BMD-Daten mit Kanzlei-KI aufbereiten.

Heute liegen die Daten Ihrer Mandanten in BMD: vollständig, strukturiert, geprüft — und werden meist nur einmal im Jahr für den Abschluss ausgewertet. Dieses Projekt verwandelt dieselben Daten in monatliche, abrechenbare Leistungen der Kanzlei: Liquiditätsplanung, Risiko-Score, Abschluss-Vorprüfung. KI dort, wo sie tatsächlich Wert schafft — und ohne sie dort, wo sie ein Haftungsrisiko wäre.

3 Module
direkt verkaufbar an Mandanten
+ PWA
White-Label-App für jeden Mandanten
SQL + KI
strikt getrennt — für Haftungsschutz
1 Pilot
perfekt machen, dann skalieren

Warum dieses Projekt

Die Ausgangslage

Eine durchschnittliche BMD-Kanzlei hat von jedem ihrer Mandanten praktisch jede einzelne Buchung elektronisch vorliegen — über Jahre hinweg. Diese Daten enthalten weit mehr Information als für Abschluss und USt-Voranmeldung benötigt wird:

In den meisten Kanzleien werden diese Fragen — wenn überhaupt — manuell beantwortet: mit Excel-Listen, in Telefonaten, einmal im Jahr. Das Wissen liegt in den Daten, aber die Auswertung skaliert nicht.

Was sich ändert

Diese Plattform liest BMD-Exporte ein, prüft sie auf Konsistenz, berechnet deterministisch — also nachvollziehbar und prüfbar — Kennzahlen und Frühwarnsignale, und nutzt KI ausschließlich dort, wo sie sinnvoll ist: für Erklärungen, Belegtexte und Empfehlungen — nicht für Berechnungen, die haftungsrelevant sind.

Leitplanken des Projekts
  • SQL berechnet, KI erklärt. Zahlen sind prüfbar, nicht erfunden.
  • Jeder Wert ist klickbar bis zum BMD-Buchungssatz. Keine Blackbox.
  • Nichts wird gebaut, was nicht abrechenbar ist. Jedes Modul hat einen Verkaufsargument-Anker.
  • Erst ein Mandant perfekt, dann skalieren. Kein "Konzern-Feature" in Phase 1.

Was KI mit BMD-Daten konkret kann

Damit das nicht abstrakt bleibt — sieben konkrete Fähigkeiten, mit Beispiel.

1

Buchungstexte verstehen

Aus freiem Buchungstext zuverlässig Kategorie, Projekt oder Kostenstelle ableiten. Der Steuerberater spart manuelles Sortieren.

"REWE 27.04. Bewirtung Kunde Müller" Bewirtungskosten · KSt Vertrieb · 70 % abzugsfähig
2

Anomalien finden

Buchungen erkennen, die statistisch ungewöhnlich sind — Doppelbuchungen, unrealistische Beträge, falsches Konto. Vorbereitung des Jahresabschlusses wird drastisch schneller.

Konto 4400 · monatlich Ø 3.200 € Auffällig: 17.03. Buchung 18.450 € (5,8× Mittelwert)
3

Cashflow vorhersagen

Aus offenen Posten und historischem Zahlungsverhalten je Debitor wird ein 13-Wochen-Liquiditätsplan errechnet — inklusive Konfidenz.

OPOS Stand 30.04. + Zahlungshistorie 24 Monate Liquiditätsengpass möglich KW 28 (Konfidenz 78 %)
4

Trends in Worten erklären

Ein Drilldown zeigt nicht nur, dass der Rohertrag um 4,2 % gefallen ist — die KI erklärt in einem Absatz, welche drei Konten den größten Beitrag dazu geliefert haben und was der Mandant prüfen sollte.

5

Steuerliche Frühwarnung

USt-Schwellen, Reverse-Charge-Auffälligkeiten, ungewöhnliche Vorsteuer-Relationen, Kleinunternehmer-Grenzen — automatisch markiert, bevor die UVA falsch wird.

6

Mahn- und Skonto-Strategien vorschlagen

Aus der OP-Liste je Debitor: Wo lohnt sich ein Skonto-Angebot? Wo ist Mahnen wirkungslos? Wer zahlt grundsätzlich erst nach 60 Tagen?

7

Mandantenbriefe automatisch entwerfen

Auf Knopfdruck ein Monatsbrief im Branding der Kanzlei — Zahlen aus SQL, Formulierung von der KI, Freigabe immer beim Steuerberater.

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