Warum gerade jetzt?
Mit wachsenden Dokumentenmengen, verteilten Posteingängen und vielfältigen PDF-Layouts steigen Tempo- und Qualitätsanforderungen. Teams brauchen sichere GoBD-konforme Ablagen, nachvollziehbare Freigabe-Workflows und stabile Übergaben an DATEV, SAP oder Microsoft 365. Moderne Dokumenten-KI ist dafür gemacht: Sie erkennt Inhalte und Strukturen, lernt aus Beispielen und lässt sich gezielt auf die eigene Organisation trainieren.
Was Dokumenten-KI konkret übernimmt
- Klassifizieren – „Was ist das?“
Die KI erkennt automatisch, ob ein Beleg eine Rechnung, Bestellung, ein Vertrag oder ein Lieferschein ist und ordnet sie automatisch zu. Ergebnis: richtige Ablage und passender Workflow (z. B. Rechnung → Freigabe in der Kreditorenbuchhaltung).
- Trennen – „Wo beginnt ein neues Dokument?“
Sammelscans oder E-Mail-Anhänge werden in Einzeldokumente zerlegt. Statt Trennblättern nutzt die KI Seitenmuster (z.B. Kopfzeilen, Tabellen, Seitenzählung) und teilt diese zuverlässig auf.
- Extrahieren – „Welche Felder brauche ich?“
Wichtige Daten werden strukturiert ausgelesen: Rechnungsnummer, Datum, Betrag, USt, IBAN, Lieferant, Bestell-/Lieferscheinnummer, optional Positionstabellen. Zu jedem Feld gibt es Konfidenzwerte und Plausibilitäten (Summenprüfung, Pflichtfelder). Auch Handschriftliches kann die KI dank HTR (Handwritten Text Recognition) mit hoher Genauigkeit erkennen.
Wie funktioniert das – ohne Fachchinesisch?
- OCR wandelt Scans in durchsuchbaren Text.
- Layout-Analyse erkennt Überschriften, Spalten, Tabellen.
- Sprachmodelle verstehen, was ein Textteil bedeutet („Rechnungsnummer“ auch wenn „Beleg-Nr.“ dort steht).
- Visuelle Modelle kombinieren Position und Umgebung eines Feldes mit dem Text.
- KI zeigt, wie sicher sie sich bei jedem erkannten Feld ist.
- Das Resultat sind saubere Metadaten plus Beleg – bereit für Workflows und Übergabe an ERP/FiBu.
„Woher weiß die KI, was sie machen soll?“
Aus Beispielen – und aus Ihrer Prozesslogik.
- Vortrainierte Modelle kennen typische Belege bereits.
- Anlernen am eigenen Material: Unsere erfahrenen Berater richten Klassen, Felder und Prüfregeln ein, wählen 100-200 repräsentative Dokumente, labeln diese und justieren Grenzwerte.
- Human-in-the-Loop: Unsichere Treffer gehen zur Nachsicht; Korrekturen fließen als Feedback zurück – die Trefferqualität steigt.
Vorteil gegenüber klassischer Dokumentenerkennung (z.B. einfache OCR)
- Weniger Vorlagen, mehr Verständnis: Künstliche Intelligenz versteht den Inhalt layoutunabhängig; Template-Pflege entfällt weitgehend.
- Robust bei Änderungen: Neue Lieferantenformate oder Sprachen sind kein Projekt mehr.
- Bessere Tabellenerkennung: Positionen werden verlässlicher erfasst.
- Wartung im Betrieb: Regelmäßige Feedback-Zyklen statt dauerhafter Template-Nacharbeit.
Fairnesshalber: Bei stark standardisierten Formularen reichen einfache Regeln oft aus – sobald Vielfalt ins Spiel kommt, ist die KI klar im Vorteil.
Was bringt das der Verwaltung – und der Geschäftsführung?
Verwaltung profitiert von weniger Rückfragen, klaren Zuständigkeiten, mobilen Freigaben und einer Suche, die wirklich trifft.
Geschäftsführung bekommt Transparenz, prüfbare Compliance (GoBD, DSGVO), stabile Durchlaufzeiten und Prozesse, die sich mit dem Volumen mitskalieren – statt mehr Köpfe zu binden.
Einführung in der Praxis – schlanker Leitfaden
- Zielbild & Dokumentarten festlegen (Rechnung, Vertrag, Lieferschein …).
- Beispieldatensatz sammeln, Felder/Regeln definieren.
- Anlernen & Feintuning mit Human-in-the-Loop.
- Integration ins DMS (z. B. DocuWare), Übergaben an DATEV/SAP/Microsoft 365.
- Pilot & Rollout mit Schulung, Monitoring, Qualitätskriterien.
Ihre Daten, Ihr Modell
Bei der Integration von KI in Dokumentenmanagement-Systeme gibt es verschiedene Ansätze – je nachdem, wie individuell die Anforderungen und Datenstrukturen sind. Ob Sie schnell starten oder maßgeschneiderte Ergebnisse erzielen möchten: Für jeden Bedarf gibt es das passende Modell.
- Pre-Built: Fertig trainierte Modelle mit vorkonfigurierten Strukturen. Sie erkennen gängige Dokumenttypen und extrahieren typische Datenfelder – ideal für einen schnellen Einstieg.
- Fine-Tune Pre-Built: Wenn Standardmodelle nicht exakt zu Ihren Dokumenten passen, können sie auf Basis Ihrer eigenen Daten weitertrainiert werden. So entstehen Modelle, die optimal auf Ihre Abläufe abgestimmt sind.
- Build Your Own Model: Für spezielle Anwendungsfälle lässt sich ein individuelles Modell komplett neu erstellen. Es wird gezielt auf Ihre Dokumente und Anforderungen trainiert – für maximale Präzision und Flexibilität.
Weiterführend
Wenn Sie tiefer in digitale Rechnungsverarbeitung einsteigen möchten – inklusive E-Rechnung, Freigaben und Übergabe an die Buchhaltung –, finden Sie hier einen kompakten Überblick: Rechnungsverarbeitung mit DocuWare.
Fazit
Künstliche Intelligenz für Dokumentenverarbeitung ersetzt keine Menschen – sie entlastet sie. Indem sie klassifiziert, trennt und extrahiert, macht sie Ablagen verlässlich, Posteingänge ruhig und Freigaben planbar. Der entscheidende Unterschied zur klassischen Erkennung: statt Vorlagen zu pflegen, lernt die KI aus Beispielen – und bleibt damit stabil, wenn Formate, Lieferanten und Kanäle sich ändern. Für Verwaltung und Geschäftsführung ist das der pragmatische Weg zu weniger Aufwand und mehr Qualität im Dokumentenprozess.
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