Rechnungs-Extraktor

Ein Stapel PDF-Rechnungen geht hinein, geprüfte Buchungsdaten kommen heraus. Interessant ist dabei nicht das Auslesen — sondern die Frage, wann man dem Ergebnis nicht glauben darf.

Konzeptstudie

Eigenprojekt, kein Kundenauftrag — das System entsteht gerade. Entwickelt und getestet wird mit selbst erzeugten Beispielrechnungen, nicht mit echten Belegen Dritter.

Rolle Konzept, Architektur, Entwicklung
Stack Python · Vision-Modelle · Next.js · CSV
Status In Umsetzung — 2026

Warum Rechnungen ein gutes Testfeld sind

Eine Rechnung ist ein Dokument, das für Menschen gemacht ist und für Maschinen zufällig aufgebaut. Jeder Lieferant ordnet die Felder anders an, manche schreiben Beträge in eine Tabelle, andere in einen Fließtext, manche schicken einen schiefen Handyscan. Gleichzeitig ist die Toleranz für Fehler null: Ein falsch übernommener Betrag ist ein echtes Problem.

Genau diese Kombination — chaotische Eingabe, keine Fehlertoleranz — macht die Aufgabe zum guten Prüfstein für automatisierte Dokumentenverarbeitung.

Aufbau

Der wichtigste Teil ist die Rechenprüfung. Ein Sprachmodell kann eine Zahl falsch lesen und trotzdem überzeugt wirken. Die Kontrolle, ob Netto plus Steuer den Bruttobetrag ergibt, fängt genau diese Fälle ab — und zwar deterministisch, ohne dass ein Modell darüber urteilt.

Die interessanten Entscheidungen

Zwei unabhängige Quellen

Bei digital erzeugten PDFs steht der Text bereits in der Datei — dort muss nichts erkannt werden. Der Extraktor liest diesen eingebetteten Text und lässt zusätzlich das Vision-Modell auf das Bild schauen. Stimmen beide überein, ist das Feld grün. Weichen sie ab, wird es gelb. Zwei Quellen, die sich einig sind, sind deutlich mehr wert als eine selbstbewusste.

Kein Raten bei fehlenden Feldern

Fehlt auf der Rechnung das Zahlungsziel, bleibt das Feld leer. Der naheliegende Reflex — „üblicherweise 14 Tage, schreiben wir das rein“ — erzeugt Daten, die plausibel aussehen und falsch sind. Leer ist ehrlicher, denn ein leeres Feld fällt auf, ein falsches nicht.

Doppelte Belege erkennen

Dieselbe Rechnung kommt gern zweimal an: einmal per Mail, einmal auf Papier. Der Abgleich läuft über Lieferant, Rechnungsnummer und Betrag zusammen — Rechnungsnummern allein sind zwischen verschiedenen Lieferanten nicht eindeutig.

Worauf es dabei ankommt

Die reine Erkennungsleistung ist schnell gut genug. Die eigentliche Arbeit steckt in den Randfällen: Gutschriften mit negativen Beträgen, Rechnungen mit mehreren Steuersätzen, Rabattzeilen, die die Summe verändern, ausländische Belege mit anderem Zahlenformat. Wer Dokumentenverarbeitung nach der Erkennungsquote beurteilt, misst den einfachsten Teil der Aufgabe.

Grenzen

Übertragbar auf: Lieferscheine, Auftragsbestätigungen, Formulare, Stundenzettel — überall dort, wo Papier oder PDF zu strukturierten Daten werden soll. Mehr dazu unter Dokumentenverarbeitung.

Belege, die bei euch von Hand erfasst werden?

Schick mir den Dokumenttyp und die ungefähre Menge pro Monat — ich rechne dir aus, ob sich eine Automatisierung trägt.

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