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Aus dem Wust an Rechnungs-E-Mails entsteht automatisch ein sauber abgelegter Buchhaltungs-Ordner — jede PDF mit dem richtigen Namen, im richtigen Monatsverzeichnis, ohne dass jemand öffnen, umbenennen und verschieben muss.
DIE AUSGANGSLAGE
Eingangsrechnungen kommen heute per Mail: Mobilfunk, Hosting, Cloud-Dienste, Werbung, Kreditkartenabrechnungen, Software-Abos. Jeden Monat dieselbe Routine — Mail öffnen, PDF herunterladen, Datei umbenennen, in den richtigen Lieferanten- und Monatsordner verschieben. Bei der Kreditkartenabrechnung kommt ein Schritt dazu: PDF zusätzlich öffnen, den Betrag ablesen, ihn ins Dateinamen-Schema einbauen, damit die Buchhaltung später ohne Aufklappen sieht, worum es geht.
Bei zwei Dutzend Rechnungen pro Monat ist das nicht „eben schnell erledigt" — sondern der wiederkehrende Reibungspunkt am Monatsanfang, an dem sich Tippfehler einschleichen, Rechnungen versehentlich doppelt landen oder ganze Belege im Posteingang verschollen bleiben.
WAS WIR GEBAUT HABEN
Ein Kommandozeilen-Werkzeug, das das Mail-Postfach systematisch nach Rechnungs-Absendern durchforstet, die zugehörigen PDF-Anhänge extrahiert, sie nach konfigurierbaren Regeln umbenennt und in die korrekte Ordner-Hierarchie ablegt — mit Trockenlauf vor jedem echten Schreibvorgang und einer Zustandsdatenbank, die Doppelt-Verarbeitung verlässlich verhindert.
2026-02-15_amex_142.50€.pdf. Andere Absender behalten ihren ursprünglichen Dateinamen — was die Banksoftware oder der Lieferant schon vergeben hat, ist meist gut genug.{year} und {month} lösen sich aus dem Empfangsdatum auf: /Rechnungen/amex/2026/2026-02/. Fehlende Verzeichnisse werden bei Bedarf angelegt.Mit --dry-run zeigt das Werkzeug exakt, was es tun würde — ohne eine einzige Datei zu schreiben oder eine E-Mail als verarbeitet zu markieren. Konfigurations-Änderungen lassen sich damit gefahrlos testen, bevor sie auf das echte Postfach losgelassen werden.
Welches KI-Modell den Betrag aus dem PDF holt, ist eine Konfigurationsfrage — Anthropic Claude, OpenAI, Azure, OpenRouter oder ein lokal laufendes Modell über Ollama. Damit bleibt die Wahl zwischen Cloud und On-Premise konfigurierbar, ohne den Code zu berühren.
Mail-Server, Pfad-Vorlagen und Absender-Zuordnungen liegen in lesbaren Text-Dateien (YAML und CSV). Passwörter und API-Keys kommen aus Umgebungsvariablen oder einer .env-Datei — was vor Ort gewartet werden kann, kann auch vor Ort gewartet werden, ohne dass Geheimnisse im Klartext in der Konfiguration landen.
WAS WIR DAMIT ERREICHEN
WAS BEWUSST NICHT AUTOMATISIERT WURDE
WARUM DIESES MUSTER ÜBERTRAGBAR IST
Der Aufbau funktioniert überall dort, wo regelmäßig strukturierte Dokumente per E-Mail eingehen und in eine konsistente Ablage müssen — und der inhaltliche Umgang beim Menschen oder im Folgesystem bleibt: Lieferanten-Rechnungen, Mahnungen, Versand-Avisen, Bestellbestätigungen, Vertragsanlagen, Bewerbungs-Unterlagen, Behörden-Bescheide.
Das Muster: Postfach → Filter nach Absender → Anhang extrahieren → bei Bedarf KI-Inhalt verstehen → benennen → ablegen → markieren als erledigt.
Die KI greift gezielt dort ein, wo aus einem Dokument eine strukturierte Information werden muss — etwa der Rechnungsbetrag. Die Routine-Mechanik (herunterladen, umbenennen, einsortieren, nicht doppelt machen) ist deterministisch und damit verlässlich. Die Verantwortung dafür, was überhaupt verarbeitet wird, bleibt beim Menschen — dort, wo sie hingehört.
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