InboxSorter · Werkstatt
Inputmanagement ist nicht sortieren, es ist denken.
Ein guter Posteingang macht mehr als klassifizieren: er prüft Plausibilität, schätzt Komplexität, empfiehlt einen Bearbeiter-Level, kennt SLA-Fristen und vergleicht Ansätze. Diese Werkstatt zeigt drei Sichten auf das gleiche Problem.
Eingangsdokument
Der Brief wird klassifiziert, Plausibilität geprüft, Komplexität bewertet, ein Bearbeiter-Level vorgeschlagen und die SLA-Frist abgeleitet. Das ist Triage, nicht nur Sortierung.
Demo ohne PII-Schwärzung. In Produktion läuft hier vorher die Anonymisierung.
- Dokument einlesen
- Klassifizieren + Felder extrahieren
- Plausibilität prüfen
- Komplexität bewerten + SLA + Routing
Triage-Ergebnis
Zusammenfassung
Plausibilitäts-Checks
Extrahierte Felder
Routing-Vorschlag
Bearbeitungsvorschlag
Audit-Hinweis
Eingangsdokument für A/B-Test
Gleicher Brief, zwei Ansätze: Regex-Regel-Engine im Browser vs LLM-Call via n8n. Kategorie, Felder, Latenz und Kosten je Brief im direkten Vergleich. Das Verdikt erklärt nicht "wer hat recht", sondern "welcher Ansatz wann zum Hybrid-Betrieb passt".
- Regel-Engine ausführen (Browser)
- LLM-Call (n8n + gpt-4o-mini)
- Vergleich rendern
Wirtschaftlichkeits-Rechner
Drei Ansätze, ehrliche Annahmen. Wählen Sie Modell, Setup-Kosten, LLM-Genauigkeit und Volumen. Die Hybrid-Rechnung enthält explizit die manuelle Restarbeit für LLM-Fehler und komplexe Edge-Cases. Keine geschönten Werte.
Monatliche Kosten je Strategie
Nur realistische Strategien. "100% Regel ohne LLM-Fallback" ist Strohmann (niemand baut Klassifizierung die 30% der Briefe gar nicht erfasst), deshalb hier nicht.
Modell-Annahmen (transparent)
- Token-Mix: ~2.500 Input (System-Prompt ~2.000 + Brief ~500-1.000) + ~700 Output je Brief.
- Regel-Genauigkeit: 85% fest angenommen (typisch für gut gepflegte Regex-Klassifikatoren). Die fehlerhaften 15% der Regel-Treffer landen als manuelle Nacharbeit.
- LLM-Genauigkeit: via Slider. Realistische Range 88-95% bei deutschem Versicherungs-Text mit gutem System-Prompt. 99% nur als oberes Limit (selten erreicht).
- Komplex-Anteil: 5% der Briefe (Anwalt, Eskalation, Mehrfach-Sparten) gehen IMMER manuell, egal welche Strategie.
- Hybrid-Formel: Komplex × Manuell + Regel-Anteil × (Regel-Kosten + 15% Nacharbeit) + LLM-Anteil × (LLM-Kosten + Fehlerquote-Nacharbeit). Das ist realistischer als reine API-Kosten.
- Setup: via Slider. 15k€ nur für PoC ohne Integration. 80k€ ist typisch (Default). 150-250k€ bei tiefer Bestandssystem-Integration + BaFin-Audit.
- Nicht eingerechnet: OCR-Layer für Papier, laufende Modell-Wartung, jährliche Compliance-Reviews, Modell-Drift-Monitoring, API-Ausfälle, Schulung neuer Mitarbeitender.