Case Study

Wie eine Maklergruppe rund 80 % ihres Rechnungseingangs automatisierte

KI-gestützte OCR und Workflow-Automatisierung im Rechnungseingang: rund 80 Prozent der eingehenden Rechnungen laufen seit der vierten Woche ohne manuellen Eingriff durch.

Prozesse & Effizienz

5 Minuten Lesen

rund 80 %

eingehender Rechnungen ohne manuellen Eingriff

KI-gestützt

Workflow-Automatisierung mit Systemanbindung

fehlerarm

Durch automatische Datenextraktion

Auf einen Blick

Eine Maklergruppe hat ihren vollständig manuell geführten Rechnungseingang automatisiert. Rund 80 Prozent der eingehenden Rechnungen liefen bereits nach vier Wochen ohne manuellen Eingriff durch. KI-gestützte OCR liest die Belege unabhängig vom Format aus, automatisierte Workflows in n8n plausibilisieren die Daten und übergeben sie an das Maklerverwaltungsprogramm. Umgesetzt ohne offene Schnittstelle und ohne Eingriff in das bestehende System.

Der Kunde

Eine Maklergruppe mit hohem täglichem Belegaufkommen im Rechnungseingang.

Ausgangslage

Eingehende Rechnungen wurden vollständig manuell verarbeitet, mit hohem Aufwand, langen Durchlaufzeiten und einer fehleranfälligen Datenerfassung von Hand. Zwischen dem Maklerverwaltungsprogramm und den eingehenden Dokumenten gab es keine Schnittstellen, was eine skalierbare Verarbeitung von vornherein verhinderte. Jede Rechnung wanderte einzeln durch viele Hände, Skontofristen wurden regelmäßig nicht gehalten, weil Belege zu lange liegen blieben.

Herausforderung

Das Verwaltungssystem besaß keine offene Schnittstelle, und die Belege kamen in jedem denkbaren Format herein, von der sauberen PDF-Rechnung bis zum schief eingescannten Beleg. Die Lösung musste beide Hürden zugleich überbrücken, ohne das bestehende System anzutasten. Sie durfte zugleich keine falschen Werte still durchschreiben, denn ein fehlerhafter Buchungssatz kostet mehr Nacharbeit als eine manuelle Erfassung.

Vorgehen

Wir haben eine KI-gestützte OCR-Strecke aufgebaut, die den bislang vollständig manuellen Rechnungseingang durchgängig automatisiert:

  • Automatische Erkennung eingehender Rechnungen unabhängig vom Format, von der sauberen PDF bis zum eingescannten Beleg

  • Zuverlässige Extraktion der relevanten Daten wie Rechnungssteller, Betrag, Datum und Verwendungszweck

  • Automatisierte Workflows in n8n zur Plausibilisierung der extrahierten Daten

  • Weiterverarbeitung und Übergabe der Daten an das Maklerverwaltungsprogramm, integriert in die bestehende Systemlandschaft

  • Keine Eingriffe in das geschlossene System, die Anbindung erfolgt über eine vorgelagerte Workflow-Ebene

  • Gezielte Aussteuerung unsicherer Erkennungen zur manuellen Prüfung statt blindem Durchlauf

Vier Schichten von oben nach unten: Eingang der Rechnungen als PDF, Scan oder in weiteren Formaten; KI-gestützte OCR liest Rechnungssteller, Betrag, Datum und Verwendungszweck aus; eine vorgelagerte Workflow-Ebene plausibilisiert, steuert unsichere Erkennungen aus und übergibt die Daten; das Maklerverwaltungsprogramm bleibt unverändert, ohne offene Schnittstelle.

In den ersten Wochen lag die Ausschleusungsquote deutlich höher als erwartet, weil einzelne wiederkehrende Rechnungssteller ungewohnte Belegformate nutzten. Erst nach Nachschärfung an echten Belegen erreichte die Strecke ihr heutiges Niveau. Aus reiner Handarbeit wurde so ein durchlaufender, überwachbarer Prozess mit klarer Fehlerkontrolle.

Ergebnisse

  • Rund 80 Prozent der eingehenden Rechnungen laufen ohne manuellen Eingriff durch, erreicht innerhalb von vier Wochen

  • Der manuelle Erfassungsaufwand ist deutlich gesunken

  • Fehlerarme Verarbeitung durch die automatisierte Datenextraktion

  • Belege laufen zeitnah durch, Skontofristen sind wieder haltbar

  • Eine skalierbare Architektur trägt auch ein weiter steigendes Belegvolumen

Anteile der eingehenden Rechnungen: rund 80 % laufen ohne manuellen Eingriff bis in das Maklerverwaltungsprogramm durch, die übrigen rund 20 % werden gezielt zur Prüfung ausgesteuert.

Was andere Maklergruppen daraus mitnehmen

Ein geschlossenes Maklerverwaltungsprogramm ist kein Hindernis für Automatisierung. Der Weg führt über eine Workflow-Ebene davor, die Daten aufbereitet und übergibt. Wichtiger als die reine Erkennungsquote ist die Ausschleusung: Ein System, das unsichere Werte still durchschreibt, verlagert Aufwand nur nach hinten. Und die Erkennung wird an echten Belegen nachgeschärft, nicht an Musterrechnungen. Die ersten Wochen nach Go-live gehören deshalb in die Planung, nicht erst in die Erfolgsmeldung.

Häufige Fragen

Worauf bezieht sich der Automatisierungsgrad von rund 80 Prozent?
Auf die eingehenden Rechnungen, die ohne manuellen Eingriff bis in das Maklerverwaltungsprogramm durchlaufen. Die übrigen rund 20 Prozent werden gezielt zur Prüfung ausgesteuert.

Funktioniert die Automatisierung auch ohne offene Schnittstelle im Verwaltungsprogramm?
Ja. Eine vorgelagerte Workflow-Ebene in n8n übernimmt Aufbereitung und Übergabe der Daten, ohne Eingriff in das bestehende System.

Welche Belegformate lassen sich verarbeiten?
PDF-Rechnungen, Scans und weitere gängige Eingangsformate. Die Formatvielfalt war hier die eigentliche Anforderung.

Werden durch die Automatisierung Stellen abgebaut?
Nein. Eingespart wird manuelle Bearbeitungszeit bei der Rechnungserfassung, keine Stellen. Die gewonnene Zeit fließt in Fälle, die fachliches Urteil erfordern.

Thema zurzeit im Fokus?

Thema zurzeit im Fokus?

Ein Gespräch zeigt, was davon in der Praxis trägt. Direkter Kontakt, ohne Umwege.

Porträt von Dominik Winkel

Persönlicher Kontakt

Dominik Winkel

Managing Partner

Persönlicher Kontakt

Dominik Winkel

Managing Partner

Weitere passende Artikel:

Prozesse & Effizienz

KI-Agenten im Schadenprozess: Bearbeitungszeit halbiert

KI-Agenten im Schadenprozess: Bearbeitungszeit rund halbiert, mehrere tausend Bearbeitungsstunden pro Jahr gewonnen.