OCR vs. LLM bei Rechnungserfassung: warum die Trennung wichtig ist

„Unsere KI liest Ihre Rechnungen aus“ ist ein verführerischer Satz. Er versteckt ein Problem, das in der Buchhaltung teuer wird: Ein LLM, das Beträge generiert statt extrahiert, halluziniert früher oder später Zahlen, die auf keinem Beleg stehen.

Warum LLMs keine Beträge liefern sollten

Generative Modelle erzeugen Token-Wahrscheinlichkeiten. Ist das Modell unsicher, ob auf dem Bild 1.234,56 € oder 1.243,65 € steht, nimmt es das plausiblere Muster, nicht den tatsächlichen Wert. Bei Sprache fällt so etwas auf, weil der Satz komisch klingt. Bei einer vierstelligen Eurozahl fällt es niemandem auf, bis die Buchhaltung nicht mehr stimmt.

Klassische OCR ist deterministisch, und das ist der Punkt

Engines wie Azure Document Intelligence, Google Document AI oder ABBYY arbeiten regel- und ML-basiert auf Pixelebene. Sie geben pro Feld eine Konfidenz zurück: Betrag 1.234,56 € bei 92 %. Das ist messbar und prüfbar, und unterhalb einer Schwelle lässt sich automatisch die Reißleine ziehen.

Die saubere Arbeitsteilung

Ein Capture-Stack, der 2026 produktionsreif ist, teilt so auf:

• Die OCR extrahiert die strukturierten Felder: Lieferant, Rechnungsnummer, Beträge, IBAN, USt-Sätze. Jeweils mit Confidence-Wert.
• Das LLM bekommt nur die OCR-Werte und den Volltext und schreibt daraus eine deutsche Zusammenfassung. Zahlenfelder lehnt sein Antwortschema hart ab.
• Beträge unter 70 % Confidence wandern in den Prüf-Stapel und werden nicht automatisch exportiert.

Die eine Frage an jeden Anbieter

Wenn Sie Belegerfassungs-Software evaluieren, stellen Sie genau eine Frage: Werden Beträge vom LLM generiert oder von einer dedizierten OCR extrahiert? Ausweichende Antworten wie „unsere KI lernt von Ihren Belegen“ bedeuten meistens genau das, was Sie nicht wollen. Die Verantwortung für falsche Zahlen steckt dann in einem Modell, das niemand auditieren kann.

Audit-Log als Sicherheitsnetz

Auch mit sauberer Trennung gehört zu jeder ernsthaften Belegerfassung ein lückenloses Verarbeitungsprotokoll: welche OCR-Engine, welches Modell, welche Confidence, wer hat freigegeben. Ohne das stehen Sie bei der nächsten Außenprüfung mit leeren Händen da.