Bank und offene Posten in DATEV mit KI abstimmen: Praxis-Guide

Dieser Guide richtet sich an Steuerkanzleien, die Bankbuchungen für DATEV-Mandate erstellen, und an Buchhalterinnen und Buchhalter in Unternehmen, deren Kanzlei mit DATEV arbeitet. Er beschreibt ein Verfahren, kein Produkt. Beispiele sind im SKR03 gerechnet, alle Firmen sind erfunden.

Der Guide ist kostenlos und bleibt es. Das Praxis-Paket mit PDF, Excel-Vorlagen, Regel-Bibliothek, Prompt-Bibliothek und Checkliste Verfahrensdokumentation ist in Vorbereitung; Sie können sich vormerken lassen.

Was KI in der Abstimmung leisten kann – und was nicht

Über KI in der Buchführung kursieren zwei Versprechen: das Ende der manuellen Buchung und die Warnung vor jeder Automatik. Für die Bankabstimmung hilft keines von beiden. Brauchbar wird das Thema, wenn man zwei Aufgaben trennt: Rechnen und Verstehen.

Rechnen: Aufgabe einer deterministischen Engine

Der größte Teil der Abstimmung ist Rechnen und Vergleichen. Passt der Zahlbetrag zu einem offenen Posten? Ergeben drei Rechnungen zusammen genau den Eingang? Ist die Differenz ein Skontoabzug innerhalb der Frist? Solche Fragen haben genau eine richtige Antwort. Sie gehören in ein Programm, das bei gleichen Eingaben immer dasselbe Ergebnis liefert, in ganzen Cent rechnet und jeden Schritt begründen kann.

Verstehen: Stärke von Sprachmodellen

Der kleinere, aber teurere Teil ist Verstehen. Ein Verwendungszweck wie „RE 398/401 abzgl. GS wie tel. bespr.“ ist für eine Regel ein Problem und für einen Menschen eine Zeile, die man kurz lesen muss. Sprachmodelle wie Claude oder ChatGPT sind hier nützlich: Sie deuten Abkürzungen, schlagen eine Lesart vor, formulieren eine Rückfrage oder fassen eine Klärliste zusammen.

Für die Rechenseite sind dieselben Modelle ungeeignet. Ein Sprachmodell erzeugt Text nach Wahrscheinlichkeit: Es kann eine Summe falsch addieren, einen Skontobetrag um einen Cent verfehlen oder eine Rechnungsnummer nennen, die in der OPOS-Liste nicht vorkommt – im selben sicheren Ton wie bei einem richtigen Ergebnis.

Wie Abstimmwerk beide Seiten verbindet, zeigt die Seite KI in der Bankabstimmung.

Was DATEV mitbringt: Lerndatei, OPOS-Suche, Automatisierungsservice Bank

Wer Bankbuchungen in DATEV automatisieren will, beginnt nicht bei null: DATEV Kanzlei-Rechnungswesen erzeugt aus elektronischen Kontoumsätzen Buchungsvorschläge aus drei Quellen.

Lerndatei und OPOS-Suche

Die Lerndatei ist die Regel-Ebene: Ein Eintrag verknüpft Merkmale eines Kontoumsatzes mit einer Kontierung, etwa die monatliche Miete oder die Sammelzahlung, die auf ein Transitkonto gehört. Die OPOS-Suche ist die Beleg-Ebene: Sie sucht zum Umsatz den offenen Posten auf dem Personenkonto. Beide Verfahren sind nachvollziehbar, aber nur so gut wie die gepflegten Einträge und die Rechnungsnummern im Verwendungszweck.

DATEV Automatisierungsservice Bank

Der Automatisierungsservice Bank ergänzt diese Verfahren um KI-Vorschläge aus dem DATEV-Rechenzentrum. Die Reihenfolge beschreibt DATEV so: Beim Erzeugen der Buchungsvorschläge werden zunächst Lerndatei und OPOS-Suche herangezogen; führen beide zu keinem Treffer, wird der im Rechenzentrum erzeugte Vorschlag verwendet – das betrifft laut DATEV in der Regel Sachkontobuchungen. Eingerichtet wird der Service je Mandantenbestand über Bestand | Automatisierungsservices; bearbeitet werden die Vorschläge unter „Belege buchen | Buchungsvorschläge bearbeiten“.

• Voraussetzungen laut Programminhalt (Dok.-Nr. 1020270): DATEV Unternehmen online, Bearbeitung mit OPOS-Buchführung, Abholung und Speicherung der Kontoumsätze über den DATEV Bankdatenservice (RZ-Bankinfo, EBICS-Einzelverfahren oder PIN/TAN-Verfahren), Kontenrahmen SKR03 oder SKR04, Basiswährung Euro.
• Kennzeichnung: grüne Glühlampe für vollständig erkannte Vorschläge, gelbes Fragezeichen für unsichere, rotes Haltzeichen für fehlende Angaben.
• Verantwortung: Als vollständig erkannt gekennzeichnete Vorschläge sind laut DATEV „nach Selbsteinschätzung des KI-Systems“ mit hoher Wahrscheinlichkeit richtig; die angemessene Prüfung von Vorschlag und Beleg obliegt dem Verwender.
• Verbreitung: Nach der DATEV-Pressemitteilung vom 10.06.2026 wird der Service in über 100.000 Buchführungen bei rund 7.400 Kanzleien genutzt.
• Kosten: Die Vorschläge sind kostenpflichtig; den aktuellen Preis nennt die DATEV-Preisliste unter Art.-Nr. 24098.

Wo die Bordmittel enden

Der Service liefert Vorschläge, keine abgestimmte Buchführung. Auf den abgerufenen DATEV-Seiten zum Service sind Sammelzahlungen von Kunden, Teilzahlungen und Skontoabzüge nicht beschrieben. Das DATEV-Dokument „Sammelzahlungen auflösen: Überblick“ (Dok.-Nr. 1032121) behandelt den anderen Fall: SEPA-Sammelüberweisungen und -Lastschriften des Mandanten, die über erledigte Zahlungsaufträge, Batch-Booking oder die SEPA-Datei in Einzelposten zerlegt werden. Die eine Kundenüberweisung für fünf Rechnungen abzüglich Gutschrift bleibt Kopfarbeit.

Das Drei-Spuren-Modell: Auto, Prüfen, Ungeklärt

Kennt ein Abgleich nur „zugeordnet“ und „nicht zugeordnet“, ist die Automatik entweder streng und lässt viel liegen, oder sie bucht Zweifelsfälle still mit. Drei Spuren behandeln den Zweifel als eigenen Zustand.

Was die Konfidenz ausdrückt

Die Konfidenz ist eine Zahl zwischen 0 und 1 je Buchungsvorschlag. Sie ist keine statistische Wahrscheinlichkeit im strengen Sinn, sondern eine Verdichtung der Merkmale, die für die Zuordnung sprechen: gefundene Rechnungsnummer, Betragsgleichheit, eindeutiges Personenkonto, erklärbare Differenz, keine Dublette. Wichtiger als die Zahl ist die Begründung daneben. Mehr dazu im Artikel Konfidenz in der KI-Bankabstimmung.

Bei Abstimmwerk beginnt die Spur Auto bei 0,95, und die Zuordnung muss zusätzlich eindeutig sein. Eine niedrige Schwelle verbessert jede Automatisierungskennzahl und verschlechtert die Buchführung.

Gründe, die „Auto“ ausschließen sollten

• Mehrere gleichwertige Kandidaten: zwei offene Posten desselben Debitors mit identischem Betrag und keine Rechnungsnummer im Zweck.
• Teilzahlung: Der Eingang ist kleiner als der offene Posten, und die Differenz ist kein Skonto innerhalb der vereinbarten Frist.
• Nur der Name passt: ein unscharfer Treffer auf das Personenkonto ohne Rechnungsnummer und ohne Betragsgleichheit.
• Neue Regel: Eine Buchungsregel wurde noch nicht mehrfach bestätigt.
• Dublettenverdacht oder fremder Zahler: Für den Posten liegt bereits eine Zahlung vor, oder es zahlt nicht der Rechnungsempfänger.
• Steuerliche Besonderheit: abweichender Steuersatz, Auslandsbezug oder ein Fall, der mit der zuständigen Steuerberatung abzustimmen ist.

Datenbasis: Kontoumsätze, OPOS-Liste, Stammdaten, Belegfeld 1

Die Qualität der Zuordnung hängt weniger am Algorithmus als an den Daten. Drei Quellen genügen, sie müssen aber zusammenpassen: derselbe Stichtag, dieselben Kontonummern, dieselben Rechnungsnummern.

Kontoumsätze

In der Kanzlei kommen die Umsätze in der Regel über den DATEV Bankdatenservice. Fehlt diese Anbindung, lassen sich laut DATEV (Dok.-Nr. 1036444) Bankkontoumsätze aus MT940-Dateien und anderen strukturierten Formaten wie CSV in die DATEV-Rechnungswesen-Programme übernehmen; CAMT-Dateien nimmt seit Ende November 2025 der Bankdatenservice über das Rechenzentrum an. Für den Abgleich zählen der vollständige Zeitraum und der ungekürzte Verwendungszweck.

OPOS-Liste

Die Liste der offenen Posten ist die Gegenseite des Abgleichs: je Posten Personenkonto, Rechnungsnummer, Rechnungsdatum, Fälligkeit, Bruttobetrag und offener Betrag. Entscheidend ist der Stichtag. Fehlen die jüngsten Ausgangsrechnungen, landen deren Zahlungen in der Spur Ungeklärt.

Stammdaten und Zahlungsbedingungen

Debitoren- und Kreditoren-Stammdaten liefern Namen, Schreibvarianten und, falls hinterlegt, IBAN und Zahlungsbedingungen. Zwei Dinge lohnen sich: abweichende Zahlernamen als Alias erfassen und die Skontobedingungen hinterlegen. Ohne Skontosatz und Frist kann keine Logik entscheiden, ob 95,20 € Differenz ein berechtigter Abzug sind.

Belegfeld 1: der Schlüssel zum offenen Posten

In DATEV entscheidet ein Feld darüber, ob eine Zahlung ihren offenen Posten findet. Die DATEV-Feldbeschreibung (Dok.-Nr. 1003221) nennt das Belegfeld 1 den Schlüssel für die Verwaltung offener Posten: Bei einer Zahlung oder Gutschrift wird der offene Posten nur ausgeglichen, wenn die Belegnummer mit dem Belegfeld 1 identisch ist. Das Feld fasst bis zu 36 Zeichen; zulässig sind Ziffern, Buchstaben und die Sonderzeichen $ & % * + - /, unzulässig insbesondere Leerzeichen, Umlaute, Punkt, Komma, Semikolon und Doppelpunkt.

Daraus folgt eine Regel für die Rechnungsnummern des Mandanten: festes Präfix, Jahr, laufende Nummer mit fester Länge, keine Leerzeichen – etwa RE-2026-0405. Ein Zahlungshinweis auf der Rechnung („Bitte als Verwendungszweck nur angeben: RE-2026-0405“) ist der billigste Hebel der ganzen Abstimmung.

Checkliste Datenbasis

• Kontoumsätze lückenlos: voller Monat, ungekürzter Verwendungszweck, Anfangs- und Endsaldo vom Kontoauszug notiert.
• OPOS-Liste aktuell: nach dem Buchen der Ausgangsrechnungen erstellt, mit Rechnungsnummer wie im Belegfeld 1.
• Stammdaten gepflegt: Alias für abweichende Zahlernamen, Skontosatz und Frist je Debitor.
• Rechnungsnummern eindeutig: Präfix, Jahr, feste Stellenzahl, nur zulässige Zeichen.
• Verrechnungskonto vereinbart: Konto für ungeklärte Posten je Mandat mit der Kanzlei festgelegt.
• Sachkontenlänge bekannt: Personenkonten sind in DATEV genau eine Stelle länger als die Sachkonten.

Zuordnungslogik Schritt für Schritt – mit Rechenbeispiel in DATEV-Logik

Eine belastbare Zuordnung prüft mehrere Merkmale nacheinander, das stärkste zuerst.

1. Rechnungsnummer normalisieren. Aus RE-2026-0405 wird im Verwendungszweck „Re.Nr. 2026/0405“, „RG20260405“ oder nur „0405“. Vor dem Vergleich werden beide Seiten vereinheitlicht; kurze Schlüssel gelten nur als Treffer, wenn ein zweites Merkmal sie stützt.
2. Betrag gegen offenen Posten. Verglichen wird in ganzen Cent. Gleichheit ist ein starkes Merkmal, aber kein Beweis: Ohne Rechnungsnummer ist die Zuordnung nur eindeutig, wenn es genau einen passenden Posten gibt.
3. Personenkonto und Name. Der Name der Gegenseite wird gegen Stammdaten und Alias geprüft; eine schon bestätigte IBAN ist das zuverlässigere Merkmal. Der Name allein reicht nie für die Spur Auto.
4. Kombinationen offener Posten. Findet sich kein einzelner Posten, wird geprüft, ob mehrere Posten desselben Personenkontos zusammen den Zahlbetrag ergeben. Ohne Rechnungsnummern im Zweck ist genau eine passende Kombination ein Vorschlag für die Spur Prüfen; bei mehreren entscheidet ein Mensch. Ausprobieren können Sie das im kostenlosen Sammelzahlungs-Finder; den Buchungsweg beschreibt der Artikel Sammelzahlung in DATEV auflösen. Liegt ein Zahlungsavis vor, entfällt das Suchen: Die Aufteilung je Rechnung zeigt der Artikel Zahlungsavis in DATEV buchen, der Avis-Assistent (Beta) bereitet die Buchungszeilen vor.
5. Teilzahlung oder Skonto. Entspricht die Differenz dem vereinbarten Skontosatz und liegt der Eingang innerhalb der Frist, wird der Posten vollständig ausgeglichen. Andernfalls ist es eine Teilzahlung, und der Rest bleibt offen. Details im Artikel Teilzahlung und Skonto in DATEV buchen.

Durchgerechnetes Beispiel: fünf Umsätze der Werkstatt Ruhr GmbH

Die erfundene Werkstatt Ruhr GmbH wird im SKR03 gebucht, Sachkontenlänge 4, Debitoren fünfstellig ab 10000. Der Kontoauszug für Oktober 2026 zeigt einen Anfangssaldo von 18.204,15 € und einen Endsaldo von 25.504,85 €. Alle Buchungen sind vereinfacht dargestellt: Umsatz mit Soll/Haben-Kennzeichen bezogen auf das Feld Konto, wie im DATEV-Format. Kontonummern sind Beispiele; die Kontenwahl ist mit der zuständigen Steuerberatung abzustimmen.

Umsatz 1, Skonto. Die Rechnung lautet über 4.000,00 € netto zuzüglich 760,00 € Umsatzsteuer, also 4.760,00 € brutto. Zwei Prozent davon sind 95,20 €; 4.664,80 € + 95,20 € = 4.760,00 €. Im Skontobetrag stecken 80,00 € Erlösminderung und 15,20 € Umsatzsteuerkorrektur. Das DATEV-Format kennt dafür ein eigenes Feld Skonto, das nur bei Zahlungen zulässig ist; prüfen Sie nach dem Import im Bestand, wie Skonto und Posten gebucht wurden.

Umsatz 2, Sammelzahlung. Der Verwendungszweck nennt zwei Nummern. Nach der Normalisierung passen sie zu RE-2026-0398 über 1.785,00 € und RE-2026-0401 über 1.188,50 €; die Summe von 2.973,50 € entspricht dem Eingang auf den Cent. Weil DATEV nur bei identischem Belegfeld 1 ausgleicht, bekommt jede Rechnung eine eigene Zeile.

Umsatz 3, Teilzahlung. Der offene Posten beträgt 2.380,00 €. Die Differenz von 1.580,00 € ist kein Skonto, das Wort „Abschlag“ stützt die Lesart Teilzahlung. Der Vorschlag landet in der Spur Prüfen, damit ein Mensch die Lesart bestätigt.

Umsatz 4, Regel. Die Hallenmiete wurde in den Vormonaten mehrfach gleich gebucht und bestätigt. Erst dadurch darf die Regel die Spur Auto erzeugen. Ob die Miete mit Vorsteuer zu buchen ist, ergibt sich aus dem Mietvertrag und gehört zur Kontierung der Kanzlei.

Umsatz 5, ungeklärt. Es gibt keinen offenen Posten über 312,40 € und mehrere Debitoren mit dem Namen Schröder. Die Engine findet allerdings zwei offene Rechnungen über je 156,20 € bei einem dieser Debitoren; 2 × 156,20 € = 312,40 €. Das ist ein Hinweis für die Klärung, kein Grund für eine Buchung auf das Personenkonto.

Im SKR04 lauten die Beispielkonten 1800 (Bank), 4736 (Gewährte Skonti 19 % USt), 6310 (Miete) und 3630 (Sonstige Verrechnungskonten). Prüfen Sie die Nummern am aktuellen Kontenrahmen des Mandats.

Der Saldo-Nachweis zum Beispiel

Erst diese Zeile mit 0,00 € Differenz macht aus fünf plausiblen Buchungen einen abgestimmten Stapel. Wie ein solcher Lauf aussieht, zeigt die Live-Demo mit Beispieldaten.

Klärfälle mit KI bearbeiten: pseudonymisierte Daten, drei Prompt-Muster

Klärfälle sind der Teil der Abstimmung, in dem ein Sprachmodell Zeit spart: Verwendungszwecke deuten, Lesarten gegenüberstellen, Rückfragen formulieren. Vorher ist zu klären, welche Daten es dafür sehen darf.

Was ein Sprachmodell sehen darf

Ein Sprachmodell wie Claude oder ChatGPT läuft beim jeweiligen Anbieter, nicht auf dem Kanzleirechner. Jede Eingabe verlässt also die eigene Umgebung. Kontoumsätze und OPOS-Listen enthalten personenbezogene Daten und in der Kanzlei zugleich Mandatsgeheimnisse. Drei Regeln folgen daraus:

• Datenminimierung (Art. 5 Abs. 1 Buchst. c DSGVO): Für die Deutung eines Verwendungszwecks braucht das Modell den Zweck und die in Frage kommenden Rechnungsnummern, nicht den Kontoauszug.
• Pseudonymisierung: Namen und Personenkonten werden durch Kürzel wie „Debitor D-017“ ersetzt, IBAN entfallen, Namen im Verwendungszweck werden geschwärzt. Pseudonymisierte Daten bleiben personenbezogen, solange jemand die Zuordnung herstellen kann (Art. 4 Nr. 5 DSGVO). Das senkt das Risiko, ersetzt aber keinen Vertrag.
• Vertragslage: Auftragsverarbeitung nach Art. 28 DSGVO, Geschäftstarif ohne Trainingsnutzung, Speicherort und Speicherdauer geklärt; für Kanzleien zusätzlich § 62a StBerG (siehe nächstes Kapitel).

Prompt-Muster 1: Rückfrage an den Mandanten vorbereiten

Prompt-Muster 2: Verwendungszweck deuten

Prompt-Muster 3: Sammelzahlungs-Kombination plausibilisieren

Kanzlei-Perspektive: Durchsicht, Stichproben, Rückfragen, § 62a StBerG

Für die Kanzlei ändert Automatik nicht die Verantwortung, sondern die Art der Arbeit: weniger Erfassen, mehr Durchsehen – beim Automatisierungsservice ebenso wie bei einem zugelieferten Stapel.

Durchsicht nach Spuren

Stichproben, die etwas aussagen

Eine Stichprobe braucht eine Regel, etwa eine feste Anzahl zufällig gezogener Auto-Buchungen je Mandat und Monat, ergänzt um die drei größten Beträge und alle Buchungen aus Regeln, die jünger als drei Monate sind. Das Ergebnis wird notiert. Ein Fehler in der Spur Auto ist ein Anlass, die Regel oder die Schwelle zu ändern.

Rückfragen an den Mandanten

Klärfälle erledigen sich nicht in der Buchhaltung, sondern beim Mandanten. Gute Rückfragen sind gebündelt, konkret (Datum, Betrag, Verwendungszweck, vermutete Rechnungen) und mit Frist versehen. Arbeitet ein Dienstleister zu, bleibt der Kontakt bei der Kanzlei: Abstimmwerk tritt gegenüber dem Mandanten nicht auf, sondern liefert die Klärliste mit neutral formulierten Rückfragen, die die Kanzlei unter eigenem Namen weitergibt.

§ 62a StBerG: Dienstleister und KI-Anbieter

Sobald Dritte Mandantendaten sehen, greift § 62a StBerG. Der Paragraf erlaubt, Dienstleistern den Zugang zu geschützten Tatsachen zu eröffnen, soweit das für die Dienstleistung erforderlich ist, und knüpft das an Bedingungen:

• Auswahl und Beendigung (Abs. 2): Der Dienstleister ist sorgfältig auszuwählen; hält er die Vorgaben nicht ein, ist die Zusammenarbeit unverzüglich zu beenden.
• Vertrag in Textform (Abs. 3): Verpflichtung zur Verschwiegenheit mit Belehrung über die strafrechtlichen Folgen, Kenntnisnahme nur im erforderlichen Umfang und eine Regelung, ob der Dienstleister weitere Personen hinzuziehen darf – die er dann seinerseits in Textform zur Verschwiegenheit verpflichten muss.
• Ausland (Abs. 4): Zugang nur, wenn der Geheimnisschutz dort dem inländischen vergleichbar ist, es sei denn, der Schutz der Geheimnisse gebietet das nicht.
• Einwilligung (Abs. 5): Dient die Dienstleistung unmittelbar einem einzelnen Mandat, darf der Zugang nur mit Einwilligung des Mandanten eröffnet werden. Bei Bankbuchungen und OPOS-Abstimmung für ein bestimmtes Mandat ist das in der Regel der Fall.
• Datenschutz (Abs. 8): Die Vorschriften zum Schutz personenbezogener Daten bleiben unberührt; die Auftragsverarbeitung nach Art. 28 DSGVO steht daneben.

Für KI heißt das zweierlei. Nutzt die Kanzlei selbst einen KI-Dienst mit Mandantendaten, ist dessen Anbieter ihr Dienstleister. Setzt ein Dienstleister seinerseits einen Hosting- oder KI-Anbieter ein, ist das der Fall der „weiteren Personen“: Der Vertrag muss es zulassen, der Unterauftragnehmer muss verpflichtet sein, und bei Anbietern außerhalb Deutschlands ist Absatz 4 zu prüfen. Fragen Sie deshalb jeden Anbieter nach seinen Unterauftragnehmern und danach, welche Daten das Sprachmodell tatsächlich sieht. Ob ein allgemeiner KI-Einsatz der Kanzlei eine Einwilligung erfordert, hängt vom Mandatsbezug ab und ist berufsrechtlich zu prüfen; dieser Abschnitt ist keine Rechtsberatung.

Den Paragrafen erläutert der Artikel § 62a StBerG bei Dienstleistern für Bankbuchungen und OPOS, die Abwägung zwischen eigener Kapazität und Auslagerung der Artikel Bankbuchungen und OPOS auslagern.

Kontrollen: Export-Gate, Saldo-Nachweis, Protokoll, Festschreibung

Automatik ohne Kontrolle verlagert die Arbeit nur vom Monatsende ans Jahresende.

Export-Gate: Bedingungen vor dem Stapel

Ein Export-Gate ist eine Liste von Bedingungen, die ohne Ausnahme erfüllt sein müssen, bevor ein Buchungsstapel entsteht:

• genau eine Bankseite je Umsatz, kein Umsatz doppelt und keiner ohne Buchung;
• jedes verwendete Sach- und Personenkonto existiert im Mandantenbestand, die Kontenlängen passen;
• jede Zahlungszeile auf ein Personenkonto trägt ein Belegfeld 1 mit zulässigen Zeichen;
• der Bankeffekt des Stapels entspricht centgenau der Bewegung auf dem Kontoauszug;
• alle Vorschläge der Spur Prüfen sind bestätigt oder korrigiert.

Ein Stapel mit einem Cent Differenz wird nicht „fast richtig“ exportiert, sondern gar nicht. Formale Fehler einer fertigen Datei findet vorab der kostenlose EXTF-Prüfer. Bricht der Import dennoch ab, hilft die Symptomtabelle im Artikel EXTF-Format-Fehler.

Saldo-Nachweis und Protokoll

Der Saldo-Nachweis ist die einfachste und stärkste Kontrolle: Anfangssaldo plus Bewegungen ergibt den Endsaldo auf dem Kontoauszug. Zu jedem Export gehört außerdem ein Protokoll: Zahl der Zeilen, Summen je Konto, Klärfälle, Stand der Regeln und eine SHA-256-Prüfsumme der Datei. Wie ein solches Protokoll aussieht, zeigt das Muster-Abstimmprotokoll (PDF).

Import und Festschreibung in DATEV

In DATEV Kanzlei-Rechnungswesen wird ein Buchungsstapel im DATEV-Format über Bestand | Importieren | Stapelverarbeitung und dort über den Link „Importieren“ übernommen (Dok.-Nr. 9211450). Den Weg im Einzelnen beschreibt der Artikel DATEV-Buchungsstapel importieren.

Ein Feld verdient Aufmerksamkeit: das Festschreibekennzeichen (Feld 114 der Feldbeschreibung). Der Wert 1 schreibt den gesamten Stapel nach dem Import fest, der Wert 0 nicht – und ein leeres Feld wird laut DATEV seit der Jahreswechselversion 2016/2017 wie 1 behandelt. Soll die Kanzlei erst durchsehen und dann selbst festschreiben, muss der Stapel also ausdrücklich 0 tragen. Für die Frist verweist DATEV auf die GoBD: Festschreibung bis zum Ablauf des Folgemonats, praktisch spätestens zum Termin der Umsatzsteuer-Voranmeldung.

Verrechnungskonto abstimmen

Das Konto für ungeklärte Posten ist nur dann eine Kontrolle, wenn es jeden Monat erklärt wird. DATEV bietet dafür das Ausziffern auf Sachkonten (Dok.-Nr. 9211656): Ist im Kontenplan beim Konto unter Details in der Registerkarte „OPOS-Funktion“ die OPOS-Funktion aktiviert, lassen sich zusammengehörende Buchungen einander zuordnen. Mit dem Kontrollkästchen „Automatischer Ausgleich im Buchen“ und einem Auszifferkriterium wie Belegfeld 1 geschieht das von selbst, sobald Buchungen mit gleichem Kriterium einen Saldo von 0,00 ergeben. Tragen Einbuchung und Auflösung eines Klärfalls dieselbe Nummer im Belegfeld 1, bleiben nur die offenen Fälle sichtbar. Mehr dazu im Artikel Verrechnungskonto für ungeklärte Posten; das Ausziffern auf Personenkonten behandelt OPOS ausziffern in DATEV. Weichen danach OPOS-Liste und Saldenliste voneinander ab, führt der Artikel OPOS-Liste stimmt nicht mit der Saldenliste überein durch die Ursachen.

Was in die Verfahrensdokumentation gehört

Die GoBD (BMF-Schreiben vom 28.11.2019, zuletzt geändert am 14.07.2025) verlangen eine Verfahrensdokumentation, aus der Inhalt, Aufbau, Ablauf und Ergebnisse des DV-Verfahrens vollständig und schlüssig hervorgehen (Rz. 151 ff.). Ein Verfahren, das vor DATEV Buchungssätze erzeugt, gehört dazu. Mindestens zu beschreiben sind:

1. Datenquellen und Zuordnungslogik: Bankkonten, Abrufweg, Merkmale, Schwellen der drei Spuren.
2. Regeln: Entstehung, Freigabe, Änderungshistorie – auch für Lerndateieinträge.
3. Freigabe und Klärfälle: Durchsicht, Stichprobenregel, Festschreibung, Verrechnungskonto, Klärliste.
4. Export und Import: Export-Gate, Ablage von Stapel und Protokoll.
5. KI-Einsatz: Dienst, weitergegebene Daten, Pseudonymisierung, Vertragsgrundlage.

Eine Software kann diese Dokumentation unterstützen, aber nicht ersetzen.

Kennzahlen: Vorschlags-, Touchless- und Klärquote

Die „Automatisierungsquote“ wird oft genannt und selten definiert. Drei Fragen müssen beantwortet sein: Was wird gezählt? Was gilt als automatisch – Vorschlag vorhanden oder ohne Eingriff gebucht? Und was passiert mit dem Rest? Bezugsgröße ist hier N, die Zahl der Kontoumsätze eines Laufs ohne Dubletten; jeder Umsatz liegt in genau einer Spur.

Ein frei erfundener Lauf, kein Richtwert: 300 Umsätze, davon 231 in Auto, 48 in Prüfen und 21 in Ungeklärt. Die Vorschlagsquote beträgt dann 279 von 300, die Touchless-Quote 231 von 300, die Klärquote 21 von 300 – und 231 + 48 + 21 ergibt 300. Derselbe Lauf lässt sich als „279 von 300 automatisiert“ oder als „231 von 300 ohne Handgriff“ beschreiben. Fragen Sie bei jeder Herstellerangabe nach Zähler, Nenner und Datenbasis.

Eine Zielquote nennen wir bewusst nicht: Das Ergebnis hängt stärker von den Daten des Mandats ab als vom Werkzeug. Aussagekräftig ist der Vergleich mit dem Vormonat desselben Mandats bei gleicher Zählregel, ergänzt um den Saldo des Verrechnungskontos in Euro.

Die Monatsroutine in 7 Schritten

Die Routine wiederholt sich jeden Monat gleich – ob die Kanzlei sie selbst führt oder ein Dienstleister bis zum fertigen Stapel zuarbeitet. Import, Durchsicht und Festschreibung bleiben bei der Kanzlei.

1. Daten bereitstellen. Stellen Sie die Kontoumsätze des vollständigen Monats, die OPOS-Liste zum Stichtag und die Stammdaten der Debitoren und Kreditoren bereit. Notieren Sie Anfangs- und Endsaldo laut Kontoauszug – diese beiden Zahlen sind später der Maßstab.
2. Vollständigkeit prüfen. Prüfen Sie Zeitraum, Zahl der Umsätze und Dubletten aus überlappenden Abrufen. Der Anfangssaldo muss dem Endsaldo des Vormonats entsprechen. Fehlt ein Tag oder ein Umsatz, wird zuerst die Datenbasis korrigiert, nicht die Buchung.
3. Abgleich laufen lassen. Gleichen Sie die Umsätze gegen offene Posten, Stammdaten und Buchungsregeln ab. Sehen Sie sich die Verteilung auf die Spuren Auto, Prüfen und Ungeklärt an, bevor Sie einzelne Buchungen öffnen.
4. Prüfen-Spur abarbeiten. Bestätigen oder korrigieren Sie jeden Vorschlag der Spur Prüfen: Teilzahlungen, unscharfe Namens-Treffer, Differenzen. Jede Entscheidung wird protokolliert und kann zu einer Regel werden.
5. Klärfälle bearbeiten. Priorisieren Sie die Klärliste nach Betrag und Alter und formulieren Sie die Rückfragen so, dass die Kanzlei sie an den Mandanten weitergeben kann. Was offen bleibt, läuft über das vereinbarte Verrechnungskonto und bleibt in der Klärliste sichtbar.
6. Export-Gate bestehen, Stapel importieren. Erzeugen Sie den Buchungsstapel erst, wenn der Saldo-Nachweis auf 0,00 € Differenz steht. In DATEV Kanzlei-Rechnungswesen importieren Sie die Datei über Bestand | Importieren | Stapelverarbeitung. Achten Sie auf das Festschreibekennzeichen, damit der Stapel nicht schon beim Import festgeschrieben wird.
7. Durchsehen, abstimmen, festschreiben. Die Kanzlei sieht den Stapel durch, zieht Stichproben aus der Spur Auto, vergleicht den Saldo des Bankkontos mit dem Kontoauszug und die OPOS-Liste mit den Personenkonten und erklärt den Saldo des Verrechnungskontos Posten für Posten. Danach schreibt sie fest und legt Protokoll und Kennzahlen des Monats ab.

Wege im Vergleich: manuell, Lerndatei, Automatisierungsservice, Dienstleister

Die vier Wege sind Kategorien, keine Rangfolge; in der Praxis werden sie kombiniert. Die DATEV-Spalten geben die unten genannten DATEV-Quellen wieder. „Nicht beschrieben“ heißt nur: Dort findet sich dazu nichts.

Einordnung

Der Automatisierungsservice liefert vor allem Vorschläge für wiederkehrende Sachkontobuchungen; die Abstimmung der Personenkonten – ausziffern, Restposten führen, Klärfälle verfolgen – bleibt Arbeit, die jemand tun muss. Fehlt dafür die Zeit, ist ein Dienstleister eine Option: Abstimmwerk übernimmt Bankbuchungen und OPOS-Abstimmung für DATEV-Mandate und liefert einen geprüften Buchungsstapel oder bucht per Fernzugriff im DATEV der Kanzlei; Festschreibung und Abschluss bleiben bei der Kanzlei. Den Umfang beschreibt die Seite White-Label für Kanzleien, die Festpreise je Mandat stehen auf der Seite Preise.

Häufige Fragen

Quellen und Stand

Stand aller Angaben und Abrufdatum aller Quellen: 11.11.2026. Menüpfade und Feldnamen sind den genannten DATEV-Dokumenten entnommen und können sich mit Programmversionen ändern. Kontonummern sind Beispiele im SKR03 und SKR04; die Kontenwahl ist mit der zuständigen Steuerberatung abzustimmen. Abstimmwerk erbringt keine Steuer- und keine Rechtsberatung. DATEV ist eine Marke der DATEV eG.

• DATEV: Fachbeitrag DATEV Automatisierungsservice Bank – abgerufen am 11.11.2026
• DATEV: Produktseite DATEV Automatisierungsservice Bank (Art.-Nr. 24098) – abgerufen am 11.11.2026
• DATEV Hilfe-Center: Programminhalt DATEV-Automatisierungsservices Rechnungswesen (Dok.-Nr. 1020270) – abgerufen am 11.11.2026
• DATEV: Presseinformation vom 10.06.2026, Starkes Wachstum bei KI-Services für das Rechnungswesen – abgerufen am 11.11.2026
• DATEV Hilfe-Center: ASCII-Import, Feldbeschreibungen für Standardformate (Dok.-Nr. 1003221) – abgerufen am 11.11.2026
• DATEV Hilfe-Center: Daten in die Stapelverarbeitung importieren (Dok.-Nr. 9211450) – abgerufen am 11.11.2026
• DATEV Hilfe-Center: Buchungen im Kontoblatt oder Abschlusskonto ausziffern (Dok.-Nr. 9211656) – abgerufen am 11.11.2026
• DATEV Hilfe-Center: Sammelzahlungen auflösen, Überblick (Dok.-Nr. 1032121) – abgerufen am 11.11.2026
• DATEV Hilfe-Center: Elektronische Bankkontoumsätze über Bankprogramm ohne DATEV-Schnittstelle übernehmen (Dok.-Nr. 1036444) – abgerufen am 11.11.2026
• DATEV: GoBD, Hinweise zur Festschreibung – abgerufen am 11.11.2026
• § 62a StBerG, Inanspruchnahme von Dienstleistungen – abgerufen am 11.11.2026
• Datenschutz-Grundverordnung (EU) 2016/679, Art. 4, 5 und 28 – abgerufen am 11.11.2026
• GoBD, konsolidierte Fassung (BMF-Schreiben vom 28.11.2019, geändert am 11.03.2024 und 14.07.2025) – abgerufen am 11.11.2026