Lösungen zur automatisierten Rechnungserfassung gibt es wie Sand am Meer. Eine Lösung für das sogenannte Invoice Capturing für ein Unternehmen zu evaluieren, ist keine einfache Sache – und die richtige Lösung zu selektieren, noch schwieriger.

Qualitativ hochwertige Lösungen bieten die Möglichkeit, einzelne Rechnungen unmittelbar online zu testen. Damit bekommt man ein erstes Gefühl für die Qualität. Ist das Unternehmen im Mittelstand oder gar größer, dann sollte man nicht nur auf seine Intuition hören, sondern auch eine Messung bzw. Evaluierung durchführen. Der nächste Test sollte dann zumindest mit einem repräsentativen Set der eigenen Unternehmensrechnungen erfolgen. Um aber zu einer repräsentativen Aussage für das gesamte Rechnungsvolumen zu kommen, muss man sich zuerst mit den eigenen Rechnungsdaten auseinandersetzen. Wir machen dies oft im Auftrag unserer Kunden und nennen diesen Schritt auch Basisanalyse.

Das Ergebnis der Basisanalyse sollte eine Aussage über die Datenqualität der Unternehmensrechnungen darstellen. Sie ist das Fundament für jede Evaluierung eines Systems zur automatisierten Rechnungserfassung. Darauf basieren allen weiteren Auswertungen. Bei bludelta.ai machen wir sogenannte Potentialanalysen, also Vorhersagen, wie gut unser Produkt (ohne/mit Modell-Customization) Daten aus den Rechnungen des betreffenden Unternehmens extrahieren und zur Weiterverarbeitung bereitstellen kann (% der einzelnen Merkmale sowie Gesamterkennungsrate für alle geforderten Merkmale).

Im Folgenden finden sie unsere Best Practices und Eckpfeiler einer fundierten Basisanalyse:

Vor der Basisanalyse: Kennen sie ihr Minimalziel und gehen sie von dort kleine Schritte. Definieren sie das Minimalziel als ersten Schritt. Was muss die automatisierte Rechnungserfassung leisten, damit ihre (Kreditoren-)Buchhaltung eine erste Entlastung spürt (MUST-Kriterien)? Definieren sie einen Ausblick. Was wäre über das Minimalziel hinaus erstrebenswert (NICE-TO-HAVE-Kriterien)?

Glauben sie nicht, dass eine bestimmte Erkennungsrate eines Unternehmens auf ihre Rechnungen übertragbar ist. Die Qualität der Eingangsrechnungen ist für die zu erwartende Erkennungs- und Extraktionsqualität mitentscheidend und variiert von Unternehmen zu Unternehmen. Scanqualität, Dokumenttypen, Anzahl Lieferanten, geforderte Rechnungsdetails etc. sind nur einige Punkte, die hier eine wesentliche Rolle spielen.

Vergleichen sie Systeme unterschiedlicher Hersteller immer mit demselben Test-Rechnungsset.

Achten sie besonders darauf, dass sie ein repräsentatives Sample für Tests aus ihren Eingangsrechnungen selektieren. Unsere Empfehlung ist, zumindest ein Sample über einen gesamten Monat zu betrachten. Ist dieses Sample zu groß, dann sollten sie eine Zufallslosung aus diesem Sample ziehen. Für große Unternehmen sollte das Sample zumindest 1000 Rechnungen umfassen.

Analysieren sie die Qualität ihrer Eingangskanäle (Scan, E-Mail, Portal, PDF). Ein Scan ist generell schlechter als digital übertragene PDF-Dateien. Ideal ist PDF/Text. Hier erspart man sich eine Texterkennung. Texterkennungsfehler sind im Nachgang generell schwer zu korrigieren. Wie ist ihre Scanqualität (dpi) bzw. wie variabel ist ihre Scanqualität? Passt die Scanqualität mit ihrem System zusammen? Fragen sie nach der bevorzugten DPI-Qualität für das besagte System. Höhere DPI bedeutet nicht immer bessere Texterkennung!

Welche Dokumenttypen erhalten sie? Gewöhnlich handelt es sich nicht nur um perfekte A4-Rechnungen. In unseren Analysen sehen wir regelmäßig verschiedenste Dokumenttypen wie z. B. Kassabelege, Kassa-Abschlussberichte, Kontoauszüge, Parktickets, Tickets aus dem öffentlichen Verkehr, Bescheide etc. Die meisten Systeme können A4-Rechnungen gut abdecken, danach wird es oftmals dünn. Haben sie einen hohen Anteil an ausgefallenen Dokumenttypen, dann ziehen sie eine spezielle Auswertung für diesen Typ in Betracht!

Wie hoch ist die Vielfalt ihrer Rechnungslayouts? Ein leicht zu bestimmender Indikator ist die Anzahl der Lieferanten in ihrem Sample. (Eine professionelle Firma wird auch noch eine Cluster-Analyse über das Sample machen und somit tatsächlich ähnliche Layouts bestimmen können und die Auswertung nicht nur nach den Lieferanten machen.) Bei bludelta.ai haben wir natürlich den Vorteil, dass wir mit anderen Unternehmen vergleichen können.

Wie viele Seiten haben ihre Rechnungen im Durchschnitt und wie ist die Verteilung über das Sample? Vorsicht: Manche Systemlieferanten rechnen nach Seiten ab – nicht nach der Anzahl der Dokumente. Ein üblicher Durchschnitt liegt zwischen 1 und 3 Seiten.

Wie viele unterschiedliche Länder und Sprachen deckt ihr Sample absolut und relativ ab? Haben sie einen hohen Anteil bestimmter Länder/Sprachen, dann ziehen sie eine sprachenabhängige Auswertung in Betracht.

Was sind die Rechnungsdetails, die für das Minimalziel notwendig sind und welche Details benötigen sie erst im Folgeschritt?

Die Basisanalyse und alle Folgeschritte sind nur so gut wie die initiale Selektion des repräsentativen Sets. Unsere Mission ist es, für jeden unserer Kunden echten Mehrwert durch unser System zu bringen und die Basisanalyse ist dabei der erste und zugleich wichtigste Schritt in diese Richtung.

 

Autor: Christian Weiler ist ehemaliger General Manager eines global agierenden IT Unternehmens mit Sitz in Seattle/US. Seit 2016 ist Christian Weiler vermehrt im Bereich Künstlicher Intelligenz in verschiedensten Rollen tätig und verstärkt seit 2018 das Management Team der Blumatix Consulting GmbH.
Kontakt: c.weiler@blumatix.com