Wie bringt die Belegerkennung Effizienz und Präzision in dein Unternehmen? In diesem Beitrag schauen wir uns an, welche konkreten Vorteile die Erkennungstechnologie der Geschäftswelt bringt. Was bedeutet automatisierte Belegerkennung und wie definiert man sie? Hier erfährst du auch, wie die OCR-Technologie dahinter funktioniert.
Definition der Begrifflichkeiten
Schauen wir uns zunächst die Definition der Begrifflichkeiten an:
Was ist ein kaufmännischer Beleg?
Der Grundsatz im Rechnungswesen: „Keine Buchung ohne Beleg“. Ein Beleg ist die Grundlage für eine Buchung. Er dient als Nachweis über einen Zahlungsstrom innerhalb eines Unternehmens.
Was ist die Belegerkennung?
Im Wesentlichen ersetzt die automatisierte Belegerkennung die händische Zuordnung (Klassifikation) und Dateneingabe (Extraktion) eines Mitarbeitenden. Die Texterkennung auf einem Beleg wird durch eine Software durchgeführt. Anschließend kann das System die Daten an ein Folgesystem weitergeben und dieses automatisch verarbeiten.
Ein Blick auf die Technologie
Hinter der Erkennung von Belegen steckt die OCR-Technologie. OCR steht für „Optical Character Recognition” und meint zu Deutsch die optische Zeichenerkennung.
Schauen wir uns an, wie genau die OCR-Technologie funktioniert: Zunächst wird dein Beleg von einem Bild in einen Text übersetzt. Dabei ist es egal, ob es sich um einen physischen Beleg in Papierform oder um einen elektronischen Beleg (beispielsweise ein PDF) handelt. Physische Belege gelangen via angebundenen Scanner in das System. Für die Einspeisung von digitalen Belegen dient die Anbindung des E-Mail-Postfachs. Oder du ziehst deinen Beleg direkt per Drag-and-drop in die Belegerkennungssoftware hinein. Die Erkennungssoftware sorgt dafür, dass dein Beleg (zunächst eine Bildkopie) in einen Text übersetzt wird. Damit ist der gesamte Text deines Dokuments durchsuchbar geworden.
Dieser Schritt stellt die Grundlage für die Datenextraktion dar. So können die Belege automatisiert mit den aus der Extraktion gewonnenen Informationen weiterverarbeitet und an ein Folgesystem übergeben werden.
Die Texterkennung arbeitet mit unterschiedlichen Methoden: Volltext-OCR und Zonale-OCR. Mit der Volltext-OCR wird der gesamte Text des Belegs ausgelesen. Die Zonale-OCR hingegen liest Text aus vordefinierten Zonen aus. Dazu werden Datenzonen mithilfe von Koordinaten (z. B. die eines rechteckigen Bereichs) bestimmt. Vorteil: Das Extrahieren von Text erfolgt schnell und präzise. Die Zonale-OCR wird vor allem für Formulare verwendet. Auch handgeschriebene Informationen auf dem Beleg können ausgelesen werden. Dafür ist dann die Handschrifterkennung oder auch Handwriting Recognition (HWR) zuständig.
Belegerkennung für die Buchhaltung & Steuerberatung
Die Belegerkennung ist besonders interessant für die Bereiche Buchhaltung und Steuerberatung. Daten auf Rechnungsbelegen werden automatisiert erkannt. Folgend kann ein Abgleich von Kunden- oder Lieferanteninformationen, welche aus dem Beleg gewonnen wurden, mit den hinterlegten Stammdaten erfolgen. Auch andere (z. B. nummerische) Daten wie Rechnungspositionen und Mehrwertsteuersätze werden erkannt, validiert und überprüft. Nachdem das Dokument ausgelesen wurde, können die Daten an ein Buchhaltungssystem weitergegeben werden. Für die Anbindung an bekannte Systeme wie DATEV, SAP oder Oracle kannst du unsere bereits vorhandenen Schnittstellen nutzen. Weitere buchhalterische Drittsysteme können via Public API angebunden werden.
Vorteile der Belegerkennung
- Zeitersparnis ist der große Vorteil, den die automatisierte Belegerkennung bietet. Während die Dateneingabe vormals händisch durch einen Mitarbeitenden durchgeführt wurde, kann dieser Arbeitsschritt automatisiert durch die Erkennung abgebildet werden. Damit werden Mitarbeitende von Routinetätigkeiten entlastet.
- Die Auswirkung der automatisierten Belegerkennung: sinkende Fehlerquoten und steigende Effizienz. Menschliche Fehler, auch bei routinierten Tätigkeiten, sind unvermeidlich. Innerhalb der Indexierung findet die Erkennung via OCR sowie ein Regel-Abgleich statt. Die hinterlegten Regeln gewährleisten, dass man inhaltlich sinnvolle und rechnerisch korrekte Rechenkombinationen verwendet. Beispielsweise „Nettobetrag + gültiger Steuersatz = Bruttobetrag“
- Das Ergebnis von Zeitersparnis und erhöhter Effizienz? Kosteneinsparung.
Kurzfristig kann die Implementierung einer Automation mit Kosten verbunden sein. Mitarbeitende werden mittelfristig entlastet, indem sie repetitive Aufgaben reduzieren.
Folge: Die Kapazitäten von Mitarbeitenden können für anspruchsvollere Aufgaben eingesetzt werden.
- Die automatisierte Belegerkennung beschleunigt die internen Prozesse. Folglich kann dein Unternehmen auf aktuelle Daten zugreifen. Eine möglichst aktuelle Datengrundlage ist vor allem dann wichtig, wenn es um eine schnelle Entscheidungsfindung geht.
- Lösungen für die automatisierte Belegerkennung sind skalierbar. Die Anzahl der zu verarbeitenden Belege steigt? Kein Problem, die Belegerkennung ist skalierbar. Gleiches gilt für eine sinkende Anzahl an Belegen. Somit bleibst du jederzeit flexibel!
Fazit
Das große Ziel der automatisierten Belegerkennung: Effizientes und präzises Auslesen. Die Erkennungssoftware bringt einige Vorteile für Unternehmen mit. Darunter: Zeit- und Kostenersparnis, erhöhte Effizienz, Grundlage für eine schnelle Entscheidungsfindung sowie Skalierbarkeit. Die dahinterliegende Technologie ist die OCR. Die OCR-Erkennung bildet die Grundlage. Für die Datenextraktion gibt es eine Vielzahl von unterschiedlichen Strategien und Methoden, die ineinandergreifen und für die unterschiedlichen Belegarten konzipiert sind.
Automatisierte Dokumentenerkennung einfach erklärt!