Buchhaltung,
die sich selbst macht.
Taxxar holt Ihre Rechnungen ab, gleicht sie mit Ihren Bank-Transaktionen ab und exportiert sauber nach DATEV .
Mission & Produkt
Das KI-native Betriebssystem für die Buchhaltung.
Taxxar ist ein KI-Technologieunternehmen, das eine autonome Multi-Agenten-Plattform entwickelt. Selbstständige KI-Agenten, proprietäre Vision-Modelle und eigens trainierte Tabular-ML-Engines arbeiten zusammen, um den gesamten Buchhaltungsprozess end-to-end zu automatisieren — vom Belegabruf bis zum prüfungssicheren DATEV-Export. Keine Vorlagen, keine Regeln, kein manuelles Eingreifen.
Autonome KI-Agenten
Selbstständige Agenten melden sich bei Portalen an, navigieren Oberflächen wie ein Mensch und rufen Belege vollautomatisch ab — rund um die Uhr.
Eigene Vision-Modelle
Proprietäre, feingetunte Vision-Language-Modelle lesen jedes Belegformat layoutfrei aus — Positionen, USt., Beträge — in über 30 Sprachen.
Tabular-ML-Abgleich
Eine eigens trainierte Tabular-ML-Engine — kein LLM — ordnet Belege und Bank-Transaktionen mit 99,4 % Genauigkeit zu und lernt aus jeder Korrektur.
LLM-Reasoning & Kontierung
Feingetunte Large Language Models klassifizieren Belege, schlagen die richtige Kontierung vor und lösen Sonderfälle eigenständig.
Self-Learning Flywheel
Jede menschliche Korrektur fließt in ein kontinuierliches Re-Training. Das System wird mit jedem Beleg präziser — ein wachsender Datenvorsprung.
Prüfungssicherer DATEV-Export
Jeder Schritt ist nachvollziehbar dokumentiert. Sauberer, GoBD-konformer Export nach DATEV — bereit für Steuerberatung und Betriebsprüfung.
Wie unsere KI funktioniert.
Statt eines einzelnen LLM-Wrappers orchestriert Taxxar eine Pipeline spezialisierter KI-Systeme — jedes Modell für genau die Aufgabe, die es am besten löst.
Autonome Retrieval-Agenten
Browser-steuernde Agenten mit Tool-Use navigieren Portale, lösen Logins und MFA-Flows und extrahieren Belege ohne vordefinierte Skripte.
Dokumentenverständnis
Feingetunte Vision-Transformer und OCR überführen jeden Beleg in strukturierte, validierte Daten — unabhängig von Layout oder Sprache.
Matching-Engine
Gradient-Boosted-Modelle und Vendor-Embeddings bewerten Beleg-zu-Transaktion-Matches auf strukturierten Features — schnell, deterministisch, erklärbar.
Reasoning & Entscheidungen
Auf anonymisierten Buchhaltungsdaten feingetunte Sprachmodelle übernehmen Klassifikation, Kontierung und die Behandlung von Edge-Cases.
Gründerteam
Die Menschen hinter Taxxar.
Henrik Sachs
Gründer
Henrik gründete Taxxar mit der Mission, KI-Agenten zu bauen, die Buchhaltung von Anfang bis Ende automatisieren — damit Unternehmen sich auf ihr Kerngeschäft konzentrieren können.
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