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Rechnungseingang bis zum Buchungsvorschlag

Rechnungen kommen als PDF im Postfach, als E-Rechnung über die Schnittstelle oder als Schweizer QR-Rechnung mit Beleg an. Ein Agent liest Kopf- und Positionsdaten, sucht den Lieferanten in Ihren Stammdaten, ordnet Konto und Kostenstelle nach Ihren Regeln zu und übergibt einen Buchungsvorschlag an das ERP. Bei einem deutschen Logistikkonzern läuft das seit Mai 2025 produktiv: 96 Prozent der Rechnungen werden vollständig nachvollzogen, über 90 Prozent der Positionen korrekt verbucht.

feld.ai Prüfansicht: Rechnung neben den extrahierten Feldern — Rechnungsnummer, Beträge und IBAN bleiben bis zur Fundstelle nachvollziehbar

Was passiert nach dem Auslesen einer Rechnung?

Das Auslesen ist der kleinste Teil. Danach prüft der Agent, ob Rechnungsnummer, Datum, Betrag, IBAN und Umsatzsteuer-ID vorhanden und stimmig sind, ob der Lieferant in den Stammdaten existiert und ob Bestellung oder Lieferschein zur Rechnung passen. Stimmt alles, geht der Buchungsvorschlag ohne Umweg weiter. Fehlt eine Pflichtangabe oder widersprechen sich zwei Werte, etwa Netto, Steuer und Brutto, bekommt die Sachbearbeitung genau diesen Fall vorgelegt: mit der Fundstelle im Dokument und dem Grund der Abweichung. Die Rechnungen, die durchlaufen, liest niemand ein zweites Mal.

feld.ai Fälle-Board: Rechnungen mit Buchungskonto, Betrag, Status und Bearbeiter — jeder Fall mit dem zugehörigen Beleg verknüpft
Der Buchungsvorschlag als Arbeitsliste: eindeutige Fälle sind bereits verbucht, offene warten auf eine Entscheidung — der Status sagt, wo noch jemand hinschauen muss.

So funktioniert es

1. Eingang zusammenführen: Rechnungen und Begleitbelege kommen per Upload, E-Mail, Scan-Ordner, DMS oder API. Verarbeitet werden PDF- und Bildrechnungen, elektronische Rechnungen und Schweizer QR-Rechnungen.

2. Rechnungsdaten verstehen: Der Agent erfasst Lieferant, Rechnungsnummer, Datum, Positionen, Beträge, IBAN und Zahlungsinformationen aus dem QR-Code.

3. Stammdaten und Regeln anwenden: Lieferanten, Konten, Kostenstellen und weitere Referenzdaten werden zugeordnet. Pflichtangaben, Summen und vereinbarte Geschäftsregeln werden geprüft.

4. Buchen oder gezielt prüfen: Klare Fälle gehen als Buchungsvorschlag an ERP oder Buchhaltung. Ausnahmen bleiben mit Begründung und Fundstelle nachvollziehbar.

Was uns unterscheidet

Ein Ablauf für mehrere Formate

PDF, E-Rechnung und Schweizer QR-Rechnung werden einheitlich weiterverarbeitet.

Stammdaten-Abgleich

Zuordnung zu Bestandsdaten (Lieferanten-IDs, Konten, Kostenstellen)

Prüfung nur bei Ausnahmen

Fehlende oder widersprüchliche Angaben werden gezielt vorgelegt.

Betriebsmodell nach Bedarf

Auf unserer Infrastruktur in Österreich, als dedizierte Instanz oder in Ihrer Umgebung.

Im deutschen Livebetrieb wurden 96 % der Rechnungen vollständig nachvollzogen; mehr als 90 % der Positionen wurden korrekt verbucht.

Deutscher Logistikkonzern · Rechnungsverarbeitung, Deutschland live seit Mai 2025

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Häufige Fragen

Welche Rechnungsformate werden unterstützt?

feld.ai verarbeitet PDF- und Bildrechnungen, elektronische Rechnungen und Schweizer QR-Rechnungen. Auch Gutschriften, Lieferscheine, Mahnungen und Zahlungsavise können in denselben Ablauf einbezogen werden.

Was passiert bei unvollständigen oder unklaren Rechnungen?

Pflichtangaben und Abgleichsergebnisse bleiben nachvollziehbar. Klare Fälle können weitergegeben werden; fehlende oder widersprüchliche Angaben kommen mit Fundstelle und Begründung in die Prüfung.

Gibt es eine DATEV-Anbindung?

DATEV kann über passende Exportformate oder vorhandene Middleware angebunden werden. Welche Variante passt, hängt von Ihrer bestehenden Systemlandschaft ab.

Wie lange dauert ein Pilotprojekt?

Wir starten mit echten Belegen und legen Prüfkorpus, Messgröße und Abnahmekriterien vorab fest. Die Dauer hängt von Formaten, Regeln und Zielsystem ab.

Wo werden die Daten verarbeitet?

Der Betrieb ist auf unserer Infrastruktur in Österreich, als dedizierte Instanz oder in Ihrer Umgebung möglich. Datenfluss, Zugriffe und Aufbewahrung werden für den gewählten Aufbau festgelegt. Externe Modell-APIs sind dafür nicht erforderlich.

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