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Revolutionierung der Rechnungsstellung im Einzelhandel: Wie die automatisierte Datenextraktion die Effizienz steigern und 80 % Zeit sparen kann 

June 9th, 2023

Im hart umkämpften Einzelhandelssektor von heute ist Zeit von entscheidender Bedeutung. Manuelle Datenextraktionsprozesse sind mühsam, fehleranfällig und verbrauchen wertvolle Ressourcen, die an anderer Stelle besser genutzt werden könnten. Aber hier kommt die automatisierte Extraktion von Rechnungsdaten zum Einsatz. 

Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit der KI-Technologie durch automatisierte Datenextraktion können Einzelhändler ihre Rechnungsverarbeitung revolutionieren, erhebliche Zeiteinsparungen erzielen und die Gesamteffizienz steigern. Die Rechnungsbearbeitung, die normalerweise Tage dauert, kann jetzt innerhalb weniger Minuten erledigt werden. 

Derzeit umfasst Durchschnittliche Zeit für die manuelle Bearbeitung von Rechnungen liegt bei 10.9 Tagen pro Rechnung. Für Einzelhändler führen längere Rechnungslebenszyklen zu Verzögerungen bei der Kreditorenbuchhaltung und dem Lagerbestand. Darüber hinaus schätzen die meisten Unternehmen, dass die Kosten für die Rechnungsbearbeitung zwischen diesen liegen 15 $ und $ 40 pro Rechnung. Lassen Sie uns anhand dieser Zahlen im Nachhinein einen Blick darauf werfen, wie eine große Einzelhandelskette ihren Rechnungslebenszyklus durch die automatisierte Rechnungsdatenextraktion um fast 80 % verkürzt hat.  

 

Was ist die automatisierte Rechnungsdatenextraktion? 

Ein Einzelhändler erhält täglich mehrere Rechnungen zu Bestellungen. Die von Lieferanten oder Lieferanten gemeinsam genutzten Rechnungen werden zunächst durch die Buchhaltungs- und Finanzabteilungen verarbeitet. Sie extrahieren die erforderlichen Daten – häufig geben sie diese manuell in Unternehmensdatenbanken ein – und verarbeiten die Zahlungen entsprechend. Ebenso benötigen andere Abteilungen wie die Lieferkette Rechnungen, um ihre eigenen Bestandsaufzeichnungen zu aktualisieren.  

Automatisierte Rechnungsdatenextraktionn ist ein Prozess, der entweder logische Vorlagen oder künstliche Intelligenz (KI) verwendet, um automatisch Daten aus Rechnungen zu extrahieren, einschließlich Bestellnummern, Lieferanteninformationen und Zahlungsbedingungen. Die modernere KI-gesteuerte Extraktion identifiziert, extrahiert, validiert und speichert Daten dann autonom ohne manuellen Eingriff – wodurch sich die Rechnungsbearbeitungszeit letztendlich auf nur wenige Minuten reduziert. 

 

Hinzufügen von Automatisierung zur Rechnungsverarbeitung: Erfolgsgeschichte einer Einzelhandelskette 

Eine in den USA ansässige Supermarktkette mit mehreren Filialen in ganz Nordamerika erhält täglich etwas mehr als 300 Rechnungen von verschiedenen Lieferanten. Die fristgerechte Bearbeitung dieser Rechnungen, die meist noch im PDF- oder Papierformat vorliegen, stellte den Einzelhändler vor eine echte Herausforderung. Darüber hinaus enthielt jedes Rechnungsdokument – ​​mit seinem eigenen Layout – lange Listen mit bestellten Waren für breite Produktkategorien.  

Der Einzelhändler verfügte über ein zehnköpfiges Team, das dafür verantwortlich war, Informationen wie Bestellnummern, Lieferanteninformationen, Daten, Versanddetails usw. zu extrahieren und manuell in das System einzugeben. Im Durchschnitt dauerte es den Einzelhändler 15 Tage (ca. 2 Wochen) um die Rechnungen zu verarbeiten – von der Datenextraktion bis zur Zahlung.  

Folglich war der ineffiziente Prozess zeitaufwändig und fehleranfällig, was zu Verzögerungen bei der Kreditorenbuchhaltung, Diskrepanzen in der Datenqualität und Unterbrechungen der Lieferkette führte. Erschwerend kam hinzu, dass es aufgrund verspäteter Zahlungen und oft falscher Rechnungsangaben zu einem wachsenden Vertrauensdefizit gegenüber den Lieferanten kam. 

Wie hat der Einzelhändler diese Herausforderung umgangen?  

Sie ersetzten die manuelle Rechnungsverarbeitung durch eine automatisierte Lösung zur Rechnungsdatenextraktion. Und die Ergebnisse waren magisch!  

Durch die Implementierung einer automatisierten Datenextraktion konnten sie den manuellen Rechnungsverarbeitungsansatz durch einen agilen ersetzen. Was sonst manuell von mehreren Ressourcen erledigt wurde, wird jetzt von einer einzigen KI-gesteuerten Lösung erledigt. Es erkennt automatisch relevante Felder auf der Rechnung und extrahiert und lädt Daten für den Verbrauch. Dadurch konnten der Zeit- und Ressourcenaufwand für die Rechnungsbearbeitung deutlich reduziert werden.  

 

Zeitersparnis und Effizienzsteigerung durch automatisierte Datenextraktion 

Eine interne Prüfung hatte zuvor ergeben, dass die ineffiziente Rechnungsverarbeitung des Supermarkteinzelhändlers dem Unternehmen unbeabsichtigt jedes Jahr Tausende von Dollar einbrachte.  

Dies änderte sich mit der Implementierung der automatisierten Rechnungsdatenextraktion. Der Lebenszyklus der Rechnungsverarbeitung – der anfangs sehr langwierig war 15 Tage zu vervollständigen – wurde auf ein bloßes reduziert 2 Tage. Das ist eine Nähe 85% Reduzierung des Zeitaufwands für die Extraktion, das Laden und die eventuelle Zahlungsabwicklung der Rechnungsdaten. Dies hat zu pünktlichen Kontozahlungen, zufriedenen Lieferanten usw. geführt Null Stalk-outs durch lückenlose Bestandsverwaltung.  

Aber das ist es nicht. Mit der KI-gesteuerten Datenextraktion ist die Rechnungsverarbeitung nahezu eigennützig geworden. Die Ressourcen, die manuell Daten aus Rechnungen extrahieren, konzentrieren sich jetzt auf wichtigere, weniger redundante Aufgaben, z. B. Finanzanalysen und Lieferkettenmanagement. Darüber hinaus meldet der Einzelhändler einen Rückgang der Datendiskrepanzen und Qualitätsprobleme. Dies liegt genau daran, dass die neue Datenextraktionslösung menschliche Fehler eliminiert und die Daten automatisch validiert, bevor sie in die Datenbank geladen werden.  

 

Wie der Einzelhändler die KI-gesteuerte Rechnungsdatenextraktion implementiert 

Die Supermarktkette revolutioniert die Rechnungsstellung im Einzelhandel durch Automatisierung! Die Vorteile in Bezug auf 80% Zeitersparnis, Bestandsverwaltung und Datenqualität sind im Einzelhandel beispiellos. Werfen wir einen Blick darauf, wie unser Einzelhändler KI und Automatisierung für die Extraktion von Rechnungsdaten nutzt. 

  • Rechnungserfassung: 

 

Der Einzelhändler erhält täglich Hunderte von Rechnungen in unterschiedlichen Formaten. Einige Anbieter teilen beispielsweise PDF-Rechnungen, während andere Bilder oder Textdateien per E-Mail versenden. Der erste Schritt besteht darin, diese Rechnungen automatisch zu erfassen, ihr spezifisches Format zu erkennen und sie in optimierte elektronische Kopien umzuwandeln. Elektronische Kopien eignen sich besser zur Datenextraktion. Hier läuft das System im Self-Service-Modus, was bedeutet, dass Rechnungen automatisch erfasst werden, sobald sie digital per E-Mail-Benachrichtigung eingehen.  

 

  • KI-Vorlagenbasierte Datenextraktion: 

Es nutzt dann Datenextraktion auf Basis von KI-Vorlagen zum Abrufen von Daten aus erfassten Rechnungen, unabhängig von deren Layout. Hier nutzt eigennützige KI die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), um automatisch eine Vorlage basierend auf den vom Benutzer benötigten Feldern oder Daten zu generieren. 

Der Einzelhändler identifiziert beispielsweise die Felder, für die er Daten benötigt – wie Bestellnummer, Lieferanteninformationen, Daten, Versanddetails usw. – und die KI selbst extrahiert im Handumdrehen relevante Daten aus jeder Art von Rechnung. Es generiert automatisch flexible Vorlagen basierend auf den verschiedenen Layouts, wodurch die Notwendigkeit entfällt, für jede einzelne Rechnung neue Vorlagen zu erstellen.  

Und wissen Sie, was das Beste ist? Da KI-basierte Vorlagen durch maschinelle Lernalgorithmen erstellt werden, sind sie äußerst genau und zuverlässig. So erkennen sie beispielsweise auch kleine Unstimmigkeiten in den Rechnungskonditionen und sind dennoch in der Lage, relevante Daten zu extrahieren. 

 

  • Datenqualität und Validierung: 

Sobald die Daten aus den Rechnungen extrahiert wurden, werden sie validiert und für den Verbrauch bereinigt. Die automatisierte Datenextraktion des Einzelhändlers nutzt vorgefertigte Prüfungen, um den Prozess der Datenvalidierung und -bereinigung zu automatisieren. Die bereinigten Daten werden dann in JSON konvertiert, um die Kompatibilität mit den anderen Datenverarbeitungssystemen des Einzelhändlers sicherzustellen.  

 

  • Genehmigung der Rechnungsbearbeitung: 

Anschließend wird die Rechnung zur Genehmigung und Bearbeitung der Verbindlichkeiten an die Finanzabteilung des Einzelhändlers weitergeleitet. Anstatt extrahierte Daten manuell zu versenden, hat der Einzelhändler einen Workflow eingerichtet, der die Genehmigungsabteilung der Finanzabteilung automatisch benachrichtigt, wenn eine neue Rechnung eingeht. Das Workflow-Routing basiert auf KI-Algorithmen, die die Daten nahtlos mit relevanten Stakeholdern teilen. Schließlich wird nach ordnungsgemäßer Genehmigung die Verbindlichkeit für diese Rechnung von der Finanzabteilung beglichen. 

  

  • Integration mit anderen Systemen: 

Der Einzelhändler verbindet die Fähigkeit zur intelligenten Datenerkennung mit einer nahtlosen Integration mit anderen Systemen in der Rechnungsdatenpipeline. Ihre KI-gesteuerte Datenextraktionslösung bietet native Unterstützung für beliebt B. Cloud-Datenbanken oder Finanzmanagementsysteme wie Quickbooks, SAP, Oracle, Snowflake usw. Dies bedeutet, dass die Einzelhändler die Rechnungsinformationen durch eigennützige Workflows automatisch an relevante Systeme/Datenbanken weitergeben können. 

Dabei sorgt eine tiefe Interoperabilität mit anderen Systemen dafür, dass die Rechnungsdaten des Händlers nicht in isolierten Silos verarbeitet werden. Auch andere Abteilungen wie Supply Chain oder Auditing können auf diese Daten für aussagekräftige Analysen zugreifen.  

 

Astera ReportMiner: Das ultimative KI-gesteuerte Tool zur Rechnungsdatenextraktion für Einzelhändler 

Einzelhändler haben täglich mit großen Rechnungsmengen zu kämpfen. Da ihre Geschäftsaktivitäten exponentiell zunehmen, beeinträchtigt die manuelle Bearbeitung dieser Rechnungen ihre Effizienz und Produktivität. Hier bietet eine KI-gestützte Datenextraktionslösung die Möglichkeit, die Extraktion und Verarbeitung von Rechnungsdaten zu revolutionieren.  

Ausgestattet mit Astera ReportMinerkönnen Einzelhändler in die Fußstapfen der oben genannten Einzelhandelskette treten und ihren Rechnungsverarbeitungszyklus um mehr als 80 % verkürzen. Unsere Art der Rechnungsdatenextraktion bietet mehrere Vorteile gegenüber anderen manuellen Methoden, einschließlich verbesserter Genauigkeit, Konsistenz, Geschwindigkeit und Flexibilität. 

Grundsätzlich Astera ReportMiner ermöglicht es Einzelhändlern, mithilfe modernster KI-Funktionen Daten aus unstrukturierten Rechnungen zu extrahieren. Mit der fortschrittlichen AI Capture-Technologie ermöglicht Ihnen unser Tool, in Sekundenschnelle wiederverwendbare Extraktionsvorlagen zu erstellen, relevante Daten zu extrahieren und diese mithilfe robuster Datenpipelines oder Workflows zu verarbeiten. 

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