Egy AI-alapú számlafeldolgozó rendszer jellemzően 12–32 millió Ft. A belépő szint az AI felmérés: 500 000 Ft + ÁFA-tól. Hogy a sávon belül hol landol a projekt, azt öt tényező dönti el: a havi számlamennyiség, a beszállítói kör változatossága, a számlák formátuma, az ERP-kapcsolat és az, hogy a rendszer felhőben vagy a saját szervereiteken fut.

Ez a cikk ezt az öt tényezőt veszi sorra. Az AI projektek árazásáról általában — asszisztensek, integrációk, megtérülés — külön cikkben írtunk: Mennyibe kerül az AI bevezetés 2026-ban?

Miért ilyen széles a 12–32 millió forintos sáv?

Mert két számlafeldolgozási projekt munkaigénye között többszörös lehet a különbség, pedig kívülről ugyanúgy néznek ki.

A sáv alján ilyen projekt van: digitális PDF-ben érkező számlák, egy pénznem, áttekinthető beszállítói kör és egy modern ERP, aminek van API-ja. A sáv tetején: sok beszállító, egyenként eltérő számlaképpel, szkennelt és papíralapú számlák, több pénznem, egy régi ERP API nélkül — és az egész saját szerveren fut, mert az adatok nem hagyhatják el a céget.

A következő szakaszok tényezőnként mutatják meg, melyik mennyit nyom a latban.

Hogyan mozgatja az árat a mennyiség, a formátum és a pénznemek?

A mennyiségnél többet számít a változatosság. A modellt historikus számlaadaton tanítjuk be, így a szállítóspecifikus elrendezéseket is kezeli — de minél többféle számlakép érkezik, annál több a betanítási és tesztelési munka. Ugyanaz a havi mennyiség kevés beszállítótól kevesebb munka, mint egy hosszú, vegyes beszállítói listától.

A szkennelt számla drágább, mint a digitális. Szkennelt és fotózott számláknál OCR előfeldolgozás kell, ami külön lépés a pipeline-ban, és több kivételkezelést igényel: a gyűrött, ferde, halvány példányok a rendszer nehéz esetei. Ha a számláid nagy része elektronikusan érkezik, az ár a sáv alja felé mozdul.

Minden további pénznem további egyeztetési szabályokat hoz. Árfolyamok, kerekítés, pénznemenként eltérő formátumok. A fuvarozó ügyfelünknél a havi kb. 2000 beszállítói számla 6 pénznemben érkezik — a rendszer ezt kezeli, de a betanítás és a tesztelés ennyivel több munka volt.

Azt, hogy a te mennyiségednél megéri-e egyáltalán a bevezetés, külön cikkben számoltuk végig: Hány számlánál éri meg az AI számlafeldolgozás?

Mitől függ az ERP-integráció költsége?

Attól, hogy az ERP-d mennyire enged hozzáférést. A kinyert és egyeztetett adatot a rendszernek rögzítenie kell az ERP-ben — enélkül a projekt félkész, mert a kolléga kézzel gépeli be, amit az AI kinyert.

Modern ERP-nél, ahol van API, az integráció a gyorsabb és olcsóbb út. Régebbi rendszereknél RPA platformot használunk (Blue Prism, UiPath, Power Automate): a robot ugyanazokon a képernyőkön rögzít, amiken a kolléga dolgozna — csere és leállás nélkül. Az RPA-s út több fejlesztési és tesztelési munkát jelent, és a karbantartása is drágább, mert az ERP frissítése eltörheti.

Az integráció az összköltség jelentős tétele — részletesen külön cikkben írtunk róla: AI számlafeldolgozás és ERP-integráció.

Mennyivel drágább az on-premise telepítés?

Az on-premise telepítés az árat a sáv teteje felé tolja, két okból. Az egyik az infrastruktúra: a saját szerveren futó, nyílt forráskódú modellekhez GPU kell, amit meg kell venni vagy bérelni. A másik az üzemeltetés: a modellfrissítés, a skálázás és a monitorozás a ti környezetetekben zajlik, ami DevOps-időt igényel.

Cserébe az adatok nem hagyják el a környezeteteket — pénzügyi adatoknál ez gyakran nem kényelmi kérdés, hanem megfelelési követelmény. Felhős telepítésnél nincs infrastruktúra-költség, a futó költség a használattal skálázódik.

Azt, hogy nálatok melyik indokolt, a felmérés dönti el. Nem érdemes az on-premise telepítésért fizetni, ha az adatkezelési követelményeitek nem kívánják meg.

Mit kapsz a felmérésért, a pilotért és a bevezetésért?

AI felmérés — 500 000 Ft + ÁFA-tól. Átnézzük a számlázási folyamatot: havi mennyiség, beszállítói kör, formátumok, pénznemek, ERP-kapcsolat. Az eredmény egy írásos terv költség- és megtérülés-becsléssel, amivel akkor is tudtok dolgozni, ha nem velünk folytatjátok.

Pilot — 2-3 hét. A rendszert a saját számláitokon próbáljuk ki, és mérjük az eredményét. A pilot szándékosan szűk: egy számlatípus, egy folyamat — a döntéshez elég, a költsége pedig töredéke a teljes bevezetésnek.

Bevezetés — 6-12 hét. A legtöbb projekt ennyi idő alatt jut el a kickofftól az éles üzemig. A felmérés után pontos árajánlatot adunk — rejtett költség nélkül. A forráskód, a betanított modellek és az adatok a tieitek maradnak.

Mibe kerül az üzemeltetés az élesítés után?

Az élesítés után a rendszernek futó költsége van: felhős modellnél API-díjak a feldolgozott mennyiség után, on-premise telepítésnél a GPU-infrastruktúra és a DevOps-idő. Ehhez jön a monitorozás és a karbantartás: új beszállító jelenik meg új számlaképpel, az ERP frissül, a pontosságot figyelni kell, és a modellt időnként újra kell tanítani.

Minden általunk épített rendszerhez monitorozó dashboardot állítunk be: látod, mennyibe kerül a rendszer, és mennyit hoz. A viszonyítási pont a kézi feldolgozás ára. A fuvarozó ügyfelünknél a feldolgozás 3 napról 4 órára csökkent (a mért időcsökkenés 73%), a számlák 85%-a pedig emberi beavatkozás nélkül fut át. 46+ lezárt projektünk alapján a tipikus megtérülési idő 6-12 hónap.

Hogyan tudod meg a pontos árat?

A felméréssel: 500 000 Ft + ÁFA-tól; az eredménye egy írásos terv a te számaiddal. A rendszer működése, a bevezetés lépései és a gyakori kérdések az AI-alapú számlafeldolgozás oldalon vannak összegyűjtve. Ha pályázati forrást is bevonnál, a lehetőségeket az AI és digitalizációs pályázatok KKV-knak oldalon találod.

A képletet a saját számaiddal az AI megtérülés-kalkulátor is végigszámolja. Elmondod, havonta hány számla érkezik és mennyi időt visz el a feldolgozásuk — mi megmondjuk, mit lehet vele kezdeni. Ha nincs megtérülő use case, azt is megmondjuk.