Case Study · ale.business

AWS-Architektur für Buchhaltung per Chat, mit einem LLM-Harness

Finanzlösungen für kleine Unternehmen. Ausgaben buchen und Rechnungen versenden, indem man eine Chatnachricht schreibt. Das LLM schlägt vor, deterministischer Code entscheidet.

Branche
Finanzen, Buchhaltung
Meine Rolle
Architektur, LLM-Harness, Rechnungspipeline
Schwerpunkt
Datenschutz, Korrektheit, Automatisierung
Ergebnisse
Automatisierung
Buchhaltung aus einer Chatnachricht

Schreiben, was passiert ist, Beleg anhängen. Das Harness macht daraus eine korrekte Buchung oder fragt nach.

Korrektheit
Rechnungen gehen korrekt und automatisch raus

Nummeriert, geprüft und archiviert, bevor irgendetwas das System verlässt.

Datenschutz
Finanzdaten bleiben geschützt

Nur EU-Region, durchgehend verschlüsselt, gesichert und vollständig auditierbar.

Die Geschichte

Buchhaltung ist der Teil am eigenen Unternehmen, den niemand machen will. ale.business macht daraus ein Gespräch: "49 € für Software bezahlt" schreiben und den Beleg anhängen, oder eine Rechnung an einen Kunden anfordern, den Rest erledigt das System.

Ein LLM allein ist für Finanzen nicht gut genug. Es kann einen Betrag falsch lesen, den falschen Steuersatz wählen oder ein Konto erfinden. Deshalb habe ich ein Harness darum gebaut: Bedrock liefert nur einen strukturierten Vorschlag, und Python-Code prüft Schema, doppelte Buchführung, Steuerregeln und Dubletten, bevor etwas gebucht wird. Unklare Fälle gehen im Chat an den Nutzer zurück.

Rechnungen folgen demselben Prinzip. Jede bekommt eine lückenlose Nummer, wird auf Pflichtangaben und Summen geprüft, als PDF und E-Rechnung erzeugt, über SES versendet und in S3 mit Object Lock archiviert, sodass sie danach nicht mehr geändert werden kann.

Weil es Finanzdaten sind, hat der Datenschutz jede Entscheidung geprägt: alles läuft in der Region Frankfurt, Daten sind mit KMS verschlüsselt, Backups sind verschlüsselt und bleiben in der EU, und CloudTrail protokolliert jeden Zugriff.

Systemarchitektur: Chat, Finanz-API und LLM-Harness in einer EU-Region
Die Systemarchitektur.
LLM-Harness: von der Chatnachricht zur korrekten Buchung
Das LLM-Harness. Das Modell schreibt nie direkt ins Journal.

Rechnungsstellung

Eine Rechnung ist ein rechtliches Dokument, und die Pipeline behandelt sie auch so. Schlägt eine Prüfung fehl, geht nichts raus und der Nutzer bekommt im Chat einen konkreten Hinweis, was zu korrigieren ist.

Rechnungspipeline: korrekt vor dem Versand, unveränderlich danach
Die Rechnungspipeline, darunter die Datenschutz- und Backup-Ebene.

Technologie

Anwendung
Nuxt, Vue
Nuxt, Vue
Nuxt, Vue
Chat und Web-App
Python, FastAPI
Python, FastAPI
Python, FastAPI
Finanz-API, LLM-Harness
Amazon EC2
Amazon EC2
App- und Harness-Server
Amazon DynamoDB
Amazon DynamoDB
Journal ohne Änderung, Rechnungsnummern
Amazon S3
Amazon S3
Belege, Rechnungsarchiv mit Object Lock
KI und Automatisierung
Amazon Bedrock
Amazon Bedrock
LLM und Guardrails in der EU-Region
AWS Lambda
AWS Lambda
Rechnungs-Worker
Amazon EventBridge
Amazon EventBridge
wiederkehrende Rechnungen, Mahnungen
Amazon SES
Amazon SES
Rechnungsversand
API Gateway
API Gateway
WebSocket-Chat
Sicherheit und Datenschutz
Amazon Cognito
Amazon Cognito
Login, MFA, Rollen
AWS IAM
AWS IAM
Rollen nach Least Privilege
AWS KMS, Secrets Manager
AWS KMS, Secrets Manager
AWS KMS, Secrets Manager
Verschlüsselung, Zugangsdaten
Amazon VPC, CloudFront, WAF
Amazon VPC, CloudFront, WAF
Amazon VPC, CloudFront, WAF
Amazon VPC, CloudFront, WAF
privates Netz, Edge, Schutz
AWS Backup
AWS Backup
verschlüsselte Backups, nur EU
Delivery und Betrieb
Docker
Docker
Container
GitHub Actions
GitHub Actions
CI/CD
CloudWatch, CloudTrail
CloudWatch, CloudTrail
CloudWatch, CloudTrail
Observability, Audit-Trail
Kern-Stack

Steht bei Ihnen etwas Ähnliches an?

Erzählen Sie mir, was Sie heute betreiben und wo es hakt. Ich melde mich mit einem Vorschlag, wie ich es bauen würde und was ich so lassen würde.

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