Projekteinblick · KI & Automatisierung

Vom Rechnungs-PDF zum prüfbaren Buchungsvorschlag

Rechnungsdaten aus PDF-Dateien erfassen, zusammengehörige Seiten zuordnen und Buchungsvorschläge vorbereiten: Dieser lokale Python-Workflow verbindet KI-Auswertung mit festen Regeln und einer abschließenden Prüfung.

Aufgabe und Umsetzung

Was hinter dem Projekt steckt

Die Aufgabe

Belege können aus mehreren Seiten bestehen und unterscheiden sich in Aufbau und Qualität. Für die vorbereitende Buchhaltung müssen Informationen in eine einheitliche Struktur übertragen und unklare Fälle erkannt werden.

Die Lösung

Ein lokal betriebenes Bild-Sprach-Modell wertet Seitenbilder und vorhandenen PDF-Text gemeinsam aus. Kontierungsregeln ergänzen die erkannten Daten. Die Verarbeitung liefert eine Analyseübersicht und eine DATEV-CSV als Grundlage für die weitere Bearbeitung.

Das Ergebnis

Der dokumentierte Ablauf beginnt mit PDF-Dateien im Belegordner. Nach dem Lauf wird zuerst die Analyseergebnisse.csv geprüft. Die DATEV.csv wird erst nach fachlicher Kontrolle importiert. Fehlende Angaben und unklare Zuordnungen bleiben damit Gegenstand einer gezielten Prüfung.

So funktioniert es

Der Ablauf auf einen Blick

  1. PDF-Belege

    Dokumente lokal bereitstellen

  2. KI & Regeln

    Daten erkennen und Vorschläge aufbereiten

  3. Prüfung & Export

    Analyse kontrollieren, anschließend DATEV-CSV nutzen

Was sich auf andere Projekte übertragen lässt

Der Nutzen liegt in der vorbereiteten Datenübertragung und einem nachvollziehbaren Prüfablauf. Die KI ersetzt keine fachliche Freigabe; Umfang und Einrichtung richten sich nach den konkreten Belegen und Buchhaltungsprozessen.

Sie haben eine ähnliche Aufgabe?

Beschreiben Sie kurz Ihren Ablauf, Ihre Zielgruppe und das gewünschte Ergebnis. Gemeinsam grenzen wir einen sinnvollen ersten Umsetzungsschritt ein.

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