Rechnungsdatenerfassung: von PDFs zu Ihrem Buchhaltungssystem

Bei der Rechnungsdatenerfassung werden PDFs, Scans oder Fotos in systemlesbare Felder umgewandelt: Lieferant, Rechnungsnummer, Datum, Währung, Summen und Positionen. Das Ziel ist ein freigegebener Datensatz in Ihrem Buchhaltungssystem samt Verfahren für korrekturbedürftige Dokumente.

Dieser Leitfaden erklärt, was Rechnungs-OCR umfasst, welche Rolle Validierung und Prüfung spielen und wie Sie zwischen vorhandener Software und einer individuellen Integration wählen.

Rechnungs-OCR und Datenerfassung lösen unterschiedliche Probleme

Die optische Zeichenerkennung (OCR) liest Zeichen in einem Bild. Bei der Datenerfassung wird erkannt, was diese Zeichen bedeuten, und sie werden den entsprechenden Feldern zugeordnet. Den Text „132.00“ zu finden, ist eine Aufgabe; zu bestimmen, ob es sich um einen Zwischensummen-, Steuer- oder fälligen Betrag handelt, eine andere.

Ein digitales PDF kann bereits lesbaren Text enthalten. Ein Scan benötigt einen OCR-Schritt. In beiden Fällen müssen die Felder noch interpretiert und vereinheitlicht sowie überprüft werden, bevor die Ausgabe als geschäftlicher Datensatz verwendet werden kann.

Spezialisierte Dienste übernehmen bereits einen Teil dieser Arbeit. Amazon Textract Expense Analysis liefert normalisierte Rechnungsfelder und Positionsdaten samt Konfidenzwerten und Fundstellen im Dokument. Das Rechnungsmodell von Microsoft Document Intelligence extrahiert Rechnungsfelder und Positionen in strukturierte Ausgaben. Diese Dienste können Bestandteile eines Arbeitsablaufs sein; Ihre Freigaberegeln und die Integration ins Zielsystem müssen weiterhin definiert werden.

Legen Sie fest, welche Felder Ihr Zielsystem tatsächlich benötigt

Orientieren Sie sich an dem Buchhaltungsdatensatz, den Sie erstellen möchten. Für eine Tabellenübersicht sind weniger Felder nötig als für den Abgleich einer Rechnung mit einer Bestellung und einem Wareneingang.

Bewahren Sie bei der Normalisierung eines Feldes den ursprünglichen Wert auf. Eine prüfende Person sollte sehen können, was ausgelesen wurde, in welchen Wert es umgewandelt wurde und wo es im Dokument stand. Behandeln Sie unbekannte Werte als fehlende Daten, die geklärt werden müssen.

Ein Arbeitsablauf vom PDF zum freigegebenen Datensatz

1. Erfassen Sie das eingehende Dokument. Weisen Sie ihm eine Kennung und einen Status zu. Bewahren Sie die Quelldatei auf, damit eine fehlgeschlagene Extraktion erneut ausgeführt und geprüft werden kann.
2. Extrahieren Sie die vereinbarten Felder. Verwenden Sie den Text des Dokuments oder einen OCR-/Extraktionsdienst und vereinheitlichen Sie anschließend Datumsangaben, Währungen und Beträge.
3. Wenden Sie Geschäftsregeln an. Gleichen Sie den Lieferanten ab, überprüfen Sie Pflichtfelder und Summen und kennzeichnen Sie mögliche Duplikate.
4. Prüfen Sie Ausnahmen. Zeigen Sie die Quelle neben den Feldern an. Ermöglichen Sie Mitarbeitenden, Werte zu korrigieren, ein Aufwandskonto auszuwählen und den Datensatz freizugeben.
5. Exportieren und bestätigen Sie. Schreiben Sie die Daten ins Zielsystem, speichern Sie dessen Datensatz-ID und verfolgen Sie Fehler. Ein fehlgeschlagener Export sollte beim erneuten Versuch keine weitere Rechnung anlegen.

Beispielsweise kann der Gesamtbetrag einer Rechnung eindeutig extrahiert worden sein, während kein passender Lieferant im Buchhaltungssystem vorhanden ist. Dieses Dokument muss trotzdem bearbeitet werden. Ein Konfidenzwert für den Gesamtbetrag bedeutet nicht, dass die ganze Rechnung buchungsfertig ist.

Trennen Sie Extraktion, Buchung und Zahlungsfreigabe. Ein lesbares Dokument bedeutet nicht, dass der Aufwand genehmigt wurde oder eine Zahlung veranlasst werden sollte.

Wählen Sie Software, eine Extraktions-API oder einen individuellen Arbeitsablauf

Verwenden Sie ein Standardprodukt für einen standardisierten Prozess

Beginnen Sie hier, wenn die unterstützten Felder, die Buchhaltungsanbindung und die Prüfungsfunktionen Ihren Anforderungen entsprechen. Zum Beispiel bietet AutoEntry Rechnungserfassung und Buchhaltungsintegrationen. Testen Sie das Produkt mit Rechnungen Ihrer eigenen Lieferanten, bevor Sie ein weiteres System einführen.

Verwenden Sie eine Extraktions-API, wenn Sie bereits über das umgebende System verfügen

Eine API kann die Dokumentenerkennung bereitstellen, während Ihre Anwendung Eingänge, Benutzer, Freigaben und Exporte verwaltet. Vergleichen Sie die abgedeckten Felder, den Prüfaufwand, Dokumentbeschränkungen, Nutzungskosten und den Umgang mit Daten. Der niedrigste Preis pro Seite führt nicht unbedingt zum günstigsten freigegebenen Datensatz.

Erstellen Sie eine individuelle Integration, wenn Ihr Prozess Anforderungen hat, die das Produkt nicht erfüllen kann

Beispiele sind der Abgleich mit einer internen Bestelldatenbank, die Extraktion lieferantenspezifischer Felder, das Schreiben in ein ungewöhnliches ERP-System oder die Einrichtung eigener Prüfungsrollen. Individuelle Entwicklungen können auf einem vorhandenen Extraktionsdienst aufbauen. Das bedeutet nicht automatisch, dass ein Modell von Grund auf trainiert werden muss.

GagarinSoft bietet individuelle Automatisierung und Integration der Rechnungsverarbeitung, von der Dokumentenerfassung bis zur Prüfung und zum Export. Bevor wir eine individuelle Entwicklung planen, prüfen wir, ob vorhandene Tools geeignet sind.

Bewerten Sie die Genauigkeit anhand Ihrer Dokumente

Stellen Sie eine repräsentative Stichprobe zusammen und erfassen Sie vor dem Test die korrekten Werte. Berücksichtigen Sie digitale PDFs, Scans, Handyfotos, mehrseitige Rechnungen, Gutschriften, neue Lieferanten und Dokumente mit mehreren Steuersätzen. Heben Sie einige Beispiele für eine abschließende Prüfung auf, anstatt alles anhand derselben Stichprobe zu optimieren.

• Messen Sie wichtige Felder einzeln. Für Rechnungsnummer, Lieferant, Währung und Gesamtbetrag gelten möglicherweise andere Akzeptanzregeln als für eine Freitextbeschreibung.
• Messen Sie vollständige Datensätze. Zählen Sie sowohl die Rechnungen, die alle erforderlichen Prüfungen bestehen, als auch jene, bei denen einzelne Felder korrekt extrahiert wurden.
• Messen Sie den Prüfaufwand. Erfassen Sie, wie viele Dokumente korrigiert werden müssen und wie viel Zeit Mitarbeitende mit den Korrekturen verbringen.
• Testen Sie das Zielsystem. Berücksichtigen Sie doppelte Übermittlungen, Verbindungsfehler und abgelehnte Exporte in der Bewertung.

Das Genauigkeitsziel sollte sich danach richten, welche Maßnahme Sie ergreifen. Für einen Entwurf, den jemand prüft, und einen automatisch gebuchten Datensatz gelten unterschiedliche Akzeptanzregeln. Konfidenzwerte des Anbieters helfen bei der Zuweisung von Aufgaben. Validieren Sie Schwellenwerte anhand Ihrer eigenen Ergebnisse.

Berechnen Sie die Kosten pro freigegebener Rechnung

Berücksichtigen Sie Einrichtung, wiederkehrende Software- oder API-Gebühren, Hosting, Wartung und Prüfaufwand der Mitarbeitenden. Erfassen Sie die Kosten pro nutzbarem Datensatz einschließlich fehlgeschlagener Versuche und Korrekturen.

Als Beispielrechnung: Für die manuelle Eingabe von 500 Rechnungen mit je vier Minuten Aufwand werden etwa 33 Stunden benötigt. Dauert die Prüfung im neuen Prozess durchschnittlich eine Minute pro Rechnung, sind es etwa acht Stunden – rund 25 Stunden Zeitersparnis, ohne Ausnahmen und Wartung einzurechnen. Dies sind beispielhafte Annahmen, keine zugesicherten Ergebnisse. Ersetzen Sie sie durch Messwerte aus Ihrem Team.

Die Umsetzungsschätzung hängt von der Dokumentenvielfalt, den Validierungsregeln, dem Integrationszugang und den Hosting-Anforderungen ab. Unser Leitfaden zu den Kosten der KI-Entwicklung erläutert, wie diese Faktoren den Projektumfang beeinflussen.

Legen Sie fest, wohin die Dokumente und extrahierten Daten gelangen

Erfassen Sie Eingangskanäle, Speicherorte, Extraktionsanbieter, Prüfoberflächen, Protokolle, Backups und Zielsystem. Legen Sie fest, wer auf die Dokumente zugreifen darf, welche Daten aufbewahrt und welche gelöscht werden. Wenn Dokumente in Ihrer Umgebung bleiben müssen, prüfen Sie jeden Verarbeitungsschritt anhand dieser Anforderung, bevor Sie Tools auswählen.

Erstellen Sie eine aussagekräftige Projektbeschreibung

• Dokumenttypen, Sprachen und monatliches Volumen.
• Wo Rechnungen eingehen und wie sie derzeit geprüft werden.
• Erforderliche Felder und Zielsystem.
• Freigaberollen und Vorgehen bei unklaren Feldern.
• Anforderungen an Hosting und Aufbewahrung.
• Repräsentative, redigierte Beispiele, die über einen vereinbarten Kanal übermittelt werden.

Damit können Sie ein Gespräch über einen fokussierten Pilotversuch beginnen: ein Eingangskanal, ein Zielsystem und messbare Akzeptanzkriterien.