Code Gaia

Intelligente Dokumentenvervollständigung für Code Gaia — Beschleunigte ESG-Offenlegung mit KI-gestütztem RAG

RAG-System erstellt intelligente Erstentwürfe von ESG-Offenlegungen aus der bestehenden Dokumentation der Kunden.

Code Gaia case study

Überblick

Code Gaia ist eine führende Plattform für Nachhaltigkeits- und EHS-Management im Bereich ESG- und Sustainability-Compliance. DataMax hat gemeinsam mit Code Gaia ein intelligentes System zur Vervollständigung von Offenlegungen entwickelt — einen traditionell aufwendigen Prozess in eine geführte, schlanke Erfahrung verwandelt, gestützt auf ein modernes RAG-System, das bestehende Dokumentation analysiert und kontextbezogene Vorschläge für regulatorische Offenlegungen liefert.

Herausforderung

Mit der weltweit zunehmenden Verschärfung der ESG-Berichtspflichten kämpften die Kundinnen und Kunden von Code Gaia — vom Mittelstand bis zum Großkonzern — mit dem manuellen Aufwand, komplexe Offenlegungen zu vervollständigen. Der Prozess erforderte das Durchforsten zahlreicher interner und öffentlicher Dokumente, Richtlinien und Datenquellen — und führte oft zu unvollständigen Einreichungen oder erheblichen Verzögerungen.

Vorgehen

Wir haben einen hybriden Suchansatz umgesetzt, der klassische Volltextsuche mit vektorbasierter semantischer Suche kombiniert — und so ein optimales Dokumenten-Retrieval ermöglicht, das exakte Treffer ebenso wie konzeptionell verwandte Inhalte erfasst.

Lösung

DataMax hat ein RAG-System konzipiert und umgesetzt, das die bestehende Dokumentation der Kunden einliest und daraus kontextrelevante Erstentwürfe für Offenlegungen sowie umsetzbare Verbesserungsempfehlungen generiert. Das System nutzt hybride Volltext- und Vektor-semantische Suche über PostgreSQL mit pgvector, angetrieben von den Sprachmodellen von Amazon Bedrock — damit die Ergebnisse mit regulatorischen Anforderungen und Best Practices der Branche übereinstimmen. Die AWS-basierte Architektur (ECS, Aurora, Celery) skaliert mit wachsenden Dokumentenmengen und Nutzeranfragen.

Ergebnisse

Tempo der Offenlegung
Intelligente Erstentwürfe automatisch generiert — deutlich weniger Aufwand für die Erstellung
Qualität und Vollständigkeit
Kontextanalyse über vielfältige Dokumentenquellen reduziert das Risiko unvollständiger Einreichungen
Geführte Verbesserung
Gezielte Vorschläge helfen, die Qualität des ESG-Reportings über den Erstentwurf hinaus zu steigern
Skalierbarkeit
AWS-Infrastruktur bewältigt wachsende Volumina mit der Expansion des Nachhaltigkeitsmarkts

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