossar – kein Berichtsimpact
Automatische Reaktion der Plattform
Alte Version wird als „Superseded" markiert. Alle Quellenverknüpfungen werden als „Questionable" gekennzeichnet. Betroffene Berichtsabschnitte erhalten eine Überprüfungs-Warnung. Das LLM vergleicht v2.1 und v2.2 und identifiziert die konkreten Unterschiede.
Was Ihnen quellenbasierte Extraktion bringt
Nachverfolgbarkeit
Jede Aussage im Bericht verweist auf ein Quelldokument, eine Seitennummer und einen Absatz. Kein Satz ohne Herkunft.
Suchaufwand
Statt manuell durch Richtlinien zu scrollen, identifiziert die KI relevante Passagen in Sekunden. Der Analyst bestätigt.
Vergessene Lücken
InformationGaps machen fehlende Inhalte sofort sichtbar – mit Schweregrad, Lösungsansatz und Verantwortlichem.
Dokumentenanalyse im regulatorischen Reporting
Schritt 3 verbindet Quelldokumente mit dem Berichtstext. Richtlinien, Policies und Board-Beschlüsse enthalten die qualitativen Bausteine. Die Plattform extrahiert daraus relevante Passagen und ordnet sie den Berichtsabschnitten zu — ein zentraler Schritt in der regulatorischen Berichterstattung.
Berichte wie der SFCR oder ein Pillar 3-Offenlegungsbericht bestehen nicht nur aus Zahlen. Strategie, Governance und Risikoprofil sind qualitativ. Diese Texte müssen aus genehmigten Dokumenten stammen. Und sie müssen nachverfolgbar sein.
KI löst das Suchproblem. Ein LLM gleicht alle Quelldokumente gegen die definierten Anforderungen ab. Es schlägt relevante Passagen vor und bewertet sie mit Konfidenzwerten. Der Analyst prüft und bestätigt — Human-in-the-Loop. Die KI unterstützt, der Mensch entscheidet.
Der entscheidende Unterschied zu manueller Suche: jede Information wird als Quellenverknüpfung gespeichert. Die Verknüpfung dokumentiert Quelldokument, Version, Seitennummer und Absatz. Damit entsteht eine lückenlose Nachverfolgbarkeit bis zum einzelnen Satz im fertigen Bericht. Aufsichtsbehörden und Wirtschaftsprüfer erhalten in Sekunden Antwort auf jede Herkunftsfrage.
Wenn sich Quelldokumente ändern, reagiert das System automatisch. Eine neue Richtlinien-Version markiert die alte als abgelöst. Betroffene Berichtsabschnitte erhalten eine Warnung. Der Änderungsbedarf wird in vier Stufen bewertet — Critical, High, Medium, Low. So bleibt der Bericht auch bei laufenden Änderungen aktuell.
Häufige Fragen zur Dokumentenanalyse
Was ist KI-gestützte Dokumentenanalyse im regulatorischen Reporting?
KI-gestützte Dokumentenanalyse bedeutet, dass ein Large Language Model (LLM) Quelldokumente wie Richtlinien, Policies und Board-Beschlüsse automatisch durchsucht. Das Modell identifiziert relevante Textpassagen und ordnet sie den Anforderungen eines regulatorischen Berichts zu. Der Analyst prüft und bestätigt die Vorschläge – die KI unterstützt, der Mensch entscheidet. Die extrahierten Inhalte werden mit Konfidenzwerten versehen, sodass die Zuverlässigkeit der KI-Vorschläge transparent ist.
Wie funktioniert die Nachverfolgbarkeit bei extrahierten Inhalten?
Jede Aussage im Bericht wird über eine Quellenverknüpfung mit dem extrahierten Inhalt verbunden. Die Verknüpfung verweist auf das Quelldokument, die Version, die Seitennummer und den Absatz. Der Auditor navigiert in Sekunden von einer Berichtsaussage zur Originalquelle. Inklusive der Information, wer den Inhalt wann extrahiert, geprüft und freigegeben hat.
Was passiert, wenn ein Quelldokument aktualisiert wird?
Erscheint eine Richtlinie in einer neuen Version, markiert das System die alte Version als abgelöst. Alle betroffenen Quellenverknüpfungen werden als überprüfungsbedürftig gekennzeichnet. Die Plattform identifiziert automatisch die betroffenen Berichtsabschnitte und bewertet den Änderungsbedarf in vier Stufen: Critical (Aussagen ungültig), High (wesentliche Aktualisierung nötig), Medium (Überprüfung empfohlen) und Low (marginale Änderung).
Was sind InformationGaps und wie werden sie behandelt?
InformationGaps sind dokumentierte Informationslücken. Sie entstehen, wenn eine regulatorische Anforderung nicht durch vorhandene Quelldokumente erfüllt werden kann. Jede Lücke wird mit Schweregrad (Critical, Important, Nice-to-have), Lösungsansatz und verantwortlicher Person erfasst. Lücken können geschlossen werden durch weitere Quellensuche, Information aus dem Fachbereich oder bewusste Akzeptanz mit dokumentierter Begründung.
Wie funktioniert die Extraktion mit Ihren Dokumenten?
In einer Demo zeigen wir, wie Ihre Richtlinien und Policies in nachverfolgbare Berichtsbausteine verwandelt werden.
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