Langsame Rechnungsverarbeitung mit ChatGPT-gestützten Finanz-Workflows beheben
Langsame, manuelle Verarbeitung von Rechnungen und Belegen blockiert Ihr Finanzteam, verzögert Zahlungen und verhindert Transparenz über Ausgaben in Echtzeit. Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie ChatGPT nutzen, um Daten zu extrahieren, Prüfungen zu automatisieren und Freigaben zu verschlanken, sodass Sie Ausgaben steuern können, ohne zusätzliche Stellen zu schaffen.
Inhalt
Die Herausforderung: Langsame Verarbeitung von Rechnungen und Belegen
Finanzteams ertrinken weiterhin in manueller Arbeit rund um Rechnungen und Belege. Kreditorenbuchhalter tippen Kopf- und Positionsdaten per Hand ein, vergleichen PDFs mit Bestellungen und laufen Kollegen wegen fehlender Freigaben hinterher. Jede Ausnahme verlangsamt den Prozess zusätzlich. Das Ergebnis ist ein permanenter Rückstau, in dem Rechnungen und Spesenbelege Tage oder Wochen warten, bevor sie überhaupt in Ihr System gelangen.
Traditionelle Ansätze wie einfache OCR-Tools, gemeinsame Postfächer und ausgelagerte Datenerfassung reichen nicht mehr aus. OCR liest Felder häufig falsch oder ignoriert Positionsdetails, sodass Menschen trotzdem alles doppelt prüfen müssen. Regeln in ERP-Systemen sind starr und fragil und brechen, sobald Lieferanten Layouts ändern oder Mitarbeitende nicht standardisierte Belege einreichen. Mehr Menschen in den Prozess zu setzen, skaliert nur die Kosten, nicht Qualität oder Geschwindigkeit.
Die Auswirkungen auf das Unternehmen sind erheblich. Langsame Rechnungsverarbeitung erhöht das Risiko von Mahngebühren, verpassten Skonti und belasteten Lieferantenbeziehungen. Der Monatsabschluss wird zum Kraftakt, weil ein großer Teil der tatsächlichen Ausgaben noch in E-Mail-Postfächern und Papierstapeln steckt. Führungskräften fehlt der Echtzeitblick auf Kostentreiber, was es erschwert, Spesenrichtlinien durchzusetzen, Liquidität zu steuern oder bessere Konditionen bei Reisen, Beschaffung und Abonnements zu verhandeln.
Trotz all dem ist das Problem sehr gut lösbar. Moderne KI-Systeme wie ChatGPT können Rechnungen und Belege in ihren vielen Formaten lesen, relevante Details extrahieren und sogar Buchungsvorschläge oder Freigabe-E-Mails formulieren. Bei Reruption sehen wir, wie KI-gestützte Dokumenten-Workflows einen langsamen, manuellen Kreditorenprozess in einen nahezu Echtzeit-, ausnahmegetriebenen Ablauf verwandeln können. In den folgenden Abschnitten finden Sie konkrete Hinweise, wie Sie ChatGPT nutzen, um die Verarbeitung von Rechnungen und Belegen zu beschleunigen, ohne Kontrolle oder Compliance zu verlieren.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruption’s Arbeit beim Aufbau von KI-gestützten Dokumenten-Workflows und internen Tools wissen wir, dass ChatGPT grundlegend verändern kann, wie Finanzteams mit Rechnungen und Belegen umgehen. Anstatt alles durch starre Regeln und manuelle Kontrollen zu zwingen, können Sie ein KI-Modell die Dokumente lesen, die Daten strukturieren und nur die Ausnahmen hervorheben lassen, die ein Mensch wirklich sehen muss. Entscheidend ist, dies nicht als schnelles Plugin zu betrachten, sondern als bewusste Neugestaltung Ihrer Kreditorenprozesse (Accounts Payable) und Ihres Reise- und Spesenmanagements.
Rechnungsautomatisierung als Prozess-Redesign sehen, nicht als Gadget
Die wichtigste strategische Veränderung besteht darin, ChatGPT-Rechnungsverarbeitung als Chance zu sehen, Ihre Kreditoren- und Spesen-Workflows neu zu gestalten – nicht nur ein weiteres Tool anzuflanschen. Starten Sie damit, zu kartieren, wie Rechnungen und Belege heute durch Ihre Organisation laufen: Eingangskanäle, Prüfschritte, Freigaberegeln und Verbuchung in Ihrem ERP. Identifizieren Sie, wo Menschen echte Beurteilung leisten und wo sie nur kopieren, vergleichen oder weiterleiten.
Mit dieser Prozesslandkarte können Sie bewusst entscheiden, welche Schritte von KI, welche von Menschen und wo hybride Kontrollen nötig sind. Beispielsweise kann KI Rechnungen lesen und klassifizieren, Steuerbeträge extrahieren und mit Lieferantenstammdaten abgleichen, während Menschen nur Richtlinienausnahmen oder Hochrisiko-Lieferanten bearbeiten. Diese Denkweise vermeidet eine häufige Falle: einzelne Teilschritte isoliert zu automatisieren, ohne den Gesamtprozess zu verändern – wodurch der Großteil von Verzögerung und Komplexität bestehen bleibt.
Auf Ausnahmen und Risiken designen, nicht auf perfekte Vollautomatisierung
Strategisch ist das Ziel nicht eine zu 100 % automatisierte Rechnungs- und Belegpipeline. Das Ziel ist ein System, in dem Routinefälle Ende-zu-Ende von KI abgewickelt werden und Menschen sich auf Anomalien, hochvolumige Transaktionen und compliance-kritische Fälle konzentrieren. Das bedeutet, von Anfang an klare Schwellenwerte, Risikokategorien und Eskalationspfade zu definieren.
Definieren Sie, welche Rechnungen automatisch freigegeben werden können (z. B. geringer Betrag, wiederkehrend, vertrauenswürdiger Lieferant, innerhalb der Bestelltoleranz), welche einen kurzen menschlichen Blick benötigen und welche immer durch eine vollständige Freigabe laufen müssen. Konfigurieren Sie ChatGPT-basierte Klassifizierer, um Risikotags zu vergeben und Dokumente entsprechend zu routen. Dieses risikobasierte Design ist der Weg, Kontrolle und Compliance zu bewahren und dennoch erhebliche Geschwindigkeitsgewinne zu erzielen.
Ihr Finanzteam darauf vorbereiten, mit KI zu arbeiten – nicht darum herum
Viele Finanzteams sind skeptisch, kritische Daten an ein KI-Modell zu übergeben. Gehen Sie dies früh an, indem Sie zentrale Kreditoren- und Controlling-Mitarbeitende in die Konzeption und das Testen Ihrer ChatGPT-Workflows einbeziehen. Lassen Sie sie manuelle Erfassung und KI-Extraktionsqualität direkt vergleichen und beteiligen Sie sie an der Definition von Ausnahme-Kriterien und Prüfschritten.
Strategisch möchten Sie, dass Ihr Team sich vom „Datenerfasser“ zum „Ausnahme-Manager“ entwickelt. Das erfordert etwas Schulung: wie man KI-Konfidenzwerte liest, wie man Fehler so korrigiert, dass sich Prompts oder Konfigurationen verbessern, und wie man ungewöhnliche Muster eskaliert. Ein kleines, vertrauenswürdiges Kernteam von „KI-Champions“ im Finanzbereich kann dann helfen, die neuen Workflows auszurollen und Vertrauen in der gesamten Abteilung aufzubauen.
Rund um Ihr ERP und Ihre Spesentools bauen, nicht parallel dazu
ChatGPT sollte Ihren bestehenden Finanzstack erweitern, nicht ersetzen. Strategisch wollen Sie eine Architektur, in der KI zwischen Ihren Eingangskanälen (E-Mail, Portale, Mobile Apps) und Ihren Kernsystemen (ERP, AP-Automatisierung, Travel-&-Expense) sitzt und Dokumentenverständnis und Spesenkategorisierung übernimmt, bevor Daten ins führende System geschrieben werden.
Gestalten Sie Ihre Lösung so, dass die Ausgaben von ChatGPT genau so strukturiert sind, wie Ihr ERP- oder Spesentool es erwartet: Kreditoren-IDs, Sachkonten, Kostenstellen, Steuerschlüssel, Projekttags. Das reduziert Integrationsaufwand und verhindert den Shadow-IT-Ansatz, bei dem KI in einer separaten Umgebung läuft und jemand die Lücke manuell überbrücken muss.
Governance, Sicherheit und Compliance von Tag eins an adressieren
Finanzdaten sind sensibel, und jede KI für Rechnungsverarbeitung muss strengen Compliance-Anforderungen genügen. Definieren Sie strategisch klare Richtlinien, welche Daten an welche KI-Services gesendet werden dürfen, wie lange sie aufbewahrt werden und wie der Zugriff gesteuert wird. Arbeiten Sie mit IT und Informationssicherheit zusammen, um ein Enterprise-Setup zu wählen (zum Beispiel über Azure OpenAI oder eine sichere API-Integration), das Ihre Daten schützt und prüfbar macht.
Entscheiden Sie außerdem, wie Sie Kontrollen gegenüber Prüfern nachweisen: Protokollieren Sie, welche Dokumente von KI verarbeitet wurden, welche Felder extrahiert wurden, welche Konfidenzwerte vergeben wurden und welcher Nutzer sie letztlich freigegeben hat. Governance von Anfang an mitzudenken verhindert, dass Sie später eine „Black Box“ verteidigen müssen, wenn Prüfer oder Aufsichtsbehörden fragen, wie Ihre KI-gestützte Spesenverarbeitung tatsächlich funktioniert.
Bewusst eingesetzt kann ChatGPT langsame, manuelle Rechnungs- und Belegverarbeitung in einen schnellen, ausnahmegetriebenen Workflow verwandeln, der weiterhin den Ansprüchen Ihres Finanzteams an Kontrolle und Compliance gerecht wird. Es geht weniger darum, einen Chatbot anzustecken, sondern darum, neu zu gestalten, wie Dokumente in Ihr ERP fließen und wie Menschen mit ihnen interagieren. Reruption verbindet tiefe KI-Engineering-Expertise mit praktischer Prozessarbeit in finanzintensiven Umgebungen. So können wir Ihnen helfen, eine Lösung zu definieren, zu prototypisieren und zu härten, die zu Ihrem Stack und Ihrem Risikoprofil passt. Wenn Sie erkunden möchten, wie ein ChatGPT-gestützter Kreditorenprozess in Ihrer Organisation aussehen könnte, ist ein erstes Gespräch oder ein fokussierter PoC oft der effizienteste nächste Schritt.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Gesundheitswesen bis Nachrichtenmedien: Erfahren Sie, wie Unternehmen ChatGPT erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Eine ChatGPT-Pipeline einrichten, um zentrale Rechnungs- und Belegfelder zu extrahieren
Die Grundlage schnellerer Rechnungs- und Belegverarbeitung ist eine verlässliche Datenextraktion. Definieren Sie zunächst genau, welche Felder Sie für Ihr ERP oder Spesentool benötigen: Lieferantenname, Rechnungsnummer, Datum, Netto- und Bruttobeträge, Mehrwertsteuer, Währung, Bestellnummer, Hinweise auf Sachkonten, Kostenstelle und Projektcode. Machen Sie dasselbe für Belege (Händler, Datum, Kategorie, Betrag, MwSt., Zahlungsmethode).
Konfigurieren Sie dann Ihre ChatGPT-Integration (über API oder einen Custom GPT) so, dass PDFs, Bilder oder E-Mail-Texte gelesen und ein strukturiertes JSON-Objekt zurückgegeben wird. Verwenden Sie klare, deterministische Prompts, die das Schema und den Umgang mit fehlenden Daten spezifizieren.
Beispiel-Prompt für Rechnungsextraktion:
Sie sind ein KI-Assistent für die Finanzabteilung.
Extrahieren Sie strukturierte Daten aus der folgenden Rechnung.
Geben Sie ausschließlich gültiges JSON mit diesen Feldern zurück:
- supplier_name
- supplier_vat_id
- invoice_number
- invoice_date (YYYY-MM-DD)
- due_date (YYYY-MM-DD oder null)
- currency
- net_amount
- tax_amount
- gross_amount
- po_number
- payment_terms
- inferred_gl_account (Textbeschreibung)
- confidence_score (0-1)
Wenn ein Feld nicht vorhanden ist, setzen Sie es auf null.
Rechnungstext:
{{INVOICE_TEXT}}Verbinden Sie diesen Extraktionsschritt mit Ihrem Dokumenteneingang (E-Mail-Postfach, Upload-Portal, Scanner) und leiten Sie das JSON an Ihr Kreditorensystem oder eine Staging-Datenbank weiter. Allein das kann einen großen Teil des manuellen Tippaufwands eliminieren.
Ausgaben automatisch klassifizieren und Sachkonten sowie Kostenstellen vorschlagen
Sobald Sie strukturierte Daten haben, nutzen Sie ChatGPT für Spesenkategorisierung. Verfeinern Sie Prompts (oder einen Custom GPT), um Händler, Rechnungsbeschreibungen und Positionen auf Ihren Kontenplan, Kostenstellen und Projekte abzubilden. Starten Sie mit einem Teilbereich, in dem Sie klare Regeln haben (z. B. Software-Abonnements, Reisen, Bürobedarf), und erweitern Sie schrittweise.
Beispiel-Prompt für Sachkonto- & Kostenstellenvorschläge:
Sie sind ein Buchhaltungsassistent für ein mittelständisches Unternehmen.
Nutzen Sie den untenstehenden Kontenplan und die Kostenstellen,
um das wahrscheinlichste Sachkonto und die passende Kostenstelle
für diese Rechnung zuzuweisen.
Kontenplan (Auszug):
- 6400: Bürobedarf
- 6420: Software-Abonnements
- 6600: Reisekosten
- 6620: Hotels
- 6630: Flüge
- 6800: Beratungsleistungen
Kostenstellen (Auszug):
- 100: Vertrieb
- 200: Marketing
- 300: IT
- 400: Operations
Rechnungsdaten (JSON):
{{INVOICE_JSON}}
Geben Sie JSON zurück:
{
"gl_account": "",
"cost_centre": "",
"reasoning": "",
"confidence_score": 0-1
}Speisen Sie die Modellausgaben als Vorschläge in Ihren Kreditoren-Workflow ein, die Genehmigende annehmen oder überschreiben können. Erfassen Sie Überschreibungen, um Prompts zu verfeinern oder bei Bedarf kleine Lookup-Regeln aufzubauen.
Richtlinienprüfungen und Verstöße in der KI-Schicht implementieren
Nutzen Sie ChatGPT, um Spesenrichtlinien automatisch durchzusetzen, bevor Rechnungen und Belege zu Genehmigenden gelangen. Kodieren Sie Ihre Reise- und Spesenrichtlinien im Prompt: tägliche Hotelobergrenzen, Pauschalregelsätze, Reiseklasse, Freigabeschwellen, erforderliche Anhänge und gesperrte Anbieter. Lassen Sie das Modell die extrahierten Dokumentdaten mit diesen Regeln vergleichen und einen Status vergeben: konform, Warnung oder Verstoß.
Beispiel-Prompt für Richtlinienprüfungen bei Belegen:
Sie sind ein Prüfer für Spesenrichtlinien.
Wenden Sie die folgenden Regeln auf die untenstehende Ausgabe an:
- Maximale Hotelkosten pro Nacht: 150 EUR
- Flüge über 4 Stunden: nur Economy
- Keine Erstattung von Alkohol
- Taxiquittungen müssen Datum, Betrag und Start/Ziel enthalten
Spesendaten (JSON):
{{RECEIPT_JSON}}
Geben Sie JSON zurück:
{
"status": "compliant" | "warning" | "violation",
"issues": ["..."],
"recommended_action": "accept" | "clarify_with_employee" | "reject"
}Integrieren Sie diesen Status in Ihre Freigabeoberfläche oder -E-Mails, sodass Führungskräfte sofort sehen, warum etwas markiert wurde und welche Aktion empfohlen ist. Mit der Zeit reduziert dies Rückfragen und erhöht die Richtlinieneinhaltung, ohne Mitarbeitende auszubremsen.
ChatGPT nutzen, um Freigabe-E-Mails und Ausnahmesummaries zu verfassen
Um Durchlaufzeiten wirklich zu verkürzen, lassen Sie ChatGPT Freigabekommunikation und Ausnahmesummaries automatisch erzeugen. Wenn eine Rechnung nicht zur Bestellung passt oder ein Beleg die Richtlinien verletzt, kann die KI die relevanten Fakten zusammenstellen und eine prägnante E-Mail an Budgetverantwortliche oder Mitarbeitende mit einer Klärungsanfrage vorschlagen.
Beispiel-Prompt für Freigabe-/Klärungs-E-Mails:
Sie sind ein Assistent für die Finanzabteilung.
Formulieren Sie eine kurze, klare E-Mail an die verantwortliche Führungskraft
zu einer Rechnungsabweichung.
Kontext:
- Lieferant: {{SUPPLIER_NAME}}
- Rechnungsnummer: {{INVOICE_NUMBER}}
- Betrag: {{GROSS_AMOUNT}} {{CURRENCY}}
- Thema: {{POLICY_OR_MATCHING_ISSUE}}
- Benötigte Informationen: {{REQUESTED_INFO}}
Ton: professionell, prägnant, nicht vorwurfsvoll.
Bitte einschließen:
- Einen Ein-Satz-Überblick über das Thema
- Eine Stichpunktliste mit Kerndetails
- Eine klare Frage oder Bitte zum nächsten SchrittVersenden Sie diese Entwürfe über Ihre bestehende E-Mail-Infrastruktur oder Ihr Freigabetool, mit der Option für einen Menschen, sie vor dem Versand zu bearbeiten. Das reduziert die kognitive Last für das Finanzteam und hält Ausnahmen in Bewegung, anstatt sie auf To-do-Listen festzuhalten.
Den KI-Workflow über APIs mit Ihrem ERP und Spesentools verbinden
Die größten Performancegewinne entstehen, wenn Ihr ChatGPT-Rechnungs-Workflow eng mit Ihrem ERP (z. B. SAP, Microsoft Dynamics, Datev) und Ihrer Spesenlösung integriert ist. Nutzen Sie APIs, Middleware oder iPaaS-Tools, um von der KI extrahierte und klassifizierte Daten in die richtigen Module zu übertragen: offene Posten, Kreditorenkonten oder Spesenabrechnungen.
Definieren Sie klare Übergabepunkte: Beispielsweise werden Rechnungen unterhalb eines bestimmten Risikowerts und Betrags als vorab genehmigte Buchungen angelegt; höher riskante Posten werden als „geparkte“ Belege zur Prüfung erstellt. Protokollieren Sie KI-Entscheidungen (einschließlich Prompt-Versionen und Konfidenzwerten) so, dass sie prüfbar sind. Arbeiten Sie eng mit der IT zusammen, um Authentifizierung, Ratenlimits und Fehlerbehandlung zu steuern, damit fehlgeschlagene KI-Aufrufe nicht den gesamten Kreditorenprozess blockieren.
KPIs verfolgen: Durchlaufzeit, Touchless-Rate und Fehlerquote
Um Ihren KI-gestützten Kreditorenprozess zu steuern, definieren Sie einen kleinen Satz an KPIs und messen diese vor und nach der Implementierung. Typische Kennzahlen sind: durchschnittliche Rechnungsverarbeitungszeit (vom Eingang bis zur Buchung), Anteil der „touchless“ verarbeiteten Rechnungen (ohne menschlichen Eingriff), Fehlerquote in extrahierten Feldern, Anzahl erkannter Richtlinienverstöße pro Monat sowie Anteil der Rechnungen, die innerhalb von Skontofristen freigegeben werden.
Nutzen Sie Dashboards, um diese Kennzahlen zu überwachen und nach Lieferant, Kategorie und Region zu segmentieren. Für viele Organisationen sind nach einer soliden Implementierung realistische Ergebnisse: 40–70 % Reduktion der Durchlaufzeit für Standardrechnungen, 50 %+ der Rechnungen mit minimalem menschlichen Aufwand verarbeitet und eine spürbare Reduktion von Mahngebühren und manueller Korrekturarbeit. Darauf aufbauend können Sie Prompts, Risikoschwellen und Integrationsflüsse iterativ verfeinern, um diese Werte weiter zu verbessern.
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Häufig gestellte Fragen
ChatGPT beschleunigt die Verarbeitung von Rechnungen und Belegen, indem es die Schritte übernimmt, die den Großteil der Zeit Ihres Teams binden: Dokumente lesen, Felder extrahieren, Ausgaben klassifizieren und Kommunikationsentwürfe erstellen. Anstatt Kopf- und Positionsdaten manuell zu erfassen, prüfen Mitarbeitende von der KI erzeugte Einträge und greifen nur ein, wenn die Konfidenz niedrig ist oder Regeln verletzt werden.
In der Praxis bedeutet das, dass Rechnungen und Belege deutlich schneller durch Ihren Workflow laufen. Standardfälle können nahezu in Echtzeit verarbeitet werden, während Menschen sich auf Ausnahmen, Streitfälle und komplexe Vorgänge fokussieren. Das Ergebnis sind kürzere Durchlaufzeiten, weniger Rückstau und eine frühere Sichtbarkeit der tatsächlichen Ausgaben in Ihren Finanzsystemen.
Sie benötigen kein großes Data-Science-Team, aber drei Fähigkeiten sind wichtig: Finance-Prozessverantwortliche, die Anforderungen und Freigaberegeln definieren, technische Integrationskompetenz (API-Integration, Scripting oder Workflow-Tools), um ChatGPT mit Ihrem ERP und Ihren Dokumentenquellen zu verbinden, sowie jemanden, der Sicherheits- und Compliance-Themen verantwortet.
Für viele Unternehmen ist dies ein kleines, funktionsübergreifendes Squad: eine Kreditoren- oder Controlling-Leitung, ein IT-/Integrationsingenieur und ein Security-/IT-Architekt. Reruption schließt häufig Lücken beim Engineering und bei der KI-Architektur, während Ihr Finanzteam die Prozesslogik und Validierung treibt. Dieses Setup hält das Projekt fokussiert und schnell, ohne interne Teams zu überlasten.
Mit einem klar abgegrenzten Scope können Sie innerhalb weniger Wochen spürbare Verbesserungen bei der Geschwindigkeit der Rechnungsverarbeitung sehen. Ein typischer Zeitplan ist: 1–2 Wochen, um den Use Case zu definieren, aktuelle Kreditorenprozesse zu kartieren und Prompts zu entwerfen; 2–3 Wochen, um einen Prototyp zu bauen und zu integrieren, der Daten für einen Teil der Rechnungen extrahiert und Klassifikationsvorschläge macht; und weitere 2–4 Wochen, um zu verfeinern, die Abdeckung zu erweitern und den Workflow zu stabilisieren.
Die meisten Organisationen starten mit ein oder zwei Dokumenttypen (z. B. Standardlieferantenrechnungen und Reisebelege) und rollen dann auf weitere Formate und Länder aus. Sie müssen nicht auf einen großen, allumfassenden Rollout warten, um Vorteile zu sehen; selbst eine begrenzte Einführung kann Rückstände und manuellen Aufwand schnell reduzieren.
Der ROI ergibt sich aus einer Kombination von Arbeitszeiteinsparungen, weniger Fehlern und besserem Liquiditätsmanagement. Die Automatisierung von Datenerfassung und Basisprüfungen kann einen erheblichen Anteil der Zeit Ihres Kreditorenteams freisetzen, sodass Sie mehr Volumen ohne zusätzliche FTE bewältigen. Weniger Fehler bedeuten weniger Korrekturen und weniger Nacharbeit im Controlling und in Prüfungen.
Auf der Liquiditätsseite reduziert schnellere Durchlaufzeit Mahngebühren und erhöht Ihre Fähigkeit, Skonti zu nutzen. Echtzeit-Transparenz über Ausgaben verbessert zudem Budgetierung und Lieferantenverhandlungen. Die konkreten Zahlen hängen von Volumen und Gehaltsniveaus ab, aber viele Unternehmen können einen Pilot allein über die eingesparte Zeit bei manueller Erfassung und Nachverfolgung rechtfertigen – mit den zusätzlichen finanziellen Effekten als positiver Nebeneffekt.
Reruption arbeitet als Co-Preneur in Ihrer Organisation: Wir beraten nicht nur zu KI, sondern helfen Ihnen, funktionierende Lösungen zu bauen und in den Betrieb zu bringen. Für Rechnungs- und Belegautomatisierung mit ChatGPT starten wir typischerweise mit unserem KI-PoC-Angebot für 9.900 €. In einem kurzen, fokussierten Engagement definieren wir den konkreten Use Case (z. B. bestimmte Rechnungs- und Belegtypen), bauen einen Prototypen, der echte Dokumente liest, und verbinden ihn mit einer Testumgebung Ihres Finanzstacks.
Der PoC liefert einen funktionsfähigen Prototyp, Leistungskennzahlen (Genauigkeit, Geschwindigkeit, Kosten pro Lauf) sowie einen Produktionsplan, der auf Ihre IT- und Compliance-Anforderungen zugeschnitten ist. Wenn die Ergebnisse Ihren Erwartungen entsprechen, unterstützen wir Sie anschließend bei Härtung, Integration und Rollout – stets in enger Zusammenarbeit mit Ihren Finanz- und IT-Teams, damit die Lösung zu Ihren Prozessen passt und nach der Implementierung intern verantwortet werden kann.
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