70–90 % Automatisierungsquote
Standardrechnungen laufen ohne manuelle Erfassung durch.
Anwendungsfall
KI-Rechnungseingangsprüfung
Eingangsrechnungen automatisch erfassen, klassifizieren und buchungsbereit an die Finanzbuchhaltung übergeben – mit Audit-Trail und klarem Eskalations-Workflow.
Wie funktioniert KI-gestützte Rechnungseingangsprüfung?
Rechnungen aus PDF, E-Mail oder Postfach werden per KI extrahiert (Lieferant, Beträge, Steuersätze, Positionen), gegen Bestellung und Wareneingang abgeglichen, klassifiziert (Sachkonto, Kostenstelle) und buchungsbereit an Ihre Finanzbuchhaltung übergeben. Unklare Fälle landen in einer Klärungsliste mit Vorschlag – der Mensch entscheidet, das System lernt.
Was sich automatisieren lässt
Automatisierungspotenzial im Detail
- Erkennung von Kopf- und Positionsdaten (auch bei freien Layouts)
- Abgleich mit Bestellung und Wareneingang (3-Wege-Match)
- Vorschlag von Sachkonto und Kostenstelle auf Basis Historie
- Steuer- und Plausibilitätsprüfungen
- Übergabe an DATEV, SAP, Microsoft Dynamics, abas u. a.
- Klärungsliste mit Begründung je Eskalationsfall
Nutzen
Was Sie konkret davon haben
Skontofristen halten
Schnellere Verarbeitung schafft Spielraum, Skonti tatsächlich zu ziehen.
Weniger Mahnungen
Saubere und nachvollziehbare Buchung reduziert Reklamationen bei Lieferanten.
Entlastung der Buchhaltung
Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter konzentrieren sich auf Klärungen und Bilanzthemen statt auf Erfassung.
Investition
Investition (Beispielprojekt)
| Phase | Dauer | Investition |
|---|---|---|
| Workshop & Datenanalyse (Stichprobe) | 1–2 Wochen | ab 3.900 € |
| Pilot mit 1 Mandant / Tochter | 6–8 Wochen | ab 16.900 € |
| Betrieb | monatlich | ab 600 €/Monat |
Weiterführend
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Häufige Fragen
Antworten auf die wichtigsten Fragen
Bei einem gepflegten Lieferantenstamm und üblichen Rechnungslayouts erreichen wir 95–98 % korrekte Feld-Erkennung. Die Automatisierungsquote der gesamten Buchung liegt je nach Komplexität bei 60–90 %.
Mit Einschränkungen ja – für Handschriften und Sonderfälle setzen wir gezielt auf Human-in-the-loop, statt KI zu zwingen, riskante Vermutungen zu treffen.
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