Extraktion von Rechnungsdaten: Eine vollständige Anleitung

Extraktion von Rechnungsdaten: Eine vollständige Anleitung

Zeitstempel: 8. Januar 2024, 5:41 Uhr
Quellknoten: 3051173

Einleitung

Im modernen Geschäftsumfeld müssen Kreditorenbuchhaltungsteams in der Lage sein, Rechnungen und Zahlungen so schnell und effizient wie möglich zu verarbeiten. Mit dem Wachstum der Organisation steigt auch die Anzahl der zu bearbeitenden Rechnungen, was eine größere Teamgröße und längere Bearbeitungszeiten erfordert. Darüber hinaus ist die manuelle Extraktion und Verarbeitung von Rechnungsdaten recht fehleranfällig, was zu einem höheren Ressourcenaufwand als erforderlich führt. Einer der wichtigsten Schritte bei der Rechnungsverarbeitung ist die Rechnungsdatenextraktion. Bei manueller Durchführung ist dieser Schritt nicht nur der zeitaufwändigste, sondern auch der fehleranfälligste. Die Lösung besteht daher nicht darin, ein größeres Team einzustellen, um dies manuell zu erledigen, sondern vielmehr darin, in die automatisierte Rechnungsdatenextraktion zu investieren. In diesem Blogbeitrag erfahren Sie, was Rechnungsdatenextraktion ist, wie man dabei vorgeht und einige der beliebtesten Methoden zur Rechnungsdatenextraktion.

Bevor wir uns mit der Extraktion von Rechnungsdaten befassen, wollen wir zunächst verstehen, was eine Rechnung ist.

Eine Rechnung ist ein Dokument, das die Einzelheiten einer Transaktion zwischen einem Käufer und einem Verkäufer enthält, darunter das Datum der Transaktion, die Namen und Adressen von Käufer und Verkäufer, eine Beschreibung der gelieferten Waren oder Dienstleistungen, die Menge der Artikel, den Preis pro Einheit und den fälligen Gesamtbetrag.

Rechnungen enthalten wichtige Informationen wie Kunden- und Lieferantendetails, Bestellinformationen, Preise, Steuern usw. Informationen, die extrahiert und mit anderen Dokumenten wie Bestellformularen, Warenlisten usw. abgeglichen werden müssen, bevor die Zahlung verarbeitet wird.

Obwohl es einfach klingt, kann das Extrahieren von Daten aus Rechnungen sehr zeitaufwändig sein, da Rechnungen in unterschiedlichen Formaten vorliegen. Darüber hinaus enthalten Rechnungen sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten, deren manuelle Extraktion schwierig sein kann und eine automatisierte Software zur Rechnungsdatenextraktion erfordern würde, z Nanonetze um Rechnungen schnell bearbeiten zu können.

Automatisieren Sie die manuelle Dateneingabe mit der KI-basierten OCR-Software von Nanonet. Erfassen Sie Daten aus Rechnungen sofort. Reduzieren Sie die Durchlaufzeiten und eliminieren Sie den manuellen Aufwand.

Die Extraktion von Rechnungsdaten stellt AP-Teams vor eine Vielzahl von Herausforderungen, da Rechnungen in verschiedenen Vorlagen vorliegen und eine Reihe von Informationen enthalten können, von denen einige für das AP-Team für die Bearbeitung der Rechnung wichtig sein können oder auch nicht. Nachfolgend sind einige der Herausforderungen aufgeführt:

  • Verschiedene Rechnungsformate – Rechnungen liegen in verschiedenen Formaten vor, darunter Papier, PDF, EDI usw., was das Extrahieren und Verarbeiten von Rechnungen erschweren kann.
  • Rechnungsvorlagenstile – Zusätzlich zu den Formaten gibt es Rechnungen auch in verschiedenen Vorlagen. Einige Rechnungen enthalten möglicherweise nur die wichtigsten Informationen, während andere möglicherweise auch viele unerwünschte Informationen enthalten. Darüber hinaus können Datenpunkte an verschiedenen Stellen auf der Rechnung vorhanden sein, sodass die manuelle Datenextraktion sehr zeitaufwändig ist.
  • Datenqualität und Genauigkeit – Die manuelle Extraktion von Rechnungsdaten kann zu Verzögerungen und Ungenauigkeiten bei den extrahierten Informationen führen.
  • Große Datenmenge – Normalerweise müssen Unternehmen täglich eine große Anzahl von Rechnungen bearbeiten. Dies manuell durchzuführen ist für diese Unternehmen äußerst zeitaufwändig und kostspielig.
  • Verschiedene Sprachen – Internationale Lieferanten teilen Rechnungen in der Regel in verschiedenen Sprachen mit, was für das Kreditorenbuchhaltungsteam schwierig sein könnte, es manuell zu verarbeiten, wenn es die Sprache nicht beherrscht. Diese Rechnungen sind auch für einfache Automatisierungssoftware schwierig zu verarbeiten.

Die Bereitstellung der Daten vor der Extraktion ist eine entscheidende Phase bei der Rechnungsverarbeitung. Dieser Schritt ist von entscheidender Bedeutung für die Gewährleistung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten, insbesondere bei der Verarbeitung großer Datenmengen oder beim Umgang mit unstrukturierten Daten, die Fehler, Inkonsistenzen oder andere Faktoren enthalten können, die die Präzision des Extraktionsprozesses beeinträchtigen können.

Eine Schlüsseltechnik zur Vorbereitung von Rechnungsdaten für die Extraktion ist die Datenbereinigung und -vorverarbeitung.

Eine wichtige Methode zur Vorbereitung von Rechnungsdaten für die Extraktion ist die Datenbereinigung und Vorverarbeitung. Dieser Prozess beinhaltet das Erkennen und Beheben von Fehlern, Inkonsistenzen und verschiedenen Problemen in den Daten, bevor der Extraktionsprozess eingeleitet wird. Zu diesem Zweck können verschiedene Techniken eingesetzt werden, darunter:

  • Datennormalisierung: Umwandlung von Daten in ein gemeinsames Format, das einfacher verarbeitet und analysiert werden kann. Dies kann die Standardisierung des Formats von Datumsangaben, Uhrzeiten und anderen Datenelementen sowie die Konvertierung von Daten in einen konsistenten Datentyp, z. B. numerische oder kategoriale Daten, umfassen.
  • Textreinigung: Beinhaltet das Entfernen irrelevanter oder irrelevanter Informationen aus den Daten, wie z. B. Stoppwörter, Interpunktion und andere Nicht-Textzeichen. Dies kann dazu beitragen, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit textbasierter Extraktionstechniken wie OCR und NLP zu verbessern.
  • Datenvalidierung: Dabei werden die Daten auf Fehler, Inkonsistenzen und andere Probleme überprüft, die sich auf die Genauigkeit des Extraktionsprozesses auswirken können. Dies kann den Abgleich der Daten mit externen Quellen wie Kundendatenbanken oder Produktkatalogen beinhalten, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt und aktuell sind.
  • Datenerweiterung: Hinzufügen oder Ändern von Daten, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Extraktionsprozesses zu verbessern. Dies kann das Hinzufügen zusätzlicher Datenquellen wie Social Media- oder Webdaten umfassen, um die Rechnungsdaten zu ergänzen, oder die Verwendung von Techniken des maschinellen Lernens zur Generierung synthetischer Daten, um die Genauigkeit des Extraktionsprozesses zu verbessern.

Es gibt viele verschiedene Methoden zur Datenextraktion. Damit ein AP-Team effektiv arbeiten kann, ist es sehr wichtig, die richtige Methode zur Rechnungsdatenextraktion auszuwählen.

Manuelle Rechnungsdatenextraktion: Bei der manuellen Rechnungsdatenextraktion geht ein Mensch die Rechnung physisch durch und gibt die relevanten Informationen manuell in die Buchhaltungssoftware ein, wo sie dann vor der Zahlung weiter abgeglichen und verarbeitet werden können. Dieser Prozess ist äußerst zeitaufwändig und kann anfällig für menschliche Fehler sein. Normalerweise kann die manuelle Extraktion von Rechnungsdaten zu Verzögerungen und Zahlungen führen und zu unnötigen Reibungsverlusten beim Lieferanten führen.

  • Online-Tools zur Datenextraktion: Wenn Sie Informationen aus einem bestimmten Dokumenttyp extrahieren müssen, bei dem die Informationen und das Format weitgehend gleich bleiben, stehen viele Tools zur Verfügung, die bei der Bewältigung eines bestimmten Anwendungsfalls hilfreich sein können. Wenn Sie beispielsweise PDF-Dateien in Text konvertieren müssen, können viele Online-Tools dem AP-Team dabei helfen, diesen Prozess zu optimieren. Konvertierungssoftware bietet eine zuverlässigere und genauere Extraktionsmethode. Sie bieten jedoch kaum oder gar keine Automatisierungsmöglichkeiten für routinemäßige oder komplexe Prozesse zur Rechnungsdatenextraktion.
  • Vorlagenbasierte Rechnungsdatenextraktion: Die vorlagenbasierte Rechnungsdatenextraktion basiert auf der Verwendung vordefinierter Vorlagen, um Daten aus einem bestimmten Datensatz zu extrahieren, dessen Format weitgehend gleich bleibt. Wenn eine Kreditorenbuchhaltung beispielsweise mehrere Rechnungen desselben Formats verarbeiten muss, kann die vorlagenbasierte Datenextraktion verwendet werden, da die zu extrahierenden Daten in allen Rechnungen weitgehend gleich bleiben.

    Diese Methode der Datenextraktion ist äußerst genau, solange das Format gleich bleibt. Das Problem entsteht, wenn sich das Format des Datensatzes ändert. Dies kann zu Problemen bei der vorlagenbasierten Datenextraktion führen und möglicherweise einen manuellen Eingriff erfordern.
    Software.

  • Automatisierte Rechnungsdatenextraktion mittels OCR: Wenn Sie mehrere Rechnungstypen oder eine große Anzahl von Rechnungen haben, aus denen Sie Daten extrahieren möchten, KI-basiert OCR-Software, mögen Nanonetze, bieten die bequemste Lösung. Solche Tools bieten OCR-Technologie (Optical Character Recognition), um Text aus gescannten Dokumenten oder Bildern zu erkennen.

    Diese Tools sind extrem schnell, effizient, sicher und skalierbar. Sie verwenden eine Kombination aus KI, ML, OCR, RPA, Text- und Mustererkennung und zahlreiche andere Techniken, um sicherzustellen, dass die extrahierten Daten genau und zuverlässig sind. Nicht nur das, diese Tools zur Datenextraktion kann die Textextraktion aus mehreren Quellen unterstützen, z Text aus Bildern extrahierenund sogar handgeschriebenen Text aus Bildern extrahieren.

Zusammenfassung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Automatisierung der Rechnungsdatenextraktion für alle AP-Teams von entscheidender Bedeutung ist, um Rechnungen effektiv und effizient verarbeiten zu können. Es ist wichtig, Rechnungen innerhalb eines festgelegten Zeitrahmens bearbeiten zu können, damit Lieferantenzahlungen in der versprochenen Zeit erfolgen können und unnötige Reibungen vermieden werden.

Die vom AP-Team verwendete Technik und Art der Rechnungsdatenextraktion hängt von den Eingabequellen und den spezifischen Anforderungen des Unternehmens ab und muss vor der Implementierung sorgfältig evaluiert werden. Andernfalls kann es zu unnötiger Zeit- und Ressourcenverschwendung kommen.

Beseitigen Sie Engpässe, die durch manuelle Prozesse zur Rechnungsdatenextraktion entstehen. Finden Sie heraus, wie Nanonets Ihrem Unternehmen dabei helfen kann, die Extraktion von Rechnungsdaten einfach zu optimieren.

Zeitstempel:

Mehr von KI & Maschinelles Lernen