Project Atlas · IT Solutions Factory
Dokumente und OCR

Rechnungen automatisch erkennen und auslesen

Du suchst Rechnungserkennung mit KI oder möchtest Rechnungen automatisch auslesen? Kläre zuerst, ob nur Felder aus PDF oder Scan extrahiert, eine XRechnung oder ZUGFeRD-Rechnung verarbeitet oder ein kompletter Rechnungsworkflow mit Prüfung, Freigabe und Export abgebildet werden soll. Atlas trennt OCR, strukturierte E-Rechnungsdaten und Dokumenten-Chat; AI invoice processing ersetzt diese Unterscheidung nicht.
3 Lösungen im Vergleich Datenstand: 11.08.2026 · Prüfdatum im redaktionellen Intervall Unklare Angaben werden als „Zu prüfen“ gekennzeichnet Einordnung: Project Atlas Redaktion → Reihenfolge nach Eignung · Partnerlinks gekennzeichnet

Worauf es bei dieser Aufgabe ankommt

  • OCR und Erkennung von Rechnungsfeldern
  • XRechnung/ZUGFeRD gegenüber PDF- und Scan-OCR abgrenzen
  • XML- und Geschäftsregelvalidierung, Korrekturen, Freigaben und Buchhaltungsexport
  • Dokumentvolumen, Kosten pro Beleg und Zielsystem
Direkter Vergleich

Vergleich auf einen Blick

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Datenschutz & Datenregion

Die Kennzeichnung ordnet die öffentlich dokumentierte Datenregion ein. „EU-Option“ bedeutet nicht automatisch ausschließlich europäische Verarbeitung; Tarif, Unterauftragnehmer, Supportzugriffe und Drittlandtransfers müssen für den konkreten Einsatz geprüft werden. Mehr zu DPA/AVV und EU-Hosting →

Nachbearbeitung gehört zur Kostenbasis

Redaktionelle Planungsannahme: 500 Rechnungen/Monat, zehn Prozent müssen je drei Minuten manuell geprüft werden. Das ist keine gemessene Fehlerquote der Anbieter.

PositionRechnungErgebnis
Menschliche Prüfung500 × 10 % × 3 Minuten150 Minuten = 2,5 Stunden/Monat
Interner Aufwand bei angenommenen 40 EUR/Stunde2,5 × 40 EUR100 EUR/Monat zusätzlich; nicht ungeprüft mit USD-Lizenzen addieren
PilotabnahmeFeldgenauigkeit und Ausnahmequote mit eigenen freigegebenen Belegen messenKostenannahme anschließend durch reale Messwerte ersetzen

Szenarioprüfung: 2026-11-08. Nanonets: Blockpreise · Rossum: Validierung und Einstieg · Doxis AI.dp: Workflow und Formate

Rechnungsdaten: Format, Felder und Prüfschritt

Die Matrix trennt dokumentierte Eigenschaften von offenen Fragen. Ein nicht bestätigter Wert gilt nicht als erfüllt. Quellenabgleich: 08.11.2026; kein durchgeführter Produkttest. Quellenstand: 2026.11.08

Kriterium
Nanonets
Nanonets
Rossum
Rossum
Doxis AI.dp (ehemals Klippa)
Doxis / Klippa
Workflow und Mengenbasis API und Extraktionsblöcke; 500 Rechnungen mit je zwei Seiten als gemeinsame Anfragebasis. Starter ab 18.000 USD/Jahr; Volumen im Angebot bestätigen, nicht als Preis für genau 500 Rechnungen ausgeben. Doxis AI.dp, ehemals Klippa DocHorizon; Anfrage für dieselben 500 Rechnungen / 1.000 Seiten.
XML / E-Rechnung OCR und Extraktion sind keine bestätigte XRechnung-/CII-Konformitätsprüfung. Native XML-Validierung gesondert bestätigen. Die geprüfte Preisseite belegt kein vollständiges XRechnung-/ZUGFeRD-Profil. XML-Import/Export und Validator getrennt klären. JSON, XML, CSV, XLSX und UBL als Ausgaben dokumentiert. Das allein belegt keine fehlerfreie EN-16931-/XRechnung-Validierung.
Feldmapping und Validierung Fiktives Mapping: invoice_number → Rechnungsnummer, invoice_date → Belegdatum, total → Bruttobetrag. Datentyp, Währung, Summen und Dubletten vor ERP-Übergabe prüfen; konkrete Feldnamen im API-Schema festlegen. Validierungsoberfläche und API dokumentiert; Dublettenerkennung und Stammdatenabgleich im Business-Plan genannt. Eigenes ERP-Zielfeld und Belegstelle abnehmen. Dokumentnummer, Datum, Beträge und IBAN als extrahierbare Felder genannt. Regeln und Human-in-the-loop sind beschrieben; ERP-Felder und XML-Profil konkret festlegen.
Kosten und menschliche Kontrolle Ein Complex-AI-Block 0,30 USD + ein Standard-AI-Block 0,10 + zwei Simple-Blöcke je 0,02 ergibt angenommen 0,44 USD je Lauf, 220 USD bei 500 Dokumenten. Kein getesteter Workflow; zusätzliche Läufe und Credits prüfen. Ab 1.500 USD/Monat als Jahresgegenwert, kein zugesagter Seitenpreis. Menschliche Ausnahmebearbeitung und Implementierung separat. Angebot nach Volumen und Workflow-Komplexität. Keine bestätigte Listenpreiszahl für dieses Szenario.
Nanonets: Nanonets: Produkt-/Tarifbasis Rossum: Rossum: Produkt-/Tarifbasis Doxis AI.dp (ehemals Klippa): Doxis AI.dp (ehemals Klippa): Produkt-/Tarifbasis
Ergänzende Basisdaten und Anbieterlinks
Kriterium
Nanonets
Nanonets
Rossum
Rossum
Doxis AI.dp (ehemals Klippa)
Doxis / Klippa
Preis & Abrechnung Usage-basiert; Starter nach Gratis-Credits kostenpflichtigAm 08.11.2026: 50 USD Startguthaben, danach Starter 100 USD/Monat für 100 Credits. Workflow-Blöcke werden nach Komplexität berechnet; ein Dokument kann mehrere Blöcke auslösen. Kein pauschaler Seitenpreis. Starter ab 18.000 USD/JahrStarter ab 18.000 USD/Jahr; Business, Enterprise und Ultimate auf Anfrage. Preis abhängig von Dokument-/Seitenvolumen und Workflow-Komplexität. Individuell / nutzungsbasiertJahreslizenz oder Pay-per-Document; Preis abhängig von Anforderungen und Volumen.
Kostenlos testen 50 USD Gratis-Credits, keine Kreditkarte erforderlich 14-Tage-Test verfügbar Test mit kostenlosen Credits möglich
Plattform Web / API Web / API Web / API / SDK
Betrieb Cloud; Private Cloud / On-Premises bei Enterprise verfügbar Cloud; bevorzugte Cloud-Region im Enterprise-Tarif verfügbar Cloud; hybride bzw. kundenspezifische Bereitstellungsmöglichkeiten
API Ja Ja Ja
Sprache Mehrsprachige Dokumentverarbeitung Mehrsprachige Dokumentverarbeitung; Dokumentübersetzung im Enterprise-Tarif Alle lateinischen Alphabet-Sprachen; weitere Sprachen teilweise auf Anfrage
DPA / AVV Ja, DPA verfügbar Datenschutzvereinbarungen und SCC-basierte Schutzmaßnahmen werden vom Anbieter dokumentiert; kundenspezifisches DPA vor Einsatz prüfen Ja; Verarbeitung laut Anbieter unter DPA
Datenregion / EU-Hosting EU-Datenresidenz im Enterprise-Umfeld verfügbar; konkrete Region vertraglich prüfen Bevorzugte Cloud-Region im Enterprise-Tarif; konkrete EU-Region vor Vertragsschluss bestätigen Ja, EU-Hosting verfügbar; Server in Europa und USA, kundenspezifische Region möglich
Zielgruppe Unternehmen, Finance, Operations, Entwickler Unternehmen, Shared Services, Finance Unternehmen, Entwickler, Dokumentenprozesse
Anbieter Anbieter ansehen → Anbieter ansehen → Anbieter ansehen →
Einordnung

Welche Lösung passt zu dir?

Die Tabelle zeigt die wichtigsten Fakten. Hier findest du die Lösungen noch einmal kompakt eingeordnet.
Redaktionelle Vorauswahl #1

Nanonets

Nanonets
Datenregion vor Einsatz prüfen
Erkennt Rechnungen und extrahiert strukturierte Daten mithilfe von KI.
Geeignet für Unternehmen, die Rechnungen und Geschäftsdokumente automatisiert erkennen, strukturieren und per API in bestehende Prozesse übergeben möchten.
Weniger geeignet für Teams mit wenigen Dokumenten oder dem Wunsch nach vollständig lokaler Verarbeitung ohne Cloud- beziehungsweise Enterprise-Bereitstellung.
Stärke Kombiniert Dokumentenerkennung, Datenextraktion und API-basierte Weiterverarbeitung.
Einschränkung Genauigkeit, Kosten und EU-Datenresidenz hängen von Dokumenttypen, Volumen und Vertrag ab.
Preis & Abrechnung Usage-basiert; Starter nach Gratis-Credits kostenpflichtigPreisstand 2026-11-08 · PreisquelleAm 08.11.2026: 50 USD Startguthaben, danach Starter 100 USD/Monat für 100 Credits. Workflow-Blöcke werden nach Komplexität berechnet; ein Dokument kann mehrere Blöcke auslösen. Kein pauschaler Seitenpreis.
Plattform Web / API
API Ja
Nanonets ansehen →
Stand: 2026-08-11 · Quelle: Anbieterinformationen
Alternative #2

Rossum

Rossum
EU-Option verfügbar – Tarif/Konfiguration prüfen
Ist auf die automatisierte Verarbeitung von Rechnungen und Geschäftsdokumenten spezialisiert.
Geeignet für Finanzteams und Shared-Service-Einheiten, die Rechnungen und Geschäftsdokumente in größeren Volumen automatisiert verarbeiten möchten.
Weniger geeignet für Kleine Einzelaufgaben mit geringem Dokumentvolumen oder Organisationen ohne Budget für eine individuelle Enterprise-Einführung.
Stärke Starker Fokus auf geschäftliche Dokumentprozesse, Klassifikation und nachgelagerte Automatisierung.
Einschränkung Preis, Cloud-Region und Vertragsumfang müssen vor einer Empfehlung für kleinere Teams besonders genau geprüft werden.
Preis & Abrechnung Starter ab 18.000 USD/JahrPreisstand 2026-11-08 · PreisquelleStarter ab 18.000 USD/Jahr; Business, Enterprise und Ultimate auf Anfrage. Preis abhängig von Dokument-/Seitenvolumen und Workflow-Komplexität.
Plattform Web / API
API Ja
Rossum ansehen →
Stand: 2026-08-11 · Quelle: Anbieterinformationen
Alternative #3

Doxis AI.dp (ehemals Klippa)

Doxis / Klippa
EU-Option verfügbar – Tarif/Konfiguration prüfen
Bietet OCR und Datenextraktion für Rechnungen, Belege und andere Dokumente.
Geeignet für Unternehmen und Entwickler, die OCR, Klassifikation und Datenextraktion in bestehende Dokumentenprozesse integrieren möchten.
Weniger geeignet für Gelegentliche Einzelverarbeitung ohne Integrationsbedarf oder Anforderungen an eine vollständig selbst betriebene Lösung.
Stärke Verbindet OCR, Verifikation, Workflows und API-/SDK-Anbindung in einer Plattform.
Einschränkung Funktionen, Bereitstellung und Kosten hängen stark vom individuellen Prozess und Vertragsmodell ab.
Preis & Abrechnung Individuell / nutzungsbasiertPreisstand 2026-08-11 · PreisquelleJahreslizenz oder Pay-per-Document; Preis abhängig von Anforderungen und Volumen.
Plattform Web / API / SDK
API Ja
Doxis AI.dp (ehemals Klippa) ansehen →
Stand: 2026-08-11 · Quelle: Anbieterinformationen

Vertiefender Vergleich

PDF-Dateien automatisch auslesen →

Dokumente mit KI analysieren und zusammenfassen →

XRechnung und ZUGFeRD mit KI einordnen →

Dokumente und OCR durchsuchen →

Häufige Fragen

  • Welche Rechnungsdaten lassen sich automatisch erkennen?Typische Felder sind Lieferant, Rechnungsnummer, Datum, Netto- und Bruttobetrag, Steuer, Währung, Zahlungsziel und einzelne Positionen. Die tatsächliche Genauigkeit hängt stark von Layout, Sprache und Scanqualität ab.
  • Reicht OCR allein für die Rechnungsverarbeitung?OCR macht Text maschinenlesbar. Für einen belastbaren Prozess werden meist zusätzlich Feldzuordnung, Validierungsregeln, Freigaben, Export und eine Schnittstelle zur Buchhaltung benötigt.
  • Sind XRechnung und ZUGFeRD dasselbe?Nein. XRechnung ist ein strukturiertes XML-Rechnungsformat. ZUGFeRD verbindet eine PDF/A-3-Sichtkomponente mit eingebetteten strukturierten XML-Daten. Beide müssen anhand der jeweils geltenden Spezifikation und Geschäftsregeln geprüft werden.
  • Kann KI eine E-Rechnung automatisch rechtssicher prüfen?Das sollte Atlas nicht versprechen. KI kann bei Klassifikation, Felderkennung und der Bearbeitung von Ausnahmen helfen. Die formale Prüfung von XML-Struktur und Geschäftsregeln braucht eine geeignete Validierung; offene Punkte bleiben als „Zu prüfen“ gekennzeichnet.
  • Wie werden Geschäftsbegriffe einem ERP-Feld zugeordnet?Lege pro Begriff das Zielfeld, den Datentyp, zulässige Werte, die Dokumentquelle und die Validierungsregel fest. Die KI kann einen Vorschlag machen; Stammdatenabgleich, Kontierung und Buchung sollten erst nach Regelprüfung und bei Bedarf menschlicher Freigabe erfolgen.
  • Wie sollte ein Anbieter getestet werden?Mit einer repräsentativen Auswahl aus digitalen PDFs, Scans, unterschiedlichen Lieferanten und schwierigen Sonderfällen. Entscheidend ist nicht nur die Erkennungsrate, sondern auch der Aufwand für Korrektur und Export.

Datenschutz richtig einordnen

Angaben zu DPA/AVV, Hosting und Datenschutz dienen der Orientierung und stellen keine rechtliche Bewertung oder Zertifizierung dar. Wenn Atlas eine Eigenschaft nicht zuverlässig bestätigen konnte, wird sie bewusst mit „Zu prüfen“ gekennzeichnet. „EU-Hosting“ beschreibt den Speicherort, nicht automatisch sämtliche Verarbeitungsorte oder die rechtliche Zulässigkeit einer konkreten Nutzung.

Die Reihenfolge richtet sich nach der Eignung für die beschriebene Aufgabe und den ausgewiesenen Auswahlkriterien. Preise, Funktionen und Anbieterbedingungen können sich verändern; deshalb ist das Prüfdatum angegeben. Bei Angaben, die länger als 90 Tage nicht erneut geprüft wurden, wird eine erneute Prüfung empfohlen.

Weiterführend auf Project Atlas

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