{"id":44007,"date":"2023-10-09T10:00:00","date_gmt":"2023-10-09T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.d-velop.de\/blog\/?p=44007"},"modified":"2025-04-02T16:53:45","modified_gmt":"2025-04-02T14:53:45","slug":"belegerkennung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.d-velop.de\/blog\/prozesse-gestalten\/belegerkennung\/","title":{"rendered":"Belegerkennung \u2013 Gesch\u00e4ftsprozesse effizient & pr\u00e4zise gestalten"},"content":{"rendered":"\n

Wie bringt die Belegerkennung Effizienz und Pr\u00e4zision in dein Unternehmen? In diesem Beitrag schauen wir uns an, welche konkreten Vorteile die Erkennungstechnologie der Gesch\u00e4ftswelt bringt. Was bedeutet automatisierte Belegerkennung und wie definiert man sie? Hier erf\u00e4hrst du auch, wie die OCR-Technologie<\/a> dahinter funktioniert.<\/p>\n\n\n\n

<\/span>Definition der Begrifflichkeiten<\/span><\/h2>\n\n\n\n

Schauen wir uns zun\u00e4chst die Definition der Begrifflichkeiten an:<\/p>\n\n\n\n

\n

Was ist ein kaufm\u00e4nnischer Beleg?<\/h3>\n\n\n\n

Der Grundsatz im Rechnungswesen: \u201eKeine Buchung ohne Beleg\u201c. Ein Beleg ist die Grundlage f\u00fcr eine Buchung. Er dient als Nachweis \u00fcber einen Zahlungsstrom innerhalb eines Unternehmens.<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Was ist die Belegerkennung?<\/h3>\n\n\n\n

Im Wesentlichen ersetzt die automatisierte Belegerkennung<\/strong> die h\u00e4ndische Zuordnung (Klassifikation) und Dateneingabe (Extraktion) eines Mitarbeitenden. Die Texterkennung auf einem Beleg wird durch eine Software durchgef\u00fchrt. Anschlie\u00dfend kann das System die Daten an ein Folgesystem weitergeben und dieses automatisch verarbeiten.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

<\/span>Ein Blick auf die Technologie<\/span><\/h2>\n\n\n\n

Hinter der Erkennung von Belegen steckt die OCR-Technologie. OCR steht f\u00fcr \u201eOptical Character Recognition\u201d und meint zu Deutsch die optische Zeichenerkennung.<\/p>\n\n\n\n

Schauen wir uns an, wie genau die OCR-Technologie funktioniert: Zun\u00e4chst wird dein Beleg von einem Bild in einen Text \u00fcbersetzt. 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. F\u00fcr die Einspeisung von digitalen Belegen<\/a> dient die Anbindung des E-Mail-Postfachs. Oder du ziehst deinen Beleg direkt per Drag-and-drop in die Belegerkennungssoftware hinein. Die Erkennungssoftware sorgt daf\u00fcr, dass dein Beleg (zun\u00e4chst eine Bildkopie) in einen Text \u00fcbersetzt wird. Damit ist der gesamte Text deines Dokuments durchsuchbar geworden.<\/p>\n\n\n\n

Dieser Schritt stellt die Grundlage f\u00fcr die Datenextraktion dar. So k\u00f6nnen die Belege automatisiert mit den aus der Extraktion gewonnenen Informationen weiterverarbeitet und an ein Folgesystem \u00fcbergeben werden.<\/p>\n\n\n\n

\"Infografik<\/figure>\n\n\n\n

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 pr\u00e4zise. Die Zonale-OCR wird vor allem f\u00fcr Formulare verwendet. Auch handgeschriebene Informationen auf dem Beleg k\u00f6nnen ausgelesen werden. Daf\u00fcr ist dann die Handschrifterkennung<\/a> oder auch Handwriting Recognition (HWR) zust\u00e4ndig.<\/p>\n\n\n\n

<\/span>Belegerkennung f\u00fcr die Buchhaltung & Steuerberatung<\/span><\/h2>\n\n\n\n

Die Belegerkennung ist besonders interessant f\u00fcr 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<\/a> erfolgen. Auch andere (z. B. nummerische) Daten wie Rechnungspositionen und Mehrwertsteuers\u00e4tze werden erkannt, validiert und \u00fcberpr\u00fcft. Nachdem das Dokument ausgelesen wurde, k\u00f6nnen die Daten an ein Buchhaltungssystem weitergegeben werden. F\u00fcr die Anbindung an bekannte Systeme wie DATEV, SAP oder Oracle kannst du unsere bereits vorhandenen Schnittstellen nutzen. Weitere buchhalterische Drittsysteme k\u00f6nnen via Public API angebunden werden.<\/p>\n\n\n\n

<\/span>Vorteile der Belegerkennung<\/span><\/h2>\n\n\n\n
\"Infografik<\/figure>\n\n\n\n
    \n
  1. Zeitersparnis<\/strong> ist der gro\u00dfe Vorteil, den die automatisierte Belegerkennung bietet. W\u00e4hrend die Dateneingabe vormals h\u00e4ndisch durch einen Mitarbeitenden durchgef\u00fchrt wurde, kann dieser Arbeitsschritt automatisiert durch die Erkennung abgebildet werden. Damit werden Mitarbeitende von Routinet\u00e4tigkeiten entlastet. <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
      \n
    1. Die Auswirkung der automatisierten Belegerkennung: sinkende Fehlerquoten und steigende Effizienz<\/strong>. Menschliche Fehler, auch bei routinierten T\u00e4tigkeiten, sind unvermeidlich. Innerhalb der Indexierung<\/a> findet die Erkennung via OCR sowie ein Regel-Abgleich statt. Die hinterlegten Regeln gew\u00e4hrleisten, dass man inhaltlich sinnvolle und rechnerisch korrekte Rechenkombinationen verwendet. Beispielsweise \u201eNettobetrag + g\u00fcltiger Steuersatz = Bruttobetrag\u201c<\/strong> <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
        \n
      1. Das Ergebnis von Zeitersparnis und erh\u00f6hter Effizienz? Kosteneinsparung<\/strong>. 
        Kurzfristig kann die Implementierung einer Automation mit Kosten verbunden sein. Mitarbeitende werden mittelfristig entlastet, indem sie repetitive Aufgaben reduzieren.
        Folge: Die Kapazit\u00e4ten von Mitarbeitenden k\u00f6nnen f\u00fcr anspruchsvollere Aufgaben eingesetzt werden. <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
          \n
        1. Die automatisierte Belegerkennung beschleunigt die internen Prozesse. Folglich kann dein Unternehmen auf aktuelle Daten zugreifen. Eine m\u00f6glichst aktuelle Datengrundlage ist vor allem dann wichtig, wenn es um eine schnelle Entscheidungsfindung<\/strong> geht. <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
            \n
          1. L\u00f6sungen f\u00fcr die automatisierte Belegerkennung<\/a> sind skalierbar<\/strong>. Die Anzahl der zu verarbeitenden Belege steigt? Kein Problem, die Belegerkennung ist skalierbar. Gleiches gilt f\u00fcr eine sinkende Anzahl an Belegen. Somit bleibst du jederzeit flexibel! <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

            <\/span>Fazit<\/span><\/h2>\n\n\n\n

            Das gro\u00dfe Ziel der automatisierten Belegerkennung: Effizientes und pr\u00e4zises Auslesen. Die Erkennungssoftware bringt einige Vorteile f\u00fcr Unternehmen mit. Darunter: Zeit- und Kostenersparnis, erh\u00f6hte Effizienz, Grundlage f\u00fcr eine schnelle Entscheidungsfindung sowie Skalierbarkeit. Die dahinterliegende Technologie ist die OCR. Die OCR-Erkennung bildet die Grundlage. F\u00fcr die Datenextraktion gibt es eine Vielzahl von unterschiedlichen Strategien und Methoden, die ineinandergreifen und f\u00fcr die unterschiedlichen Belegarten konzipiert sind. <\/p>\n\n\n\n

            \n

            Automatisierte Dokumentenerkennung einfach erkl\u00e4rt!<\/p>\n\n\n\n\t

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            \n\t\t\tOnline-Guide jetzt lesen<\/a>\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\t<\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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