Automatische Quittungsextraktion: Entfernen Sie die manuelle Dateneingabe mit OCR- und KI-Technologie
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Die manuelle Dateneingabe für die Belegbearbeitung ist zeitaufwändig und fehleranfällig, was zu erheblichen Herausforderungen in der Kreditorenbuchhaltung und im Spesenmanagement führt.
Es gibt jedoch eine Lösung, die diesen Prozess rationalisieren und wertvolle Zeit sparen kann: Automatisierung der Belegverarbeitung mithilfe von OCR-Technologie und künstlicher Intelligenz.
In diesem Artikel befassen wir uns mit dem Prozess der Belegautomatisierung, seiner Funktionsweise in der Yokoy-Ausgabenmanagement-Suite und seinen Vorteilen für Finanzexperten.
Was ist Quittungs-OCR?
Wie der Name schon sagt, handelt es sich bei Quittungs-OCR um eine Technologie, die die OCR-Technologie (Optical Character Recognition) nutzt, um Text und Daten aus gescannten oder fotografierten Quittungen zu extrahieren.
OCR-Algorithmen sind darauf trainiert, gedruckten oder handgeschriebenen Text auf Belegen zu erkennen und in maschinenlesbare Daten umzuwandeln.
Im Kontext der Ausgabenverwaltung und Finanzen spielt diese Technologie eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung der mühsamen Aufgabe der manuellen Eingabe von Beleginformationen in Spesenabrechnungen oder Buchhaltungssysteme.
So funktioniert die Quittungsdatenextraktion
Die Extraktion von Belegdaten umfasst eine Reihe von Schritten, die die Leistungsfähigkeit der KI- und OCR-Technologie nutzen, um Belegbilder in strukturierte Daten umzuwandeln. Hier ist eine Aufschlüsselung des Prozesses:
1. Bildaufnahme
Belege können mit verschiedenen Geräten erfasst werden, darunter Smartphones, Scanner oder spezielle Tools zur Belegerfassung.
Hochwertige Bilder sind für genaue OCR-Ergebnisse unerlässlich.
2. Bildvorverarbeitung
Vor der OCR werden die Bilder möglicherweise einer Vorverarbeitung unterzogen, um die Klarheit zu verbessern und Hintergrundrauschen oder Verzerrungen zu entfernen.
Dieser Schritt gewährleistet eine optimale OCR-Genauigkeit.
3. Optische Zeichenerkennung (OCR)
- OCR-Algorithmen analysieren das Bild und erkennen Textzeichen und -muster.
- Handgeschriebener oder gedruckter Text auf dem Beleg wird in maschinenlesbare Daten umgewandelt.
4. Datenextraktion
Zu den extrahierten Daten gehören wichtige Belegdetails wie Datum, Händlername, Transaktionsbetrag und mehr.
Erweiterte OCR-Systeme können Ausgaben auch anhand vordefinierter Kriterien kategorisieren.
5. Datenvalidierung
- Extrahierte Daten werden anhand vordefinierter Regeln und Formate validiert, um die Genauigkeit sicherzustellen.
- Eventuelle Unstimmigkeiten oder Fehler können zur Überprüfung markiert werden.
6. Integration
Extrahierte Belegdaten werden nahtlos in die Spesenverwaltungs- oder Buchhaltungssoftware integriert.
Diese Integration minimiert die manuelle Dateneingabe und gewährleistet die Datenkonsistenz.
Bevor Sie gehen …
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Warum OCR für die Digitalisierung von Belegen nicht ausreicht
Während ein OCR Daten wie den Betrag auf dem Beleg, die Belegnummer oder das Datum auslesen kann, kann diese Technologie komplexere und unstrukturierte Daten nicht automatisch erkennen. Daher können Belegscanner, die Beleg-OCR-APIs verwenden, nur begrenzte Ergebnisse erzielen.
Diese Einschränkung ist der Grund, warum viele Belegdigitalisierungsprozesse zusätzliche Technologien wie KI integrieren, um die Genauigkeit zu verbessern und anspruchsvollere Datenextraktionsaufgaben zu bewältigen. Bevor wir uns jedoch mit den Vorteilen des Einsatzes künstlicher Intelligenz befassen, werfen wir einen kurzen Blick auf die Einschränkungen von OCR-Software.
1. Mangelndes Kontextverständnis
OCR konzentriert sich hauptsächlich auf die Texterkennung. Es eignet sich gut für die einfache Dokumentenverarbeitung, da es die meisten relevanten Informationen lesen kann, es jedoch möglicherweise schwierig ist, den Kontext zu verstehen, in dem der Text auf einer Quittung erscheint.
Es könnte beispielsweise „5“ als Menge lauten, ohne zu wissen, ob es sich um eine Produktmenge oder die Anzahl der Artikel auf einer Speisekarte handelt.
2. Herausforderungen bei der Handschrifterkennung
Die Wirksamkeit dieser Technologie hängt stark vom Dokumenttyp ab. Beispielsweise können Bestellungen, Rechnungen und handschriftliche Quittungen für OCR eine Herausforderung darstellen. Die Handschriftstile sind sehr unterschiedlich und OCR kann Zeichen oder Wörter falsch interpretieren.
Dies kann zu Ungenauigkeiten in den digitalisierten Daten führen. Wenn Gesamtbeträge, Einzelpreise, Einzelposten und andere wichtige Informationen falsch gelesen werden, führt dies zu Fehlern im Workflow der Belegverarbeitung.
3. Variabilität des Beleglayouts
Quittungen gibt es in verschiedenen Formaten und Layouts. OCR kann Schwierigkeiten haben, Daten konsistent aus Belegen mit nicht standardmäßigen Layouts zu extrahieren. Daher ist diese Technologie möglicherweise nicht die beste Wahl für komplexe Anwendungsfälle und Geschäftsanforderungen – zum Beispiel Quittungen aus verschiedenen Ländern, in verschiedenen Sprachen und Währungen oder mit Stempeln darauf.
Komplexe Formatierungen, Logos oder dekorative Elemente können die OCR-Verarbeitung zusätzlich erschweren.
Wie Sie sehen, ist OCR zwar eine leistungsstarke Technologie, weist jedoch inhärente Einschränkungen auf, die sie für die vollständige Digitalisierung von Belegen nicht ausreichen.
Um die Einschränkungen der OCR beim Scannen von Belegen zu überwinden, sollten Finanzexperten die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in ihre Prozesse zur Digitalisierung von Belegen in Betracht ziehen. KI fügt dem Digitalisierungsprozess eine zusätzliche Ebene an Intelligenz und Kontextverständnis hinzu. So ergänzt KI OCR.
Automatisierung der Quittungsdatenextraktion mit KI
Stellen Sie sich ein multinationales Unternehmen vor, dessen Mitarbeiter über den ganzen Globus verteilt sind. Ohne Beleg-OCR- und KI-Technologie wären die Bearbeitungskosten aus verschiedenen Regionen ein logistischer Albtraum.
Durch die Implementierung einer KI-gestützten Automatisierung können sie jedoch mühelos Belegdaten aus verschiedenen Quellen sammeln, validieren und integrieren und so Konsistenz und Compliance auf globaler Ebene gewährleisten.
Dies alles ist mit der Ausgabenmanagement-Suite von Yokoy möglich. Hier finden Sie eine Aufschlüsselung, wie die Automatisierung der Belegverarbeitung in Yokoy funktioniert.
So funktioniert die Quittungs-KI von Yokoy
In der Yokoy-App kann die KI die Kategorie einer Ausgabe erkennen, die Währung automatisch umrechnen, Compliance-Prüfungen durchführen, um sicherzustellen, dass die Quittung nicht gegen Unternehmensrichtlinien verstößt, und die eingereichte Quittung auf Duplikate überprüfen.
So funktioniert der Prozess:
Zunächst bezahlt der Mitarbeiter eine Ausgabe mit seiner Privatkarte oder einer Yokoy Smart Corporate Card. Die letztere Option stellt sicher, dass der dritte Schritt in diesem Prozess – der automatische Abgleich – sofort erfolgen kann, ohne dass zusätzliche Integrationen erforderlich sind.
- Sobald die Transaktion erfolgt ist, macht der Mitarbeiter mit seinem Telefon oder der Yokoy-App ein Foto des Belegs. Das Bild wird dann auf die Yokoy-Mobil- oder Web-App hochgeladen – beide Optionen sind möglich.
- Die KI-Algorithmen greifen ein, lesen den Beleg, extrahieren die Daten und strukturieren die Belegdaten für die weitere Verarbeitung. Wie bereits erwähnt, kann die KI von Yokoy nicht nur den Betrag und das Datum der Quittung erkennen, sondern auch die Kategorie einer Ausgabe, die Währung, den Mehrwertsteuerbetrag usw.
- Sobald die Quittung gelesen wurde, ordnet die künstliche Intelligenz die Transaktion automatisch der Quittung zu. Dies geschieht innerhalb von Sekunden, von unterwegs und im Hintergrund, sodass der Mitarbeiter nichts tun muss.
- Wenn Sie aus irgendeinem Grund nicht den gesamten Abgleich automatisieren möchten oder es zu Fehlern und Verstößen kommt, können Sie die Kartentransaktionen manuell mit den Ausgaben abgleichen.
Wenn Sie sich für die vollständige Automatisierung entscheiden, beginnen je nach Einrichtung benutzerdefinierte Workflows und Genehmigungsabläufe. Diese reichen bis zum automatischen Export der Ausgaben in Ihr ERP-System für eine korrekte und automatisierte Buchung der Buchhaltung.
Die Algorithmen der künstlichen Intelligenz können bei Richtlinienverstößen Warnungen und Echtzeitbenachrichtigungen auslösen, sodass keine fehlerhaften Belege durchgehen. Dies ermöglicht eine höhere Automatisierung der Arbeitsabläufe und gewährleistet gleichzeitig eine Fehlerreduzierung und Revisionssicherheit.
Lediglich Randfälle, die vom KI-Modell nicht validiert werden können oder außerhalb der Unternehmensrichtlinien liegen, müssen noch einmal überprüft werden, was dem Finanzteam eine erhebliche Zeitersparnis bringt.
Dies liegt jedoch an Ihrem Team. Wenn Sie einen geringeren Automatisierungsgrad bevorzugen, ist das auch möglich, obwohl die meisten unserer Kunden es vorziehen, alle ihre Belege und Ausgaben zuerst durch KI prüfen zu lassen.
Yokoy liest mehr als 300 Datenpunkte auf einer Quittung und wird mit jeder verarbeiteten Quittung und Ausgabe intelligenter. Darüber hinaus können Sie durch das Trainieren der Algorithmen für maschinelles Lernen anhand Ihres eigenen Datensatzes den Großteil Ihres Spesenverwaltungsprozesses automatisieren, von der Übermittlung der Belege bis zur Buchung im ERP-System.
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Optimieren Sie Ihren Spesenprozess, vereinfachen Sie die Spesenabrechnung und beugen Sie Betrug vor, indem Sie auf die KI-gestützte Spesenmanagementlösung von Yokoy setzen.
Vorteile der Digitalisierung von Belegen mit KI-Technologie
Nachdem wir nun verstanden haben, wie Quittungs-KI funktioniert, wollen wir uns mit den konkreten Vorteilen befassen, die sie Finanzfachleuten bietet.
- Kein Quittungsjagen mehr: Kein Verlieren oder Suchen von Quittungen und kein Fehlen oder Jagen von Quittungen.
- Zeitersparnis: Dank der künstlichen Intelligenz des Belegs ist keine manuelle Dateneingabe mehr erforderlich, wodurch Finanzteams unzählige Stunden sparen. Diese Zeit kann auf strategischere Finanzaufgaben umgelenkt werden.
- Reduzierte Fehler: Menschliche Fehler bei der Dateneingabe können zu kostspieligen Fehlern führen. Der Einsatz einer Mischung aus OCR- und KI-Technologie reduziert das Risiko von Ungenauigkeiten erheblich und fördert die Integrität der Finanzdaten.
- Betrugsprävention: OCR- und KI-Technologie können dabei helfen, verdächtige Belege oder Ausgaben zu erkennen und so zur Betrugsprävention und Compliance-Bemühungen beitragen.
- Verbesserte Transparenz: Die automatisierte Datenextraktion bietet Echtzeit-Einblick in die Ausgaben und ermöglicht so eine bessere finanzielle Entscheidungsfindung und Budgetverwaltung.
- Skalierbarkeit: Wenn Ihr Unternehmen wächst, skaliert die Technologie der künstlichen Intelligenz mit Ihnen. Es kann eine große Menge an Belegen verarbeiten, ohne dass die Genauigkeit darunter leidet.
- Compliance: Belegdaten können in Übereinstimmung mit den gesetzlichen Anforderungen gespeichert und verwaltet werden, wodurch Compliance-bezogene Probleme reduziert werden.
Nächste Schritte
Obwohl OCR eine wertvolle Technologie für die Digitalisierung von Belegen ist, weist sie Einschränkungen hinsichtlich des Kontextverständnisses, der Handschrifterkennung und der Variabilität des Beleglayouts auf. Um eine umfassende und fehlerfreie Digitalisierung zu erreichen, sollten Finanzexperten OCR durch KI-Technologie ergänzen.
Auf diese Weise können sie das volle Potenzial der Automatisierung und Intelligenz nutzen und präzisere, effizientere und kontextbezogenere Belegdigitalisierungsprozesse ermöglichen.
Wenn Sie sehen möchten, wie Yokoy dabei helfen kann, den Belegextraktionsprozess und den Abgleich von Ausgaben mit Transaktionen zu automatisieren, um einen vollständig automatisierten Kostenverwaltungsprozess zu erreichen, können Sie unten eine Demo buchen.
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