KI-gestützte Klassifizierung, Datenextraktion und DATEV-Integration. Von 3-4 Minuten auf 20 Sekunden pro Beleg – GoBD-konform.
Jeder Beleg muss gesichtet, klassifiziert und manuell ins System eingegeben werden. Bei 10.000+ Belegen pro Monat bedeutet das hunderte Arbeitsstunden.
Die Fehlerquote bei manueller Klassifizierung liegt bei 5-10%. Steuerliche Fehlbuchungen können bei Betriebsprüfungen teuer werden.
Per E-Mail, DATEV DUO oder Pendelordner
Manuelle Recherche bei unklaren Absendern
Datum, Betrag, Steuersatz, Sachkonto abtippen
Kontierung und Übertragung ins System
Der Workflow verarbeitet alle gängigen Belegarten und erkennt steuerliche Besonderheiten automatisch.
Automatische Extraktion aller relevanten Daten: Datum, Betrag, Steuersätze (7%/19%), Rechnungsnummer, Lieferant.
Vertraut von führenden Unternehmen
Für eine mittelgroße Kanzlei mit 200 Mandanten und 15.000 Belegen pro Monat:
Hier finden Sie die Antworten auf häufig gestellte Fragen.
Ja, die Lösung erfüllt alle GoBD-Anforderungen: Unveränderbarkeit durch revisionssichere Archivierung mit Zeitstempeln und Hashwerten, vollständige Nachvollziehbarkeit aller Verarbeitungsschritte, und 10-jährige Aufbewahrung. Wir empfehlen, die Verfahrensdokumentation von einem IT-Prüfer abnehmen zu lassen.
Bei strukturierten digitalen PDFs erreichen wir 95-99% Genauigkeit. Bei semi-strukturierten Dokumenten (unterschiedliche Layouts) 85-90%. Das System flaggt Extraktionen mit niedrigem Confidence Score automatisch für manuelle Prüfung. Die Genauigkeit verbessert sich kontinuierlich durch Machine Learning.
Wir bieten mehrere Integrationswege: DATEVconnect online API für Echtzeit-Synchronisation, ASCII-Export für ältere DATEV-Versionen, und DATEV Unternehmen Online Anbindung. Die Belegbilder werden automatisch mit den Buchungen verknüpft.
Das Human-in-the-Loop-System routet komplexe Fälle automatisch an erfahrene Mitarbeiter. Sie sehen das Belegbild neben dem KI-Vorschlag und können in 30-60 Sekunden korrigieren oder bestätigen. Jede Korrektur verbessert das Modell für zukünftige ähnliche Belege.