Das manuelle Zuordnen von Banktransaktionen zu offenen Rechnungen ist eine der zeitintensivsten Aufgaben in der Buchhaltung.
Mit dem neuen AI Automapping-Modul haben wir diesen Prozess weitgehend automatisiert.
Das System nutzt einen mehrstufigen Scoring-Algorithmus, um Übereinstimmungen mit hoher Präzision vorzuschlagen.

Die Logik hinter dem Matching

Statt ausschließlich auf teure KI-Modelle zu setzen, nutzt Billutant eine performante Heuristik, die verschiedene Datenpunkte gewichtet:

• Rechnungsnummer-Extraktion: Scannt Verwendungszwecke nach normalisierten Rechnungsnummern (Score: 65).
• Betragsprüfung: Vergleicht Bruttobeträge auf exakte Übereinstimmung (Score: 35).
• Symmetrisches Partner-Matching: Gleicht Namen und Firmenbezeichnungen zwischen Transaktion und Stakeholder ab (Score: 15-20).
• Token-Vergleich: Zerlegt Namen in Einzelteile, um auch bei kryptischen Bank-Strings (z.B. “DNH*GODADDY”) Treffer zu finden.

Benutzererfahrung im Dashboard

Das neue Dashboard-Widget AppAutomapMatches bietet volle Kontrolle bei maximaler Geschwindigkeit:

• Confidence Score: Jeder Vorschlag wird mit einer Prozentanzeige bewertet.
• Begründung: Das System zeigt transparent an, warum eine Übereinstimmung gefunden wurde (z.B. “Betrag + Partner”).
• Batch-Verarbeitung: Über die Funktion “Alle übernehmen” lassen sich hunderte Transaktionen mit einem Klick verbuchen.
• Direct Navigation: Falls keine Daten vorliegen, leitet das System den Nutzer direkt zum Transaktions-Upload.

Sicherheit und Integrität

Um Fehlbuchungen zu vermeiden, werden bereits verknüpfte Transaktionen strikt ignoriert.
Zudem findet eine Validierung der Stakeholder-IDs statt, bevor eine Aktualisierung in der Datenbank erfolgt.