Automatisierung von Rechnungen und Buchhaltung mit OCR

Automatisierung von Rechnungen und Buchhaltung mit OCR

Geschäftlicher Mehrwert
  • -60%

    Zeit für manuelle Dateneingabe

  • -70%

    Fehler bei der Rechnungsverarbeitung

  • Drei-Wege-Abgleich

    Rechnungen mit Bestellungen und Wareneingängen prüfen

  • Manuell geprüft

    Ausnahmen mit geringer Erkennungssicherheit

Geschäftliche Herausforderung

Rechnungen kamen als PDFs, Scans, EDI-Daten und Belegfotos an, und Mitarbeitende übertrugen die Angaben manuell. Erfassung und Abgleich waren langsam; Fehler fielen oft erst bei späteren Abstimmungen auf.

  • Lieferanten nutzten unterschiedliche Formate und Übertragungswege.
  • Mitarbeitende erfassten Lieferant, Beträge und Kontierung manuell.
  • Der Abgleich mit Bestellungen war ein weiterer wiederkehrender Schritt.
  • Fehler ließen sich Wochen später nur schwer zurückverfolgen.
KI-Potenzial

Die meisten Rechnungen enthalten erkennbare Felder, die per OCR extrahiert werden können. Ungewöhnliche Dokumente und unsichere Erkennungen lassen sich zur Prüfung weiterleiten, während Routinefälle automatisiert ablaufen.

  • Standardfelder aus verschiedenen Formaten extrahieren.
  • Rechnungen mit Bestellungen und Wareneingängen abgleichen.
  • Buchungsregeln aus früheren Kontierungen anwenden.
  • Ausnahmen eskalieren, statt unsichere Daten zu verbuchen.
Lösung

Wir entwickelten eine OCR-Pipeline, die Rechnungsdaten extrahiert, den Drei-Wege-Abgleich ausführt und Kontierungsregeln anwendet. Übereinstimmende Rechnungen gelangen zur Freigabe ins ERP; unsichere Fälle prüft das Buchhaltungsteam.

  • Rechnungen aus E-Mail, Scans, EDI und Fotos verarbeiten.
  • Angaben mit Bestellungen und Wareneingängen abgleichen.
  • Validierte Rechnungen in die bestehende ERP-Freigabe übergeben.
  • Unsichere Erkennungen und Abweichungen manuell prüfen lassen.
FAQ
Technologie-Stack
  • Optische Zeichenerkennung (OCR)

  • Dokumentenverarbeitung mit Python

  • Azure AI Document Intelligence

  • Rechnungsextraktion mit maschinellem Lernen

  • Bildvorverarbeitung mit OpenCV

  • Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA)

  • Integration von ERP und Bestellungen

  • Validierung mit menschlicher Prüfung

  • KI-gestützte Extraktion von Rechnungsdaten

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