Was ist Rechnungserfassung und wie kann man sie automatisieren?

Die Erfassung genauer und umfassender Daten aus Rechnungen ist nicht mehr nur eine banale Verwaltungsaufgabe. Dies ist zu einer strategischen Notwendigkeit geworden, da die in Rechnungen enthaltenen Daten wertvolle Einblicke in das Ausgabenverhalten eines Unternehmens und die Leistung der Lieferanten bieten. Der Datenwert der Rechnung hängt jedoch davon ab, wie schnell sie verarbeitet wird.

Glücklicherweise ist es mit der technologischen Entwicklung und der Einführung von KI möglich, Rechnungen nahezu in Echtzeit zu verarbeiten.

Rechnungserfassung verstehen

Unternehmen erhalten Rechnungen über verschiedene Kanäle wie E-Mail, Elektronischer Datenaustausch (EDI)oder Anbieterportale. Die Rechnungserfassung extrahiert relevante Informationen aus diesen Dokumenten und wandelt sie durch eine Kombination aus fortschrittlichen Technologien und intelligenten Softwarealgorithmen in ein digitales Format um.

Sobald eine Rechnung eingegangen ist, analysieren automatisierte Rechnungserfassungssysteme mithilfe der OCR-Technologie (Optical Character Recognition) das gescannte oder elektronische Dokument und wandeln es in maschinenlesbaren Text um. Der Prozess umfasst die Identifizierung wichtiger Felder wie Lieferantendetails, Rechnungsnummern, Daten, Einzelposten, Mengen und Preise.

Nach dem Daten werden extrahiertEs wird validiert, verifiziert und anhand vordefinierter Regeln und Formate abgeglichen, um Genauigkeit und Konsistenz sicherzustellen. Dieser Schritt hilft dabei, Fehler, Unstimmigkeiten oder fehlende Informationen in den erfassten Daten zu identifizieren. Automatisierte Systeme sind auch für die Behandlung von Ausnahmen gerüstet. Wenn eine Rechnung beispielsweise nicht die vordefinierten Validierungskriterien erfüllt oder einen manuellen Eingriff erfordert, markiert das System sie zur Überprüfung.

Die validierten Rechnungsdaten werden dann in die Finanzsysteme des Unternehmens integriert, beispielsweise in Buchhaltungssoftware oder Enterprise-Resource-Planning-Systeme (ERP). Durch diese Integration wird sichergestellt, dass die erfassten Rechnungsdaten nahtlos übertragen und mit anderen Finanzunterlagen und -prozessen synchronisiert werden.

Einschränkungen der manuellen Rechnungsdatenerfassung

Laut Adobe, Die mit der manuellen Rechnungsbearbeitung verbundenen Kosten belaufen sich auf etwa 15 bis 40 US-Dollar pro Rechnung, einschließlich der Kosten für Papier, Druck, Porto und Arbeit. Hohe Verarbeitungskosten sind nicht die einzige Herausforderung bei der manuellen Rechnungserfassung, es gibt auch verschiedene andere Einschränkungen, die mit der manuellen Rechnungsdatenerfassung verbunden sind, wie zum Beispiel:

1. Zeitaufwändig: Die manuelle Rechnungserfassung erfordert mühsame Aufgaben wie Dateneingabe, Papierhandhabung und physische Lagerung. Der Prozess kann langsam sein, insbesondere bei großen Rechnungsmengen, was zu Verzögerungen bei der Bearbeitung und den Zahlungszyklen führt.
2. Ineffizienz beim Rechnungsabgleich: Ohne automatisierte Systeme, die den Abgleich und die Überprüfung von Rechnungsdetails unterstützen, besteht ein hohes Risiko für Ungenauigkeiten und Zahlungsfehler.
3. Eingeschränkte Sichtbarkeit und Berichterstellung: Bei der manuellen Rechnungserfassung ist es schwierig, Rechnungsdaten für Berichts- und Analysezwecke zu extrahieren und zu analysieren. Dadurch wird die Sichtbarkeit von Ausgabenmustern, Rechnungsstatus und anderen wichtigen Kennzahlen eingeschränkt, was sich negativ auf die Entscheidungsfindung auswirkt.
4. Hohe Fehlerwahrscheinlichkeit: Die manuelle Dateneingabe ist anfällig für menschliche Fehler wie Tippfehler, Auslassungen und Fehlinterpretationen handgeschriebener Informationen. Diese Fehler können zu ungenauen Dateneingaben, Diskrepanzen bei den Zahlungsbeträgen und Abstimmungsproblemen führen.

Automatisierte Rechnungserfassung: Das Gebot der Stunde

Im Jahr 2021 erreichten die weltweiten E-Commerce-Einzelhandelsumsätze rund 5.2 Billionen US-Dollar. Es wird prognostiziert, dass diese Zahl in den kommenden Jahren erheblich um 56 Prozent wachsen wird und bis 8.1 einen geschätzten Wert von etwa 2026 Billionen Dollar haben wird. Dennoch sind die meisten Unternehmen nicht zufriedenstellend gerüstet, um das hohe Volumen und die Geschwindigkeit eingehender Dokumente zu bewältigen welche Daten sie enthalten.

Darüber hinaus versenden Unternehmen Rechnungen in verschiedenen Formaten wie PDF oder Excel, was die Komplexität des Datenextraktionsprozesses erhöht, weshalb Automatisierung für Unternehmen zum Gebot der Stunde geworden ist, sei es in Einzelhandel oder jede andere Branche.

So trägt die automatisierte Rechnungserfassung dazu bei, das Geschäftswachstum anzukurbeln:

• Automatisierte Systeme können große Datenmengen effizient und konsistent verarbeiten, ohne dass Geschwindigkeit oder Genauigkeit darunter leiden. Sie können Rechnungen in großen Mengen verarbeiten, Daten schnell extrahieren und anhand vordefinierter Regeln validieren und so einen reibungslosen Betrieb auch in Zeiten hoher Aktivität gewährleisten.
• Diese Systeme können auch konfiguriert und angepasst werden, um sie an sich ändernde Geschäftsanforderungen anzupassen. Sie bieten Flexibilität bei der Handhabung unterschiedlicher Rechnungsformate, Layouts und Datenstrukturen und ermöglichen es Unternehmen, neue Anbieter einzubinden und ihre Lieferantenbasis zu erweitern.
• Automatisierte Systeme können schneller in andere Geschäftssysteme wie Buchhaltungssoftware, ERP-Systeme oder Workflow-Management-Tools integriert werden Rechnungsverarbeitung.

Beschleunigen Sie die Erfassung von Rechnungsdaten mit Astera Miner melden

Demo ansehen

Implementierung der automatisierten Rechnungserfassung

Bevor Sie auf die Automatisierung Ihrer Rechnungserfassung umsteigen, müssen Sie einige Voraussetzungen kennen. Durch die Vorbereitung Ihrer Daten und vorhandenen Systeme vor der Umstellung stellen Sie sicher, dass sich Ihre Investition sofort auszahlt. Hier sind einige Punkte, die Sie beachten sollten:

• Identifizieren Sie die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens, einschließlich der Art der Rechnungen, die Sie erhalten, des Rechnungsvolumens und des Integrationsbedarfs mit vorhandenen Systemen.
• Definieren Sie klar die Ziele der Implementierung der automatisierten Rechnungserfassung, z. B. die Reduzierung der Bearbeitungszeit, die Verbesserung der Genauigkeit oder die Erlangung einer besseren Transparenz der Finanzdaten.
• Recherchieren und bewerten Sie verschiedene auf dem Markt verfügbare automatisierte Rechnungserfassungslösungen. Berücksichtigen Sie Faktoren wie Funktionalität, Skalierbarkeit, Benutzerfreundlichkeit, Integrationsfähigkeiten und Anbieterunterstützung.
• Bereinigen und organisieren Sie Ihre vorhandenen Rechnungsdaten, um Datenkonsistenz und -genauigkeit sicherzustellen.
• Richten Sie ggf. Standardformate und -vorlagen für Rechnungen ein, um die automatisierte Extraktion zu erleichtern.
• Bewerten Sie die Kompatibilität Ihrer bestehenden Systeme, wie etwa Buchhaltungssoftware oder ERP-Systeme, mit der gewählten Rechnungserfassungslösung.
• Definieren Sie die Felder und Datenpunkte, die aus den Rechnungen erfasst werden sollen, z. B. Lieferantendetails, Rechnungsnummern, Einzelposten und Beträge.
• Richten Sie Validierungsregeln und Geschäftslogik ein, um die Genauigkeit und Qualität der erfassten Daten sicherzustellen.
• Passen Sie Arbeitsabläufe und Ausnahmebehandlungsprozesse an, um allen individuellen Anforderungen oder Szenarien gerecht zu werden.

Automatisieren Sie die Erfassung von Rechnungsdaten mit Astera Miner melden

Astera Miner melden ist eine automatisierte KI-gestützte Datenextraktionslösung, die innerhalb von Minuten schnell Daten aus mehreren Dateien extrahieren kann. Hier sind einige bemerkenswerte Merkmale von Astera Report Miner, der die Erfassung von Rechnungsdaten beschleunigt:

• Benutzerfreundliches Bedienfeld: Das Tool verfügt über eine Drag-and-Drop-Umgebung, die es Benutzern unabhängig von ihrem technischen Fachwissen einfacher macht, es zu bedienen.
• Intelligente Datenextraktion: Das KI-gestützte Tool nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um relevante Informationen aus unstrukturierten oder halbstrukturierten Datenquellen, insbesondere PDFs, zu extrahieren. Das Tool ist voll ausgestattet, um verschiedene Arten von Vorlagen zu verarbeiten, auch wenn diese unterschiedlich sind. Ein Benutzer muss lediglich die gewünschten Daten identifizieren und das Tool extrahiert die Daten aus den angegebenen Feldern.
• Unterstützung für mehrere Datenquellen: Das Tool unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen, darunter Datenbanken, Dateien (wie CSV, Excel, PDF)
• Automatisierte Datenvalidierung: Das Tool bietet Mechanismen zur Validierung der extrahierten Daten anhand vordefinierter Regeln oder Geschäftslogik, um deren Qualität und Genauigkeit sicherzustellen. Es kann Inkonsistenzen, Fehler oder Ausreißer zur weiteren Überprüfung oder Aktion kennzeichnen.
• Skalierbarkeit und Leistung: Das Tool ist für die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen konzipiert. Es kann Daten parallel verarbeiten, Extraktionsaufgaben optimieren und Ressourcen je nach Bedarf skalieren und so eine hohe Leistung und einen hohen Durchsatz gewährleisten.
• Arbeit planen: Die Jobplanungsfunktion ermöglicht die Automatisierung von Datenextraktionsaufgaben, sodass keine manuelle Initiierung erforderlich ist. Benutzer können Extraktionsjobs so einrichten, dass sie zu bestimmten Zeiten ausgeführt werden, z. B. täglich, wöchentlich, monatlich oder basierend auf Ereignissen.

Laden Sie ein 14-Tage kostenlose Testversion für Astera Report Miner und beschleunigen Sie die Datenextraktion aus Rechnungen.