Einführung
In der Wohnungswirtschaft fallen täglich zahlreiche Rechnungen aus verschiedenen Kategorien an: Versicherungen, Energiekosten, Wartungsarbeiten, Schornsteinfegerleistungen und Messdienstleistungen. Diesem Problem hat sich die eddi24 GmbH mit ihrer digitalen Lösung Casameta angenommen. Die All-in-one-Plattform bietet umfassende Funktionen wie Zähler auslesen und überwachen, monatliche Übertragung von Verbrauchswerten, Mieterinformation mit UVI (Unterjährige Verbrauchsinformation), sowie die Abrechnung von Heiz- und Nebenkosten. Als Fachmann auf dem Gebiet der Immobilienverwaltung stand eddi24 vor der Herausforderung, die manuelle Verarbeitung von Eingangsrechnungen zu automatisieren – ein zeitaufwändiger und fehleranfälliger Prozess.
RAUSCH Technology wurde als Technologiepartner ausgewählt, um eine KI-gestützte Lösung zu entwickeln, die nahtlos in die bestehende Casameta-Plattform integriert werden kann.
Herausforderung und Zielsetzung
Die Hauptherausforderungen für eddi24 lagen in mehreren Bereichen:
Hoher manueller Aufwand: Die Verarbeitung von Eingangsrechnungen erforderte bisher eine manuelle Sichtung, Kategorisierung und Dateneingabe durch den Kunden. Dabei fiel ein hoher personeller Aufwand durch Rückfragen beim Support an
Fehleranfälligkeit: Bei der manuellen Datenerfassung kam es regelmäßig zu Übertragungsfehlern
Heterogene Dokumentenformate: Rechnungen verschiedener Anbieter folgen unterschiedlichen Layouts und Strukturen. PDFs liegen als Scan und nicht im Vektorformat vor
Datenlage: Bisherige Kundendaten wurden zwar in der Casameta-Plattform gespeichert, konnten aber nicht zu den jeweiligen Rechnungen zugeordnet werden. Damit gab es noch keine Basis für maschinelles Lernen.
Das Projektziel war die Entwicklung eines funktionsfähigen Prototyps zur automatisierten PDF-Rechnungsverarbeitung, der folgende Anforderungen erfüllen sollte:
Automatische Texterkennung und Datenextraktion aus PDF-Rechnungen
KI-gestützte Kategorisierung von Rechnungstypen in vordefinierte Hauptkategorien
Strukturierte Datenausgabe als JSON mit allen relevanten Rechnungsinformationen
Bereitstellung einer API für die Integration in die Casameta-Plattform
Hohe Genauigkeit bei der Erkennung und Kategorisierung
Vorgehen und Umsetzung
Die Zusammenarbeit begann mit einem intensiven Kick-Off Workshop in Würzburg, bei dem die konkreten Anforderungen aufgenommen und erste konzeptionelle Lösungsszenarien erarbeitet wurden. Gemeinsam mit dem Team von eddi24 wurden typische Rechnungsformate analysiert und die wichtigsten zu extrahierenden Informationen definiert.
Projektmanagement
Die Umsetzung erfolgte in einem agilen Rahmen mit regelmäßigen Abstimmungen zwischen den Teams von RAUSCH Technology und eddi24. Der Entwicklungszeitraum erstreckte sich über September und Oktober 2025, wobei ein transparenter Entwicklungsprozess mit kontinuierlichen Updates und Zwischendemonstrationen gewährleistet wurde.
Technische Umsetzung
Für die Entwicklung des Prototyps setzte RAUSCH Technology auf einen modernen Tech-Stack:
Backend: Python 3.11+ mit FastAPI für eine performante und gut dokumentierte API
PDF-Verarbeitung: Kombination aus PyMuPDF und Tesseract OCR für optimale Texterkennung
KI-Komponente: Schnittstellen zur Integration von KI-Modellen für intelligente Datenextraktion und Kategorisierung
Validierung: Pydantic v2 für strikte Typisierung und Datenvalidierung
Datenhaltung: SQLite mit SQLAlchemy für effiziente Datenspeicherung
Containerisierung: Docker mit Multi-stage Build für einfache Deployment-Prozesse
Die Entwicklung erfolgte in mehreren Iterationen, wobei durchgängig Feedback vom eddi24-Team eingeholt und in die weitere Entwicklung eingeflossen ist. Der Fokus lag auf einer intelligenten Kategorisierung durch ein KI-Modell, gefolgt von der präzisen Extraktion relevanter Informationen wie Rechnungsnummer, Datum und Beträge. Ergänzt wurde dies durch die Entwicklung einer intuitiven API für die nahtlose Integration in die Casameta-Plattform, während die robuste OCR-Pipeline und Performance-Optimierungen durch Background-Tasks die technische Basis bildeten.
Der von RAUSCH Technology entwickelte Casameta Invoice Processor lieferte dank der technischen Expertise des Entwicklungsteams hervorragende Ergebnisse, die durch die konstruktive Zusammenarbeit mit eddi24 optimal auf die Anforderungen abgestimmt werden konnten.
Technische Erfolge
Der Prototyp erreichte eine hohe Erkennungsgenauigkeit von ca. 80% bei der Erkennung von Daten aus verschiedenen Rechnungsformaten und zeichnete sich durch eine schnelle Verarbeitungszeit aus. Ein großer Erfolg war, dass die Kategorie in 100% der Fälle richtig erkannt werden konnte, welches als Anforderung der höchsten Priorität definiert wurde. Zusätzlich ermöglicht die Open-Source-Architektur eine einfache Erweiterbarkeit und Anpassung an zukünftige Anforderungen.
Vergleich der Methoden auf Basis von OCR und Textanalyse, sowie multimodaler Analyse. Die Genauigkeit liegt mit beiden Methoden bei ca. 80%, wobei die hybride Lösung mit OCR und Textanalyse im Schnitt 4s schneller arbeitet.
Geschäftlicher Mehrwert für eddi24
Die Lösung verspricht eine erhebliche Zeitersparnis und Fehlerreduktion durch die Automatisierung der manuellen Rechnungsverarbeitung, was potenziell zu signifikanten Kosteneinsparungen führen kann. Darüber hinaus bietet die Open-Source-Architektur dem eddi24-Team die Möglichkeit, die Lösung eigenständig weiterzuentwickeln und an spezifische Anforderungen anzupassen, während die Integration eines innovativen KI-Features den Funktionsumfang der Casameta-Plattform erweitert und einen möglichen Wettbewerbsvorteil schafft.
Langfristige Perspektive
Der entwickelte Prototyp legt den Grundstein für eine vollwertige Produktivlösung und eine langfristige strategische Partnerschaft zwischen RAUSCH Technology und eddi24. In der zukünftigen Zusammenarbeit sollen weitere KI-Anwendungsfälle für die Casameta-Plattform entwickelt werden, zum Beispiel die Prüfung lokaler LLMs zur unabhängigen Rechnungskategorisierung. Mit der tiefgreifenden KI-Expertise von RAUSCH Technology kann eddi24 seine digitale Transformation nicht nur beschleunigen, sondern auch strategisch neu ausrichten – ein entscheidender Schritt, um sich als Anbieter für digitale Lösungen in der Immobilienbranche nachhaltig von der Konkurrenz abzuheben.
