
Automatisierung von Rechnungen und Buchhaltung mit OCR
-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
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.
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.
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.
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













