OCR (optische tekenherkenning) is een technologie die een afbeelding van tekst omzet in code die kan worden gebruikt voor gegevensverwerking. Tot 90% van de gegevens van bedrijven bestaat in ongestructureerde formaten, zoals tekst die niet doorzoekbaar is in een database, maar OCR kan daar verandering in brengen. Met OCR kunnen verschillende soorten documenten, zoals gescande papieren documenten, pdf-bestanden en afbeeldingen die zijn gemaakt met een digitale camera, worden omgezet in bewerkbare en doorzoekbare gegevens. Bij OCR-factuurverwerking wordt deze technologie gebruikt om het extraheren van gegevens uit digitale facturen te automatiseren.

Hieronder leggen we uit wat de voordelen zijn van het gebruik van OCR bij factuurverwerking, hoe nauwkeurig en betrouwbaar OCR-gegevensuitwinning is en hoe je OCR-verwerking kunt integreren in je bedrijfsvoering.

Wat staat er in dit artikel?

• Hoe OCR-technologie wordt gebruikt bij factuurbeheer
  
• Voordelen van het gebruik van OCR bij factuurverwerking
  
• Hoe nauwkeurig en betrouwbaar is het uitlezen van gegevens met OCR?
  
• Hoe je OCR-verwerking kunt integreren in je workflow voor crediteurenadministratie
  
• Beste manieren om OCR te gebruiken
  

Hoe OCR-technologie wordt gebruikt bij factuurbeheer

Door facturen te digitaliseren en de geëxtraheerde gegevens te analyseren, maakt OCR het factuurproces op verschillende manieren makkelijker. Hieronder lees je hoe OCR-technologie wordt gebruikt bij factuurbeheer.

Digitalisering van facturen

• Scannen: Fysieke facturen worden gescand om digitale afbeeldingen te maken.

• Beeld vastleggen: Afbeeldingen van facturen worden vastgelegd met mobiele apparaten of digitale camera's.

Tekst herkennen en halen

• Optische tekenherkenning: OCR-software kijkt naar de gescande afbeeldingen om gedrukte of handgeschreven tekst te herkennen en om te zetten in tekst die computers kunnen lezen.

• Veldidentificatie: De software herkent belangrijke velden zoals factuurnummer, datum, naam van de leverancier, regelitems, hoeveelheden, prijzen en totaalbedragen.

Gegevensextractie

• Op sjablonen gebaseerde extractie: OCR-systemen gebruiken vooraf gedefinieerde sjablonen om specifieke gegevensvelden uit facturen te halen. Dit werkt goed als de factuurformaten consistent zijn.

• Slimme extractie: Geavanceerde OCR-systemen gebruiken machine learning-algoritmen om gegevens uit verschillende factuurformaten te herkennen en te halen.

Gegevensvalidatie

• Op regels gebaseerde controles: De geëxtraheerde gegevens worden gecontroleerd aan de hand van vooraf gedefinieerde regels om de nauwkeurigheid te garanderen. Het systeem kan bijvoorbeeld controleren of de factuurdatum binnen een bepaald bereik valt of dat het totaalbedrag overeenkomt met de som van de regelitems.

• Kruisverwijzingen: OCR-systemen vergelijken de geëxtraheerde gegevens met bestaande records, zoals inkooporders of leveranciersdatabases, om de juistheid te controleren.

Integratie van financiële systemen

• ERP-integratie: Gevalideerde gegevens worden in enterprise resource planning (ERP)-systemen gezet, zodat financiële gegevens automatisch worden bijgewerkt met de juiste info.

• Boekhoudsoftware: Gegevens die met OCR zijn gehaald, worden in boekhoudsoftware gezet, waardoor boekhoudtaken automatisch gaan en je minder handmatig gegevens hoeft in te voeren.

Automatisering van workflows

• Goedkeuringsprocessen: OCR-systemen zorgen ervoor dat facturen automatisch worden goedgekeurd en naar de juiste mensen worden gestuurd op basis van vooraf bepaalde regels.

• Meldingen en waarschuwingen: OCR-systemen sturen ge e automatische meldingen en waarschuwingen voor openstaande facturen, afwijkingen of goedkeuringen.

Zoeken en ophalen

• Doorzoekbare database: OCR-systemen slaan de geëxtraheerde gegevens op in een doorzoekbare database, zodat je snel specifieke facturen of gegevens kunt vinden. Dit is vooral handig voor audits, nalevingscontroles en financiële analyses.

• Documentbeheer: Met OCR-technologie kun je gescande facturen zoeken op trefwoorden, datums of andere dingen.

Analyses en rapporten

• Data-analyse: De gegevens die het OCR-systeem eruit haalt, kunnen worden bekeken om meer te weten te komen over uitgavenpatronen, hoe leveranciers presteren en andere financiële dingen.

• Rapportage: Het systeem kan automatisch rapporten maken op basis van de gegevens die zijn gehaald en gecontroleerd.

Voordelen van het gebruik van OCR bij factuurverwerking

OCR gebruiken voor factuurverwerking heeft de volgende voordelen.

• Minder handmatig werk: OCR zorgt ervoor dat medewerkers niet meer handmatig gegevens van facturen in boekhoudsystemen hoeven in te voeren, wat tijd en arbeidskosten bespaart en medewerkers de ruimte geeft om zich op meer strategische taken te richten.

• Minder fouten: OCR vermindert ook de kans op fouten die gepaard gaan met handmatige invoer, zoals typefouten en verwisselingen. Door deze fouten te vermijden, worden kostbare vergissingen zoals onjuiste betalingen of gemiste kortingen voorkomen.

• Snellere verwerking: OCR maakt het verwerken van facturen veel sneller. Hierdoor worden betalingscycli korter en kunnen bedrijven met dezelfde middelen een groter aantal facturen verwerken en profiteren van kortingen voor vroege betaling van leveranciers.

• Gemakkelijker naleven van regels: Je hebt nauwkeurige gegevens nodig om te voldoen aan financiële regels en belastingwetten. OCR helpt bedrijven om nauwkeurige gegevens bij te houden en vermindert het risico op niet-naleving.

• Factuurbeheer: OCR digitaliseert facturen, waardoor ze makkelijk doorzoekbaar en toegankelijk zijn, het inzicht in het crediteurenadministratieproces wordt verbeterd en audits worden vergemakkelijkt.

• Aanpassingsvermogen: Moderne OCR-software kan verschillende factuurformaten, lay-outs en zelfs verschillende talen aan, wat flexibiliteit biedt voor bedrijven die met diverse leveranciers werken.

Hoe nauwkeurig en betrouwbaar is OCR-gegevenswinning?

De nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van OCR-gegevensuitvoer is de laatste jaren echt verbeterd, vooral voor factuurbeheer, maar er zijn nog steeds beperkingen.

Nauwkeurigheid

De meeste moderne OCR-software heeft een hoge nauwkeurigheid op paginaniveau, vaak wel 98% of 99% nauwkeurigheid. Dit betekent dat van de 1000 tekens op een pagina er 980 tot 990 goed worden herkend.

Maar het belangrijkste bij OCR is de nauwkeurigheid op veldniveau, dat is hoe goed specifieke gegevens zoals factuurnummers, datums en bedragen worden herkend. Hier kan OCR soms tekortschieten, vooral als de lay-out van de factuur ingewikkeld of niet consistent is, de kwaliteit van de factuur slecht is (bijvoorbeeld scans met een lage resolutie, handgeschreven notities) of de OCR-software niet speciaal is getraind voor facturen.

Betrouwbaarheid

OCR haalt gegevens altijd op dezelfde manier uit, waardoor je minder kans hebt op fouten door handmatig invoeren. Maar hoe goed OCR werkt, hangt ook af van hoe de software omgaat met fouten en uitzonderingen. Hier zijn een paar manieren om foutverwerking te verbeteren:

• Validatiecontroles om mogelijke fouten te signaleren (bijvoorbeeld niet-overeenkomende totalen)

• Menselijke controle om geëxtraheerde gegevens te verifiëren en te corrigeren.

• Machine learning-algoritmen die steeds beter worden

Als je OCR-software kiest, zorg dan dat je nauwkeurigheid en betrouwbaarheid maximaal zijn door te zorgen voor afbeeldingen van hoge kwaliteit, menselijke controle toe te voegen en een oplossing te kiezen die speciaal is ontworpen voor factuurverwerking, bij voorkeur met de volgende functies:

• Vooraf getrainde sjablonen voor veelvoorkomende factuurlay-outs

• Machine learning-mogelijkheden om aan verschillende formaten aan te passen

• Validatie- en foutbehandelingsmechanismen

Hoe je OCR-verwerking kunt integreren in je workflow voor crediteurenadministratie

Hier lees je hoe je OCR-verwerking in je bestaande workflow kunt integreren.

Kies de juiste OCR-software

• OCR speciaal voor facturen: Kies OCR-software die speciaal is gemaakt of geoptimaliseerd voor het verwerken van facturen. Deze oplossingen hebben vaak vooraf getrainde sjablonen voor veelvoorkomende factuurlay-outs en snappen de specifieke termen die op facturen worden gebruikt.

• Specifieke functies: Zoek naar functies zoals automatische gegevensextractie, herkenning van regelitems, PO- -matching, suggesties voor grootboekcodering (GL) en integratiemogelijkheden met je bestaande boekhoud- of ERP-software.

• Implementatieopties: Bepaal of je cloudgebaseerde of lokale OCR-software nodig hebt. Cloudgebaseerde oplossingen zijn over het algemeen makkelijker te implementeren en schaalbaar, terwijl lokale oplossingen meer controle en aanpassingsmogelijkheden bieden.

Maak je facturen klaar

• Gestandaardiseerd formaat: Vraag je leveranciers om facturen in een gestandaardiseerd formaat (bijvoorbeeld PDF) te sturen, zodat ze makkelijker met OCR kunnen worden verwerkt.

• Duidelijke scans: Maak goede scans of digitale afbeeldingen van papieren facturen. Gebruik scanners met de juiste resolutie en instellingen voor de beste OCR-resultaten.

• Centrale opslag: Maak een centrale plek (bijvoorbeeld een gedeelde map of cloudopslag) om alle facturen op te slaan, zodat de OCR-software er makkelijk bij kan.

De OCR-workflow instellen

• Gegevensuitvoer: Stel de OCR-software in om belangrijke gegevensvelden te halen, zoals factuurnummer, naam van de leverancier, datum, regelitems, bedragen en belastingen.

• Validatieregels: Zet validatieregels op om te kijken of er elementen niet kloppen en mogelijke fouten in de geëxtraheerde gegevens te markeren (bijvoorbeeld totaalbedragen die niet kloppen, ongeldige datums).

• Goedkeuringsworkflow: Koppel de OCR-software aan je bestaande goedkeuringsworkflow om facturen automatisch naar de juiste goedkeurders te sturen op basis van vooraf ingestelde regels.

• Gegevensexport: Stel de OCR-software zo in dat de geëxtraheerde gegevens automatisch naar je boekhoud- of ERP-systeem worden geëxporteerd. Dit kan via directe API-integratie of bestandsexport.

Train en verfijn het OCR-model

• Eerste training: Train de OCR-software met een set voorbeeldfacturen, zodat het je specifieke factuurlay-outs en terminologie leert herkennen.

• Voortdurend leren: Controleer regelmatig de geëxtraheerde gegevens en corrigeer eventuele fouten, zodat het OCR-model in de loop van de tijd leert en beter wordt.

Zorg voor een controleproces

• Menselijke controle: Zelfs met de beste OCR-technologie is het handig om de geëxtraheerde gegevens nog even te controleren, vooral bij belangrijke facturen of facturen met ingewikkelde posten.

• Afhandeling van uitzonderingen: Zorg voor een proces om uitzonderingen en fouten die door de OCR-software worden gemarkeerd, af te handelen. Dit kan handmatige controle, correcties of communicatie met leveranciers omvatten.

Blijf monitoren en optimaliseren

• Kernprestatie-indicatoren (KPI's): Houd KPI's bij, zoals de verwerkingstijd van facturen, foutpercentages en kostenbesparingen, om te kijken hoe goed je OCR werkt.

• Voortdurende verbetering: Controleer en verbeter je OCR-workflow regelmatig, pas instellingen aan en train het model opnieuw als dat nodig is om een hoge nauwkeurigheid en efficiëntie te behouden.

Best practices voor het implementeren van OCR

Gebruik de volgende tips om OCR in je bedrijf te implementeren.

Definieer je doelstellingen

Kijk welke documenten of processen het meest kunnen profiteren van OCR. Focus op elementen waar veel handmatig werk bij komt kijken, taken die steeds hetzelfde zijn, of waar nauwkeurigheid superbelangrijk is (zoals facturen verwerken, gegevens uit formulieren halen, documenten archiveren). Stel duidelijke en meetbare doelen, zoals de verwerkingstijd met een bepaald percentage verminderen, de nauwkeurigheid van gegevens verbeteren of kosten besparen.

Kies de juiste OCR-oplossing

Kijk naar hoeveel en wat voor soort documenten je gaat verwerken, hoe nauwkeurig het moet zijn en wat je budget is. Denk aan elementen als vooraf getrainde sjablonen, machine learning-mogelijkheden, taalondersteuning en integratieopties, en kies een oplossing die je kunt aanpassen aan je behoeften.

Bekijk verschillende OCR-softwareopties via demo's of proefversies en test ze met je specifieke documenttypes om hun nauwkeurigheid en prestaties te beoordelen.

Maak je documenten klaar

Zorg ervoor dat je documenten worden gescand of vastgelegd in hoge resolutie (300 DPI of hoger) met een goed contrast en zo min mogelijk ruis. Maak scheve afbeeldingen recht. Standaardiseer indien mogelijk het formaat van je documenten (bijvoorbeeld PDF/A) zodat ze gemakkelijker door OCR-software kunnen worden verwerkt.

Stel je OCR-systeem in en train het

Als je documenten een vaste lay-out hebben, maak dan sjablonen in de OCR-software om aan te geven waar gegevens moeten worden opgepikt (zoals velden op facturen of formulieren). Als je OCR met machine learning gebruikt, zorg dan voor een trainingsset met gelabelde documenten om het systeem te leren verschillende lettertypes, lay-outs en gegevenstypen te herkennen. Zet validatieregels in om te controleren op fouten en inconsistenties in de geëxtraheerde gegevens. Deze regels kunnen controleren of datums kloppen, berekeningen juist zijn en bepaalde velden niet leeg zijn.

Zorg voor een controle- en correctieproces

Zorg voor een kwaliteitsborgingsproces waarbij mensen de geëxtraheerde gegevens kunnen controleren en valideren en gebruik de feedback uit het controleproces om de nauwkeurigheid van het OCR-systeem in de loop van de tijd te verbeteren. Voor op machine learning gebaseerde OCR houdt dit in dat fouten in de trainingsgegevens worden gecorrigeerd en het model opnieuw wordt getraind.

Integratie met andere systemen

Zorg ervoor dat de OCR-software geëxtraheerde gegevens kan exporteren naar andere systemen, zoals boekhoudsoftware, databases of documentbeheersystemen. Integreer OCR met je tools voor workflowautomatisering om processen zoals factuurgoedkeuring, gegevensinvoer en naar andere systemen en documentarchivering te vereenvoudigen.