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Die Leistungsfähigkeit des automatisierten Rechnungsscannens: Ein Leitfaden
In einer Welt, in der Unternehmen ständig versuchen, ihre Prozesse zu optimieren, ist der Aufstieg automatisierter Technologien geradezu revolutionär. Eine solche Technologie, die immer mehr Verbreitung findet, ist das Scannen von Rechnungen. Mit der Fähigkeit, wichtige Daten aus digitalisierten oder bildbasierten Rechnungen zu extrahieren, helfen diese Softwarelösungen Unternehmen, Zeit und Geld zu sparen und gleichzeitig die Effizienz zu steigern.
In diesem Artikel sprechen wir über das Scannen von Rechnungen, einschließlich seiner Funktionsweise, Automatisierung, Einschränkungen und Best Practices. Wir besprechen auch Methoden zur Optimierung der Leistung dieser Software und Strategien zur Aufrechterhaltung der Genauigkeit der Datenextraktion.
Was ist Rechnungsscannen?
Beim Rechnungsscannen werden Rechnungen einfach in ein digitales Format umgewandelt. Gescannte oder digitalisierte Rechnungen werden dann mithilfe von Tools zur automatischen Datenextraktion verarbeitet. Rechnungen können mit speziellen Scannern oder mobilen Anwendungen gescannt werden.
Anstatt Daten manuell einzugeben, können Unternehmen Rechnungen scannen, um Details wie Rechnungsnummern, Daten, Beträge, Lieferanteninformationen und Einzelposten automatisch zu erfassen.
Überblick über die Funktionsweise des automatisierten Rechnungsscannens
Wie funktionieren also automatisierte Softwares zum Scannen von Rechnungen? Kurz gesagt: Diese Softwares werten Rechnungen nach bestimmten vordefinierten Kriterien aus und extrahieren die erforderlichen Daten automatisch.
Automatisierte Rechnungsscansoftware basiert auf einer Kombination aus OCR-Technologie und Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) Algorithmen.
Die OCR-Technologie kann Text aus verschiedenen Bildtypen erkennen, darunter auch solche mit unterschiedlichen Schriftarten, Größen und Ausrichtungen. Sie kann auch handschriftlichen Text erkennen, sodass er für die Erstellung von Rechnungen durch Menschen geeignet ist. Sobald der Text erkannt ist, interpretiert die Software ihn mithilfe von NLP-Algorithmen und extrahiert die erforderlichen Daten. NLP-Algorithmen analysieren den Text auf Muster und Strukturen, wodurch sie wichtige Informationen wie Rechnungsnummer, Datum, Betrag und Lieferantendetails erkennen können.
NLP-Algorithmen sind für die Arbeit mit natürlicher menschlicher Sprache konzipiert, was bedeutet, dass sie Daten aus verschiedenen Sprachen erkennen und extrahieren können. Dies macht Software zum automatischen Rechnungsscannen ideal für Unternehmen, die mit internationalen Lieferanten und Rechnungen in verschiedenen Sprachen zu tun haben.
Der Prozess sieht folgendermaßen aus:
- Rechnung erhalten: Unternehmen erhalten Rechnungen möglicherweise per E-Mail, über Chat-Nachrichten oder über einen digitalen Ordner.
- OCR-Lesen: Diese Technologie wandelt den Text einer Rechnung in maschinenlesbare, bearbeitbare und abfragbare Daten um.
- Datenextraktion: Bestimmte Felder der Rechnung, wie etwa der Name des Lieferanten, der Gesamtbetrag, die Steuer usw., werden identifiziert und in ein strukturiertes Format extrahiert.
- Datenvalidierung: Benutzer müssen die extrahierten Informationen entweder manuell oder anhand vordefinierter Validierungsregeln überprüfen. Diese automatischen Regeln lösen im Fehlerfall eine Warnung aus.
- Integration und Automatisierung: Sobald die Daten extrahiert sind, können sie direkt in ein Zielsystem wie ein Buchhaltungssystem oder eine Enterprise Resource Planning (ERP)-Software eingespeist werden. Dieser gesamte Workflow kann automatisiert werden, sodass die manuelle Dateneingabe für jede Datei reduziert wird.
Vorteile und Grenzen des automatisierten Rechnungsscannens
Das automatische Scannen von Rechnungen kann sehr hilfreich sein, um schnell und präzise Daten aus Rechnungen zu extrahieren. Es kann den menschlichen Aufwand und die mit der manuellen Dateneingabe verbundenen Kosten erheblich reduzieren.
Eine schnellere und genauere Eingabe führt auch zu schnelleren Zahlungen und verbesserten Beziehungen zu Lieferanten.
Das automatisierte Scannen ist außerdem in hohem Maße skalierbar, da es eine größere Anzahl von Dokumenten ohne zusätzliche manuelle Eingriffe verarbeiten kann.
Darüber hinaus wird durch die Beseitigung der Notwendigkeit der manuellen Dateneingabe auch das Fehlerpotenzial im Prozess verringert. Menschen können Fehler machen 18% bis 40% der Zeit, in der sie Tabellenkalkulationen verwenden.
Allerdings unterliegen die Technologien zum Scannen von Rechnungen auch einigen Einschränkungen. Diese sollten Sie bei der Beurteilung berücksichtigen, ob die Technologie für Ihre Anforderungen geeignet ist.
Die Genauigkeit automatisierter Software zum Scannen von Rechnungen hängt stark von der Qualität der gescannten Bilder ab. Datenextraktion Wenn die Bildqualität aufgrund schlechter Lichtverhältnisse schlecht oder unscharf ist, kann dies unzuverlässig oder sogar unmöglich werden. Darüber hinaus erfordert automatisierte Datenextraktionssoftware in der Regel eine erhebliche Vorabinvestition. Aufgrund von Wartung und Aktualisierungen können später zusätzliche Kosten anfallen. Schließlich kann es viel Zeit in Anspruch nehmen, ein automatisiertes Rechnungsscansystem einzurichten, das zuverlässig mit Ihren bestehenden Systemen und Prozessen zusammenarbeitet.
Arten von Rechnungsscantechniken
Vorlagenabgleich
Die Software beschäftigt auch Vorlagenabgleich um Felder wie Lieferantenname, Adresse, Produktbeschreibungen und mehr genau zu lesen. Bei dieser Technik wird die Struktur einer Rechnung mit einer vordefinierten Vorlage verglichen, um die Position bestimmter Felder zu ermitteln. Die Software kann dann die Daten aus diesen Feldern extrahieren. Dies kann die Genauigkeit verbessern, da die Software nicht mehr die gesamte Rechnung für jeden Datenpunkt analysieren muss, was zeitaufwändig und ressourcenintensiv sein kann.
Regex-Erkennung
Regex-Erkennung ist eine weitere von der Software verwendete Technik, die es ihr ermöglicht, mithilfe regulärer Ausdrücke Muster in Textzeichenfolgen zu erkennen. Mit dieser Technik kann die Software Daten identifizieren, selbst wenn sie in unterschiedlichen Formaten auf unterschiedlichen Rechnungen erscheinen. Durch die Erkennung von Mustern und Regelmäßigkeiten im Text kann die Software die erforderlichen Daten genauer und effizienter extrahieren.
Maschinelles lernen
Darüber hinaus sind auch einige Softwareprogramme zum automatischen Rechnungsscannen integriert Maschinelles lernen Techniken. Dadurch können sie im Laufe der Zeit aus ihren Fehlern lernen und mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen die Genauigkeit verbessern. Die Software erkennt Muster und lernt aus vergangenen Fehlern. Mit der Zeit wird es effizienter und genauer bei der Erkennung verschiedener Rechnungstypen und der Datenextraktion.
Extraktion ohne Vorlage
Vorlagenlose Software verwendet NLP, um Elemente aus Rechnungen zu erkennen und zu extrahieren. Diese Software ist äußerst flexibel – sie kann Daten aus mehreren Quellen extrahieren, von E-Mails bis hin zu Verträgen, ohne Vorkonfiguration. Sie ist besonders nützlich für eine große Anzahl eingehender Dateien mit unterschiedlichem Layout. Die Verwendung eines vorlagenbasierten Ansatzes in einer solchen Situation wäre zeitaufwändig – man müsste für jede Datei eine eigene Vorlage erstellen.
Optimierung der Quelldokumente für präzises Scannen von Rechnungen
Um eine genaue Datenextraktion zu gewährleisten, müssen Unternehmen vor dem Scannen die Qualität der Quelldokumente optimieren. Einer der wichtigsten Faktoren für ein erfolgreiches Scannen von Rechnungen ist die Qualität des Quelldokuments. Die Bildqualität muss hoch genug sein, um eine zuverlässige Texterkennung zu gewährleisten, und das Dokument sollte frei von Beschädigungen oder Flecken sein, die den OCR-Prozess beeinträchtigen könnten.
Hier sind einige Tipps, um die Qualität der Quelldokumente zu verbessern:
- Verwenden Sie hochwertige Scanner, die klare und scharfe Bilder erfassen können.
- Stellen Sie sicher, dass das Dokument gerade und flach auf dem Scannerbett liegt, um Verformungen zu vermeiden.
- Stellen Sie sicher, dass das Dokument nicht zerknittert, gefaltet oder in irgendeiner Weise beschädigt ist.
- Verbessern Sie die Lichtverhältnisse, um Schatten, Blendung oder kontrastarme Bilder zu vermeiden.
- Entfernen Sie alle Aufkleber, Stempel oder Markierungen auf dem Dokument, die die Texterkennung beeinträchtigen könnten.
Neben der Optimierung der Qualität des Quelldokuments sollten Unternehmen die Software an ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen. Dazu gehört die Festlegung geeigneter Kriterien für die Datenextraktion und die regelmäßige Überprüfung der Genauigkeit der extrahierten Daten.
Best Practices für die Verwendung von Software zum automatischen Rechnungsscannen
Beim Scannen von Rechnungen sollten Sie einige bewährte Vorgehensweisen befolgen, um das Beste aus Ihrer Software herauszuholen. Hier sind einige Tipps, die Ihnen dabei helfen, das Beste aus der Datenextraktion herauszuholen:
- Verstehen Sie Ihre Datenanforderungen: Bevor Sie mit Ihrem Projekt beginnen, nehmen Sie sich die Zeit, Ihren Datenbedarf zu beurteilen und sicherzustellen, dass Ihre Software ihn unterstützen kann.
- Schlüsselwörter verwenden: Die Verwendung von Schlüsselwörtern erleichtert es der Software, Informationen aus Rechnungen korrekt zu erkennen und zu extrahieren.
- Testen Sie es aus: Testen Sie die Software unbedingt anhand einiger Musterrechnungen. Tun Sie dies, bevor Sie es für Ihre gesamte Organisation oder Ihr Unternehmen bereitstellen. Dadurch wird sichergestellt, dass etwaige Probleme schnell erkannt und behoben werden. Dadurch werden auch kostspielige Fehler oder Verzögerungen auf der ganzen Linie minimiert.
- Halten Sie Ihre Software auf dem neuesten Stand: Stellen Sie sicher, dass Ihre Software regelmäßig mit den neuesten Funktionen, Sicherheitspatches und Leistungsupdates aktualisiert wird. Dadurch wird sichergestellt, dass es im Laufe der Zeit effizient und effektiv bleibt. Dies ist besonders wichtig, wenn Sie mit sensiblen Kunden- oder Finanzdaten arbeiten – achten Sie also unbedingt darauf, die Sicherheit Ihrer Software zu gewährleisten!
Verwendung automatisierter Software zum Scannen von Rechnungen zur Betrugserkennung
Automatisierte Rechnungsscansoftware kann auch ein wesentlicher Bestandteil der Betrugsbekämpfung sein. Betrügerische Rechnungen sind für Unternehmen jeder Größe ein erhebliches Problem und können zu großen finanziellen Verlusten führen. Durch die Automatisierung des Rechnungsscanprozesses können Unternehmen betrügerische Aktivitäten schneller und genauer als je zuvor erkennen.
Durch automatisiertes Rechnungsscannen können Rechnungen gekennzeichnet werden, die bestimmte Kriterien nicht erfüllen. Dazu gehören Rechnungen, die vom Standardrechnungsformat des Unternehmens abweichen oder von unbekannten Lieferanten stammen. Darüber hinaus kann die Software Rechnungen identifizieren, die verdächtige Daten enthalten, wie doppelte Rechnungsnummern oder überhöhte Preise.
Unternehmen können auch automatisierte Software zum Scannen von Rechnungen verwenden, um die Leistung von Lieferanten zu überwachen und Zahlungstrends zu verfolgen. Dies kann dabei helfen, Betrugsmuster oder andere verdächtige Aktivitäten zu erkennen. Wenn beispielsweise ein Lieferant plötzlich deutlich höhere Rechnungen als üblich einreicht oder die Zahlungen immer auf das gleiche Bankkonto erfolgen, könnte das ein Anzeichen für Betrug sein.
Ein weiterer Vorteil des automatischen Rechnungsscannens besteht darin, dass große Mengen an Rechnungen schnell und präzise verarbeitet werden können. Dadurch wird das Risiko verringert, dass betrügerische Aktivitäten unentdeckt bleiben. Außerdem kann dadurch Zeit für Mitarbeiter freigesetzt werden, die sonst mit der manuellen Überprüfung von Rechnungen verbracht werden müssten. Darüber hinaus können sich die Mitarbeiter auf höherwertige Aufgaben konzentrieren.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das automatische Scannen von Rechnungen den Zeit- und Arbeitsaufwand für die manuelle Dateneingabe erheblich reduzieren kann. Es ermöglicht außerdem eine genaue Datenextraktion und spart Ressourcen. Für Unternehmen ist es von entscheidender Bedeutung, die geeignete Software basierend auf dem Volumen und der Komplexität ihrer Rechnungen auszuwählen und gleichzeitig sicherzustellen, dass Datensicherheitsmaßnahmen vorhanden sind.
Astera Intelligente Dokumentenverarbeitungslösung bietet ein vorlagenbasiertes Extraktionsmodell und eine vorlagenlose Extraktion, um Daten aus unstrukturierten Dateiquellen zu extrahieren. Mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche können Benutzer Vorlagen entwerfen, ohne über Programmierkenntnisse zu verfügen. Es verfügt auch über OCR-Funktionen, um Extrahieren Sie Daten aus gescannten PDFs. Darüber hinaus bietet es eine Reihe von Datenintegrations- und -transformationsfunktionen, die den Datenverwaltungsprozess optimieren.
Durch die Nutzung der Kraft von Astera Durch IDP und die Einhaltung bewährter Methoden können Unternehmen ihre Rechnungsverarbeitung optimieren, manuelle Arbeit reduzieren und ihre Geschäftsabläufe auf die nächste Stufe heben.
Autoren:
Juniid Baig
