KI-AutomatisierungImmobilien · HausverwaltungDokumentenverarbeitung

500.000+ Belege — automatisch klassifiziert, extrahiert und durchsuchbar

Wie eine Wiener Hausverwaltung ihr Belegarchiv von manueller Zuordnung auf eine KI-gestützte Pipeline umgestellt hat — mit Gemini für Klassifizierung und Claude für Extraktion.

500K+

Dokumente

verarbeitbar im Archiv

6 Wochen

bis produktiv

erste KI-Pipeline live

2 Modelle

orchestriert

Gemini + Claude im Verbund

Die Herausforderung

Eine Wiener Hausverwaltung verwaltet umfangreiche Betriebskosten- und Rücklagen-Belege für eine Vielzahl von Wohnhausanlagen. Belege kommen täglich rein — als PDFs aus E-Mails, als Scans, in unterschiedlichsten Formaten. Die manuelle Zuordnung zu Anlagen, Konten und Buchungsperioden war zeitintensiv, fehleranfällig und mit wachsendem Volumen schlicht nicht mehr skalierbar.

Unsere Lösung

Automatische Klassifizierung

Eingehende Belege werden automatisch nach Belegtyp (Betriebskosten, Rücklagen, Rechnung, Mahnung …) erkannt und kategorisiert.

KI-gestützte Extraktion

Relevante Felder — Anlage, Konto, Betrag, Buchungsperiode, Lieferant — werden extrahiert und strukturiert gespeichert.

Intelligente Volltextsuche

Das gesamte Archiv ist nach Inhalt, Datum, Betrag, Anlage oder Lieferant durchsuchbar.

Dual-Model-Architektur

Gemini übernimmt PDF-Splitting und Vor-Klassifizierung, Claude die feine Extraktion und Analyse — robuste Ergebnisse statt einer Black Box.

Das Ergebnis

500.000+

Dokumente im KI-gestützten Archiv

Belege werden automatisch klassifiziert, Felder strukturiert extrahiert, der gesamte Bestand ist über eine intelligente Suche zugänglich. Das Team konzentriert sich auf Prüfung und Ausnahmen statt auf manuelle Zuordnung.

Projekt-Timeline

So lief das Projekt ab

Woche 1–2

Analyse & Pilot-Pipeline

Sichtung der Belegtypen, Aufbau einer ersten Klassifizierungs-Pipeline mit Stichprobe.

Woche 3–4

Dual-Model-Integration

Gemini + Claude orchestriert, Extraktions-Schemas pro Belegtyp definiert.

Woche 5–6

Frontend & Suche

Archiv-UI mit intelligenter Suche, Filterung nach Anlage, Periode, Betrag.

ab Woche 7

Skalierung & Optimierung

Schrittweise auf den Gesamtbestand ausgerollt — heute 500.000+ Dokumente.

Gesamtdauer

6 Wochen bis erste produktive Version, danach laufende Skalierung

Aufwand Kunde

ca. 2 Stunden pro Woche in der Aufbauphase

Kundenstatement folgt

Wir stimmen aktuell mit dem Kunden ein Zitat ab. Bis dahin sprechen die Ergebnisse für sich.

Self-Check

Passt das zu Ihrem Unternehmen?

Passt, wenn …

▸Sie verwalten regelmäßig große Mengen wiederkehrender Belege (Rechnungen, Verträge, Buchungsbelege).
▸Belegtypen folgen erkennbaren Mustern — auch wenn Layouts variieren.
▸Bestehende Buchhaltungs-, Hausverwaltungs- oder ERP-Software soll erhalten bleiben.
▸Sie wollen Mitarbeiter von Routine-Zuordnung entlasten, nicht ersetzen.

Eher nicht, wenn …

▸Sehr geringes Volumen (unter ~200 Belege/Monat) — manuelle Bearbeitung ist günstiger.
▸Belege liegen ausschließlich physisch vor und sollen es bleiben.
▸Sie suchen eine reine OCR-Lösung ohne intelligente Klassifizierung.

Umsetzung6 Wochen bis produktiv

Häufige Fragen

Häufige Fragen zur KI-Dokumentenverarbeitung.

Was potenzielle Auftraggeber typischerweise wissen wollen, bevor sie sich entscheiden.

Eine erste produktive Version steht typischerweise nach 6 Wochen. Danach folgt die schrittweise Skalierung auf den Gesamtbestand und kontinuierliche Optimierung. Wir setzen bewusst auf einen frühen Pilot statt auf monatelange Konzeptphasen.

Der Preis hängt stark von Belegvielfalt, Volumen, Integrationstiefe und Zielsystemen ab — eine Pauschalantwort wäre unseriös. Wir geben Ihnen nach einem Erstgespräch eine konkrete, transparente Schätzung mit klaren Optionen für Pilot, Vollausbau und laufenden Betrieb.

Klassisch: Rechnungen, Betriebskosten- und Rücklagen-Belege, Mahnungen, Verträge, Lieferscheine. Alles, was eine wiedererkennbare Struktur hat. Bei vollständig unstrukturierten Dokumenten ist eine Vor-Analyse sinnvoll.

In der Aufbauphase rechnen Sie mit ca. 2 Stunden pro Woche — vor allem für die Sichtung der ersten Ergebnisse und für Feedback an die KI. Im Regelbetrieb läuft das System weitgehend automatisch; Sie kontrollieren nur noch Ausnahmen.

Jedes Ergebnis ist überprüfbar und korrigierbar. Korrekturen fließen in die kontinuierliche Optimierung ein. Für kritische Felder lässt sich zusätzlich eine Vier-Augen-Logik einbauen — die KI schlägt vor, ein Mensch bestätigt.

Ja. Die Architektur ist API-first — Anbindung an bestehende ERP-, Buchhaltungs- oder Hausverwaltungs-Systeme ist Standard. Wir prüfen das vor Projektstart konkret für Ihre Tools.