Unternehmen senden und empfangen viele Rechnungen und Zahlungsbelege in digitalen Formaten, beispielsweise als gescannte PDFs, Textdokumente oder Excel-Dateien. Digitale Formate haben zwar den Übergang zu einer papierlosen Arbeitsumgebung ermöglicht, stellen für Unternehmensanalysten jedoch eine neue Herausforderung dar: die Daten aus Rechnungen zu extrahieren und daraus relevante Erkenntnisse zu gewinnen.

In diesem Artikel besprechen wir die Extraktion von Rechnungsdaten und erfahren unter anderem, wie Datenextraktionssoftware das Scannen von Rechnungen automatisieren und gleichzeitig den Zeit- und Arbeitsaufwand für manuelle Aufgaben reduzieren kann.

Was ist Rechnungsdatenextraktion?

Einfach ausgedrückt ist Rechnungsdatenextraktion der Prozess, bei dem die erforderlichen Daten aus einer oder mehreren Rechnungen abgerufen werden. Heute bezieht sich der Begriff auf die automatisierte Methode, Daten aus Rechnungen in großen Mengen mithilfe von Tools zu extrahieren, die auf künstlicher Intelligenz (KI) und Algorithmen für maschinelles Lernen basieren.

Die Informationen, die von Interesse sind, können unterschiedlich sein, aber im Allgemeinen werden die folgenden Daten aus einer Rechnung extrahiert und in ein besser nutzbares Format geladen, beispielsweise eine Tabellenkalkulation (Excel), Datenbankoder Buchhaltungssoftware:

• Rechnungsnummer und Datum
• Name und Kontaktinformationen des Anbieters
• Name und Kontaktdaten des Kunden
• Positionen mit Beschreibungen, Mengen und Stückpreisen
• Gesamtbetrag fällig
• Steuerinformation

Warum müssen Unternehmen Rechnungsdaten extrahieren?

Rechnungen enthalten wichtige Details, die Unternehmen benötigen, um den Cashflow zu verwalten und Lieferantenbeziehungen aufrechtzuerhalten. Die Möglichkeit, Daten schnell aus Rechnungen zu extrahieren, ermöglicht es ihnen, Finanzvorgänge zu beschleunigen. Die Tatsache, dass Unternehmen bereits Buchhaltungssoftware verwenden, macht es noch lohnender, eine Lösung zur Extraktion von Rechnungsdaten das sich nahtlos integriert.

Neben der Beschleunigung von Betriebsabläufen müssen Unternehmen Rechnungsaufzeichnungen für Compliance-Zwecke aufbewahren und Analysen durchführen, um Geschäftspraktiken und die Erfahrung der Handelspartner zu verbessern. Ein Tool, das den Prozess der Extraktion spezifischer Informationen aus mehreren Rechnungen vereinfacht und beschleunigt, hilft nicht nur bei solchen Bemühungen, sondern verschafft dem Unternehmen auch mehr Wettbewerbsfähigkeit in einem schnelllebigen Geschäftsumfeld.

Warum ist das Extrahieren von Rechnungsdaten eine Herausforderung?

IRechnungen unterscheiden sich stark in Format, Struktur und manchmal auch Sprache, was manuelle Prozesse ineffektiv macht. Wichtige Informationen wie Lieferantendetails, Beträge und Einzelposten können in Rechnungen inkonsistent erscheinen, selbst wenn es sich bei allen um PDF-Dokumente handelt. Um sie richtig zu identifizieren und zu extrahieren, sind erweiterte Tools erforderlich. Unternehmen stehen beim Extrahieren von Daten aus Rechnungen vor den folgenden Herausforderungen:

• Das Extrahieren von Daten aus Rechnungen ist fehleranfällig, insbesondere wenn es manuell erfolgt
• Das Volumen der zu verarbeitenden Rechnungen erfordert einen erheblichen Zeitaufwand
• Der erforderliche Personalaufwand und die Zeit, die für die Identifizierung und Behebung von Fehlern aufgewendet wird, tragen dazu bei, Dokumentverarbeitung Kosten
• Skalierung des Rechnungsdatenextraktionsprozesses

Möglichkeiten zum Extrahieren von Rechnungsdaten

Hier sind die gängigsten Methoden zum Extrahieren und Aufzeichnen von Rechnungsdaten:

Manuelles Kopieren von Daten aus Rechnungen

Viele Unternehmen greifen immer noch auf die manuelle Rechnungsextraktion zurück. Normalerweise stellen sie Dateneingabespezialisten ein, die die Daten aus jeder Rechnung in eine Excel-Tabelle kopieren. Während es im Durchschnitt etwa 5 Minuten dauert, Daten aus einem PDF-Dokument in Spalten einzufügen, kann man sich nur vorstellen, wie viel Zeit die manuelle Verarbeitung von Massenrechnungen in Anspruch nehmen würde.

Einige Organisationen stellen virtuelle Assistenten ein oder lagern die manuelle Datenextraktion von Rechnungen an externe Agenturen aus, um den Prozess zu beschleunigen. Diese Agenturen verfügen über Datentypisten, die Daten aus Rechnungen, die in PDF-, Bild-, Textdateien und Excel-Vorlagen vorliegen, manuell erfassen. Obwohl diese Methode etwas schneller ist, ist sie immer noch fehleranfällig und birgt ein Risiko für die Datensicherheit.

Regelbasierter Vorlagenabgleich

Regelbasiertes Template-Matching ist besonders effektiv bei strukturierten und sich wiederholenden Formaten, bei denen das Layout der Rechnungen konsistent bleibt. Bei Rechnungen mit ähnlicher Struktur können vordefinierte Templates oder Regeln verwendet werden, um bestimmte Daten zu extrahieren. Diese Technik ist jedoch nicht an Variationen im Rechnungslayout angepasst, wie z. B. Änderungen der Feldpositionen oder des Designs, was zu Fehlern und unvollständigen Rechnungsinformationen führt.

Rechnungsdatenerfassung mittels OCR

Eine Möglichkeit, den manuellen Extraktionsprozess von Rechnungsdaten zu automatisieren, ist die optische Zeichenerkennung (OCR), die gedruckten oder handgeschriebenen Text auf Rechnungen in maschinenlesbare Daten umwandelt. Obwohl OCR Fehler reduziert und Zeit spart, haben herkömmliche OCR-Systeme mit inkonsistenten Rechnungsformaten, schlechter Bildqualität oder komplexen Layouts zu kämpfen.

Rechnungsdatenextraktion mithilfe von KI

Um die Herausforderungen der OCR zu überwinden, verwenden viele Unternehmen KI-Techniken, die die Schwächen der OCR ausnutzen und den Prozess automatisieren. KI-Modelle werden anhand einer großen Anzahl unterschiedlicher Rechnungen trainiert. Nach dem Training verwendet ein KI-System die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um Textinhalte zu verstehen, sowie Computer-Vision-Techniken, um die Struktur von Rechnungen zu verarbeiten. Dadurch kann es Muster, Feldpositionen und Beziehungen zwischen Datenpunkten erkennen.

KI bietet zwar erhebliche Vorteile in Bezug auf Geschwindigkeit, Genauigkeit und die Fähigkeit, große Mengen an Rechnungen zu verarbeiten, ihre Leistung hängt jedoch weitgehend von der Qualität der Trainingsdaten ab. So können KI-Modelle mit Rechnungen, die sehr einzigartige Layouts, schlechte Druckqualität oder handschriftliche Informationen aufweisen, Probleme haben.

Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP)

Für maximale Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Formate, Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) ist zweifellos die robustere Wahl. Es kombiniert OCR mit KI und ML und verbessert so die Fähigkeit des Systems, Rechnungsdaten auch aus unstrukturierten oder stark variierenden Layouts genau zu identifizieren und zu extrahieren. IDP-Software bietet eine Lösung zur Extraktion von Rechnungsdaten, die immer besser wird, je mehr unterschiedliche Muster sie im Laufe der Zeit ausgesetzt wird.

Wie funktioniert die Rechnungsdatenextraktion?

Moderne Datenextraktionstools bieten IDP-Funktionen, mit denen Unternehmen erforderliche Daten schnell und ohne manuelle Eingriffe aus Rechnungen extrahieren können, unabhängig von deren Format oder Layout. Sobald die Datenfelder angegeben sind, extrahiert die Software automatisch die Daten, die dann umgewandelt und dem Zielsystem zugeordnet werden können.

So sieht der gesamte Workflow zur Extraktion von Rechnungsdaten aus:

Dokumenteingabe

Der Prozess der Rechnungsdatenextraktion beginnt mit der Dokumentenaufnahme, bei der Rechnungen in großen Mengen in das System importiert werden. Die Rechnungen sind meist als unstrukturierte PDF-Dateien formatiert.

Datenerfassung und Vorverarbeitung

Die aufgenommenen Rechnungen werden mittels OCR in maschinenlesbare Formate umgewandelt und anschließend in logische Abschnitte (Kopfzeilen, Tabellen, Fußzeilen usw.) segmentiert.

Textextraktion

Das System verwendet NLP zum Erkennen und Extrahieren von Daten richtig, indem Sie den Kontext der in der Rechnung enthaltenen Informationen verstehen.

Datenvalidierung

Intelligente Dokumentenverarbeitungssysteme Integrieren Sie integrierte Validierungsregeln, um extrahierte Daten mit der Geschäftslogik und historischen Aufzeichnungen zu vergleichen und etwaige Abweichungen zu erkennen.

Integration und Analyse

Je nach Art der Software zur Rechnungsdatenextraktion können Unternehmen ihre Workflows zur Rechnungsdatenextraktion möglicherweise direkt in nachgelagerte Systeme integrieren. IDP-Tools hingegen lassen sich problemlos in ERP-Systeme, Buchhaltungssoftware, Datenbanken sowie Data Warehouses und Data Lakes integrieren, sodass Unternehmen die Daten für die Analyse vorbereiten können.

Wie extrahiere ich Rechnungsdaten aus PDF?

Während Unternehmen Rechnungen in mehreren anders sein kann oder ander sein wird Dateiformate wie PDF, TIFF, XML, CSV, EDI und JSON. Das Extrahieren von Rechnungsdaten aus PDF-Dokumenten ist ein spezieller Anwendungsfall bei der Extraktion von Rechnungsdaten. Der Grund ist einfach: Es ist eines der am häufigsten verwendeten Dateiformate, zusammen mit EDI 810 (Rechnung).

Extrahieren von Rechnungsdaten aus strukturierten PDFs

Strukturierte PDF-Dokumente sind unkompliziert zu verarbeiten, da sie leicht identifizierbaren Text und Layout enthalten, was die Extraktion von Rechnungsdaten vereinfacht. Tools wie PDF-Parser oder Bibliotheken wie PyPDF2, PDFBox oder iText (pdf2Data) können Daten direkt aus PDF-Rechnungen extrahiert werden. Viele Unternehmen nutzen auch OCR-integrierte Lösungen, wenn die strukturierten PDFs eingebettete Bilder für bestimmte Abschnitte enthalten.

Die Schritte umfassen im Allgemeinen:

• Analysieren Sie das PDF, um den Rohtext zu extrahieren.
• Identifizieren Sie Schlüssel-Wert-Paare oder Datenblöcke (z. B. Rechnungsnummer, Daten und Beträge) anhand vordefinierter Vorlagen oder Regex-Muster.
• Exportieren Sie die extrahierten Daten zur weiteren Verarbeitung in eine Datenbank, ein Tabellenkalkulations- oder ERP-System.

Doch was passiert, wenn die Anzahl der Dokumente zunimmt oder sich das Dokumentlayout häufig ändert? Unter diesen Umständen wird die Verwendung dieser Tools zum Extrahieren von Rechnungsdaten schnell mühsam und zeitintensiv.

Extrahieren von Rechnungsdaten aus unstrukturierten PDFs (einschließlich gescannter PDFs)

Unstrukturierte PDF-Rechnungen, einschließlich gescannter PDFs, stellen eine große Herausforderung dar und erfordern den Einsatz mehrerer Technologien, um die erforderlichen Daten zu erhalten. Während OCR-Tools gescannte Bilder von Rechnungen in maschinenlesbaren Text umwandeln, reicht OCR allein für komplexe Rechnungen nicht aus, da es oft mit unterschiedlichen Layouts und minderwertiger Scanqualität zu kämpfen hat. Aus diesem Grund verwenden Unternehmen intelligente Dokumentenverarbeitungslösungen wie Astera das OCR mit KI für eine End-to-End-Automatisierung kombiniert, um Daten aus unstrukturierten PDF-Rechnungen zu extrahieren.

Der Prozess der Extraktion unstrukturierter PDF-Rechnungsdaten umfasst im Allgemeinen die folgenden Schritte:

• Wandeln Sie Bilder in Text um, wenn die Rechnung ein gescanntes PDF-Dokument ist.
• Extrahieren und klassifizieren Sie Datenfelder wie Lieferantendetails, Einzelposten, Steuern und Gesamtsummen.
• Validieren Sie extrahierte Daten durch automatisierte Qualitätsprüfungen oder menschliche Überprüfung.
• Exportieren und in das Zielziel integrieren.

An KI-gestützte Lösung zur Dokumentenverarbeitung ist in der Lage, alle diese Schritte mit minimalem Benutzereingriff auszuführen und so den Arbeitsablauf der Rechnungsverarbeitung zu vereinfachen und zu beschleunigen.

Die Vorteile der automatisierten Rechnungsdatenextraktion

Die automatisierte Rechnungsdatenextraktion beschleunigt den Prozess der Informationsextraktion aus Rechnungen und hilft Unternehmen, Finanzdaten zu verwalten und Beziehungen zu ihren Handelspartnern aufrechtzuerhalten. Hier sind die Vorteile der automatisierten Rechnungsdatenextraktion:

Effiziente Workflows zur Rechnungsverarbeitung

Der Einsatz von Automatisierung bei der Extraktion von Rechnungsdaten reduziert den Zeit- und Arbeitsaufwand für die manuelle Dateneingabe drastisch und ermöglicht es Unternehmen, Ressourcen für höherwertige Aufgaben einzusetzen. Eine solche Umstellung führt zu schnelleren Rechnungsbearbeitungszeiten, da Rechnungen automatisch in Echtzeit kategorisiert, extrahiert und validiert werden. Die Automatisierung beschleunigt auch die Cashflow-Zyklen und verbessert Betriebskapitalmanagement.

Genaue Rechnungsdaten

Die KI-gestützte Rechnungsextraktion minimiert menschliche Fehler, wie etwa Fehlinterpretationen von Zahlen oder Fehler bei der Dateneingabe. Da sich die Modelle des maschinellen Lernens anhand eingehender Rechnungen kontinuierlich weiterentwickeln, wird das System immer besser darin, komplexe Rechnungslayouts richtig zu erkennen. Das Ergebnis? Weniger Fehler und Unstimmigkeiten in den Finanzunterlagen.

Unbegrenzte Skalierbarkeit

An KI-gesteuerte IDP-Lösung bietet bessere Skalierbarkeit. Mit steigendem Rechnungsvolumen werden manuelle Prozesse unhaltbar. Hier erweist sich Automatisierung als unverzichtbar. Die automatisierte Rechnungsextraktion sorgt selbst bei der Verarbeitung von Hunderten von Rechnungen für gleichbleibende Geschwindigkeit und Genauigkeit, sodass Unternehmen ihr Wachstum bewältigen können, ohne mehr Personal einstellen oder die Komplexität der Betriebskapazität verwalten zu müssen.

Vereinfachte Einhaltung

Die Integration der Automatisierung verbessert auch die Einhaltung von Vorschriften und Prüfpfaden. Rechnungsdaten werden in einem standardisierten Format erfasst und gespeichert, was die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen und interner Governance-Richtlinien erleichtert. Automatisierte Lösungen können einen unveränderlichen Datensatz aller durchgeführten Aktionen erstellen, was Transparenz gewährleistet und Prüfungen vereinfacht.

Wie Astera rationalisiert die Extraktion von Rechnungsdaten

Astera bietet eine intelligente Dokumentenverarbeitungslösung zur Extraktion von Rechnungsdaten, die nicht nur einfach zu bedienen, sondern auch hochpräzise ist. Mit Astera, Sie können:

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• Klassifizieren und extrahieren Sie Daten aus Rechnungen, ohne sich Gedanken über Dokumentlayouts oder -struktur machen zu müssen
• Bearbeiten Sie Rechnungen in verschiedenen Formaten, darunter PDF, Tabellen, gescannte Bilder, JSON, XML, RTF, DOC usw.
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