BEISPIELIMPLEMENTIERUNG

Automatisierte Rechnungsauswertung

Wie ein mittelständischer Maschinenbauer durch KI-gestützte Datenextraktion 12 Stunden wöchentliche Routinearbeit in der Buchhaltung eliminiert hat.

ERGEBNISSE
–12h
pro Woche eingespart
99,2%
Extraktionsgenauigkeit
schnellere Verbuchung
0
Datenpannen

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 beste Buchhalterin war eigentlich nur noch damit beschäftigt, Zahlen von Bildschirm A nach Bildschirm B abzutippen."

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.

Semantische Extraktion (kein starres Template)
100% lokale Verarbeitung (On-Premise)
Automatischer ERP-Abgleich mit PO-Nummern
Konfidenz-basiertes Human-in-the-Loop
SO FUNKTIONIERT ES

Der Verarbeitungs-Flow

01

Dokumenten-Eingang

PDF, Scan, Foto oder ZUGFeRD — jede Rechnung wird automatisch aus dem Postfach oder Ordner erfasst.

02

Semantische Extraktion

Das lokale LLM versteht das Layout und extrahiert alle Felder: Beträge, IBANs, PO-Nummern, Leistungsdaten.

03

ERP-Abgleich

Automatischer Abgleich mit offenen Bestellungen, Kostenstellen-Zuordnung und Konfidenz-Score-Berechnung.

04

Human Review

Nur bei Konfidenz < 95% prüft ein Mensch. 95% der Rechnungen laufen vollautomatisch durch.

TRANSFORMATION

Vorher vs. Nachher

Vorher

Bearbeitungszeit / Rechnung8–12 Minuten
Wöchentlicher Zeitaufwand15 Stunden
Fehlerquote (Zahlendreher)~3,5%
Formate unterstütztNur PDF (manuell)
Mitarbeiter-ZufriedenheitNiedrig (Monotonie)

Nachher

Bearbeitungszeit / Rechnung< 90 Sekunden
Wöchentlicher Zeitaufwand3 Stunden (–12h)
Fehlerquote< 0,8%
Formate unterstütztPDF, Scan, Foto, ZUGFeRD
Mitarbeiter-ZufriedenheitHoch (Prüfer-Rolle)
ARCHITEKTUR

Systemarchitektur im Detail

PDF-RechnungPDF
Scan / FotoIMG
ZUGFeRD / XRechnungXML
E-Mail AnhangIMAP
LOKALES LLM
Document Parser
OCR + Layout-Analyse
Semantische Extraktion
Felder, Positionen, Beträge
Validierungs-Engine
Konfidenz-Score & Plausibilität
100% On-Premise DSGVO-konform Keine Cloud-Abhängigkeit GoBD-konform
Auto-Verbuchung
~95% vollautomatisch ins ERP
Human Review
Bei Konfidenz < 95%
Audit Trail
Lückenlose Dokumentation
Verbundene Systeme:DATEVSAPLexwaresevDeskMicrosoft Dynamics
"Unsere Buchhaltung verarbeitet jetzt dreimal so viele Rechnungen in der Hälfte der Zeit — und die Fehlerquote ist praktisch auf null gesunken."

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