Belegerfassung mit KI: Automatisierungsgrad vorab bestimmen

Doch vorab: Wie sieht die „marktübliche“ Realität aus?

Bei der automatisierten Belegerfassung können die Automatisierungsraten – die sich darauf beziehen, wie viel Prozent der Belege eines Unternehmens automatisch als korrekt retourniert und in weiterer Folge blind verbucht werden – nicht über einen Kamm geschoren werden. Der Abgleich mit Stammdaten spielt hier eine große Rolle. Ein Abgleich kann aber nur helfen, wenn die vorgelagerte Datenextraktion erfolgreich durchgeführt wurde. Neben der Layout-Vielfalt (entspricht meist der Anzahl der Lieferanten) sind dabei die Erkennungsraten vor allem von der Qualität der Rechnungen abhängig (Scan, Auflösung, Stempel, handschriftliche Bemerkungen, etc. beeinflussen die Qualität). Bei den marktüblichen Systemen werden einzelne Layouts „antrainiert“. Das heißt, man muss die Felder von unbekannten Layouts drei bis sieben Mal „anlernen“. Somit sind 100% ein frommer Wunsch und die tatsächliche Höhe der Erkennungsrate variiert stark je nach Vielfalt der Rechnungen und entsprechend des „Anlern“-Aufwands, den man gewillt ist, zu investieren. Ist die Layout-Vielfalt gering, so halten sich das Risiko und der Aufwand in Grenzen. Bei hoher Vielfalt und großem Volumen jedoch ist genaues Hinsehen erforderlich!

Sicherheit durch Evaluierung

Besser ist es natürlich, wenn vorab die Erkennungsrate bestimmt werden kann. Bei generellen KI-Modellen kann der Kunde die Qualität mit den eigenen Belegen vorab evaluieren. Einzelne Rechnungen können direkt über unser BLU DELTA-System auf unserer Webseite getestet werden. Für einen Test mit mehreren Rechnungen kann kostenlos ein Online- oder API-Zugang angefordert werden oder bei entsprechend großen Belegmengen kann auch eine Potenzialanalyse in Auftrag gegeben werden.

Die BLU DELTA KI Potenzialanalyse – eine statistisch belegte Vorhersage

Bei der Potenzialanalyse erhält der Kunde einen detaillierten Bericht über die zu erwartende Erkennungsrate pro Datenfeld sowie über die Gesamterkennungsrate für die im Unternehmen kursierenden Belege innerhalb eines statistisch belegten Konfidenzintervalls.

Gemeinsam mit dem Kunden bestimmen wir ein repräsentatives Sample bzw. eine repräsentative Stichprobe. Auf Basis dieses Rechnungs- bzw. Dokumenten-Samples werden in einer Basisanalyse die Bilddaten analysiert sowie die Soll-Daten annotiert und mit dem Output der BLU DELTA API verglichen (Benchmark). Darauf basierend wird dann ein ausführlicher Bericht über die Qualität der Dokumente und eine Vorhersage der Erkennungsrate unseres KI-Modells erstellt. Zusätzlich gibt der Bericht auch Auskunft über das Optimierungspotenzial. Somit hat der Kunde eine sichere Basis, um vorab den Automatisierungsgrad zu bestimmen.

Custom KI Modell als Nebenprodukt

Und es wird noch besser. Als Output der Potenzialanalyse entsteht – wenn hilfreich - auch ein für das Unternehmen optimiertes KI-Custom-Modell. Dieses Modell kann unmittelbar über unsere API- und/oder Workflow-Komponenten live getestet oder auch direkt integriert werden. Somit erhält der Kunde, was BLU DELTA verspricht, und es gibt keine bösen Überraschungen. Aber so viel kann vorab gesagt werden – es sind nicht 100%!

*)  Link zur Quelle