PATTERN

Belegverarbeitung mit Vision-KI

Beleg → Vision-LLM mit Kontext-Prompt → Validierungs-Tabelle → menschliche Freigabe → Export ins Zielsystem.

Eingehende Belege landen strukturiert in der Buchhaltung — mit Mensch-im-Loop für Edge-Cases statt blindem Vertrauen ins Modell.

Wann passt dieses Pattern

Drei Schmerzpunkte, an denen sich der Aufwand lohnt.

  1. Eingangsbelege landen in der Postmappe und brauchen Tage, bis sie strukturiert in der Buchhaltung ankommen.

  2. Datenqualität schwankt: Handschrift auf Bewirtungsbelegen, geknickte Parkscheine, fotografierte Quittungen.

  3. Die KI alleine erkennt — aber niemand will ihr blind die Freigabe vor der Zahlung überlassen.

Wie das Pattern aufgebaut ist

Fünf Schritte, vom Eingang bis zur Ablage.

  1. Beleg

    PDF, Foto oder Scan — egal woher.

  2. Vision-LLM

    Strukturierte Extraktion mit Kontext.

  3. Validierung

    Prüftabelle mit Vertrauensgrad.

  4. Freigabe

    Mensch entscheidet bei Edge Cases.

  5. Export

    SEPA, DATEV oder Buchungs-CSV.

Live-Beispiel

Aus dem echten Betrieb.

Kunde Danumed BELEGVERARBEITUNG

Aus einem Stapel Eingangsrechnungen und Spesenbelegen entsteht in wenigen Minuten eine importfertige SEPA-Überweisungsdatei für die Banksoftware — mit menschlicher Kontrolle vor jeder Zahlung.
Fall ansehen

Was bewusst nicht im Scope ist

Drei Stellen, an denen wir den Menschen lassen.

  • Vollautomatische Zahlungsfreigabe. Vor jeder Bank-Übertragung steht eine menschliche Sichtprüfung.

  • Erkennungsentscheidungen ohne Begründung. Jeder extrahierte Wert kommt mit Vertrauensgrad und Quellbild.

  • Spezialisten-Belege ohne menschlichen Blick. Komplexe Auslandsrechnungen oder Streitfälle eskalieren bewusst.

Typischer Projektumfang

Discovery → Pilot → Rollout.

  1. Discovery

    Eine bis zwei Wochen. Wir verstehen Ihren konkreten Engpass, sehen uns die vorhandenen Quellen an und entscheiden gemeinsam, ob das Pattern hier wirklich die richtige Antwort ist.

  2. Pilot

    Vier bis acht Wochen. Eine eingegrenzte Variante in echten Daten, mit einer kleinen Nutzergruppe. Trockenlauf vor jedem Schreibvorgang, klar definierte Erfolgskriterien.

  3. Rollout

    Ab zwei Monaten, fließend. Erweiterung auf weitere Quellen, Teams oder Standorte. Übergabe in den Betrieb mit dokumentierter Architektur und Schulung der Verantwortlichen.

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