Belegerfassung & Datenextraktion: Multi-Channel-Belegeingang über dediziertes E-Mail-Postfach, Drag & Drop-Upload im Browser oder mobile Scan-App für iOS und Android, KI-gestützte Texterkennung extrahiert automatisch Lieferantendaten, Beträge, Rechnungsdaten und Einzelpositionen mit dokumentierter Genauigkeit über 95 Prozent
Intelligente Klassifikation & Buchungsautomatik: Selbstlernende Algorithmen ordnen Belege eigenständig nach Dokumenttyp, Lieferant und Kostenart zu, System verbessert sich kontinuierlich durch Korrekturen der Anwender, automatische Erzeugung verarbeitungsfertiger Buchungsvorschläge für angebundene ERP- und Buchhaltungssysteme
Freigabemanagement & Workflow: Mehrstufige digitale Genehmigungsprozesse mit konfigurierbarem Vier-Augen-Prinzip, rollenbasierte Rechteverwaltung nach Abteilung, Kostenstelle oder Belegart, mobile Freigabefunktion für Prüfung und Genehmigung unterwegs per Smartphone oder Tablet
Archivierung & Dokumentensuche: GoBD-konforme Langzeitarchivierung mit lückenlosem Audit Trail und technischer Unveränderbarkeit, Volltextsuche durchsucht neben Metadaten auch die extrahierten Textinhalte aller archivierten Dokumente, intelligentes Tagging-System kombiniert automatische und manuelle Verschlagwortung
ERP-Integration & Schnittstellen: Native Echtzeit-Connectoren zu DATEV Unternehmen online, SAP Business One und S/4HANA, Microsoft Dynamics 365 sowie Lexware, REST-API mit OAuth 2.0-Authentifizierung und Webhook-System für individuelle Systemanbindungen, CSV- und XML-Exportfunktionen für Auswertungen
Fristen- & Zahlungsmanagement: Automatische Erinnerungsfunktionen für Zahlungsziele, Skontofristen und gesetzliche Aufbewahrungspflichten, Liquiditätsoptimierung durch rechtzeitige Hinweise auf Skontomöglichkeiten, Dokumentenversionierung mit Zeitstempel für vollständige Nachvollziehbarkeit aller Änderungen
Self-Learning AI-Architektur unterscheidet Belegebox von vielen Wettbewerbern durch kontinuierliches Lernen aus jeder Korrektur. Die künstliche Intelligenz passt sich automatisch an unternehmensspezifische Beleglayouts und individuelle Buchungslogiken an. Laut den technischen Dokumentationen des Anbieters reduziert sich die manuelle Nacharbeit im Zeitverlauf um bis zu 50 Prozent, da das System mit jedem verarbeiteten Beleg präziser wird. Besonders bei heterogenen Lieferantenstrukturen mit unterschiedlichsten Rechnungsformaten zeigt sich dieser Vorteil deutlich.
Out-of-the-Box DATEV-Integration ermöglicht eine echte Echtzeit-Verbindung zu DATEV Unternehmen online und DATEV Connect ohne aufwändige Schnittstellenprogrammierung. Belege landen automatisch verbucht und GoBD-konform in der Finanzbuchhaltung. Diese nahtlose Anbindung ist besonders für Steuerberatungskanzleien und deren Mandanten relevant, die im DATEV-Ökosystem arbeiten und Medienbrüche vermeiden möchten.
Compliance ohne Zusatzkosten ist standardmäßig im Basissystem enthalten. Während viele Wettbewerber GoBD-Konformität und erweiterte DSGVO-Funktionen als kostenpflichtige Add-ons anbieten, sind diese bei Belegebox durch Wirtschaftsprüfertestat bestätigte Compliance-Anforderungen Teil der Grundausstattung. Dies vereinfacht die Budgetplanung und eliminiert spätere Überraschungen bei Lizenzkosten.
Schnelle Implementierung ermöglicht bei Standardkonfigurationen eine produktive Nutzung bereits nach drei Tagen. Selbst komplexere Implementierungen mit individuellen Anpassungen und umfangreichen Datenmigrationen dauern in der Regel nicht länger als vier bis sechs Wochen. Diese kurze Time-to-Value unterscheidet die Lösung von Enterprise-DMS-Systemen, die oft mehrmonatige Implementierungsprojekte erfordern.
Einschränkungen sollten bei der Evaluierung berücksichtigt werden: Die Lösung ist ausschließlich als Cloud-SaaS verfügbar, eine On-Premise-Installation ist technisch nicht möglich. Die ISO 27001-Zertifizierung befindet sich noch im Auditprozess mit geplantem Abschluss Ende 2024. Die Workflow-Engine eignet sich für einfache bis mittlere Komplexität, sehr verschachtelte mehrstufige Genehmigungsprozesse mit komplexer Bedingungslogik können an ihre Grenzen stoßen. Bei sehr hohen Belegvolumina über 10.000 Dokumenten pro Monat können die volumenbasierten OCR-Kosten einen signifikanten Kostenfaktor darstellen.
Buchhaltungsabteilungen in KMU mit 10 bis 500 Mitarbeitern finden in Belegebox eine ausgewogene Lösung zwischen Automatisierungsgrad und Bedienbarkeit. Die Software trifft genau den Punkt zwischen zu einfachen Tools ohne ausreichende Funktionalität und überdimensionierten Enterprise-Systemen mit unnötiger Komplexität. Besonders geeignet für Organisationen, die zwischen 100 und 10.000 Belege pro Monat verarbeiten und deren manuelle Erfassung erhebliche personelle Ressourcen bindet.
Steuerberatungskanzleien mit strukturierter Mandantenverwaltung profitieren von der ausgereiften DATEV-Integration und der Fähigkeit, verschiedene Mandanten sauber zu trennen. Die mobile App ermöglicht Mandantenbetreuung auch außerhalb der Kanzleiräume. Die selbstlernende KI ist besonders wertvoll in diesem Kontext, da sie sich an die unterschiedlichen Belegformate verschiedener Mandanten anpasst und so den Erfassungsaufwand über alle betreuten Unternehmen hinweg kontinuierlich reduziert.
Produzierende Unternehmen und Handelsorganisationen mit heterogenen Lieferantenstrukturen nutzen die Stärken der KI-gestützten Klassifikation besonders effektiv. Wenn das Unternehmen mit vielen verschiedenen Lieferanten und stark unterschiedlichen Belegformaten arbeitet, reduziert die automatische Extraktion und Zuordnung den Zeitaufwand in der Kreditorenbuchhaltung erheblich. Die kontinuierliche Verbesserung der Erkennungsraten durch maschinelles Lernen macht sich hier besonders bemerkbar.
Weniger geeignet ist die Lösung für Großkonzerne mit über 1.000 Mitarbeitern und umfassenden Enterprise Content Management-Anforderungen, Organisationen mit strikten On-Premise-Vorgaben oder zwingenden Hybrid-Cloud-Anforderungen sowie Unternehmen, die hochkomplexe mehrstufige Genehmigungsketten mit verschachtelter Bedingungslogik und zahlreichen Ausnahmeregeln benötigen.
Entscheidende Auswahlkriterien:
Aktueller Automatisierungsgrad: Ab etwa 300 Belegen pro Monat rechnet sich die KI-gestützte Automatisierung erfahrungsgemäß bereits nach drei bis sechs Monaten durch eingesparte Personalzeit und optimierte Skonto-Nutzung
Kompatibilität der ERP-Integration: Arbeitet die Organisation mit einem der nativ unterstützten Systeme wie DATEV, SAP, Microsoft Dynamics oder Lexware, sind die Standardschnittstellen ein wesentlicher Vorteil gegenüber Lösungen, die individuelle Entwicklungen erfordern
Cloud-Akzeptanz im Unternehmen: Interne IT-Richtlinien, die Cloud-Software grundsätzlich ausschließen, sind ein Showstopper, da Belegebox ausschließlich als SaaS-Lösung verfügbar ist und keine Hybrid-Alternative existiert
Skalierbarkeit des Belegvolumens: Eine realistische Kalkulation der aktuellen und prognostizierten Belegzahlen ist wichtig, um zu prüfen, ob bei Unternehmenswachstum die volumenbasierten OCR-Preise nicht überproportional steigen
Belegebox positioniert sich als spezialisierte Dokumentenmanagement-Lösung mit klarem Fokus auf die Verarbeitung von Eingangsrechnungen und Belegen in kleinen und mittelständischen Unternehmen. Die Software kombiniert klassische DMS-Funktionen wie revisionssichere Archivierung und Volltextsuche mit moderner künstlicher Intelligenz für die automatische Datenextraktion. Im Gegensatz zu allgemeinen Dokumentenmanagement-Systemen, die alle Arten von Geschäftsdokumenten verwalten, konzentriert sich Belegebox gezielt auf den Workflow vom Belegeingang bis zur fertigen Buchung.
Die Cloud-native Architektur basiert auf Microservices und Kubernetes, was hohe Verfügbarkeit und kontinuierliche Updates ohne Systemunterbrechungen ermöglicht. Anwender arbeiten über moderne Web-Oberflächen ohne lokale Installation, ergänzt durch native mobile Apps für iOS und Android. Die Datenhaltung erfolgt ausschließlich in EU-Rechenzentren in Deutschland und Irland, um DSGVO-Anforderungen zu erfüllen. Diese technische Basis unterscheidet die Lösung von älteren, serverbasierenden DMS-Systemen mit ihren typischen Wartungsaufwänden.
Der Haupteinsatzbereich liegt in der Kreditorenbuchhaltung von Organisationen, die manuelle Belegerfassung durch Automatisierung ersetzen möchten. Die Software eignet sich besonders für Szenarien, in denen Belege aus verschiedenen Kanälen eingehen, unterschiedliche Layouts aufweisen und in bestehende ERP- oder Buchhaltungssysteme übertragen werden müssen. Durch die Kombination von OCR-Technologie, maschinellem Lernen und vorkonfigurierten Schnittstellen zu gängigen Finanzsystemen deckt Belegebox diesen Prozess durchgängig ab.
Die Docunout GmbH mit Sitz in München wurde 2018 gegründet und beschäftigt aktuell zwischen 25 und 30 Mitarbeiter. Das Unternehmen hat sich auf KI-gestützte Dokumentenverarbeitung für den deutschsprachigen Mittelstand und Steuerberatungskanzleien spezialisiert. Die Fokussierung auf den DACH-Raum zeigt sich in der durchgängigen Lokalisierung, deutschsprachigem Support und der Ausrichtung an regionalen Compliance-Anforderungen wie GoBD.
Mit einer dokumentierten Verlängerungsrate von 88 Prozent nach dem ersten Jahr und einer Trustpilot-Bewertung von 4,7 von 5 Sternen aus etwa 80 Bewertungen zeigt sich eine überdurchschnittliche Kundenzufriedenheit. Der Anbieter investiert kontinuierlich in Innovation, unter anderem durch Kooperationen mit der TU München und interne Hackathons. Der deutschsprachige Support wird aus dem eigenen Service-Center in München bereitgestellt und ist an fünf Tagen pro Woche rund um die Uhr erreichbar, mit einer vertraglich zugesicherten Reaktionszeit unter vier Stunden.
Die technische Architektur basiert auf einer modernen Microservices-Struktur auf Kubernetes-Basis, die eine Service-Level-Agreement-Verfügbarkeit von 99 Prozent gewährleistet. Diese Architektur ermöglicht horizontale Skalierung bei steigenden Nutzerzahlen oder Belegvolumina ohne Performance-Einbußen. Updates werden kontinuierlich ausgerollt, ohne dass Anwender Systemunterbrechungen erleben. Die Verschlüsselung erfolgt sowohl während der Datenübertragung via SSL/TLS als auch im Ruhezustand der gespeicherten Dokumente.
Systemanforderungen sind bewusst niedrig gehalten: Anwender benötigen lediglich einen aktuellen Webbrowser wie Chrome, Edge oder Firefox. Für die mobile Nutzung sind iOS ab Version 14 oder Android ab Version 8 erforderlich. Es sind keine speziellen Firewall-Freigaben notwendig, da die Kommunikation über Standard-HTTPS-Verbindungen erfolgt. Diese geringen technischen Voraussetzungen vereinfachen die Einführung und reduzieren den internen IT-Aufwand erheblich.
Die REST-API mit OAuth 2.0-Authentifizierung bietet CRUD-Operationen für alle Hauptobjekte und ermöglicht individuelle Integrationen über die Standardschnittstellen hinaus. Das Webhook-System informiert verbundene Systeme in Echtzeit über Statusänderungen von Belegen. Die API-Dokumentation folgt OpenAPI-Standards und enthält Code-Beispiele in Python, JavaScript und cURL. Für die Standardintegrationen zu DATEV existiert eine Connect-API und Mandantenimport-Schnittstelle, während SAP-Anbindungen über IDocs und BAPIs sowie spezielle Connectoren für Business One und S/4HANA realisiert werden.
Belegebox arbeitet mit einem abonnementbasierten Preismodell, das sich aus zwei Komponenten zusammensetzt: einem monatlichen Preis pro Nutzer und volumenbasierten Kosten für die OCR-Verarbeitung nach Anzahl der Belege. Der Einstiegspreis beginnt bei etwa 29 Euro pro Nutzer und Monat. Ein typisches Szenario mit fünf Nutzern und 500 Belegen pro Monat bewegt sich im Rahmen von etwa 145 bis 195 Euro monatlich, abhängig vom gewählten Funktionsumfang.
Zur Ersteinrichtung fällt eine Pauschale ab 500 Euro an, die das Standard-Setup, die Systemkonfiguration und eine Basisschulung umfasst. Die Verträge sind monatlich kündbar, Nutzer- und Belegvolumina können flexibel nach oben oder unten angepasst werden. Bei Jahresverträgen gewähren viele SaaS-Anbieter Rabatte, konkrete Konditionen sollten direkt erfragt werden.
Eine Total Cost of Ownership-Betrachtung für fünf Nutzer mit 500 Belegen monatlich ergibt für das erste Jahr etwa 2.000 bis 3.000 Euro inklusive Einrichtung und Schulung. In den Folgejahren liegen die Kosten bei etwa 1.700 bis 2.400 Euro jährlich. Über fünf Jahre summiert sich die TCO damit auf ungefähr 8.500 bis 12.000 Euro. Der Return on Investment tritt bei über 300 Belegen pro Monat typischerweise nach drei bis sechs Monaten ein, hauptsächlich durch eingesparte Erfassungszeit und verbesserte Skonto-Nutzung.
Kostenfallen lassen sich vermeiden durch eine realistische Prognose der Belegvolumina inklusive geplanten Wachstums. Bei über 10.000 Belegen monatlich sollten spezielle Volumen-Pakete und Preisstaffelungen erfragt werden, da hier deutliche Kostenvorteile möglich sind. Individuelle API-Integrationen jenseits der Standardschnittstellen verursachen zusätzliche Entwicklungskosten. Der interne Change-Management-Aufwand sollte mit etwa 20 Prozent des Projektbudgets kalkuliert werden, da Prozessänderungen und Mitarbeitereinbindung Zeit und Ressourcen erfordern.
Der typische Implementierungsprozess gliedert sich in drei Phasen: Die Analyse und Pilotphase dauert ein bis zwei Wochen und umfasst die Aufnahme bestehender Prozesse, Systemkonfiguration und Tests mit zwei bis drei Power-Usern. Die Datenübernahme-Phase nimmt etwa eine Woche in Anspruch und beinhaltet den Import von Altbelegen über CSV- oder Excel-Vorlagen sowie die Einpflegung von Stammdaten. Die Rollout-Phase mit Schulung aller Nutzer und dem produktiven Start dauert ein bis zwei Wochen. Die Gesamtdauer von der Kickoff-Entscheidung bis zum vollständigen Rollout beträgt drei bis sechs Wochen.
Ressourcenseitig werden ein interner Projektleiter mit 0,2 bis 0,5 Vollzeitäquivalenten für Koordination und Kommunikation, Fachbereichs-Key-User mit 0,1 bis 0,3 Vollzeitäquivalenten für Prozesswissen und Testing sowie ein IT-Ansprechpartner mit etwa 0,1 Vollzeitäquivalenten für API-Schlüssel und Integrationen benötigt. Programmierkenntnisse sind für die Standard-Nutzung nicht erforderlich, lediglich bei individuellen API-Entwicklungen relevant.
Kritische Erfolgsfaktoren für eine reibungslose Migration sind exekutives Sponsoring durch die Geschäftsleitung, um notwendige Ressourcen und Priorität zu sichern. Prozesse sollten bereits vor der technischen Implementierung klar definiert und dokumentiert sein, da Software keine unklaren Abläufe löst. Proaktives Change-Management mit früher Kommunikation, umfassender Schulung und aktiver Einbindung der Mitarbeiter verhindert Akzeptanzprobleme. Erwartungen müssen realistisch gemanagt werden: Die KI lernt kontinuierlich, ist aber anfangs nicht perfekt – Nachjustierungen und eine gewisse Einarbeitungszeit sind einzuplanen.
Vorteile aus Anwendersicht:
Herausforderungen in der Praxis:
Basis-Nutzer, die hauptsächlich Belege erfassen und einfache Freigaben durchführen, benötigen etwa zwei Stunden Training für produktives Arbeiten. Power-User und Administratoren, die Workflows konfigurieren und das System verwalten, sollten einen eintägigen Workshop einplanen. Nach etwa zwei Wochen praktischer Nutzung sind die meisten Anwender routiniert. Die intuitive Benutzeroberfläche reduziert die Einarbeitungszeit im Vergleich zu komplexeren Enterprise-DMS-Systemen deutlich.
Altbelege können über CSV- oder Excel-Vorlagen importiert werden, wobei der Anbieter entsprechende Templates bereitstellt. Für größere Mengen bietet Docunout Stapelverarbeitungsfunktionen an. Bei sehr großen Archiven mit zehntausenden historischen Belegen ist optional ein script-basierter Batch-Import möglich. Die Migration sollte strategisch geplant werden: Oft ist es praktischer, nur geschäftsrelevante Dokumente der letzten Jahre zu migrieren und ältere Archive im Altsystem schreibgeschützt zu belassen.
Das System startet mit dokumentierten Erkennungsraten über 95 Prozent bei Standardbelegen mit klarer Struktur. Die tatsächliche Qualität hängt von der Belegqualität ab – unscharfe Scans oder ungewöhnliche Layouts erfordern mehr Nacharbeit. Die selbstlernende KI benötigt zwei bis vier Wochen Training mit den tatsächlichen Unternehmensbelegen für optimale Anpassung. Durch kontinuierliches Feedback verbessert sich die Erkennungsrate messbar über die Zeit, besonders bei wiederkehrenden Lieferanten und standardisierten Formaten.
Alle Daten werden ausschließlich in EU-Rechenzentren in Deutschland und Irland gespeichert, um DSGVO-Anforderungen zu erfüllen. Die Verschlüsselung erfolgt sowohl während der Übertragung via SSL/TLS als auch im ruhenden Zustand auf den Speichersystemen. Seit der Gründung 2018 sind keine Sicherheitsvorfälle dokumentiert. Die GoBD-Konformität ist durch Wirtschaftsprüfertestat bestätigt. Die ISO 27001-Zertifizierung befindet sich im Auditprozess mit geplantem Abschluss im vierten Quartal 2024. Regelmäßige Penetrationstests durch unabhängige Sicherheitsdienstleister ergänzen die Sicherheitsmaßnahmen.
Ein zusätzlicher Nutzer kostet etwa 29 Euro pro Monat, abhängig vom gewählten Paket und Funktionsumfang. Die Skalierung erfolgt flexibel in beide Richtungen – sowohl Nutzer als auch Belegvolumina können monatlich angepasst werden. Bei monatlicher Kündigungsfrist können Organisationen auf saisonale Schwankungen oder Wachstum reagieren, ohne an langfristige unflexible Verträge gebunden zu sein. Für größere Implementierungen oder Jahresverträge sollten spezielle Konditionen direkt mit dem Anbieter verhandelt werden.
Die Software funktioniert vollständig unabhängig von DATEV und bietet Standardschnittstellen zu verschiedenen ERP- und Buchhaltungssystemen wie SAP, Microsoft Dynamics und Lexware. Die REST-API ermöglicht zudem individuelle Integrationen zu nahezu jedem System. Auch ein Stand-alone-Betrieb ausschließlich für Archivierung und Dokumentenmanagement ohne ERP-Anbindung ist möglich. Die DATEV-Integration ist eine Stärke der Software, aber keineswegs zwingende Voraussetzung für den produktiven Einsatz.
