Eigenprojekt (internes Werkzeug)
Puenjer Books
Eine eigene, KI-gestützte Buchhaltung für eine spanische S.L.: Belege lesen, nach Kontenrahmen klassifizieren, Bank abgleichen, Steuermodelle vorbereiten.
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Steuermodelle automatisch vorbereitet
01 · Ausgangslage
Standard-Buchhaltungssoftware nimmt einem die eigentliche Arbeit nicht ab: Belege müssen weiterhin von Hand zugeordnet, Steuerarten geprüft und Abweichungen gesucht werden. Bei der Migration aus dem Altsystem zeigte sich zudem, dass die Bestandsdaten Fehler enthielten – falsche Währungen und falsche Steuerarten.
02 · Lösung
- 1 Eine Kette aus Erfassung, Klassifizierung, Buchung, Abgleich, Prüfung und Steuervorbereitung nach spanischem Kontenrahmen (PGC Pymes).
- 2 Die KI liest und klassifiziert Belege – gebucht wird von einer deterministischen Engine. So bleibt jede Buchung nachvollziehbar.
- 3 Unsichere Fälle stoppen an einer Confidence-Schwelle und gehen an einen Menschen. Jeder Schritt landet im Audit-Log, abgeschlossene Perioden sind gesperrt.
- 4 Ein zweistufiger Prüfagent: Die Mathematik prüft Code, die Plausibilität beurteilt das Sprachmodell.
03 · Was ich daraus gelernt habe
KI klassifiziert, Code entscheidet
Sprachmodelle sind stark im Lesen und Einordnen. Das verbindliche Ergebnis – hier die Buchung – erzeugt eine deterministische Logik. Das macht das System prüfbar.
Jeder Fall aus sich selbst heraus
Voreinstellungen pro Lieferant sind bequem, aber gefährlich: Lieferanten wechseln ihre Besteuerung. Jeder Beleg wird deshalb einzeln beurteilt.
Klare Grenzen der Automatisierung
Offene Steuerfragen gehen ausdrücklich an die Steuerberatung. Ein gutes KI-Werkzeug weiß, wann es nicht zuständig ist.