Lösungen zur Rechnungserfassung: Von der manuellen Verarbeitung bis hin zu OCR- und KI-Technologie
- Last updated: September 9, 2023
- AI in finance, Invoice management
Growth Marketing Manager
Die manuelle Rechnungsbearbeitung ist seit Jahren die Norm, bringt jedoch auch eigene Herausforderungen mit sich. Von Dateneingabefehlern bis hin zu zeitaufwändigen Arbeitsabläufen suchen Finanzexperten seit langem nach Möglichkeiten, diesen wichtigen Aspekt ihrer Abläufe zu optimieren.
Dann kommen die Technologien OCR (Optische Zeichenerkennung) und KI (Künstliche Intelligenz) ins Spiel – zwei bahnbrechende Neuerungen im Bereich der Rechnungserfassung.
Diese hochmodernen Lösungen haben eine neue Ära der Effizienz, Genauigkeit und Produktivität eingeläutet und die Art und Weise, wie Finanzabteilungen ihre Rechnungen verwalten, revolutioniert.
In diesem Artikel begeben wir uns auf eine Reise durch die Landschaft der Rechnungserfassungsmethoden, beginnend mit den traditionellen manuellen Prozessen und wagen uns in die spannenden Bereiche der OCR- und KI-Technologie.
Wir werden untersuchen, wie diese Innovationen die Arbeitsweise von Finanzexperten verändern und es ihnen ermöglichen, sich präzise und einfach in der komplexen Welt der Rechnungen zurechtzufinden.
Was bedeutet es, eine Rechnung zu erfassen?
Beim Erfassen einer Rechnung handelt es sich um den Prozess des Sammelns und Erfassens wesentlicher Informationen aus einer Rechnung, die normalerweise von einem Lieferanten oder Lieferanten stammt. Zu diesen Informationen gehören wichtige Details wie Rechnungsnummer, Datum, Lieferantendetails, Einzelposten, Mengen, Preise und alle anfallenden Steuern.
Das Ziel besteht darin, die Rechnung, oft in Papierform oder digital, in ein strukturiertes und digitales Datenformat umzuwandeln, das in den Finanzsystemen eines Unternehmens effizient verarbeitet, validiert und aufgezeichnet werden kann.
Wichtige Schritte im Rechnungserfassungsprozess
- Empfangserfassung: Der erste Schritt besteht darin, die Rechnung zu erhalten, sei es in physischer oder elektronischer Form.
- Datenextraktion: Die relevanten Daten werden aus der Rechnung extrahiert. Bei manuellen Prozessen erfolgt dies durch manuelle Eingabe der Informationen in Buchhaltungssysteme. Mit OCR- und KI-Technologien wird dieser Schritt automatisiert, wodurch die Notwendigkeit einer manuellen Dateneingabe erheblich reduziert wird.
- Validierung: Die erfassten Daten werden auf Richtigkeit und Vollständigkeit überprüft. Eventuelle Unstimmigkeiten oder Fehler werden zur Lösung markiert.
- Genehmigungsworkflow: In vielen Organisationen müssen Rechnungen einen Genehmigungsworkflow durchlaufen, bei dem verschiedene Stakeholder die Zahlung prüfen und autorisieren.
- Aufzeichnung: Abschließend werden die Rechnungsdaten in der Buchhaltungssoftware der Organisation erfasst, wodurch die Finanzunterlagen aktualisiert werden und die Zahlungsverpflichtung gegenüber dem Lieferanten widergespiegelt wird.
Eine effiziente Rechnungserfassung ist für ein genaues Finanzmanagement, pünktliche Zahlungen und Compliance von grundlegender Bedeutung.
Manuelle Rechnungserfassung: Der traditionelle Ansatz
Die manuelle Rechnungsverarbeitung ist in Finanzabteilungen aller Branchen seit langem gängige Praxis. Bei diesem traditionellen Ansatz handelt es sich um physische Rechnungen, die häufig in Papierform eingehen und manuell sortiert, in Buchhaltungssysteme eingegeben und zur Zahlung freigegeben werden müssen.
Es ist ein arbeitsintensiver Prozess, der eine Menge Herausforderungen mit sich bringt.
Um nur ein paar zu nennen:
- Dateneingabefehler: Die manuelle Dateneingabe ist fehleranfällig, einschließlich Tippfehlern, Fehlinterpretationen und falsch platzierten Dezimalpunkten. Diese Fehler können zu Unstimmigkeiten und Zahlungsverzögerungen führen.
- Zeitaufwändige Arbeitsabläufe: Die manuelle Bearbeitung von Rechnungen umfasst mehrere Schritte, von der Sortierung und Dateneingabe bis zur Genehmigungsweiterleitung. Dies kann zu langsamen Bearbeitungszeiten und Engpässen führen.
- Eingeschränkte Sichtbarkeit: Den Status von Rechnungen zu verfolgen und in Echtzeit Einblicke in finanzielle Verpflichtungen zu erhalten, kann bei manuellen Systemen eine Herausforderung darstellen.
- Kosten und Compliance-Risiken: Die Kosten für die manuelle Verarbeitung, einschließlich Arbeitsaufwand und physischer Lagerung, können erheblich sein. Darüber hinaus kann es aufgrund von Fristüberschreitungen oder verlorenen Rechnungen zu Compliance-Problemen kommen.
Laut einer Studie des Institute of Finance & Management (IOFM) kann die manuelle Rechnungsbearbeitung ein Unternehmen bis zu 25 US-Dollar pro Rechnung an Bearbeitungskosten kosten. Darüber hinaus weist die manuelle Dateneingabe eine Fehlerquote von 1–5 % pro Zeichen auf, was zu Ungenauigkeiten in Finanzunterlagen führt.
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Rechnungs-OCR – Übergang von Papierrechnungen zu digitalen Rechnungen
Die OCR-Technologie (Optical Character Recognition) spielt eine entscheidende Rolle bei der Modernisierung der Rechnungserfassung. Dabei handelt es sich um ein hochentwickeltes System, das gedruckte oder handgeschriebene Texte scannt, interpretiert und in maschinenlesbare Daten umwandelt.
Im Rahmen der Rechnungserfassung extrahiert OCR mit bemerkenswerter Präzision wichtige Informationen aus Rechnungen, wie Rechnungsnummern, Daten, Beträge und Lieferantendetails.
Wie OCR die Rechnungsverarbeitung verändert
Wenn es um die Rechnungserfassung geht, bietet die OCR-Technologie (Optical Character Recognition) eine Vielzahl von Vorteilen, die die Art und Weise, wie Finanzexperten mit Rechnungen umgehen, verändern können:
- Verbesserte Datenextraktion: OCR geht über die grundlegende Dateneingabe hinaus, indem es wichtige Informationen aus Rechnungen, wie Rechnungsnummern, Daten, Beträge und Lieferantendetails, intelligent extrahiert. Diese strukturierten Daten sind für die Automatisierung und Berichterstellung von unschätzbarem Wert.
- Fehlerreduzierung: Die durch OCR bereitgestellte Automatisierung minimiert die Wahrscheinlichkeit von Dateneingabefehlern und stellt sicher, dass Ihre Finanzdaten fehlerfrei und konform sind.
- Verbesserte Genauigkeit: OCR-Software zeichnet sich beim Lesen und Interpretieren von Text aus und reduziert das Risiko menschlicher Fehler im Zusammenhang mit der manuellen Dateneingabe erheblich. Dies führt zu genaueren Finanzunterlagen und weniger Abweichungen.
- Geschwindigkeit und Effizienz: OCR verarbeitet Rechnungen mit bemerkenswerter Geschwindigkeit und wandelt Papier- oder digitale Dokumente zügig in maschinenlesbare Daten um. Diese Beschleunigung des Erfassungsprozesses führt zu schnelleren Genehmigungen und Zahlungen.
- Kosteneinsparungen: Reduzierte manuelle Dateneingabeanforderungen und höhere Effizienz führen zu erheblichen Kosteneinsparungen in Bezug auf Arbeits- und Betriebskosten.
Allerdings hat die Rechnungs-OCR-Technologie ihre Grenzen.
Einschränkungen der Rechnungs-OCR-Technologie
Obwohl die OCR-Technologie (Optical Character Recognition) die Effizienz der Rechnungserfassung erheblich verbessert hat, weist sie im Vergleich zu den Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz (KI) Einschränkungen auf. Lassen Sie uns also die Einschränkungen von OCR untersuchen und wie KI diese überwinden kann.
1. Umgang mit unstrukturierten Daten: OCR zeichnet sich durch die Extraktion strukturierter Daten wie Zahlen und Text aus Rechnungen aus. Bei unstrukturierten Daten oder unregelmäßigen Layouts stößt es jedoch auf Schwierigkeiten. Beispielsweise können handschriftliche Notizen oder Rechnungen mit nicht standardmäßiger Formatierung eine Herausforderung für OCR-Systeme darstellen.
2. Eingeschränktes Kontextverständnis: OCR konzentriert sich auf die Texterkennung, aber es mangelt an Kontextverständnis. Möglicherweise interpretiert es die Bedeutung des erfassten Textes nicht, was für Aufgaben wie die Kategorisierung von Rechnungen oder die Identifizierung von Unstimmigkeiten von entscheidender Bedeutung sein kann.
3. Unfähigkeit zu lernen und sich zu verbessern: OCR basiert in erster Linie auf Regeln und verfügt nicht über die Fähigkeit, im Laufe der Zeit zu lernen oder sich anzupassen. Es basiert auf festen Regeln für die Datenextraktion, die bei der Weiterentwicklung der Rechnungsformate einschränkend sein können.
4. Eingeschränkte Datenvalidierung: OCR ist bei der Datenextraktion effizient, die Validierung auf Genauigkeit erfordert jedoch häufig manuelle Eingriffe. Beispielsweise kann die Überprüfung, ob der Gesamtbetrag einer Rechnung mit der Summe ihrer Einzelposten übereinstimmt, allein für OCR eine Herausforderung sein.
5. Skalierbarkeit: Da OCR regelbasiert ist, kann die Skalierung seiner Funktionen zur Verarbeitung einer Vielzahl von Rechnungstypen und -sprachen umständlich und zeitaufwändig sein.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass OCR zwar ein wertvolles Werkzeug bei der Rechnungserfassung war, künstliche Intelligenz jedoch ihre Grenzen überschreitet.
Rechnungs-KI-Technologie
Die Fähigkeit der KI, mit unstrukturierten Daten umzugehen, den Kontext zu verstehen, kontinuierlich zu lernen, die Datenvalidierung zu automatisieren und mühelos zu skalieren, macht sie zu einer umfassenderen Lösung für moderne Finanzteams, die ihre Arbeitsabläufe bei der Rechnungsverarbeitung optimieren möchten.
Komplexe Daten strukturieren und validieren
KI kann sich mit ihren maschinellen Lernfähigkeiten an unstrukturierte Daten anpassen.
Software für künstliche Intelligenz nutzt Techniken wie OCR und Deep Learning, um die Text- und Zahleninformationen auf Rechnungen zu „lesen“. Es erkennt Muster in den Daten, beispielsweise das einheitliche Format von Rechnungsnummern, Daten und Einzelposten.
Darüber hinaus kann KI Handschriften und nicht standardmäßige Schriftarten erkennen und diese in maschinenlesbaren Text umwandeln.
Gleichzeitig kann künstliche Intelligenz Datenvalidierungsprozesse automatisieren. Es gleicht Rechnungsdaten mit vordefinierten Regeln und historischen Mustern ab und markiert Abweichungen zur Überprüfung. Dies reduziert den Bedarf an manueller Validierung und verbessert die Genauigkeit und Effizienz.
Im folgenden Artikel haben wir detailliert beschrieben, wie das Rechnungsverarbeitungsmodul von Yokoy KI nutzt, um die Bearbeitung von Rechnungen vollständig zu automatisieren, von der Erfassung über die Validierung, den Abgleich und die Genehmigung.
Kontextuelles Verständnis
KI geht über die Texterkennung hinaus; Es kann den Kontext und die Semantik der von ihm verarbeiteten Daten verstehen. Beispielsweise kann KI Rechnungen anhand des Inhalts klassifizieren, Einzelposten erkennen und Anomalien kennzeichnen, indem sie Muster und historische Daten analysiert.
Da die Technologie der künstlichen Intelligenz nicht nur isolierte Datenpunkte analysiert, sondern den Kontext berücksichtigt, in dem Daten erscheinen, „versteht“ sie die Beziehungen zwischen verschiedenen Elementen innerhalb einer Rechnung.
Die Fähigkeit der KI, Rechnungsinhalte zu verstehen, führt zu einer präzisen Kategorisierung und verringert so die Wahrscheinlichkeit einer Fehlklassifizierung. Durch die dynamische Anpassung an sich ändernde Terminologie und sich entwickelnde Kategorien ermöglicht die künstliche Rechnungsintelligenz eine schnellere Rechnungsgenehmigung und verhindert so Zahlungsverzögerungen.
Automatisierte Rechnungsklassifizierung und -codierung
KI-Algorithmen können Rechnungen intelligent nach Inhalt kategorisieren und so sicherstellen, dass jede Rechnung an die entsprechende Abteilung oder den entsprechenden Genehmiger weitergeleitet wird. Dadurch wird das Risiko von Fehlklassifizierungen und Verzögerungen verringert.
Künstliche Intelligenz nutzt Natural Language Processing (NLP) und Algorithmen des maschinellen Lernens, um den Textinhalt von Rechnungen zu analysieren. Es erkennt Schlüsselwörter und Muster, die auf die Art der Ausgaben oder Dienstleistungen hinweisen.
KI könnte beispielsweise Begriffe wie „Bürobedarf“, „Beratungsgebühren“ oder „Softwarelizenzen“ identifizieren. Anschließend ordnet es diese Schlüsselwörter vordefinierten Kategorien zu und stellt so sicher, dass jede Rechnung basierend auf dem identifizierten Inhalt an die entsprechende Abteilung oder den entsprechenden Genehmiger weitergeleitet wird.
Automatisierter Rechnungs- und Bestellabgleich
Neben der Rechnungserfassung und -validierung ermöglicht künstliche Intelligenz den Finanzteams, Rechnungen automatisch mit Bestellungen und Wareneingängen abzugleichen.
KI-Algorithmen scannen diese Dokumente und vergleichen sie mit Querverweisen, um sicherzustellen, dass sie perfekt aufeinander abgestimmt sind. Durch diesen Abgleich wird überprüft, ob die Waren oder Dienstleistungen wie in der Bestellung angegeben eingegangen sind und die entsprechende Rechnung diese Details genau wiedergibt.
Prädiktive Analysen und autonomes Reporting
Invoice AI verarbeitet nicht nur einzelne Rechnungen, sondern ist auch in der Lage, Daten über mehrere Rechnungen hinweg zu konsolidieren. KI kann historische Rechnungsdaten analysieren, um zukünftige Ausgabenmuster vorherzusagen und Unternehmen dabei zu helfen, fundierte Finanzentscheidungen zu treffen.
Diese Funktion rationalisiert die Erstellung von Berichten und ermöglicht es Finanzexperten, Einblicke in Ausgabenmuster zu gewinnen, den Cashflow zu überwachen und fundierte Finanzentscheidungen auf einfache Weise zu treffen.
Finanzteams können KI-gesteuerte Systeme in die Lage versetzen, mühelos individuelle Berichte zu erstellen. Beispielsweise kann ein FP&A-Manager einen Chatbot anweisen, einen Bericht zu erstellen, der alle offenen Rechnungen aus einer bestimmten Region enthält, die einen bestimmten Betrag überschreiten und von neuen Lieferanten stammen, alles in einem bevorzugten Format wie Excel.
Dieser Prozess, der früher Stunden dauerte, kann dank der Effizienz KI-gesteuerter Berichtstools jetzt in Millisekunden erledigt werden.
Betrugserkennung für verbesserte Compliance
Die Rechnungs-KI-Technologie erhöht die Sicherheit und Integrität von Finanzvorgängen, indem sie Anomalien und potenziellen Betrug erkennt. Es kann ungewöhnliche Muster oder verdächtige Rechnungen kennzeichnen und so sofortige Aufmerksamkeit erregen, wodurch das Risiko von finanziellem Fehlverhalten verringert wird.
Darüber hinaus stellt künstliche Intelligenz sicher, dass Finanzabläufe den Branchenvorschriften und internen Richtlinien entsprechen – automatisch und in großem Maßstab. Es reduziert das Fehlerrisiko, das zu Compliance-Problemen führen könnte, und vereinfacht die Prüfungsvorbereitung durch die Bereitstellung genauer und organisierter Finanzunterlagen.
KI lernt mit jeder verarbeiteten Rechnung dazu
KI erkennt beispielsweise anhand des Kontexts, der von anderen Elementen in der Rechnung bereitgestellt wird, dass eine bestimmte Position zu einer bestimmten Kategorie gehört.
KI ist dynamisch und kann kontinuierlich lernen und sich verbessern. Durch Training an großen Datensätzen passen sich KI-Algorithmen an sich ändernde Rechnungslayouts an und werden mit der Zeit immer genauer. Sie können sich sogar an regionale oder branchenspezifische Unterschiede anpassen.
Unbegrenzte Skalierbarkeit
KI lässt sich leicht skalieren. Einmal trainiert, können KI-Modelle unterschiedliche Rechnungen ohne nennenswerte Anpassungen verarbeiten und sind so besser an die wachsenden Anforderungen der Finanzabteilungen anpassbar.
Software für künstliche Intelligenz lebt von Komplexität. Es blüht auf, wenn es mit unterschiedlichen und komplizierten Rechnungslayouts, Handschriftstilen oder sogar unstrukturierten Daten präsentiert wird. Im Gegensatz zu starren, regelbasierten Systemen passt sich KI mühelos an die sich ständig weiterentwickelnde Landschaft der Rechnungsvielfalt an.
Sobald KI-Modelle trainiert und in den Rechnungsverarbeitungsworkflow integriert sind, erfordern sie nur minimale laufende Anpassungen. Diese einfache Implementierung bedeutet, dass sich die KI nahtlos skaliert, wenn Ihre Finanzabteilung wächst, um steigende Rechnungsvolumina zu bewältigen, ohne dass umfangreiche Änderungen erforderlich sind.
Nächste Schritte
Während OCR und KI unabhängig voneinander erhebliche Vorteile bieten, kommt ihr wahres Potenzial erst in Kombination zum Vorschein. Die Synergie zwischen diesen Technologien hebt die Rechnungserfassung auf ein völlig neues Niveau.
Unternehmen, die sowohl OCR als auch KI in ihren Rechnungserfassungsprozessen nutzen, berichten von einer Reduzierung der manuellen Dateneingabe um bis zu 80 %. Wenn OCR und KI zusammenarbeiten, sinken die Fehlerraten bei der Rechnungserfassung auf weniger als 1 %, was die Datengenauigkeit erheblich verbessert.
Wenn Sie solche Verbesserungen in Ihren Rechnungsverarbeitungsabläufen erleben möchten, buchen Sie unten eine Demo, um die KI-gesteuerte Rechnungs-Engine von Yokoy in Aktion zu sehen.
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