KI-Buchungsvorschläge

Die lernende Kontierungs-Engine: Historie statt Regelpflege

Keine Wenn-Dann-Regeln, die jemand pflegen muss: Die Engine lernt aus den historischen DATEV-Buchungen und aus jeder Korrektur Ihres Teams.

Klassische Automatisierung heißt Regelpflege: „Wenn Lieferant X, dann Konto Y“ — bis der Lieferant sein Briefpapier ändert oder ein neuer dazukommt. acourse geht den anderen Weg: Die Engine lernt aus dem, was in Ihrer Buchhaltung tatsächlich passiert ist.

Drei Lernquellen

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    Historische DATEV-Buchungen

    Beim Onboarding liest die Engine den bestehenden Buchungsbestand des Mandanten ein und erkennt etablierte Konten-Muster sofort — ab Tag eins auf dem Niveau der bisherigen Praxis.

  2. 2
    Jede Korrektur

    Ändert eine Buchhalterin einen Vorschlag, fließt das als Trainingssignal zurück. Derselbe Fehler wiederholt sich nicht dauerhaft.

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    Mandantenübergreifende Muster

    Für neue Mandanten ohne Historie greifen globale Muster über vergleichbare Fälle — der Kaltstart beginnt nicht bei null.

Je mehr gebucht wird, desto besser werden die Vorschläge — ganz ohne Regel-Editor und ohne Pflegeaufwand.

Das bringt es Ihnen

  • Kein Regelwerk, das veraltet — das System hält sich selbst aktuell.
  • Buchungswissen wird Systemwissen: Urlaub und Fluktuation kosten keine Qualität.
  • Neue Mandanten starten mit den Mustern ihrer eigenen DATEV-Historie.
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