Kontrollierter Dokumenten-Regeltest
Rechnung prüfen: 30 € Abweichung im Gesamtbetrag
Die lokale Regel lieferte review bei 30 € Abweichung, pass beim passenden Kontrollfall und unavailable bei fehlender zweiter Seite.
Was diese Prüfung abdeckt
Wir haben die bestehenden Rechenregeln für Dokumente mit bewusst vorbereiteten Angaben aus fiktiven Textbeispielen ausgeführt. So prüfen wir die Berechnung und ihre Schutzregel bei fehlenden Seiten unabhängig von der Dateiauslesung durch ein Modell.
- Material
- Fiktives Textbeispiel; keine Kunden- oder Bankdaten
- Vorbereitung
- Felder, Zitate, Währung und Seitenabdeckung manuell festgelegt
- Ausgeführt
- Lokale Funktion evaluateDocumentCalculation; drei Varianten
- Nicht geprüft
- OCR, PDF-/Bildauslesung, Live-API, Abrechnung und KI-Erkennung
- Nachweise
- Beispieltext, strukturierte Eingaben, erfasste Ausgaben und SHA-256-Prüfsummen
Die Fragestellung
Erkennt die Rechnungsregel einen Gesamtbetrag, der von Zwischensumme und Steuer abweicht, und bleibt die Prüfung bei fehlender Seite offen?
Aufbau der kontrollierten Prüfung
Die Abweichungsvariante enthält absichtlich einen widersprüchlichen Betrag. Im passenden Kontrollfall ändert sich nur dieser Betrag. Die unvollständige Variante nennt zwei Seiten, enthält aber nur Angaben von Seite eins. Alle Beträge sind ausdrücklich in EUR angegeben und mit einer Textzeile belegt. Die Konfidenzangaben sind Vorgaben des kontrollierten Inputs, keine gemessene Auslesesicherheit.
Die vorgelegten Beträge
350,00 € Zwischensumme + 70,00 € Steuer = 420,00 €; das abweichende Beispiel nennt 450,00 €.
Beispieltext · English
FICTIONAL CONTROLLED SPECIMEN - NOT A REAL FINANCIAL DOCUMENT Invoice calculation example Variant: discrepancy Page 1 of 1. All specimen amounts are listed below. Currency: EUR Subtotal: 350.00 EUR Tax amount: 70.00 EUR Total: 450.00 EUR No real customer, issuer, bank account, tax identifier or transaction is represented. These amounts are supplied as structured observations; OCR and file extraction are not exercised.
Erwartete und erfasste Ergebnisse
| Variante | Seitenabdeckung | Erwarteter Status | Erfasster Status | Berechnet / angegeben |
|---|---|---|---|---|
| Absichtliche Abweichung | 1 von 1 Seiten | review | review | 420.00 EUR / 450.00 EUR |
| Passender Kontrollfall | 1 von 1 Seiten | pass | pass | 420.00 EUR / 420.00 EUR |
| Zweite Seite fehlt | 1 von 2 Seiten; Seite 2 fehlt | unavailable | unavailable | — |
review bedeutet, dass die vorgelegten Zahlen abweichen; pass, dass diese Berechnung stimmt; unavailable, dass die Regel im vorgelegten Umfang kein Ergebnis liefern kann. Keiner dieser Status bestätigt die Echtheit des Dokuments.
Bedeutung des Befunds
Die angegebene Gesamtsumme liegt 30,00 € über den vorgelegten Bestandteilen. Geprüft wird nur deren Addition, nicht der Steuersatz, die Stückzahl, der Lieferant, die Lieferung, Zahlung oder rechtliche Gültigkeit. Bei einer echten Rechnung könnte eine in den Nachweisen fehlende Gebühr oder ein Rabatt die Differenz erklären.
Nächste Schritte bei einem echten Dokument
- Vergleichen Sie Zwischensumme, Steuer, Gesamtbetrag und Währung mit dem Original und prüfen Sie alle Seiten.
- Suchen Sie nach Versandkosten, weiteren Gebühren, Rabatten, Gutschriften und ausdrücklich genannten Rundungen.
- Fordern Sie eine berichtigte Rechnung oder eine nachvollziehbare Erklärung an. Zum Zahlungsabgleich vergleichen Sie Rechnung und vorgelegte Kontobuchungen im separaten Cross-check-Ablauf.
Nachweise prüfen
Die englischen Beispieltexte und JSON-Dateien enthalten die genauen Ein- und Ausgaben dieses lokalen Laufs. Es sind Testnachweise, keine Live-API-Berichte oder echten Finanzunterlagen.
Ausführung und Nachvollziehbarkeit
Rechnen Sie die angegebenen Beträge nach und vergleichen Sie die Erwartung mit der erfassten Ausgabe. Die Downloads enthalten sämtliche Operanden, Zitate und Angaben zur Seitenabdeckung. SHA-256 identifiziert die genauen Dateibytes. Unser lokales Regressionsskript prüft dieselben Dateien mit der protokollierten Version der Rechenfunktion; Dateiauslesung und eine vollständige kostenpflichtige Analyse werden dadurch nicht reproduziert.
- Ausgeführt am (UTC)
- · Node v24.19.0
- Regelversion
document-rules-2026-09-25-v1- SHA-256 des Rechenmoduls
aaeae93eeec726bbb384c408aea35146450c2d49a25e80308c152291bec3f650- SHA-256 der Eingabe-JSON
d4439d6cc77e840ab38c89fc7e7ffaf3e4002931e1ef48e1f41d88cfa802aabc- SHA-256 der Ergebnis-JSON
39309b28f8e7c61dc909e872a03a351cb747f10eef3689575add2e08ede47dfd
Grenzen dieses Nachweises
Dies ist ein kleiner, bewusst konstruierter Regeltest. Er misst weder Betrugserkennung im Alltag noch OCR-Qualität, Bild-/Videogenauigkeit, Fehlalarmraten oder Kundenergebnisse. Zwei Fälle mit sechs Varianten bilden keinen öffentlichen Detektor-Benchmark und belegen die produktseitig angegebene Quote von 98,8 % nicht.