Blatt 1, Abstimmung

Finance Automation mit Testbeweis

Jeder Export. Jeder Import. Auf den Rappen abgestimmt.

Zwischen Ihren Systemen schreiben heute Menschen CSV-Dateien um. Wir ersetzen diese Handarbeit durch Regelwerke, die byte-genau gegen echte Referenzdateien getestet sind. Handkorrekturen bleiben sichtbar, Ausnahmen landen beim Menschen statt geraten zu werden.

Golden Master an unserem eigenen Kartenprozess: 115 von 118 Referenzzeilen byte-genau.

Kartenexport September

Demo mit Beispieldaten
  1. 03.09.BAHN MOBILE TICKET ZUERICH HB4.40
  2. 05.09.PARKHAUS CITY-WEST 011212.00
  3. 08.09.BAHN EASYRIDE BERN68.00
  4. 11.09.TANKSTELLE WINTERTHUR CHE96.30
  5. 12.09.RISTORANTE AL PONTE142.50
  6. 15.09.DESIGNSOFT *K39X 778129.90
  7. 19.09.STAZIONE DI SERVIZIO COMO ITA81.10
  8. 24.09.MAKERSPACE GMBH 4471230.00
Total Export
664.20
Total Import
0.00
Differenz
664.20

 

Blatt 2, Vorher

Die teuerste Schnittstelle ist oft ein Mensch mit Excel.

Zwischen Kartenportal, Fakturierung und Buchhaltung liegen oft Transformationen, die ein Mensch von Hand macht. Scrollen Sie und sehen Sie, welche davon ein Regelwerk übernimmt.

Ein überladener Bürotisch am Monatsende: ausgedruckte Kartenabrechnungen, Quittungen, Taschenrechner und ein Laptop mit Tabelle.
  • macht die Maschine
  • Maschine fragt, Mensch entscheidet
  • bleibt beim Menschen
  1. 01
    Exporte aus den Quellsystemen ziehen (bleibt beim Menschen)
  2. 02
    Formate erkennen und Spalten zuordnenam Inhalt erkannt, nie am Dateinamen (macht die Maschine)
  3. 03
    Stammdaten wie Kundennummern nachschlagen (macht die Maschine)
  4. 04
    Konto und MWSt pro Position bestimmen (macht die Maschine)
  5. 05
    Datums- und Belegnummernformate umschreiben (macht die Maschine)
  6. 06
    Positionen mit Belegpflicht ergänzenRestaurant-MWSt und Trinkgeld vom Beleg
  7. 07
    Summen gegen das Quellsystem abstimmen (macht die Maschine)
  8. 08
    Unbekannte Fälle beurteilen und Regel ergänzennie geraten, immer markiert (bleibt beim Menschen)

Blatt 3, Regelwerk

Buchungslogik als Code, nicht als Gewohnheit.

Demo mit Beispieldaten

Regeln sind versioniert, testbar und für Fachleute editierbar. Personen- und Kategorieregeln greifen in fester Reihenfolge. Drei Beispiele aus unserem eigenen Regelwerk:

Bahnbillett

Bahn unter 50 CHF
  1. wennHändler ist Bahn
  2. undBetrag unter 50.00
  3. dannPrivat, ohne MWSt
  4. sonstReisespesen, mit Vorsteuer
Bahnbillett38.00Privat, ohne MWSt

Unter 50 CHF: Privatkonto, MWSt 0.

Tankstelle

Tankstelle Schweiz
Land laut Export
  1. wennTankstelle ohne Händlerregel
  2. CHFahrzeug, mit Vorsteuer
  3. AuslandFahrzeug, ohne MWSt
  4. leerMWSt offen, Zeile markieren
Treibstoff96.30Fahrzeug, mit Vorsteuer

Land CH aus dem Export: Fahrzeugkonto, mit Vorsteuer.

Restaurant

Kategorie Restaurant
142.50
12.50
  1. wennKategorie Restaurant
  2. dannRestaurant & Bewirtung, MWSt vom Beleg
  3. undTrinkgeld als zweite Zeile, ohne MWSt
Geschäftsessen130.00Restaurant & Bewirtung, MWSt vom Beleg
Trinkgeld12.50Restaurant & Bewirtung, ohne MWSt
Total = Beleg142.50

MWSt wird nie aus dem Export abgeleitet, sondern vom Beleg erfasst. Trinkgeld wird als eigene Position gebucht, gleiches Konto, MWSt 0.

Blatt 4, Golden Master

Getestet gegen die Wahrheit, nicht gegen Erwartungen.

Golden-Master-Tests pinnen die Ausgabe Byte für Byte gegen eine echte, erfolgreich importierte Datei. Bei unserem eigenen Kartenprozess: zwei Monate eines Karteninhabers, nachgebucht inklusive der Eingaben, die ein Mensch vom Beleg macht.

Die drei Abweichungen sind Händler, die von Hand uneinheitlich gebucht wurden. Sie bleiben markiert. Ändert ein Quellsystem sein Exportformat, schlägt zuerst der Test an, nicht die Buchhaltung.

Golden-Master-Abgleich
Referenzzeilen118
115 von 118 Referenzzeilen byte-genau115
3 Zeilen im Review3

Abstimmung zuerst: Total Export gegen Total Import pro Karteninhaber, Differenz 0.00.

Blatt 5, Architektur

Privacy by Architecture.

Datenschutz per Bauweise, nicht per Richtlinie: Die Transformation läuft im Browser der Fachperson. Quelldateien erreichen nie einen Server. Persistiert werden nur Regelwerk und Stammdaten, hinter Login.

Browser der Fachperson
Quell-Export
Regelwerk
Import-Datei
Server

Regelwerk und Stammdaten

Quelldateien: nie

Blatt 6, Volumen

Wie viel manuelle Trans­formation steckt in Ihrem Prozess?

Ihre eigenen Werte. Wir rechnen nichts schön.

6
1

6 h × 1 Person × 12 Monate

72Stunden pro Jahr

Das ist das Volumen, das die Golden-Master-Probe mit Ihren echten Dateien vermisst. Einsparungen nennen wir erst, wenn der Test steht.

Mit diesem Volumen die Probe anfragen

Blatt 7, Angebot

Erst die Probe. Dann die Integration.

Wir beweisen den Ansatz an einem Ihrer Prozesse, bevor er in Ihre Systemlandschaft geht.

  1. 1

    Prozess und Periode wählen

    Eine Periode, die bereits gebucht und importiert ist. Ihre Import-Datei ist die Referenz.

  2. 2

    Regelwerk modellieren

    Aus Quell-Exporten und echten Buchungen. Fachleute sehen jede Regel und können sie ändern.

  3. 3

    Golden Master pinnen

    Die Ausgabe wird Byte für Byte gegen die Referenz geprüft. Abweichungen werden begründet, nicht geglättet.

Sie erhalten

  • Trefferquote pro Zeile gegen Ihre Referenzdatei
  • Ausnahmeliste mit Begründung
  • Ein versioniertes, testbares Regelwerk
  • Den Integrationspfad in Ihre Systeme
Golden-Master-Probe anfragen
So sieht eine abgestimmte Periode aus.
So sieht eine abgestimmte Periode aus.Demo mit Beispieldaten

Blatt 8, Beleg

Golden-Master-Probe anfragen.

Fünf Fragen zu Ihrem Prozess. Daraus entsteht ein Beleg, den Sie direkt an unser Team senden.

Frage 1 von 5

Welcher Prozess bindet die meiste Handarbeit?

Prozess-Beleg

AIVANTO, 8032 Zürich

 

  • …

Total pro Jahr—

Danke. Ein Mensch aus unserem Team meldet sich persönlich.

Blatt 9, Kontenplan

Alle Leistungen von AIVANTO.

Von der Einschätzung bis zum getesteten Prototyp im Betrieb.

  1. 1000

    Automatisierung & Personalisierung mit KI

    Im Case gezeigt

    Regelbasierte und KI-gestützte Automatisierung von Schnittstellen, Abstimmungen und Datenflüssen. Personalisierung von Inhalten über Kanäle hinweg.

  2. 2000

    Komplexere Prototypen und POCs

    Im Case gezeigt

    Proofs of Concept und Prototypen, die gegen echte Referenzdaten getestet sind, bevor sie in die Systemlandschaft gehen.

  3. 3000

    KI Consulting

    Priorisierung von KI-Anwendungsfällen nach Wirkung, Risiko und Machbarkeit, inklusive Daten- und Governance-Fragen.

  4. 4000

    Agentic Marketing Team Setup

    Spezialisierte Agenten für Marketing- und Fachteams, mit Rollen, Leitplanken und menschlicher Freigabe.

  5. 5000

    Context Engineering für Marketing-Teams

    Wissen, Regeln und Begriffe so aufbereitet, dass KI-Systeme verlässlich damit arbeiten, mit klaren Quellen und Rechten.