OCR (Optische Zeichenerkennung, Optical Character Recognition) ist eine Technologie, die ein Bild von Text in Code umwandelt, der für die Datenverarbeitung verwendet werden kann. Bis zu 90 % der Unternehmensdaten liegen in unstrukturierten Formaten vor, z. B. Text, der in einer Datenbank nicht durchsucht werden kann, aber OCR kann dies ändern. OCR ermöglicht es, verschiedene Arten von Dokumenten, z. B. gescannte Papierdokumente, PDF-Dateien und Bilder, die von einer Digitalkamera aufgenommen wurden, in bearbeitbare und durchsuchbare Daten umzuwandeln. Die OCR-Rechnungsverarbeitung nutzt diese Technologie, um die Extraktion von Daten aus digitalen Rechnungen zu automatisieren.

Im Folgenden erläutern wir die Vorteile des Einsatzes von OCR in der Rechnungsverarbeitung, wie genau und zuverlässig die OCR-Datenextraktion ist und wie Sie die OCR-Verarbeitung in Ihre Geschäftsabläufe integrieren können.

Worum geht es in diesem Artikel?

• Wie OCR-Technologie in der Rechnungsverwaltung eingesetzt wird
  
• Vorteile des Einsatzes von OCR in der Rechnungsverarbeitung
  
• Wie genau und zuverlässig ist die OCR-Datenextraktion?
  
• Wie Sie die OCR-Verarbeitung in Ihren Workflow der Kreditorenbuchhaltung integrieren
  
• Best Practices für die Implementierung von OCR
  

Wie OCR-Technologie in der Rechnungsverwaltung eingesetzt wird

Durch die Digitalisierung von Rechnungen und die Analyse der extrahierten Daten vereinfacht OCR den Rechnungsprozess in mehrfacher Hinsicht. Hier erfahren Sie, wie die OCR-Technologie in der Rechnungsverwaltung eingesetzt wird.

Digitalisierung von Rechnungen

• Scannen: Physische Rechnungen werden gescannt, um digitale Bilder zu erstellen.

• Aufnehmen von Bildern: Bilder von Rechnungen werden über Mobilgeräte oder Digitalkameras erfasst.

Texterkennung und -extraktion

• Optische Zeichenerkennung: OCR-Software verarbeitet die gescannten Bilder, um gedruckten oder handgeschriebenen Text zu erkennen und in maschinenlesbaren Text umzuwandeln.

• Identifizierung von Feldern: Die Software identifiziert wesentliche Felder wie Rechnungsnummer, Datum, Lieferantenname, Einzelposten, Mengen, Preise und Gesamtbeträge.

Datenextraktion

• Vorlagenbasierte Extraktion: OCR-Systeme verwenden vordefinierte Vorlagen, um bestimmte Datenfelder aus Rechnungen zu extrahieren. Dies funktioniert gut, wenn die Rechnungsformate einheitlich sind.

• Intelligente Extraktion: Fortschrittliche OCR-Systeme verwenden Algorithmen für maschinelles Lernen, um Daten aus verschiedenen Rechnungsformaten zu erkennen und zu extrahieren.

Datenvalidierung

• Regelbasierte Prüfungen: Die extrahierten Daten werden anhand vordefinierter Regeln überprüft, um die Genauigkeit zu gewährleisten. Das System kann z. B. prüfen, ob das Rechnungsdatum innerhalb eines bestimmten Bereichs liegt oder ob der Gesamtbetrag mit der Summe der Einzelposten übereinstimmt.

• Querverweise: OCR-Systeme vergleichen extrahierte Daten mit vorhandenen Datensätzen wie Bestellungen oder Lieferantendatenbanken, um die Richtigkeit zu überprüfen.

Integration in das Finanzsystem

• ERP-Integration: Die validierten Daten werden in ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning) integriert, sodass die Finanzunterlagen automatisch mit korrekten Informationen aktualisiert werden.

• Buchhaltungssoftware: Die mit OCR extrahierten Daten werden in die Buchhaltungssoftware integriert, wodurch Buchhaltungsaufgaben automatisiert und die manuelle Dateneingabe reduziert werden.

Workflow-Automatisierung

• Genehmigungsprozesse: OCR-Systeme lösen automatisierte Workflows für die Rechnungsgenehmigung aus und leiten Rechnungen auf der Grundlage vordefinierter Kriterien an die entsprechenden Mitarbeiter/innen weiter.

• Benachrichtigungen und Warnungen: OCR-Systeme senden automatisierte Benachrichtigungen und Warnungen für ausstehende Rechnungen, Unstimmigkeiten oder Genehmigungen.

Suchen und Abrufen

• Durchsuchbare Datenbank: OCR-Systeme speichern extrahierte Daten in einer durchsuchbaren Datenbank, um bestimmte Rechnungen oder Datenpunkte schnell abrufen zu können. Dies ist besonders nützlich für Audits, Compliance-Prüfungen und Finanzanalysen.

• Dokumentenmanagement: Mit der OCR-Technologie können gescannte Rechnungen nach Schlüsselwörtern, Datum oder anderen Kriterien durchsucht werden.

Analyse und Berichterstattung

• Datenanalyse: Die extrahierten Daten des OCR-Systems können analysiert werden, um Einblicke in Ausgabenmuster, Lieferantenleistung und andere Finanzkennzahlen zu erhalten.

• Berichterstattung: Das System kann auf der Grundlage der extrahierten und validierten Daten automatisierte Berichte erstellen.

Vorteile des Einsatzes von OCR in der Rechnungsverarbeitung

Die Verwendung von OCR für die Rechnungsverarbeitung bietet die folgenden Vorteile.

• Weniger manuelle Arbeit: Bei Nutzung von OCR müssen die Mitarbeiter die Daten von Rechnungen nicht mehr manuell in die Buchhaltungssysteme eingeben. Dies spart Zeit und und Arbeitskosten und gibt den Mitarbeitern und Mitarbeiterinnen die Möglichkeit, sich auf strategischere Aufgaben zu konzentrieren.

• Weniger Fehler: OCR verringert auch die Wahrscheinlichkeit von Fehlern, die mit der manuellen Eingabe verbunden sind, wie z. B. Tippfehler und Vertauschungen. Die Vermeidung dieser Fehler bedeutet, dass kostspielige Fehler wie falsche Zahlungen oder verpasste Rabatte vermieden werden.

• Schnellere Verarbeitung: OCR beschleunigt die Rechnungsverarbeitung erheblich. Dies führt zu kürzeren Zahlungszyklen und ermöglicht es Unternehmen, ein größeres Volumen an Rechnungen mit den gleichen Ressourcen abzuwickeln und von Vorfälligkeitsrabatten von Lieferanten zu profitieren.

• Unkomplizierte Compliance: Für die Einhaltung von Finanzvorschriften und Steuergesetzen sind genaue Daten erforderlich. OCR hilft Unternehmen, genaue Aufzeichnungen zu führen, und reduziert das Risiko der Nichteinhaltung.

• Rechnungsverwaltung: OCR digitalisiert Rechnungen, macht sie leicht durchsuchbar und zugänglich, verbessert die Transparenz der Prozesse in der Kreditorenbuchhaltung und erleichtert Audits.

• Anpassungsfähigkeit: Moderne OCR-Software kann mit einer Vielzahl von Rechnungsformaten, Layouts und sogar verschiedenen Sprachen umgehen und bietet so Flexibilität für Unternehmen, die mit unterschiedlichen Lieferanten zu tun haben.

Wie genau und zuverlässig ist die OCR-Datenextraktion?

Die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der OCR-Datenextraktion hat sich in den letzten Jahren insbesondere bei der Rechnungsverwaltung verbessert, aber es gibt immer noch Einschränkungen.

Genauigkeit

Die meisten modernen OCR-Programme zeichnen sich durch eine hohe Genauigkeit auf Seitenebene aus, wobei oft eine Genauigkeit von 98 % oder 99 % erreicht wird. Das bedeutet, dass von 1.000 Zeichen auf einer Seite 980 bis 990 korrekt erkannt werden.

Das wichtigste Maß für OCR ist jedoch die Genauigkeit auf Feldebene, d. h. die Genauigkeit der Extraktion bestimmter Datenpunkte wie Rechnungsnummern, Datumsangaben und Beträge. Hier kann OCR manchmal versagen, insbesondere wenn das Rechnungslayout komplex oder uneinheitlich ist, die Rechnungsqualität schlecht ist (z. B. Scans mit niedriger Auflösung, handschriftliche Notizen) oder die OCR-Software nicht speziell für Rechnungen geschult ist.

Zuverlässigkeit

OCR extrahiert Daten stets auf die gleiche Weise und verringert so das Risiko menschlicher Fehler bei der manuellen Dateneingabe. Die Zuverlässigkeit von OCR hängt jedoch auch davon ab, wie gut die Software mit Fehlern und Ausnahmen umgeht. Einige Lösungen zur Verbesserung der Fehlerbehandlung:

• Validierungsprüfungen, um potenzielle Fehler zu kennzeichnen (z. B. nicht übereinstimmende Summen)

• Human-in-the-Loop-Überprüfung zur Verifizierung und Korrektur der extrahierten Daten

• Machine-Learning-Algorithmen, die sich im Laufe der Zeit verbessern

Wenn Sie sich für OCR-Software entscheiden, sollten Sie die Genauigkeit und Zuverlässigkeit maximieren, indem Sie für qualitativ hochwertige Bilder sorgen, ein Element der menschlichen Überprüfung einbeziehen und eine Lösung wählen, die speziell für die Rechnungsverarbeitung entwickelt wurde und vorzugsweise über die folgenden Funktionen verfügt:

• Vorgefertige Vorlagen für gängige Rechnungslayouts

• Maschinelles Lernen zur Anpassung an verschiedene Formate

• Validierungs- und Fehlerbehandlungsmechanismen

Wie Sie die OCR-Verarbeitung in Ihren Workflow der Kreditorenbuchhaltung integrieren

Hier erfahren Sie, wie Sie die OCR-Verarbeitung in Ihren bestehenden Workflow integrieren können.

Wahl der richtigen OCR-Software

• Rechnungsspezifische OCR: Wählen Sie OCR-Software aus, die speziell für die Bearbeitung von Rechnungen entwickelt oder optimiert wurde. Diese Lösungen werden häufig mit vorgefertigten Vorlagen für gängige Rechnungslayouts geliefert und verstehen die rechnungsspezifische Terminologie.

• Besonderheiten: Achten Sie auf Funktionen wie automatische Datenextraktion, Postenerkennung, Bestellabgleich, Kodierungsvorschläge für das Hauptbuch und Möglichkeiten zur Integration in Ihre vorhandene Buchhaltungs- oder ERP-Software.

• Einsatzmöglichkeiten: Entscheiden Sie, ob Sie eine Cloud-basierte oder lokal installierte OCR-Software benötigen. Cloud-basierte Lösungen lassen sich in der Regel einfacher implementieren und skalieren, während lokal installierte Lösungen mehr Kontrolle und Anpassung bieten.

Vorbereitung Ihrer Rechnungen

• Standardisiertes Format: Bitten Sie Ihre Lieferanten nach Möglichkeit darum, Rechnungen in einem standardisierten Format (z. B. PDF) zu senden, um die OCR-Verarbeitung zu vereinfachen.

• Deutliche Scans: Erzeugen Sie hochwertige Scans oder digitale Bilder von Papierrechnungen. Verwenden Sie Scanner mit angemessener Auflösung und Einstellungen, um optimale OCR-Ergebnisse zu erzielen.

• Zentrales Repository: Erstellen Sie einen zentralen Ort (z. B. einen freigegebenen Ordner, einen Cloud-Speicher), an dem alle Rechnungen gespeichert werden, damit die OCR-Software leicht darauf zugreifen kann.

Einrichtung des OCR-Workflows

• Datenextraktion: Konfigurieren Sie die OCR-Software, um relevante Datenfelder wie Rechnungsnummer, Lieferantenname, Datum, Einzelposten, Beträge und Steuern zu extrahieren.

• Validierungsregeln: Implementieren Sie Validierungsregeln, um nach Abweichungen zu suchen und potenzielle Fehler in den extrahierten Daten zu kennzeichnen (z. B. nicht übereinstimmende Summen, ungültige Datumsangaben).

• Genehmigungs-Workflow: Integrieren Sie die OCR-Software in Ihren bestehenden Genehmigungs-Workflow, um Rechnungen basierend auf vordefinierten Regeln automatisch an die entsprechenden genehmigenden Personen weiterzuleiten.

• Datenexport: Richten Sie die OCR-Software ein, um extrahierte Daten automatisch in Ihr Buchhaltungs- oder ERP-System zu exportieren. Dies kann über eine direkte API-Integration oder über Dateiexporte erfolgen.

Trainieren und Feinabstimmen des OCR-Modells

• Erstes Training: Trainieren Sie die OCR-Software mit Beispielen Ihrer Rechnungen, damit sie Ihre spezifischen Rechnungslayouts und Ihre Terminologie erkennen kann.

• Kontinuierliches Lernen: Überprüfen und korrigieren Sie regelmäßig alle Fehler in den extrahierten Daten, damit das OCR-Modell im Laufe der Zeit lernt und sich verbessert.

Überprüfungsprozess implementieren

• Human-in-the-Loop: Selbst bei Einsatz der besten OCR-Technologie wird ein gewisses Maß an menschlicher Überprüfung empfohlen, um die extrahierten Daten zu verifizieren, insbesondere bei Rechnungen mit hohem Wert oder solchen mit komplexen Einzelposten.

• Umgang mit Ausnahmen: Richten Sie einen Prozess für den Umgang mit Ausnahmen und Fehlern ein, die von der OCR-Software gekennzeichnet wurden. Dies kann manuelle Überprüfungen, Korrekturen oder die Kommunikation mit Anbietern umfassen.

Überwachen und optimieren

• Wichtige Leistungskennzahlen (KPIs): Verfolgen Sie KPIs wie Rechnungsbearbeitungszeit, Fehlerquoten und Kosteneinsparungen, um die Effektivität Ihrer OCR-Implementierung zu messen.

• Kontinuierliche Verbesserung: Überprüfen und optimieren Sie Ihren OCR-Workflow regelmäßig, passen Sie die Einstellungen an und trainieren Sie das Modell nach Bedarf erneut, um eine hohe Genauigkeit und Effizienz zu gewährleisten.

Best Practices für die Implementierung von OCR

Nutzen Sie die folgenden Best Practices, um OCR in Ihrem Unternehmen zu implementieren.

Definition Ihrer Ziele

Ermitteln Sie die spezifischen Dokumente oder Prozesse, bei denen OCR den größten Mehrwert bieten kann. Konzentrieren Sie sich auf Bereiche mit hoher manueller Dateneingabe, sich wiederholenden Aufgaben oder Bereiche, in denen Genauigkeit am wichtigsten ist (z. B. Rechnungsbearbeitung, Formulardatenextraktion, Dokumentenarchivierung). Definieren Sie klare und messbare Ziele, beispielsweise die Reduzierung der Bearbeitungszeit um einen bestimmten Prozentsatz, die Verbesserung der Datengenauigkeit oder die Erzielung von Kosteneinsparungen.

Wahl der richtigen OCR-Lösung

Beurteilen Sie den Umfang und die Art der zu verarbeitenden Dokumente, die erforderlichen Genauigkeitsstufen und Ihr Budget. Ziehen Sie Funktionen wie vortrainierte Vorlagen, Machine Learning-Funktionen, Sprachunterstützung und Integrationsoptionen in Betracht und wählen Sie eine Lösung, die mit Ihren Anforderungen skaliert werden kann.

Evaluieren Sie verschiedene OCR-Softwareoptionen anhand von Demos oder Testversionen und testen Sie sie mit Ihren spezifischen Dokumenttypen, um ihre Genauigkeit und Leistung zu beurteilen.

Vorbereitung Ihrer Dokumente

Stellen Sie sicher, dass Ihre Dokumente in hoher Auflösung (300 DPI oder höher) mit gutem Kontrast und minimalem Rauschen gescannt oder erfasst werden. Begradigen Sie alle verzerrten Bilder. Standardisieren Sie nach Möglichkeit das Format Ihrer Dokumente (z. B. PDF/A), um die Verarbeitung für die OCR-Software zu erleichtern.

Ihr OCR-System konfigurieren und trainieren

Wenn Ihre Dokumente einheitliche Layouts haben, erstellen Sie Vorlagen innerhalb der OCR-Software, um die Bereiche zu definieren, in denen Daten extrahiert werden sollen (z. B. Rechnungsfelder, Formularfelder). Wenn Sie auf maschinellem Lernen basierende OCR verwenden, stellen Sie einen Trainingssatz mit markierten Dokumenten bereit, damit das System verschiedene Schriftarten, Layouts und Datentypen erkennen kann. Implementieren Sie Validierungsregeln, um die extrahierten Daten auf Fehler und Inkonsistenzen zu überprüfen. Mit diesen Regeln kann verifiziert werden, dass die Datumsangaben gültig, die Berechnungen korrekt und bestimmte Felder nicht leer sind.

Überprüfungs- und Korrekturverfahren implementieren

Richten Sie einen Prozess zur Qualitätssicherung ein, bei dem Menschen die extrahierten Daten überprüfen und validieren können, und nutzen Sie das Feedback aus dem Überprüfungsprozess, um die Genauigkeit des OCR-Systems im Laufe der Zeit zu verbessern. Bei der auf maschinellem Lernen basierenden OCR beinhaltet dies die Korrektur von Fehlern in den Trainingsdaten und das erneute Training des Modells.

Vernetzung mit anderen Systemen

Stellen Sie sicher, dass die OCR-Software extrahierte Daten in andere Systeme wie Buchhaltungssoftware, Datenbanken oder Dokumentenmanagementsysteme exportieren kann. Vernetzen Sie OCR mit Ihren Workflow-Automatisierungstools, um Prozesse wie Rechnungsgenehmigung, Dateneingabe in andere Systeme und Dokumentenarchivierung zu vereinfachen.