13. Feb. 2024
4 Min.

Automatisierte Rechnungsdatenextraktion: Wie und warum Unternehmen Sie einsetzen

Kreditorenbuchhaltung
Zusammenfassung

Die automatisierte Rechnungsdatenextraktion ist ein wichtiger, innovativer Prozess, der auf modernen Technologien wie etwa maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz (KI) und optischer Zeichenerkennung (OCR) basiert. Sie ermöglicht Unternehmen die effiziente Verarbeitung von Rechnungsdaten, indem sie manuelle Prozesse automatisiert. Diese fortschrittliche Technologie bietet viele Vorteile für Unternehmen unterschiedlicher Größen und in verschiedenen Branchen.

Inhaltsverzeichnis

    Warum nutzen Unternehmen die automatisierte Rechnungsdatenextraktion?

    Die automatisierte Rechnungsdatenextraktion bezeichnet die Anwendung von Technologien, die maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz (KI) und optische Zeichenerkennung (OCR) nutzen, um automatisch relevante Informationen in Rechnungen zu erkennen und aus ihnen zu extrahieren. Dieser fortschrittliche Prozess zielt darauf ab, manuelle Dateneingabe zu minimieren und die Effizienz von Rechnungsverarbeitungsprozessen zu steigern.

    Unternehmen können dadurch ihre Kosteneffizienz drastisch verbessern. So können etwa Arbeitsstunden, die sonst für manuelle Aufgaben verwendet werden müssten, für wirklich Wichtiges genutzt werden. Bei manuellen Durchführungen von Prozessen können schnell Fehler passieren. Auch dieses Risiko kann durch die Automatisierung minimiert werden.

    So funktioniert die automatisierte Rechnungsdatenextraktion

    Automatisierungen werden im Rechnungsmanagement noch immer unterschätzt. Die automatisierte Rechnungsdatenextraktion durchläuft verschiedene Schritte, die zusammenwirken, um einen effizienten Prozess zu gewährleisten:

    Bildaufnahme

    Rechnungen werden durch Scannen und Hochladen als digitale Bilddateien erfasst. Das erleichtert den Alltag enorm. Eine Möglichkeit, das zu tun, ist die Rechnungserfassung mithilfe einer KI-Kamera.

    Optische Zeichenerkennung (OCR)

    Texte auf den Rechnungen werden mithilfe von OCR extrahiert, um maschinenlesbare Informationen zu erhalten. Fehler durch manuelle Arbeit sind somit Geschichte. Mehr über die OCR-Technologie erfahren Sie hier.

    Datenextraktion

    KI-Algorithmen analysieren den extrahierten Text und identifizieren wichtige Informationen wie Rechnungsdatum, Betrag und Lieferantenangaben.

    Datenvalidierung

    Die extrahierten Daten werden auf ihre Korrektheit und Plausibilität überprüft, um sicherzustellen, dass nur korrekte Informationen übernommen werden.

    Integration in Buchhaltungssysteme

    Die validierten Daten werden nahtlos in die Buchhaltungssysteme des Unternehmens übertragen, wodurch ein kontinuierlicher Überblick über alle wichtigen Informationen gewährleistet ist.

    Accounts Payable

    Automatisiertes Rechnungsmanagement mit Payhawk

    Vorteile der automatisierten Rechnungsdatenextraktion

    Die automatisierte Rechnungsdatenextraktion verändert Finanzprozesse in Unternehmen durch den Einsatz modernster Technologien drastisch. Dies führt nicht nur zu erheblichen Kosteneinsparungen, sondern steigert auch gleichzeitig die Effizienz und Präzision bei der Verarbeitung von Rechnungsdaten.

    Kosten- und Zeitersparnis

    Automatisierte Prozesse reduzieren manuelle Aufwände erheblich. Das wiederum führt zu niedrigeren Personalkosten und einer effizienteren Ressourcennutzung. Es können also reichlich Ressourcen eingespart werden. Durch die schnelle, automatisierte Verarbeitung von Rechnungen werden Verzögerungen minimiert und der gesamte Rechnungszyklus wird stark beschleunigt.

    Fehlerreduzierung

    Die automatisierte Rechnungsdatenextraktion minimiert potenzielle menschliche Fehlerquellen bei der Dateneingabe. Dies führt zu einer deutlich höheren Genauigkeit bei der Identifizierung von Rechnungsinformationen und trägt zusätzlich zur Vermeidung von Fehlern im Buchhaltungsprozess bei.

    Beschleunigung des Rechnungsprozesses

    Der gesamte Rechnungszyklus – von der Erfassung bis hin zur Zahlung – kann durch Automatisierungen optimiert werden. Dies ermöglicht nicht nur schnellere Zahlungen, wie etwa an Lieferanten, sondern verbessert auch die gesamte finanzielle Planung und Steuerung des Unternehmens. Auch ein automatischer Rechnungsabgleich hat hier eine große Bedeutung.

    Automatische Rechnungsdatenextraktion mit Payhawk implementieren – Step by Step

    Die Implementierung der automatisierten Rechnungsdatenextraktion mit Payhawk bietet Unternehmen eine effiziente Lösung für ihre Finanzprozesse. Diese Schritt-für-Schritt-Anleitung zeigt Ihnen, wie Unternehmen sich auf der Payhawk Plattform registrieren, die Integration vornehmen, die Extraktion konfigurieren, Mitarbeiter schulen und auch die Leistung kontinuierlich überwachen können, um schließlich optimale Ergebnisse zu erzielen.

    Registrierung und Integration:

    Melden Sie sich ganz einfach auf der Payhawk Plattform an und integrieren Sie diese nahtlos in alle bereits vorhandenen Buchhaltungssysteme. So können Sie alle Prozesse deutlich vereinfachen und verschiedene Arten von Ausgaben verarbeiten.

    Konfiguration

    Bei der Konfiguration in Payhawk ist es entscheidend, die OCR-Modelle an Ihre branchenspezifischen Anforderungen anzupassen. Definieren Sie dafür präzise Regeln zur Validierung der extrahierten Daten, um eine optimale Anpassung an die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens zu gewährleisten.

    Schulung und Implementierung:

    Schulen Sie Ihre Mitarbeiter für die Nutzung der Plattform. Bestimmen Sie eine Ansprechperson für eventuell aufkommende Fragen, an die sich Ihre Mitarbeiter wenden können. Implementieren Sie die Lösung außerdem auch in den bestehenden Rechnungsprozess.

    Überwachung und Optimierung:

    Es ist essenziell, die Genauigkeit der Extraktion mit Payhawk kontinuierlich zu überwachen. Durch die Anpassung der wichtigen Parameter können Sie sicherstellen, dass die Leistung stets optimal bleibt. Eine regelmäßige Anpassung verbessert die Effizienz und Genauigkeit der Rechnungsdatenextraktion.

    Repetitive Aufgaben kosten Unternehmen wertvolle Zeit

    Forschungen des MIT belegen, dass Unternehmen, die Daten zur Informationsgewinnung nutzen, eine um 5 % bis 6 % höhere Rendite erzielen als Unternehmen, die diese Strategie nicht verfolgen. Es ist also besonders wichtig, eine präzise, fehlerlose Datengrundlage zur Verfügung zu haben.

    Gemäß einer Studie beansprucht mehr als 40 % der Arbeitnehmer etwa ein Viertel ihrer Arbeitswoche für manuelle, repetitive Aufgaben, die eigentlich automatisiert werden könnten und entsprechend deutlich weniger fehleranfällig sein könnten. Trotzdem greifen viele Unternehmen weiterhin auf manuelle Datenextraktion zurück, um die relevanten Informationen aus unstrukturierten Quellen zu filtern.

    Dieser Prozess ist nicht nur ressourcenintensiv, sondern birgt auch diverse Nachteile, die das Wachstum von Unternehmen drastisch beeinträchtigen können. Die manuelle Datenextraktion weist im Vergleich zu automatisierten Tools eine hohe Fehlerquote auf, die auf unzureichende Schulung, menschliche Fehler, Fehlinterpretation der Daten und unklare Informationen zurückgeführt werden kann. Diese Probleme können erhebliche Verzögerungen in verschiedenen Geschäftsprozessen verursachen, insbesondere in solchen, die täglich mit großen Datenmengen arbeiten.

    Eine weitere Studie verdeutlicht, dass Analysten bis zu 27 % ihrer Zeit mit der Datenbereinigung sowie 15 % bis 18 % mit dem Sammeln und Extrahieren von Informationen verbringen. Trotz des Potenzials zur Nutzung von Daten für die Entwicklung von Algorithmen, Lernmodellen und neuen Marketingstrategien verbleibt der Hauptteil ihrer Tätigkeiten in der Datenvorbereitung und -organisation. Hier besteht also ein deutliches Optimierungspotenzial.

    Slimmer crediteuren- en factuurmanagementSlimmer crediteuren- en factuurmanagement
    Beispiel Rechnungsscan Payhawk

    Best Practices für den automatisierten Rechnungsabgleich

    Die Implementierung der automatisierten Rechnungsdatenextraktion eröffnet Unternehmen die große Möglichkeit, effizienter, kosteneffektiver und fehlerfreier zu arbeiten. Um diese transformative Technologie optimal zu nutzen, ist es sinnvoll, auf Best Practices zu setzen. Dieser Abschnitt beleuchtet bewährte Vorgehensweisen für den automatisierten Rechnungsabgleich, einschließlich kontinuierlicher Schulungen, Datensicherheit, Integration mit bestehenden Systemen sowie regelmäßiger Überprüfung und Optimierung der Extraktionsalgorithmen.

    Kontinuierliche Schulungen

    Kontinuierliche Schulungen stellen sicher, dass Mitarbeiter stets mit den neuesten Funktionen und Updates der automatisierten Rechnungsdatenextraktion vertraut sind. So werden auch die Fähigkeiten der Mitarbeiter gestärkt und die Effektivität der Technologie im Unternehmen optimiert, was zu einer reibungslosen Anwendung und maximalen Effizienz führt. Zudem ist es wichtig, Raum für nachfolgende Fragen und Probleme zu gewährleisten. Auf diese Weise kann sich Ihr Unternehmen stetig weiterentwickeln.

    Datensicherheit

    Die Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen ist von entscheidender Bedeutung, um die Vertraulichkeit sensibler Rechnungsinformationen vollumfänglich sicherzustellen. Durch robuste Sicherheitsvorkehrungen, wie zum Beispiel Verschlüsselungstechnologien und Zugriffskontrollen, wird gewährleistet, dass sensible Daten vor unbefugtem Zugriff geschützt sind. Die sorgfältige Integration von Datenschutzrichtlinien gewährleistet darüber hinaus, dass die automatisierte Rechnungsdatenextraktion im Einklang mit den höchsten Sicherheitsstandards agiert und das Vertrauen der Anwender stärkt.

    Integration mit bestehenden Systemen

    Die nahtlose Integration der automatisierten Rechnungsdatenextraktion in bestehende Buchhaltungs- und ERP-Systeme optimiert die Gesamteffizienz Ihres Unternehmens. Auch Echtzeit-Abgleiche sollten in jedem Unternehmen Teil des Alltags sein. Durch eine reibungslose Zusammenarbeit entfaltet die Technologie ihr volles Potenzial und verbessert die Arbeitsabläufe nachhaltig.

    Regelmäßige Überprüfung und Optimierung

    Die kontinuierliche Überwachung der Leistung und die Anpassung der Extraktionsalgorithmen sind entscheidend für Präzision bei der automatisierten Rechnungsdatenextraktion. Dieser proaktive Ansatz sichert eine stetige Optimierung für Ihr Unternehmen und gewährleistet Effizienzsteigerung im Anwendungsbereich dieser innovativen Technologie.

    Zukunftsausblick und Fazit

    Die automatisierte Rechnungsdatenextraktion hat sich als revolutionäre Technologie erwiesen, die die Effizienz von Unternehmen erheblich steigert. Die Integration von KI und OCR ermöglicht präzise und schnelle Extraktionen, reduziert manuelle Fehler und beschleunigt den gesamten Rechnungsprozess. Darüber hinaus hilft dies dabei, Ressourcen einzusparen.

    Der Zukunftsausblick für diese Technologie ist vielversprechend. Mit kontinuierlichen Fortschritten in KI und OCR werden die Extraktionsalgorithmen immer intelligenter und anpassungsfähiger. So können Unternehmen jeglicher Branche und Größe die Technologien optimal nutzen. Die Integration von Blockchain-Technologien könnte die Sicherheit weiter verbessern, indem sie eine transparente und manipulationssichere Aufzeichnung von Transaktionen ermöglicht.

    Unternehmen, die die automatisierte Rechnungsdatenextraktion implementieren, sollten sich darauf konzentrieren, ihre Mitarbeiter kontinuierlich zu schulen und die Systeme regelmäßig zu optimieren. Die sich entwickelnde Landschaft der digitalen Transformation erfordert eine ständige Anpassung, um die Vorteile dieser Technologie maximal auszuschöpfen.

    Insgesamt bietet die automatisierte Rechnungsdatenextraktion nicht nur eine Lösung für effizientere Geschäftsprozesse, sondern auch eine strategische Möglichkeit, Ressourcen freizusetzen und sich auf die wirklich wichtigen Tätigkeiten zu konzentrieren. Mit einem klugen Einsatz und einer kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologien können Unternehmen in eine Zukunft voller Automatisierung und Effizienz blicken. Sie möchten mehr über die automatisierte Rechnungsdatenextraktion erfahren oder mehr über Payhawk erfahren? Dann buchen Sie sich noch heute eine Demo!

    Dieser Artikel wurde von unserem Spend-Management-Redaktionsteam für dich erstellt.
    Payhawk Editorial Team
    Das Payhawk Editorial Team

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