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Die manuelle Verarbeitung von Rechnungen und der Abgleich mit ERP-Systemen gehört in vielen Unternehmen noch immer zum Alltag. Klassische Systeme zur Rechnungsverarbeitung, insbesondere OCR (Optical Character Recognition), stoßen bei der Vielzahl an Formaten und fehlender semantischer Analyse jedoch schnell an ihre Grenzen. Doch das könnte sich sehr bald ändern dank Künstlicher Intelligenz (KI) und insbesondere Large Language Models (LLMs).
In diesem Artikel erklären wir, wie durch KI-gestützte Datenextraktion die Prozesse in einem Unternehmen effizienter gestaltet werden können. Hierzu schauen wir uns das Beispiel der Rechnungsbearbeitung an. Wichtig zu wissen: Dieses innovative Projekt befindet sich aktuell noch in der Konzeptphase, und wir forschen daran, diese Lösung zu perfektionieren.
Traditionelle OCR-Tools erkennen zwar den Text von Dokumenten, aber sie scheitern daran, den Kontext und die Bedeutung der extrahierten Informationen zu verstehen. Dies führt zu fehlerhaften oder unvollständigen Daten, die manuell nachbearbeitet werden müssen. Eine mühsame und zeitraubende Arbeit, die obendrein extrem fehleranfällig ist.
Denn das Problem besteht darin, dass Rechnungen von unterschiedlichen Lieferanten und Ländern stark variieren und OCR-Systeme für jedes neue Format angepasst werden müssen.
Klassische OCR-Systeme:
Diese Schwächen machen deutlich, warum es Zeit für einen technologischen Wandel ist. Und hier kommen KI und unser Projekt ins Spiel.
Der Einsatz von KI für die Datenextraktion geht über die einfache Texterkennung hinaus. Large Language Models (LLMs), wie sie auch bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zum Einsatz kommen, können unstrukturierte Daten in semantische, verwertbare Informationen umwandeln. Statt sich auf vordefinierte Muster zu verlassen, erkennen diese Modelle den Inhalt und Kontext von Dokumenten und liefern dadurch präzisere Ergebnisse.
Vorteile von KI-gestützter Datenextraktion:
Aber wie funktioniert das Ganze jetzt im Detail? Der Prozess sieht wie folgt aus:
Funktioniert diese Lösung, sparen Unternehmen nicht nur viel Zeit und Geld, sondern können auch die Genauigkeit und Effizienz ihrer Finanzprozesse steigern.
Wir befinden uns derzeit in der Konzeptphase dieses innovativen Projekts. Unser Ziel ist es, die Erkennungsrate der KI weiter zu optimieren und eine zuverlässige Automatisierung zu gewährleisten. In ersten Tests haben wir bereits Erkennungsraten von über 90% erreicht, arbeiten jedoch daran, die Qualität der Datenextraktion weiter zu verbessern und eine nahtlose Integration in unterschiedliche ERP-Systeme zu ermöglichen.
Während der Entwicklung konzentrieren wir uns auf die folgenden Schritte:
Der nächste Schritt wird eine Prototypenphase sein, in der wir die Technologie in realen Geschäftsumgebungen testen und weiterentwickeln. Unser langfristiges Ziel ist es, die Lösung zu einer marktreifen Anwendung zu bringen, die für eine Vielzahl von Branchen und Geschäftsprozessen anwendbar ist.
Die Einführung von KI-gestützten Systemen für die Datenextraktion ist nicht ohne Herausforderungen. CTOs und technische Entscheider müssen sich insbesondere mit folgenden Punkten auseinandersetzen:
1. Datenqualität:
Unvollständige oder inkonsistente Rechnungen stellen nach wie vor ein Problem dar. KI-Modelle sind jedoch robust genug, um auch mit weniger idealen Datenstrukturen umzugehen. Die richtige Vorbereitung und Datenaufbereitung ist hier entscheidend.
2. ERP-Integration:
Nicht jedes ERP-System unterstützt standardmäßig die nahtlose Integration von KI-basierten Lösungen. Moderne Systeme bieten jedoch APIs und Schnittstellen, die eine einfache Anbindung ermöglichen. Das KI-Modell lässt sich somit flexibel auf verschiedene ERP-Lösungen anpassen.
3. Sicherheit und Verlässlichkeit:
Automatisierte Buchungen müssen fehlerfrei und gesetzeskonform ablaufen. Daher sollte bei unklaren Fällen eine manuelle Kontrolle eingebaut sein, um potenzielle Risiken zu minimieren.
Ein mittelständisches Industrieunternehmen, das täglich Hunderte von Rechnungen erhält, stand vor der Herausforderung, seine Rechnungsverarbeitung zu automatisieren. Mit dem Einsatz einer KI-basierten Lösung konnte der manuelle Aufwand drastisch reduziert werden:
Durch die KI-gestützte Datenextraktion konnte das Unternehmen seine Effizienz erheblich steigern und die Fehlerquote minimieren.
Die KI-basierte Datenextraktion revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Rechnungsverarbeitung angehen. Durch den Einsatz von Large Language Models können unstrukturierte Daten wie Rechnungen automatisiert verarbeitet und direkt in ERP-Systeme integriert werden. Dies spart nicht nur Zeit und Geld, sondern erhöht auch die Datenqualität und reduziert manuelle Fehler.
Für CTOs und technische Entscheider ist dies ein entscheidender Schritt hin zur vollständigen Digitalisierung und Automatisierung der Buchhaltungsprozesse.
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