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Was ist Kolena?

Kolena ist derzeit eine Plattform zur Automatisierung von Unternehmensdokumentenprozessen in den Bereichen Immobilien, Finanzen, Versicherungen und Banking. Sie kann Dateien aus E-Mails, Cloud-Speichern oder durch manuelle Hochladen erhalten, Informationen daraus extrahieren, Regeln anwenden, Ergebnisse in Word oder Excel erzeugen und diese anschließend an das gewünschte System senden.

Früher war Kolena für Plattformen zum maschinellen Lernen und zur Bewertung großer Modelle bekannt; die entsprechenden Python-Client-Tools sowie AutoArena sind weiterhin auf dem offiziellen GitHub verfügbar. Der Schwerpunkt der aktuellen Website liegt nun auf KI-Agenten, die vollständige Dokumentationsprozesse ausführen können.

Kernfunktionen

• Dokumentextraktion: Aus PDFs, Scans, E-Mails und Bürodokumenten strukturierte Felder auslesen.
• Regelanalyse: Die Daten werden gemäß den Unternehmensrichtlinien, -listen und der Berechnungslogik verarbeitet.
• Vorlagenausgabe: Schreiben Sie die Ergebnisse in eine vorhandene Word-, Excel- oder CSV-Vorlage.
• Massenverarbeitung: Parallelige Verarbeitung vieler Dokumente im selben Prozess.
• Quellenangabe: Seite beibehalten, Zuverlässigkeits- und Schlussfolgerungsinformationen.
• Prozessintegration: Verbindung von Google Drive, SharePoint, E-Mail-Systemen und Zielsystemen.
• Qualitätsüberwachung: Kontinuierliche Überprüfung der Genauigkeit und der Auswirkungen von Modifikationen.
• Wissensabruf: Prozesse, Richtlinien und Regeln in abrufbare Dokumente zusammenfassen.

End-to-End-Dokumentenautomatisierung

Kolena ist kein Chat-Tool, das nur einmal auf eine Frage antwortet, sondern es ermöglicht dem Agenten, Dokumente nach einem festgelegten Ablauf wiederholt zu verarbeiten. Der typische Ablauf umfasst die Entgegennahme von Daten, deren Auswertung, Anwendung von Regeln, Erstellung von Vorlagen sowie die Bereitstellung der Ergebnisse.

• Dateien werden automatisch aus Drive, SharePoint oder dem E-Mail-Postfach heruntergeladen.
• Dokumenttypen erkennen und verschiedenen Agenten zuweisen.
• Durchführung von Extraktion, Überprüfung, Vergleich und Berechnung.
• Bei geringer Zuverlässigkeit oder Regelkonflikten wird eine manuelle Überprüfung durchgeführt.
• Füllen Sie die vorhandenen Berichte und Tabellenvorlagen des Unternehmens aus.
• Senden Sie die Ergebnisse an Systeme im Nachgang oder lösen Sie Aktionen über Webhooks aus.

Immobilien-Apps

• Mietvertragssammlung: Auszug aus Laufzeit, Miete, Verlängerung, Instandhaltung und Kostenbedingungen.
• Quartalsprüfung des Mietvertrags: Überprüfung von Änderungen, Mitteilungen und Veränderungen der Verpflichtungen.
• Analyse der Mietpreistabelle: Erstellung einer standardisierten Mietpreistabelle aus Mietvertrag und Anhängen.
• CAM-Prüfung: Überprüfung der Kosten für die Gemeinschaftsbereiche gemäß den Vertragsbedingungen.
• Kreditberechnung: Analyse der Kreditgröße auf der Grundlage von Vermögensdaten.
• Due Diligence: Massenlesung von Bewertungsberichten, Mietverträgen und Transaktionsdokumenten.
• Investitions-Memorandum: Mehrere Dokumente zu einem Unternehmensvorlage zusammenfassen.

Finanzdienstleistungs-Apps

• Aus den Private Placement Memoranda und Bewertungsmaterialien wird ein Investitionsmemorandum erstellt.
• Füllen Sie die finanziellen Daten in die vorhandenen Modelle und Berichte ein.
• Überprüfung der Mitteilungen zum Fondskapital, der Transaktions- und Buchhaltungsunterlagen.
• Auswahl der Due-Diligence-Dokumente, Kreuzprüfung und Risikobewertung.
• Erstellen Sie Analysetabellen, Zusammenfassungen und Komiteematerialien im einheitlichen Format.
• Bewahren Sie die Dokumentenzitate für jede Zahl und jeden Schluss auf.

Versicherungs- und Bankanwendungen

• Analyse von Verlustserien und Erkennung von großen oder ungewöhnlichen Ansprüchen.
• Vergleichen Sie die Versicherungspolice, das COI und die Bedingungen der Versicherung.
• Bearbeitung der Annahme von Ansprüchen, Klassifizierung sowie Überprüfung der Vollständigkeit der Unterlagen.
• Prüfen Sie die Kreditpakete, Sicherheiten und die Nachweise der Kunden.
• Durchführung von Tests zur Einhaltung der Vorschriften sowie Bearbeitung von Beschwerden.
• Erstellen Sie gemäß den Vorschriften eine Liste mit Ansprüchen der Kunden auf Entschädigung oder Maßnahmen zur Korrektur.

Agent-Verzeichnis

Die Plattform bietet von Branchenexperten entworfene Agenten sowie Sammlungen solcher Agenten. Die Nutzer können diese kopieren und anschließend die Anweisungen, Regeln sowie Eingaben und Ausgaben anpassen. Das Angebot umfasst Aufgaben im Bereich Mietverträge, Verluste, Kredite, Konformität, Bewertung und Finanzen.

• Starten Sie schnell mit einem validierten Template.
• Anpassen nach Organisationsbegriffen und Richtlinienfeldern.
• Mehrere Agenten werden kombiniert, um einen vollständigen Prozess zu bilden.
• Automatische Empfehlungen basierend auf dem Einsatzszenario.
• Nach Überprüfung mit einem Musterdokument in die Produktion gehen.

Vorlagenbasierte Ausgabe

Kolena kann die Ergebnisse des Agents in bereits vorhandene Word-, Excel- oder CSV-Vorlagen des Unternehmens schreiben und dabei Schriftarten, Formatierungen, Formeln, Makros, Bilder sowie Rahmen beibehalten. Platzhalter können zudem zur automatischen Erstellung von Dateinamen verwendet werden.

Qualitätsüberprüfung und Modellaktualisierung

• Etablierung von Genauigkeitsreferenzen für echte Dokumente.
• Überwachen von Fehlern auf Feldebene, Zuverlässigkeit und außergewöhnlichen Fällen.
• Führen Sie Regressionstests durch, bevor Sie das Modell oder die Regeln ändern.
• Wählen Sie nach Aufgabe den Modell mit der höheren Genauigkeit und geringeren Kosten aus.
• Lassen Sie die Schlüsselfelder die Quellenreferenzen und Auditprotokolle beibehalten.
• Ergebnisse mit geringer Zuverlässigkeit werden zur manuellen Überprüfung zugewiesen.

Wie erstellt man einen Dokumentenagenten?

1. Wählen Sie einen wiederkehrenden, zeitaufwändigen Dokumentenprozess mit relativ klaren Regeln aus.
2. Erstellen Sie Desensibilisierungsproben, die normale, abweichende und Grenzsituationen darstellen.
3. Klonen Sie den Agent aus dem Verzeichnis oder erstellen Sie neue Eingangs-, Prompt- und Ausgabestrukturen.
4. Definieren Sie die Felder, die extrahiert, berechnet, verglichen und überprüft werden müssen.
5. Laden Sie das Word- oder Excel-Vorlage-Dokument des Unternehmens hoch und fügen Sie Platzhalter hinzu.
6. Führen Sie die Probe aus und überprüfen Sie Feld für Feld die Referenzen, die Zuverlässigkeit und die Ergebnisse.
7. Einstellen von Regeln für manuelle Überprüfung, Berechtigungen, Archivierung und Fehlerbehandlung.
8. Nach dem kleinen Rollout werden anschließend E-Mail-Adressen, Cloud-Speicher und nachgelagerte Systeme angebunden.

Prozess der Veröffentlichung eines Unternehmens im Internet

1. Messen Sie die manuelle Arbeitszeit, die Fehlerquote und die Durchlaufzeit der bestehenden Prozesse.
2. Listen Sie das System, den Datenbesitzer, die Dateitypen und die Compliance-Anforderungen auf.
3. Bewerben Sie sich um eine zweiwöchige Testphase und wählen Sie einen messbaren Pilotversuch aus.
4. Verwenden Sie historische Dokumente, um Ergebnisse manueller Bearbeitung mit den Ausgaben des Agents zu vergleichen.
5. Definieren Sie die Beträge, Bedingungen und Ausnahmen, die einer manuellen Genehmigung bedürfen.
6. Konfigurieren von Rollenrechten, Datenerhaltung, Auditing und Service-Konten.
7. Verbinden Sie den Produktionsprozess über API, Python SDK oder Webhook.
8. Ständige Überwachung der Qualität, der Seitenanzahl, der Zusatzkosten und des Geschäftsertrags.

Für welche Benutzer geeignet

• Teams, die Mietverträge und Immobilienunterlagen in Großmengen bearbeiten müssen.
• Finanzinstitute, die auf Finanzmodelle und Investitionsmemoranden angewiesen sind.
• Versicherungsgesellschaften, die sich mit Policen, Verlustmeldungen und Schadensersatzanträgen beschäftigen.
• Banken, die die Kreditpakete sowie die Konformitätsdokumente prüfen müssen.
• Entwicklerteams von Unternehmen, die den Dokumentenprozess in ihre bestehenden Systeme integrieren möchten.
• KI-Ingenieure, die Modelle, RAG und Prompt-Texte systematisch bewerten müssen.

Typische Anwendungsszenarien

• Massenkonvertierung von Geschäfts-Mietverträgen in strukturierte Zusammenfassungen.
• Erstellen Sie eine Risikoanalytiktabelle aus den Versicherungsverlustdaten.
• Füllen Sie die Transaktionsdokumente in das Muster des Investitionsmemorandums ein.
• Durchführung einer CFPB-Konformitätsprüfung der Kreditkartenabrechnungen.
• Überprüfen Sie den Bewertungsbericht, die Kreditunterlagen und die Versicherungsbedingungen.
• Automatische Empfang von Dateien aus dem E-Mail-Postfach und Rücksendung des Standardergebnisses.
• Es wird eine Regressionsbewertung für mehrere Modell- und Prompt-Ausgaben durchgeführt.

Vorteile des Produkts

• Ausgerichtet auf den gesamten Dokumentenprozess, nicht auf einzelne Fragen und Antworten.
• Umfasst Extraktion, Analyse, Regeln, Vorlagen und Systemlieferung.
• Die Ausgabe enthält Zitate, Zuverlässigkeitswerte und Nachvollziehungsprotokolle zur Überprüfung.
• Es ist möglich, die vorhandenen Word- und Excel-Vorlagenformatierungen des Unternehmens beizubehalten.
• Einen Verzeichnis der Branchenagenten bereitstellen, um die Hürden für ein Design von Grund auf zu senken.
• Erfahrung in der langfristigen Modellprüfung sowie Open-Source-Bewertungstools.
• Unterstützung für API, Python SDK, Webhook sowie verschiedene Datenverbindungen.
• Es werden Unternehmensrechte, Auditing-Funktionen, Archivierungsmöglichkeiten sowie SSO-Fähigkeiten bereitgestellt.

Nutzungsbeschränkungen

• Die Abonnementkosten für Starter, Professional und Enterprise sind nicht offengelegt.
• Die monatlichen Punkte werden anhand der neu hochgeladenen Seiten berechnet; bei Überschreitung ist ein zusätzlicher Pool zu erwerben.
• Die nicht-Enterprise-Pakete verfügen über keine Audit-Logs, keine feingranularen Berechtigungen und keine automatischen Aufbewahrungsstrategien.
• Jeder einzelne Lauf hat Obergrenzen für die Anzahl der Dateien, die Gesamtreichweite sowie die Anzahl der Seiten.
• Komplexe Tabellen, die Qualität der Scans sowie handschriftliche Inhalte können weiterhin zu Fehlern führen.
• Zitate und eine hohe Zuverlässigkeit bedeuten nicht, dass rechtliche oder finanzielle Schlussfolgerungen notwendigerweise richtig sind.
• Für den Betriebsstart sind von Fachleuten Regeln, Beispiele sowie Akzeptanzkriterien bereitzustellen.
• Die alten Dokumente zur Bewertung von maschinellem Lernen weisen im Vergleich zu den aktuellen Agents-Produkten unterschiedliche Ausrichtungen auf.

Kostenlose Tools und Testversionen

Kolena bietet eine zweiwöchige Testversion der Plattform sowie mehrere kostenlose Einzelaufgabenwerkzeuge an. Nutzer können maskierte Dokumente hochladen, um Zusammenfassungen von Mietverträgen, Verlustberichte, Investitionsnotizen, Miettabellen, Bewertungsberichte sowie Konformitätsprüfungen zu betrachten.

Vergleich der Paketquoten

Die monatlichen Punkte des Pakets werden nicht übertragen; die im Voraus bezahlten zusätzlichen Punkte können hingegen langfristig übertragen werden und bringen möglicherweise Mengenrabatte. Der offizielle feste Dollar-Preis für die Punkte ist nicht bekannt – bei der Bestellung muss daher der Preis je nach tatsächlicher Menge erfragt werden.

Datei- und Ausführungsbeschränkungen

API, Python SDK und Webhook

• Dateien über die API hochladen und einen Agent Run erstellen.
• Abfragen des Status und der Ergebnisse für eine einzelne Ausführung oder in Batches.
• Die Ergebnisse enthalten Werte, Referenzen, Konfidenzniveaus und Metadaten zur Schlussfolgerung.
• Verwenden Sie den Python-Client kolena-agents zur Verwaltung von Agenten und deren Ausführung.
• Laden Sie die PDF-, Word-, Excel-, Makro-Workbook- oder CSV-Vorlageergebnisse herunter.
• Nach Abschluss der Ausführung wird das Geschäftssystem über einen Webhook benachrichtigt.
• Enterprise kann über das SDK auf die Zugriffsprotokolle zugreifen.

Daten Sicherheit und Konformität

Die offizielle Website gibt Auskunft über die Konformität mit den Standards SOC 2, HIPAA und PCI und besagt, dass Kundendaten nicht zur Trainierung von Modellen verwendet werden. Die Daten werden sowohl bei der Übertragung als auch bei der gespeicherten Lagerung verschlüsselt. Das Unternehmen muss weiterhin die genauen Anforderungen bezüglich der Zertifizierungen sowie die Geschäftsbedingungen klären.

• Entsperren der hochgeladenen Dokumente und Anwendung des Prinzips der geringsten Berechtigungen.
• Bestätigen Sie den entsprechenden Konformitätsumfang für finanzielle, gesundheitliche und Zahlungsdaten.
• Verwenden Sie die Enterprise-Beibehaltungsstrategie, um historische Ausführungen automatisch zu löschen.
• Das Löschen von „Run“ löscht sofort seine Dateien und Ergebnisse.
• SSO, SCIM, Rollenrechte und Zugriffsprotokolle aktivieren.
• Stellen Sie bei der Aufrufung externer Modelle sicher, dass keine Reservierungen und keine Datenbereiche vorhanden sind.

Alte Bewertungsplattform für Modelle

Die frühe Version von Kolena wurde für den Szenariotest in Bereichen wie Computervisierung, NLP, generative KI und multimodale Modelle eingesetzt. Sie half Teams dabei, Fehler anhand von Datensubsets zu analysieren, anstatt sich nur auf einen einzigen Gesamtwert zu konzentrieren; die entsprechenden Anwendungen, Dokumente und Python-Client bleiben weiterhin zugänglich.

• Erstellung eines Testsets, von Szenarien und des Modellbetriebs.
• Teilen Sie die Ergebnisse nach Helligkeit, Größe, Kategorie oder Geschäftsbedingungen auf.
• Vergleichen Sie Modelle, Prompt-Texte und RAG-Einstellungen.
• Erkennen von Produktionsszenarien, in denen Fehler häufig auftreten.
• Integrieren Sie die Regressionstests in den Entwicklungs- und Veröffentlichungsprozess.

AutoArena

AutoArena ist ein von Kolena entwickeltes, open-source-Tool zur Bewertung von LLMs. Es ermöglicht es, zwei Ergebnismengen mithilfe mehrerer Bewertungsmodelle gegeneinander zu vergleichen und Ranglisten unter Verwendung von Methoden wie Elo zu erstellen. Es kann lokal ausgeführt werden und eignet sich zur Vergleich von Modellen, RAG-Systemen sowie Prompten.

• Importieren Sie die Prompt- und Response-Spalten aus CSV.
• Konfigurieren Sie Bewertungsmodelle wie OpenAI, Anthropic, Cohere usw.
• Verwenden Sie mehrere kleine Modelle, um eine Jury zu bilden.
• Definieren Sie die eigene Bewertungslogik des Unternehmens.
• Führen Sie den Test in der lokalen Umgebung aus und steuern Sie die Bewertungsdaten.
• Vergleichen Sie die Ausgaben verschiedener Systeme und erstellen Sie eine Rangliste.

GitHub und der Open-Source-Zustand

Grundlegende Informationen

Empfehlungswert

4,6 / 5. Kolena eignet sich für Unternehmen, die Prozesse mit wertvollen Dokumenten von der Hochladung bis zur Bereitstellung im vorgefertigten Format automatisieren möchten. Die Qualität sowie das Audit-Design sind gut ausgeprägt. Allerdings werden die Abonnementkosten nicht offen angegeben. Für die Produktion und Implementierung sind zudem ständige Überprüfungen der Regeln und Modelle durch Fachleute erforderlich.

Häufige Fragen

Was macht Kolena momentan hauptsächlich?

Der aktuelle Schwerpunkt liegt auf der Automatisierung von Unternehmensdokumentenprozessen in den Bereichen Immobilien, Finanzen, Versicherungen und Bankwesen.

Gibt es eine kostenlose Version von Kolena?

Es werden mehrere kostenlose Einzelaufgaben-Tools sowie eine zweiwöchige Testversion der Plattform angeboten. Für das vollständige Automatisierungs-Paket ist ein Kontakt zum Verkaufsteam erforderlich.

Wie viel Limit enthält der Starter?

Starter bietet monatlich 800 Punkte sowie 3 Benutzerplätze und unterstützt unbegrenzte Agenten, APIs, SDKs, Integrationen und Vorlagen.

Was wird bei Professional hinzugefügt?

Professional bietet monatlich 1.800 Punkte sowie 10 Plätze und beinhaltet außerdem ein Dashboard, Datenanalyse und Web-Suche.

Wird der Punkt übertragen?

Die Monatspunkte des Pakets werden nicht übertragen, während überschüssige im Voraus erworbenen Punkte langfristig übertragen werden können.

Kann das ursprüngliche Excel-Muster ausgegeben werden?

Ja, es ist möglich, Platzhalter zu ersetzen und Formatierung, Formeln sowie Makros beizubehalten. Zudem können Dateien im Format Word, PDF und CSV erzeugt werden.

Bietet Kolena eine API an?

Es werden API, Python-Klients „kolena-agents“ sowie Webhooks bereitgestellt, über die Dateien hochgeladen, Ergebnisse abgerufen und Vorlagen heruntergeladen werden können.

Wird die Kundendaten für das Training verwendet?

Die offizielle Website besagt, dass Kundendaten nicht zur Trainierung von Modellen verwendet werden. Dennoch sollten Unternehmen im Vertrag den Anbieter der Modelle sowie die Grenzen bezüglich der Datenspeicherung festlegen.

Was ist AutoArena?

AutoArena ist ein Open-Source-Tool unter der Apache 2.0-Lizenz, das zur lokalen Bewertung dient und LLMs, RAGs sowie Prompt-Modelle durch Paarvergleiche und automatische Bewertungen rangiert.

Ist Kolena Open Source?

Die Business-Agenten-Plattform ist nicht open source, doch der offizielle Python-Client, AutoArena sowie einige Beispiel-Repositorien sind es.