Rechnungsstellung leicht gemacht: Wie Sie durch automatisierte Datenextraktion 75 % der Kosten im Finanzwesen einsparen können 

Die Finanzwelt ist vollgepackt mit Daten. Da sich die Landschaft der Handelstransaktionen ständig weiterentwickelt, müssen Finanzexperten mit einem Zustrom von Rechnungen, Quittungen und Zahlungen umgehen. Um eine einheitliche Sicht auf Rechnungsdaten bereitzustellen, pünktliche Zahlungen sicherzustellen und Lieferantenbeziehungen zu verbessern, sind Unternehmen auf der Suche nach der Einführung moderner Datenextraktionstechniken. 

Glücklicherweise gibt es eine Lösung: die automatisierte Rechnungsdatenextraktion. Durch den Einsatz KI-basierter Techniken können Unternehmen bis zu sparen 30-40% der Zeit, die normalerweise für die manuelle Verarbeitung aufgewendet wird. Durch die Automatisierung der Erfassung und Verarbeitung von Rechnungsdaten können Finanzteams ihre Arbeitsabläufe optimieren, Kosten senken und Datenbarrieren abbauen. Dies führt zu einer verbesserten Datentransparenz und einer fundierteren Entscheidungsfindung, was Unternehmen einen deutlichen Wettbewerbsvorteil verschafft. 

Von manuell zu automatisiert: Wie ein Finanzdienstleistungsunternehmen Kosten senkte und die Effizienz steigerte 

Ein in den USA ansässiges globales Finanzdienstleistungsunternehmen bearbeitet täglich über 500 Rechnungen von mehreren Anbietern und Lieferanten. Aufgrund der schieren Menge an Rechnungen hatte das Kreditorenbuchhaltungsteam Schwierigkeiten, diese effizient zu bearbeiten. Außerdem hatte jede Rechnung ein anderes Layout, was es für ihr Team schwierig machte, die relevanten Daten genau zu extrahieren. 

Darüber hinaus ergab eine Prüfung der Datenqualität, dass ein erheblicher Teil ihrer Finanzdaten aufgrund menschlicher Fehler bei der Dateneingabe fehlerhaft war. Im Durchschnitt betrugen die Kosten für die Behebung dieser Fehler $53.50 pro Papierrechnung, was zu Verlusten führte, die sich letztendlich auf das Endergebnis auswirkten. 

Das Unternehmen erkannte die dringende Notwendigkeit, die Effizienz der Rechnungsverarbeitung und die Datengenauigkeit zu verbessern, und entschied sich für eine automatisierte Lösung zur Rechnungsdatenextraktion. Durch die Implementierung dieser Lösung konnte das Unternehmen die Extraktion wichtiger Kennzahlen aus seinen Rechnungen, einschließlich Rechnungsnummer, Gesamtbetrag und Fälligkeitsdatum, erfolgreich automatisieren. Dank der Fähigkeit der Lösung, mehrere Rechnungsformate und -layouts von Lieferanten zu verwalten, konnte das Team mühelos und effizient präzise Daten extrahieren. 

Die Ergebnisse waren atemberaubend. Durch die Implementierung der automatisierten Rechnungsdatenextraktion konnte das Unternehmen eine deutlich höhere Anzahl an Rechnungen ohne manuelle Eingriffe verarbeiten und so Zeit und Ressourcen sparen.  

Ein kleiner Vorgeschmack darauf, wie das Unternehmen fehlerbedingte Kosten reduziert hat 

Nachdem die mit der manuellen Arbeit bei der Rechnungsbearbeitung verbundenen Kosten entfallen sind, wollen wir untersuchen, wie das globale Finanzdienstleistungsunternehmen seine Ausgaben effektiv senken konnte. Hier ist eine Aufschlüsselung, die speziell die Kostenauswirkungen von Fehlern hervorhebt: 

Das Unternehmen verarbeitete 15,000 Papierrechnungen pro Monat, was zu einer Fehlerquote von 2 % oder 300 korrekturbedürftigen Rechnungen führte. Dieser Fehler trat hauptsächlich aufgrund der manuellen Dateneingabe auf. Die durchschnittlichen Kosten für die Behebung jedes Fehlers betrugen 53.50 US-Dollar, was zu monatlichen Gesamtkosten von 16,050 US-Dollar für diese 300 Rechnungen führte. 

 Nach der Implementierung der automatisierten Lösung zur Rechnungsdatenextraktion gelang es dem Unternehmen jedoch, die Fehlerquote auf weniger als 0.5 % zu senken, so dass weniger als 75 Rechnungen Fehler aufwiesen, die Aufmerksamkeit erforderten. Folglich beliefen sich die neuen Gesamtkosten für die Behebung von Fehlern für diese 75 Rechnungen auf 4,012.50 US-Dollar pro Monat, was einen erheblichen Aufwand darstellt 75 % Reduzierung der fehlerbedingten Kosten, was einer jährlichen Ersparnis von rund 48,000 US-Dollar entspricht. 

Die Erfolgsgeschichte dieses Unternehmens ist ein überzeugender Beweis für die Wirksamkeit automatisierter Lösungen zur Rechnungsdatenextraktion und zeigt, warum sie für jedes Unternehmen, das im Spiel bleiben möchte, von entscheidender Bedeutung ist. 

Automatisierung und KI: Wie das globale Finanzdienstleistungsunternehmen bei der Rechnungsverarbeitung erfolgreich war  

Das in den USA ansässige Unternehmen hat seine Finanzabläufe revolutioniert, indem es die Leistungsfähigkeit von Automatisierung und KI genutzt hat, was zu erheblichen Kosteneinsparungen, verbesserter Genauigkeit und höherer Effizienz geführt hat. Lassen Sie uns ihre Schritte zur Erreichung dieser Transformation untersuchen und sehen, wie Automatisierung und KI Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen können. 

1. Belegerfassung und -konvertierung: Um den automatisierten Rechnungsdatenextraktionsprozess zu starten, müssen Belege erfasst und in ein elektronisches Format umgewandelt werden. Das Unternehmen erhielt Rechnungen hauptsächlich im PDF-Format per E-Mail. Sie wurden mit optimierten E-Mail-Erfassungs- und Konvertierungsmethoden verarbeitet, um qualitativ hochwertige elektronische Kopien zu gewährleisten. Dies ermöglichte eine genaue und effiziente Datenextraktion aus den Rechnungen. 

1. Datenextraktion und -validierung: In dieser Phase werden relevante Informationen extrahiert und validiert, darunter der Name des Lieferanten, die Rechnungsnummer und der Gesamtbetrag. Das Unternehmen setzte modernste Deep-Learning-Technologie ein, um Finanzdaten, einschließlich handgeschriebener Texte, automatisch aus verschiedenen Quellen zu extrahieren. Die extrahierten Daten wurden dann in das JSON-Format konvertiert, um eine nahtlose Integration mit anderen Finanzsystemen zu ermöglichen. Um die Genauigkeit und Geschwindigkeit weiter zu verbessern, wurde die Lösung zur Rechnungsdatenextraktion in die Sprachverarbeitungsmodelle von OpenAI integriert. 

1. Abgleich mit Finanzunterlagen: Anschließend werden die Rechnungsdaten mit Belegen wie Bestellungen und Verträgen abgeglichen. Dieser zusätzliche Schritt stellt sicher, dass die Transaktionen gültig und zur Zahlung autorisiert sind. Bei dem Finanzdienstleistungsunternehmen wurde dieser Abgleichsprozess mithilfe von KI-gestützten Algorithmen automatisiert, die Finanzdaten schnell und genau mit entsprechenden Datensätzen abgleichen können, wodurch die Notwendigkeit manueller Eingriffe reduziert wird. 

1. Genehmigungsrouting: Hier werden Finanztransaktionen automatisch zur Genehmigung weitergeleitet. Bei diesem Prozess wird die Transaktion auf der Grundlage vordefinierter Regeln und Arbeitsabläufe an die Zahlungsabteilung gesendet. Bei dem Finanzdienstleistungsunternehmen wurde dieser Routing-Prozess mithilfe von KI-gestützten Algorithmen automatisiert, die Transaktionen schnell und genau weiterleiten können und so sicherstellen, dass die richtigen Personen in den Genehmigungsprozess einbezogen wurden. 

1. Buchung in Finanzsysteme: Sobald die Rechnungen genehmigt sind, werden sie automatisch in den Finanzsystemen gebucht. Dadurch wird sichergestellt, dass die Finanzdaten genau erfasst werden und für Berichte und Analysen zur Verfügung stehen. Bei dem Finanzdienstleistungsunternehmen wurde dieser Buchungsprozess mithilfe von KI-gestützten Algorithmen automatisiert, die Transaktionen schnell und genau buchen können, wodurch die Notwendigkeit einer manuellen Dateneingabe reduziert wird. 

1. Archivierung für Audit und Compliance: Abschließend werden die Finanztransaktionen für zukünftige Prüfungs- und Compliance-Zwecke archiviert. Dabei werden die Transaktionen an einem sicheren und leicht zugänglichen Ort gespeichert. Im Unternehmen wurde dieser Archivierungsprozess mithilfe cloudbasierter Speicherlösungen automatisiert, um große Mengen an Finanztransaktionen sicher zu speichern und sie für Berichte und Analysen leicht zugänglich zu machen. 

Astera ReportMiner: Die KI-gestützte Lösung für die automatisierte Rechnungsdatenextraktion 

Die Verwaltung von Finanzvorgängen kann eine mühsame Aufgabe sein, insbesondere wenn Daten aus Hunderten von Rechnungen mit unterschiedlichen Layouts und Formaten extrahiert werden. Mit Astera ReportMiner, ein KI-gestütztes DatenextraktionstoolFinanzorganisationen wie die, die wir in diesem Blog gesehen haben, können die erforderlichen Daten problemlos aus Rechnungen mit unterschiedlichen Layouts extrahieren. Unser Revolutionär Astera Die North Star-Funktion nutzt KI, um innerhalb von Minuten Berichtsmodelle zu erstellen, sodass sich Ihr Team auf andere hochwertige Aufgaben konzentrieren kann. 

Aber das ist nicht alles! Astera ReportMiner bietet außerdem eine optimierte Datenvalidierung durch die robuste Transformation von Datenqualitätsregeln. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre Daten immer korrekt und konsistent sind. Dadurch können Sie fundierte Entscheidungen treffen, die Einhaltung von Vorschriften fördern und so den Weg für betriebliche Effizienz ebnen. 

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