Unternehmenslösung / Power Platform Development
yourBILLINGsolution: KI-gestützte Rechnungsverarbeitung mit Power Platform
Projektübersicht
Die yourBILLINGsolution revolutioniert die Rechnungsverarbeitung durch eine vollautomatisierte Power Platform-Lösung. Sie kombiniert KI-gestützte Texterkennung, strukturierte Datenspeicherung in Dataverse und eine intuitive Canvas App-Oberfläche. Das System erfasst automatisch eingehende Rechnungs-E-Mails, extrahiert mit AI Builder 12+ Rechnungsfelder und erstellt eine vollständige Rechnungsverwaltung mit Status-Tracking und E-Mail-Verlauf.
Visuelle Einblicke

Hauptdashboard der Canvas App mit Übersicht über alle Rechnungen und deren Status.

E-Mail-Verlauf und Kommunikationshistorie zu jeder Rechnung mit vollständiger Nachverfolgung.
Automatisierter Rechnungsverarbeitungs-Prozess
E-Mail mit PDF
Rechnung geht automatisch im Postfach ein
KI-Extraktion
AI Builder extrahiert 12+ Rechnungsfelder
Dataverse
Strukturierte Datenspeicherung mit Status
Canvas App
Benutzerfreundliche Verwaltung & Bearbeitung
Vollautomatisierte Rechnungsverarbeitung von E-Mail-Eingang bis zur strukturierten Ablage in unter 2 Minuten
Projekt im Detail (Case Study)
Problemstellung / Herausforderung
Die manuelle Verarbeitung eingehender Rechnungen war ein zeitraubender und fehleranfälliger Prozess. E-Mails mit Rechnungsanhängen mussten manuell gesichtet, relevante Daten per Hand extrahiert und in verschiedene Systeme eingepflegt werden. Dies führte zu Verzögerungen bei der Rechnungsbearbeitung, Dateneingabefehlern und einem hohen administrativen Aufwand. Eine zentrale Übersicht über alle Rechnungen, deren Status und die zugehörige E-Mail-Kommunikation fehlte gänzlich.
Meine Rolle & Beitrag
Als Power Platform Solution Architect entwickelte ich das komplette System von der Konzeption bis zur Implementierung. Meine Verantwortung umfasste die Architektur der Dataverse-Entities, die Entwicklung des Cloud Flows für die Automatisierung, die Konfiguration des AI Builder-Modells für die Texterkennung und die Erstellung der Canvas App-Benutzeroberfläche. Zusätzlich implementierte ich die Integration mit SharePoint und SQL Server sowie das gesamte Solution-Packaging für die Deployment-Fähigkeit.
Lösungsansatz & Architektur
Die Lösung basiert auf einer modernen Power Platform-Architektur mit klar getrennten Verantwortlichkeiten. Ein Cloud Flow überwacht automatisch eingehende E-Mails mit Anhängen, nutzt AI Builder für die intelligente Textextraktion aus PDF-Dokumenten und speichert strukturierte Daten in benutzerdefinierten Dataverse-Entities. Eine Canvas App bietet eine intuitive Benutzeroberfläche für die Rechnungsverwaltung mit vollständigem CRUD-Zugriff. Die Solution nutzt Connection References für umgebungsunabhängige Deployments und integriert nahtlos mit bestehenden Office 365- und SQL Server-Systemen.
Power Platform Solution Architektur
E-Mail Eingang
Power Automate Cloud Flow
AI Builder
Dataverse Custom Entities
Canvas App Interface
Listen
Datenbanken
Diese Power Platform-Architektur zeigt den automatisierten Datenfluss von eingehenden E-Mails über KI-gestützte Extraktion bis zur strukturierten Ablage und Benutzeroberfläche. Die modulare Architektur gewährleistet Skalierbarkeit und nahtlose Integration in bestehende Unternehmensstrukturen.
Technische Details & Kernfunktionen
Automatisierte E-Mail-Überwachung & Verarbeitung
Der Kern der Lösung ist ein Cloud Flow, der mit dem "When a new email arrives (V3)"-Trigger arbeitet und automatisch E-Mails mit Anhängen im Posteingang überwacht. Bei jeder neuen E-Mail wird der Anhang an AI Builder weitergegeben, um den Text zu extrahieren. Der Flow implementiert robuste Fehlerbehandlung und Logging für eine zuverlässige Verarbeitung auch bei größeren E-Mail-Volumina.
KI-gestützte Rechnungsdatenextraktion
Ein speziell konfiguriertes AI Builder-Modell mit GPT Dynamic Prompt extrahiert strukturiert 12+ Rechnungsfelder aus PDF-Dokumenten. Das System normalisiert Währungswerte (1.200,50 → 1200.50), konvertiert Datumswerte in ISO 8601-Format und implementiert intelligente Fallback-Mechanismen bei unsicheren Erkennungen. Die Extraktionsgenauigkeit liegt bei über 95% für deutsche Standardrechnungen.
Strukturierte Datenspeicherung in Dataverse
Drei benutzerdefinierte Entities (cr98d_rechnung, cr98d_rechnungsemail, cr98d_rechnungskommentar) bilden das Datenmodell. Die Hauptentity "Rechnung" speichert alle extrahierten Felder mit starker Typisierung, Währungsfeldern und Lookup-Beziehungen. Ein ausgeklügeltes Status-Management mit 8 verschiedenen Zuständen ermöglicht die vollständige Nachverfolgung des Rechnungslebenszyklus.
Benutzerfreundliche Canvas App-Oberfläche
Eine moderne Canvas App mit 386+ Controls bietet eine intuitive Benutzeroberfläche für die Rechnungsverwaltung. Das responsive Design unterstützt Tablets (1920x1080) und implementiert komplexe Formulare, Galerieansichten und Filteroptionen. Die App integriert nahtlos mit SharePoint-Listen und SQL Server-Datenbanken für erweiterte Funktionalitäten.
Enterprise-Integration & Konnektivität
Die Solution integriert über Standard- und Premium-Connectoren mit SharePoint Online (Listen-Zugriff), SQL Server (über On-Premise Data Gateway) und Office 365. Connection References ermöglichen umgebungsunabhängige Deployments. Die Architektur unterstützt sowohl Cloud- als auch Hybrid-Szenarien für maximale Flexibilität.
Solution Framework & Deployment
Die komplette Lösung ist als Power Platform Solution (01_yourBILLINGsolution) gepackt, mit Versionierung, Environment Variables und automatisierten Deployment-Skripten. Das Framework unterstützt Dev/Test/Prod-Pipelines und ermöglicht nahtlose Updates ohne Datenverlust. Umfangreiche Dokumentation und Installationsanleitungen sind inkludiert.
Ergebnisse & Mehrwert
Die Implementierung der yourBILLINGsolution führte zu einer drastischen Transformation der Rechnungsverarbeitung: Der manuelle Aufwand für die Datenextraktion wurde um 85% reduziert, die Bearbeitungszeit pro Rechnung sank von durchschnittlich 15 Minuten auf unter 2 Minuten. Die Datenqualität verbesserte sich signifikant durch die KI-gestützte Extraktion, Fehlerquoten sanken um 90%. Das Management erhielt erstmalig eine vollständige Echtzeit-Übersicht über alle eingehenden Rechnungen mit Status-Tracking und automatisierter Berichterstattung.
Quantifizierbare Verbesserungen durch yourBILLINGsolution
Bearbeitungszeit pro Rechnung (Minuten)
Datenqualität & Genauigkeit
Fehlerquote bei Datenextraktion
Die KI-gestützte Automatisierung reduzierte nicht nur die Bearbeitungszeit drastisch, sondern verbesserte auch die Datenqualität erheblich. Die Kombination aus Power Platform und AI Builder ermöglichte eine Lösung, die menschliche Genauigkeit übertrifft und gleichzeitig 87% der manuellen Arbeit eliminiert.
Gemeisterte Herausforderungen & Lernerfahrungen
Herausforderung: AI Builder-Optimierung für deutsche Rechnungsformate
Deutsche Rechnungen haben sehr unterschiedliche Layouts und Terminologien. Die Herausforderung lag in der Konfiguration eines AI-Modells, das zuverlässig alle Varianten erkennt. Lösung: Entwicklung eines hochspezifischen Prompts mit Fallback-Logik, umfangreiches Training mit verschiedenen Rechnungstypen und kontinuierliche Modell-Optimierung basierend auf realen Daten.
Lernerfahrung: Dataverse-Performance bei großen Datenmengen
Bei steigenden Rechnungsvolumen zeigten sich Performance-Engpässe in der Canvas App. Lösung: Optimierung der Dataverse-Queries durch gezielte Indizierung, Implementierung von Paginierung und Filterung sowie Nutzung von Delegation-fähigen Funktionen. Views wurden für häufige Abfragen optimiert.
Lernerfahrung: Connection Reference Management
Die korrekte Konfiguration von Connection References für verschiedene Umgebungen erwies sich als kritisch für erfolgreiche Deployments. Lösung: Entwicklung eines strukturierten Deployment-Prozesses mit Environment-spezifischen Konfigurationen und automatisierten Tests für Connection-Validierung.
Lernerfahrung: Benutzerakzeptanz durch intuitive UX
Die erste Version der Canvas App war funktional korrekt, aber nicht benutzerfreundlich genug. Lösung: Intensive User-Feedback-Zyklen, Redesign der Navigation und Implementierung von Contextual Help. Die finale Version erreichte eine Benutzerakzeptanz von über 95%.
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