FlowTrix Showcase

n8n · Lexware · KI · Ampel-Empfehlung

Kombinierter Vorab-Risikocheck

Bevor entschieden wird — Vorkasse oder nicht — schauen Regeln und KI gemeinsam auf eine neue Anfrage. Rein geht sie über ein fertiges Formular-Board oder einen Webhook. n8n prüft regelbasiert die Zahlungshistorie in Lexware, die KI bewertet zusätzlich Ton und Text auf Risikosignale. Beides wird zu einer Ampel-Empfehlung zusammengeführt — 🟢 normal · 🟠 prüfen · 🔴 Vorkasse.

n8n (selbst gehostet) Formular-Board + Webhook Lexware (Kontakt · Rechnung) KI (lokal möglich) E-Mail + Messenger nur Empfehlung

Wie es funktioniert Ergebnis ansehen

Bewusst nur eine Empfehlung. Der Workflow erzeugt ausschließlich eine Ampel-Empfehlung (🟢 normal · 🟠 pruefen · 🔴 vorkasse). Er trifft keine automatische Entscheidung, löst keine Bank- oder Zahlungsaktion aus und holt keine Bonitätsauskunft ein. Über Vorkasse entscheidet immer das Büro — das ist Absicht.

Status: Einsatzbereit. Der Workflow ist fertig gebaut und importierbar. Nach dem Zuweisen der Bausteine und Credentials (Lexware, KI, SMTP, Messenger) läuft er produktiv.

Beispielausgabe: eingegangene Anfrage links, daneben die Ampel-Empfehlung PRÜFEN mit Gesamtscore, Regel- und KI-Signalen

Das Problem

Vorkasse — ja oder nein? Oft entscheidet ein Bauchgefühl

Bei einer neuen Anfrage fehlt der Überblick: über die Zahlungshistorie und über die Warnsignale, die im Text stecken.

❓

Neukunde ohne Historie

Man kennt weder Zahlungsmoral noch Zuverlässigkeit — es bleibt eine reine Einschätzung.

📄

Historie nicht im Blick

Offene und überfällige Rechnungen in Lexware werden im Alltag leicht übersehen.

🚩

Warnsignale im Text

Drängen, unrealistische Versprechen und Ungereimtheiten werden schnell überlesen.

Die Lösung

Regeln und KI schauen gemeinsam drauf — und empfehlen

Der Regelscore aus der Lexware-Zahlungshistorie und die Textsignale der KI werden gewichtet zu einer Empfehlung zusammengeführt. Entscheiden tut der Mensch.

📊

Regelscore aus Lexware

Der Workflow prüft die Zahlungshistorie: offene und überfällige Rechnungen ergeben einen Regelscore.

🤖

KI liest den Anfragetext

An die KI geht nur der Text — keine Beträge, keine Kundennummer. Sie bewertet Ton und Risikosignale.

🚦

Gewichtete Ampel

Beides zusammengeführt zu 🟢 normal · 🟠 pruefen · 🔴 vorkasse — als Empfehlung, nicht als Entscheidung.

Ein und aus

Zwei Eingänge, zwei Ausgänge

Die Anfrage kommt über ein fertiges Formular-Board oder einen Webhook herein. Die Ampel-Empfehlung geht per E-Mail und Messenger raus — beim Webhook zusätzlich als JSON.

🪟

Formular-Board

Ein fertiges Eingabefenster mit den Feldern Kunde · Email · Auftragswert · Anliegen. Ausfüllen, absenden, fertig — nutzbar als internes Board fürs Büro.

🔌

Webhook

Für ein eigenes Board oder Maschine-zu-Maschine: POST vorab-risikocheck. Antwortet zusätzlich mit der Empfehlung als JSON.

✉️

E-Mail ans Büro

Ampel, Gesamtscore und Begründung landen direkt im Postfach — rein informativ.

💬

Messenger

Telegram, WhatsApp und Threema über den Messenger-Baustein. Jedes Ziel ist einzeln zuschaltbar.

So sieht es aus

Von der Anfrage zur Ampel-Empfehlung

Links die eingegangene Anfrage, daneben die Ampel-Empfehlung mit Gesamtscore sowie Regel- und KI-Signalen — mit gekennzeichneten Beispieldaten.

Produktansicht: Anfrage und Ampel-Empfehlung PRÜFEN mit Regel- und KI-Begründung — Anfrage → 🟠 Empfehlung PRÜFEN (48/100), Regelscore 42, KI-Score 55 — nur eine Empfehlung, keine Zahlungsaktion.

Alle Namen, Beträge und Texte sind Beispieldaten. Die Ansicht ist eine gestaltete Darstellung, kein echter Screenshot.

Hauptfunktionen

Was der Workflow leistet

Alle Funktionen sind gebaut und einsatzbereit.

🪟

Formular-Board + Webhook

Zwei Eingänge: ein fertiges Eingabefenster (Kunde · Email · Auftragswert · Anliegen) und ein Webhook.

Einsatzbereit

🔎

Kontakt finden

Sucht die Anfrage per E-Mail und Name in Lexware und erkennt Bestands- gegen Neukunden.

Einsatzbereit

📊

Regelscore aus Historie

Bewertet offene und überfällige Rechnungen; Treuebonus bei sauberer Historie.

Einsatzbereit

🤖

KI-Textbewertung

Bewertet nur den Anfragetext auf Risikosignale — als JSON mit Risiko und Signalen.

Einsatzbereit

🚦

Ampel-Empfehlung

Regel- und KI-Score gewichtet zu 🟢 normal · 🟠 pruefen · 🔴 vorkasse.

Einsatzbereit

💬

E-Mail + Messenger

Ausgabe ans Büro per E-Mail und Telegram/WhatsApp/Threema; beim Webhook zusätzlich JSON.

Einsatzbereit

🛟

Fällt die KI aus

Der Workflow läuft mit Regeln weiter und hebt die Empfehlung mindestens auf „prüfen".

Einsatzbereit

🔒

Nur eine Empfehlung

Keine automatische Entscheidung, keine Bank- oder Zahlungsaktion, keine Bonitätsauskunft. Der Mensch entscheidet.

Bewusst so gebaut

Typischer Ablauf

Von der Anfrage bis zur Empfehlung

Anfrage kommt hereinÜber das Formular-Board (Kunde, Email, Auftragswert, Anliegen) oder den Webhook.
Kontakt & Historie prüfenKontakt in Lexware suchen, Rechnungen laden, Regelscore bilden.
KI liest den TextDie KI bewertet nur den Anfragetext auf Risikosignale.
Zusammenführen & empfehlenGewichteter Gesamtscore → Ampel. Ausgabe per E-Mail und Messenger, beim Webhook zusätzlich JSON.

Architektur

Nur tatsächlich vorhandene Bausteine

Formular-Board/ Webhook→ Kontakt suchen (Lexware)→ Rechnungen laden→ Regelscore

KI: Risikobewertung→ Zusammenführen (Ampel)→ Mail: Büro+ Messenger (Telegram/WhatsApp/Threema)+ JSON (nur Webhook)

Lexware und die Messenger werden über wiederverwendbare Bausteine angebunden (Kontakt suchen, Rechnungen laden, Nachricht senden). An die KI geht nur der Anfragetext. Es gibt keine Bank- oder Zahlungsaktion und keine Bonitätsauskunft.

Datenschutz und Sicherheit

Sensible Daten bleiben intern

Was zur KI geht

Nur der Anfragetext. Keine Beträge, keine Kundennummer, keine Zahlungsdaten.

Lokal möglich

Die KI-Adresse kann auf ein internes, OpenAI-kompatibles Modell zeigen — dann bleiben auch die Texte im Haus.

Zahlungsdaten lokal

Die Zahlungshistorie wird ausschließlich in n8n verrechnet und verlässt das Haus nicht.

Keine Zahlung, keine Bonität

Der Workflow löst keine Bank- oder Zahlungsaktion aus und holt keine Bonitätsauskunft ein. Er gibt nur eine Empfehlung zurück.

Ehrlich eingeordnet: Die Bewertung stützt sich allein auf die eigene Lexware-Historie und den Anfragetext — bewusst ohne externe Bonitätsprüfung.

Technik-Stack

Womit es gebaut ist

n8n (selbst gehostet) Lexware Office API Kontakt-Baustein Rechnungs-Baustein KI (OpenAI-kompatibel, lokal möglich) Formular-Trigger (Board) SMTP (Büro-Mail) Messenger-Baustein (Telegram/WhatsApp/Threema) JavaScript (Code-Nodes)

Nutzen und Projektstatus

Was es bringt

Zwei Blickwinkel

Harte Zahlungshistorie und weiche Textsignale in einer Empfehlung vereint.

Nachvollziehbar

Score mit Regel- und KI-Begründung statt Bauchgefühl — einheitliche Schwellen.

Mensch entscheidet

Der Check unterstützt, ersetzt aber keine Entscheidung. Keine Zahlungsaktion, keine Bonitätsauskunft.

Datensparsam

Nur der Text geht zur KI; die KI kann lokal laufen.

Status: Einsatzbereit — fertig gebaut und importierbar, produktiv nach dem Zuweisen der Bausteine und Credentials. Belastbare Kennzahlen liegen nicht vor; alle Angaben in der Ansicht sind Beispielwerte.

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