Automatisierte Rechnungsauswertung
Wie ein mittelständischer Maschinenbauer durch KI-gestützte Datenextraktion 12 Stunden wöchentliche Routinearbeit in der Buchhaltung eliminiert hat.
Das reale Problem
Die Realität in den meisten Buchhaltungen: Rechnungen kommen per Post, als PDF, als Foto oder im ZUGFeRD-Format. Fachkräfte verbringen Stunden damit, E-Mail-Anhänge zu öffnen, Rechnungsnummern, IBANs und Bestellbezüge (PO-Nummern) abzutippen und im ERP-System (z.B. DATEV oder SAP) abzugleichen.
Die wahren Schmerzpunkte sind jedoch die Ausnahmen: Ein Lieferant schreibt "Rechnungs-Nr." statt "Rechnungsnummer", ein anderer versteckt das Leistungsdatum im Fließtext, oder die Rechnung besteht aus 40 unübersichtlichen Einzelpositionen. Ein einziger Zahlendreher beim Abtippen führt später zu aufwendigen Korrekturschleifen. Diese repetitive Copy-Paste-Arbeit frustriert hochqualifizierte Mitarbeiter und blockiert Ressourcen für echtes Controlling.
Unsere Lösung
Wir implementieren kein starres OCR-System, das beim ersten neuen Rechnungs-Layout zusammenbricht, sondern ein intelligentes, lokal gehostetes LLM. Das Modell "versteht" das Dokument semantisch – egal in welcher Sprache, welchem Format oder wie chaotisch das Layout ist.
Das System extrahiert nicht nur Beträge, sondern gleicht Einzelpositionen direkt mit den offenen Bestellungen im ERP ab. Es ordnet Kostenstellen zu und errechnet Konfidenz-Scores. Das Wichtigste: Es läuft zu 100% lokal. Die hochsensiblen Finanzdaten verlassen niemals die Unternehmensserver. Der Mensch wird vom Dateneingeber zum Prüfer (Human-in-the-Loop), der nur noch die 5% der Rechnungen kontrolliert, die das System als unsicher flaggt.
Der Verarbeitungs-Flow
Dokumenten-Eingang
PDF, Scan, Foto oder ZUGFeRD — jede Rechnung wird automatisch aus dem Postfach oder Ordner erfasst.
Semantische Extraktion
Das lokale LLM versteht das Layout und extrahiert alle Felder: Beträge, IBANs, PO-Nummern, Leistungsdaten.
ERP-Abgleich
Automatischer Abgleich mit offenen Bestellungen, Kostenstellen-Zuordnung und Konfidenz-Score-Berechnung.
Human Review
Nur bei Konfidenz < 95% prüft ein Mensch. 95% der Rechnungen laufen vollautomatisch durch.
Vorher vs. Nachher
Vorher
Nachher
Systemarchitektur im Detail
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