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GoBD-konform §203 StGB-konform Q1

Rechnungseingangs-Agent

Eingehende Rechnungen lesen, prüfen und GoBD-konform archivieren - ohne manuelle Erfassung.

Liest eingehende Rechnungen, prüft Pflichtangaben nach §14 UStG, extrahiert alle relevanten Daten und archiviert GoBD-konform.

Prozess analysieren lassen
Airbus Volkswagen Shell Renault Evonik Vattenfall Philips KPMG

LLM-Beleg-Extraktion, §14-UStG-Pflichtprüfung regelbasiert, GoBD-konforme Archivierung

Der Agent extrahiert Rechnungsdaten per LLM aus PDF, XRechnung und ZUGFeRD, validiert §14-UStG-Pflichtangaben und E-Rechnungs-Schema deterministisch und archiviert XML und PDF GoBD-konform mit Zeitstempel.

Ergebnis: Rechnungsdurchlauf von 12-18 Minuten auf unter 2 Minuten pro Beleg, 15 bis 25 Euro Prozesskostenersparnis je Rechnung laut Gennai-Benchmark und 39 Prozent Fehlerquote der manuellen Erfassung eliminiert.

75% Regelwerk
25% KI-Agent
0% Mensch

Die Aufteilung zwischen LLM-Extraktion und regelbasierter Validierung erklärt die hohe Automatisierungsquote:

10.000 Rechnungen im Monat, fünf Vollzeitkräfte tippen ab

Rechnungseingang bindet in den meisten Finanzabteilungen mehr Kapazität als jeder andere Einzelprozess in der Kreditorenbuchhaltung. Ein Unternehmen mit 10.000 Eingangsrechnungen pro Monat beschäftigt drei bis fünf Vollzeitkräfte allein damit, Belege zu öffnen, Daten abzutippen und Pflichtangaben zu prüfen. Gleichzeitig treibt die E-Rechnungspflicht ab 2027 den Formatwechsel voran. Wer jetzt nicht automatisiert, baut eine Prozessschuld auf, die mit jedem Quartal teurer wird.

Manuelle Erfassung kostet Unternehmen 15 bis 25 Euro pro Rechnung

Branchenerhebungen beziffern die Vollkosten einer manuell verarbeiteten Eingangsrechnung auf 15 bis 25 Euro - je nach Unternehmensgröße, Anzahl der Freigabestufen und Nacharbeitsquote (Quelle: Gennai Invoice Management Statistics 2026). In dieser Zahl stecken Personalkosten, Fehlerkorrektur, Archivierung und der unsichtbarste Posten: Skontoentgang durch verspätete Bearbeitung. Laut APQC erreichen Top-AP-Teams 98 Prozent Erstfall-Genauigkeit, während Bottom-Quartil-Organisationen nur 88 Prozent erreichen - über 60 Prozent aller Rechnungsfehler stammen aus manueller Dateneingabe. Jeder dieser Fehler löst einen Korrekturzyklus aus, der die Durchlaufzeit verdoppelt.

Bei 10.000 Rechnungen im Monat summiert sich das auf 150.000 bis 250.000 Euro Prozesskosten pro Jahr - bevor die erste Buchung im ERP steht.

Die E-Rechnungspflicht verschärft den Handlungsdruck ab 2027

Seit Januar 2025 muss jedes Unternehmen in Deutschland strukturierte E-Rechnungen empfangen können. Die Übergangsregelung erlaubt bis Ende 2026 noch PDF und Papier. Ab 2027 wird der Versand von E-Rechnungen im B2B-Verkehr für die meisten Unternehmen zur Pflicht - nur Betriebe mit maximal 800.000 Euro Vorjahresumsatz erhalten Aufschub bis 2028. Die zulässigen Formate sind XRechnung und ZUGFeRD ab Profil EN 16931 (Quelle: BMF FAQ E-Rechnung, Stand 2025).

Das bedeutet konkret: Ihre Kreditorenbuchhaltung empfängt in den kommenden Monaten immer mehr XML-Dateien statt eingescannter PDFs. Ein Prozess, der auf Sichtkontrolle und manuelle Dateneingabe ausgelegt ist, kann diesen Formatwechsel nicht abbilden. Wer weiterhin manuell erfasst, muss entweder Personal aufstocken oder Durchlaufzeiten akzeptieren, die Skontofristen sprengen.

Ein regelbasierter Agent ersetzt 90% der manuellen Schritte

Der Rechnungseingangs-Agent zerlegt die Erfassung in acht einzelne Entscheidungsschritte. Nur zwei davon - Dokumenttyp-Erkennung und Datenextraktion - benötigen eine KI-Klassifikation für unstrukturierte Eingänge wie Scans oder fotografierte Belege. Die übrigen sechs Schritte sind vollständig regelbasiert: Pflichtangabenprüfung gegen den Katalog des §14 UStG, Duplikatprüfung über Rechnungsnummer und Betrag, Schema-Validierung des E-Rechnungsformats, Kreditorenzuordnung über Stammdaten, GoBD-konforme Archivierung und Weiterleitung an den nächsten Prozessschritt.

Dieses Verhältnis - sechs regelbasierte Schritte, zwei KI-gestützte - erklärt die hohe Automatisierungsquote. Der Agent trifft keine Bewertungsentscheidungen. Er liest, prüft gegen definierte Kriterien und leitet weiter. Bei Abweichungen eskaliert er an den zuständigen Sachbearbeiter, statt selbst zu interpretieren. Das ist Decision Layer Stufe 1: Regelwerk entscheidet, KI extrahiert, Mensch übernimmt die Ausnahmen.

Ein konkretes Szenario: Ein mittelständischer Maschinenbauer empfängt monatlich 4.500 Eingangsrechnungen - ein Drittel als ZUGFeRD-PDF, ein Drittel als XRechnung-XML, der Rest als klassische PDF-Scans von Kleinlieferanten. Der Agent verarbeitet die strukturierten Formate vollautomatisch in unter drei Sekunden pro Beleg. Für die unstrukturierten Scans extrahiert die LLM-Pipeline Rechnungsnummer, Betrag und Leistungszeitraum mit Confidence-Score. Liegt der Score unter dem definierten Schwellenwert, geht der Beleg an einen Sachbearbeiter. In der Praxis betrifft das weniger als 5% des Volumens.

GoBD-konforme Archivierung entsteht als Nebenprodukt des Prozesses

Die GoBD 2025 verlangt bei E-Rechnungen die Archivierung sowohl der XML-Datei als auch des PDF - nur eines von beiden reicht nicht mehr. Jeder Beleg braucht einen qualifizierten Zeitstempel und muss unveränderbar gespeichert werden. Die Aufbewahrungsfrist beträgt nach AO §147 acht Jahre.

In manuellen Prozessen ist die Archivierung ein separater Arbeitsschritt, der vergessen oder fehlerhaft ausgeführt werden kann. Der Agent archiviert jeden verarbeiteten Beleg automatisch als Teil des Erfassungsprozesses. XML und PDF werden mit Zeitstempel versehen und unveränderbar abgelegt. Jede Validierungsentscheidung - Pflichtangaben vorhanden, Format valide, kein Duplikat - wird im Decision Log protokolliert. Dieses Log bildet die Verfahrensdokumentation, die das Finanzamt bei einer Betriebsprüfung verlangt.

Die Archivierung ist damit kein zusätzlicher Aufwand, sondern ein Nebenprodukt der automatisierten Erfassung. Das ist der Unterschied zwischen einem Tool, das Rechnungen scannt, und einer Infrastruktur, die den gesamten Dokumenteneingang regelt.

Micro-Decision-Tabelle

Wer entscheidet bei diesem Agent?

8 Entscheidungsschritte, aufgeteilt nach Decider

75%(6/8)
Regelwerk
deterministisch
25%(2/8)
KI-Agent
modellbasiert mit Confidence
0%(0/8)
Mensch
explizit zugewiesen
Mensch
Regelwerk
KI-Agent
Jede Zeile ist eine Entscheidung. Aufklappen zeigt die Entscheidungsakte und ob man anfechten kann.
Dokumenttyp erkennen Ist das eine Rechnung, Gutschrift, Mahnung oder ein Angebot? KI-Agent

LLM-Klassifikation unstrukturierter Eingänge

Entscheidungsakte

Modell-Version und Confidence Score
Eingabedaten und Klassifikationsergebnis
Entscheidungsgrund (Erklärbarkeit)
Audit Trail mit vollständiger Nachvollziehbarkeit

Anfechtbar: Ja - vollständig dokumentiert, durch Menschen überprüfbar, Einspruch über formalen Prozess.

Pflichtangaben prüfen Sind alle Pflichtangaben nach §14 UStG vorhanden? Regelwerk Lieferant

Deterministische Checkliste gegen UStG-Anforderungen

Entscheidungsakte

Regel-ID und Versionsnummer
Eingabedaten die zur Anwendung führten
Berechnungsergebnis und angewandte Formel

Anfechtbar: Ja - Regelanwendung prüfbar. Einspruch bei fehlerhafter Datenbasis oder falscher Regelversion.

Anfechtbar durch: Lieferant

Datenextraktion Welche Rechnungsnummer, welcher Betrag, welche Währung, welcher Leistungszeitraum? KI-Agent

LLM-Extraktion aus unstrukturierten Dokumenten

Entscheidungsakte

Modell-Version und Confidence Score
Eingabedaten und Klassifikationsergebnis
Entscheidungsgrund (Erklärbarkeit)
Audit Trail mit vollständiger Nachvollziehbarkeit

Anfechtbar: Ja - vollständig dokumentiert, durch Menschen überprüfbar, Einspruch über formalen Prozess.

Duplikatprüfung Wurde diese Rechnung bereits erfasst? Regelwerk

Datenbankabgleich über Rechnungsnummer, Lieferant und Betrag

Entscheidungsakte

Regel-ID und Versionsnummer
Eingabedaten die zur Anwendung führten
Berechnungsergebnis und angewandte Formel

Anfechtbar: Ja - Regelanwendung prüfbar. Einspruch bei fehlerhafter Datenbasis oder falscher Regelversion.

Lieferantenzuordnung Welchem Kreditor gehört diese Rechnung? Regelwerk

Exakter Match über Stammdaten, bei Abweichung unscharfes Matching

Entscheidungsakte

Regel-ID und Versionsnummer
Eingabedaten die zur Anwendung führten
Berechnungsergebnis und angewandte Formel

Anfechtbar: Ja - Regelanwendung prüfbar. Einspruch bei fehlerhafter Datenbasis oder falscher Regelversion.

E-Rechnungs-Validierung Ist das XRechnung/ZUGFeRD-Format valide? Regelwerk

Schema-Validierung gegen E-Rechnungs-Standard

Entscheidungsakte

Regel-ID und Versionsnummer
Eingabedaten die zur Anwendung führten
Berechnungsergebnis und angewandte Formel

Anfechtbar: Ja - Regelanwendung prüfbar. Einspruch bei fehlerhafter Datenbasis oder falscher Regelversion.

GoBD-konforme Archivierung Werden XML und PDF mit Zeitstempel unveränderbar archiviert? Regelwerk WP/BP

Regelbasierte Archivierung nach GoBD 2025

Entscheidungsakte

Regel-ID und Versionsnummer
Eingabedaten die zur Anwendung führten
Berechnungsergebnis und angewandte Formel

Anfechtbar: Ja - Regelanwendung prüfbar. Einspruch bei fehlerhafter Datenbasis oder falscher Regelversion.

Anfechtbar durch: WP/BP

Weiterleitung Geht die Rechnung an den Kontierungs-Agent oder wird eskaliert? Regelwerk

Routing-Regel basierend auf Vollständigkeit und Validierung

Entscheidungsakte

Regel-ID und Versionsnummer
Eingabedaten die zur Anwendung führten
Berechnungsergebnis und angewandte Formel

Anfechtbar: Ja - Regelanwendung prüfbar. Einspruch bei fehlerhafter Datenbasis oder falscher Regelversion.

Entscheidungsakte und Anfechtbarkeit

Jede Entscheidung, die dieser Agent trifft oder vorbereitet, wird in einer vollständigen Entscheidungsakte dokumentiert. Betroffene (Mitarbeiter, Lieferanten, Prüfer) können jede einzelne Entscheidung einsehen, nachvollziehen und anfechten.

Welche Regel in welcher Version wurde angewandt?
Welche Daten lagen der Entscheidung zugrunde?
Wer (Mensch, Regelwerk oder KI) hat entschieden - und warum?
Wie kann die betroffene Person Einspruch einlegen?
So setzt der Decision Layer das architektonisch um →

Passt dieser Agent zu Ihrem Prozess?

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Governance-Hinweise

GoBD-konform §203 StGB-konform

Kein Hochrisiko-System nach EU AI Act - Dokumentenverarbeitung ohne Entscheidung über Personen. GoBD-Kernrelevanz: §14 UStG (Pflichtangaben), GoBD 2025 (E-Rechnungsarchivierung erfordert XML + PDF), AO §147 (Aufbewahrungspflicht 8 Jahre nach BEG IV). Jede extrahierte Rechnung und jede Validierungsentscheidung wird im Decision Log dokumentiert - das ist die Verfahrensdokumentation, die das Finanzamt bei der Betriebsprüfung verlangt.

§203 StGB-relevante Daten werden Ende-zu-Ende verschlüsselt und nie im Klartext an KI-Modelle übergeben.

Beitrag zur Verfahrensdokumentation

Dokumentiert für jede eingehende Rechnung: Eingangszeitpunkt, erkannter Dokumenttyp, Ergebnis der Pflichtangabenprüfung, extrahierte Felder mit Confidence-Score, Duplikatprüfungsergebnis, Archivierungszeitpunkt. Bildet die Basis der GoBD-Verfahrensdokumentation für den gesamten Purchase-to-Pay-Prozess.

Bewertung

Agent Readiness 87-94%
Governance-Komplexität 21-28%
Economic Impact 78-85%
Leuchtturm-Wirkung 26-33%
Implementation Complexity 26-33%
Transaktionsvolumen Täglich

Voraussetzungen

  • E-Mail-Postfach oder EDI-Schnittstelle für Rechnungseingang
  • ERP-System mit Kreditorenstammdaten (SAP, DATEV, Microsoft Dynamics o.ä.)
  • GoBD-konformes Archivsystem mit Zeitstempel und Unveränderbarkeit
  • XRechnung/ZUGFeRD-Validator

Infrastruktur-Beitrag

Der Rechnungseingangs-Agent baut die zentrale Dokumentenverarbeitungs-Infrastruktur auf. Die LLM-Extraktionspipeline wird vom Gutschrift-Agent, Bewirtungsbeleg-Agent und Reisekosten-Agent wiederverwendet. Das Validierungs-Framework (Pflichtangaben, E-Rechnung, Duplikate) bildet die Vorlage für alle Document Agents im Katalog. Die GoBD-konforme Archivierungslogik wird zum Standard für jeden Agent, der steuerrelevante Dokumente verarbeitet.

Was diese Erstbewertung enthält: 9 Slides für Ihr Führungsteam

Personalisiert mit Ihren Zahlen. Generiert in 2 Minuten direkt im Browser. Kein Upload, kein Login.

  1. 1

    Titelfolie - Prozessname, Entscheidungspunkte, Automatisierungspotenzial

  2. 2

    Executive Summary - FTE-Freisetzung, Kosten pro Vorgang vorher/nachher, Break-Even-Datum, Kosten des Wartens

  3. 3

    Ausgangslage - Transaktionsvolumen, Fehlerkosten, Wachstumsszenario mit FTE-Vergleich

  4. 4

    Lösungsarchitektur - Mensch - Regelwerk - KI-Agent mit konkreten Entscheidungspunkten

  5. 5

    Governance - EU AI Act, GoBD/HGB, Audit Trail - mit Ampelstatus

  6. 6

    Risikoanalyse - 5 Risiken mit Eintrittswahrscheinlichkeit, Auswirkung und Gegenmaßnahme

  7. 7

    Roadmap - 3-Phasen-Plan mit konkreten Kalenderdaten und Go/No-Go

  8. 8

    Business Case - 3-Szenarien-Vergleich (Nichtstun/Neueinstellung/Automatisierung) plus 3×3-Sensitivitätsmatrix

  9. 9

    Diskussionsvorschlag - Konkrete nächste Schritte mit Zeitplan und Verantwortlichkeiten

Enthält: 3-Szenarien-Vergleich

Nichtstun vs. Neueinstellung vs. Automatisierung - mit Ihrem Gehaltsniveau, Ihrer Fehlerquote und Ihrem Wachstumsplan. Die eine Slide, die Ihr CFO als erstes sehen will.

Berechnungsmethodik anzeigen

Stundensatz: Jahresgehalt (Ihre Eingabe) × 1,3 AG-Anteil ÷ 1.720 Jahresarbeitsstunden

Einsparung: Vorgänge × 12 × Automatisierungsrate × Minuten/Vorgang × Stundensatz × Economic Factor

Qualitäts-ROI: Fehlerreduktion × Vorgänge × 12 × EUR 260/Fehler (APQC Open Standards Benchmarking)

FTE: Eingesparte Stunden ÷ 1.720 Jahresarbeitsstunden

Break-Even: Benchmark-Investition ÷ monatliche Gesamteinsparung (Effizienz + Qualität)

Neueinstellung: Jahresgehalt × 1,3 + EUR 12.000 Recruiting pro FTE

Alle Daten bleiben in Ihrem Browser. Nichts wird an Server übertragen.

Rechnungseingangs-Agent

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In 2 Minuten eine fundierte Erstbewertung - mit Ihren Zahlen, Ihrem Risikoprofil und Branchenbenchmarks. Kein Anbieter-Logo, kein Vendor-Pitch.

30K120K
1%15%

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Häufige Fragen

Funktioniert der Agent auch mit handschriftlichen Rechnungen?

Ja. Die LLM-Extraktion verarbeitet sowohl strukturierte E-Rechnungen (XRechnung, ZUGFeRD) als auch Scans und fotografierte Belege. Bei handschriftlichen Belegen sinkt der Confidence-Score - ab einem definierten Schwellenwert wird an einen Sachbearbeiter eskaliert.

Was passiert, wenn eine Pflichtangabe nach §14 UStG fehlt?

Der Agent dokumentiert den Mangel und eskaliert an den Sachbearbeiter. Die Rechnung wird nicht zur Buchung freigegeben, bis die fehlende Angabe geklärt ist. Der Vorsteuerabzug ist bei fehlenden Pflichtangaben gefährdet - der Agent schützt vor diesem Risiko.

Wie werden E-Rechnungen nach GoBD 2025 archiviert?

Sowohl die XML-Datei als auch das PDF werden archiviert - nur PDF reicht seit GoBD 2025 nicht mehr. Jeder Beleg erhält einen Zeitstempel und wird unveränderbar gespeichert. Der Agent dokumentiert den Archivierungsvorgang als Teil der Verfahrensdokumentation.

Was passiert als Nächstes?

1

30 Minuten

Erstgespräch

Wir analysieren Ihren Prozess und identifizieren den optimalen Startpunkt.

2

1 Woche

Discover

Mapping Ihrer Entscheidungslogik. Regelwerke dokumentiert, Decision Layer designt.

3

3-4 Wochen

Build

Produktiver Agent in Ihrer Infrastruktur. Governance, Audit Trail, prüfungsfähig ab Tag 1.

4

12-18 Monate

Eigenständig

Voller Zugang zu Quellcode, Prompts und Regelversionen. Kein Vendor Lock-in.

Diesen Agent implementieren?

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