Automated Invoice

Unter „Automated invoice“ versteht man eine Lösung, die als neues Service-Modul lieferbar ist und über die der gesamte Einkaufszyklus.

Automated Invoice

SZENARIO

Die verschiedenen Phasen des Einkaufszyklus umfassen sowohl die Registrierung der Rechnung für Buchhaltungszwecke und die Konsistenzprüfung als auch den Abgleich mit dem entsprechenden Kaufauftrag, dem Transportdokument oder dem Wareneingang. Bei der Überprüfung selbst werden alle Einzelposten der beiden Dokumente (Rechnung und Kaufauftrag/Transportdokument/Wareneingang) miteinander abgeglichen.

Ein solcher Vorgang, in dessen Rahmen auch eventuelle Unstimmigkeiten ermittelt werden, wird von den meisten Unternehmen sowohl für die Erfassung der Geschäftsfälle als auch für den Abgleich der Einzelposten der Rechnung mit dem Kaufauftrag, dem Transportdokument oder dem Wareneingang manuell anhand von Papierdokumenten durchgeführt.

Bei der Erhebung der für die Buchungseinträge in den Rechnungen erforderlichen Daten (Gesamtbetrag und/oder Rechnungszeile) werden die Geschäftsfälle durch entsprechende Lösungen der Optical/Intelligent Character Recognition (OCR/ICR) automatisiert erfasst und auf die entsprechenden Buchungsläufe für das Verwaltungssystem/ERP-System vorbereitet.

Die automatisierte Rechnungsabstimmung erfolgt über eine Machine Learning-Komponente (IRIDE – Intelligent Reconciliation of Invoice and Delivery Notes), die die Abstimmung und den Abgleich zwischen den Einzelposten der Rechnung und den entsprechenden Einzeldaten des Kaufauftrags/der Transportdokumente/des Wareneingangs durchführt und einen entsprechenden Output liefert (sowohl als Datenformat als auch als Report).

Lösung

Automated invoice gilt als Vorreiter für die Gestaltung des gesamten Rechnungsstellungsprozesses, von der Automatisierung der Eintragung der in den Rechnungen enthaltenen Daten bis hin zur Überprüfung und zum automatisierten Abgleich der Rechnungen und der entsprechenden Frachtbriefe mittels OCR und Machine Learning-Algorithmen, bei gleichzeitiger automatischer Identifizierung eventueller Unstimmigkeiten (z. B. Preis- oder Mengenangaben, die nicht mit den Angaben in den Bestellungen übereinstimmen), wobei die Daten nicht nur auf den Kodierungen der Produkte des Materialstamms basieren.

Focus On

Der Kostenaspekt, die Effizienz sowie der hohe Anspruch an die Qualität von Prozessen sind derzeit die wichtigsten Triebkräfte der Unternehmen. Im Bereich Finance & Accounting wird besonderes Augenmerk auf die Registrierung und die Überprüfung von Lieferantenrechnungen gelegt.

Automated invoice ist die Lösung, mit deren Hilfe all diese Ziele erreicht werden können. Unter „Automated invoice“ versteht man eine Lösung, die als neues Service-Modul lieferbar ist und über die der gesamte Einkaufszyklus von der Registrierung bis hin zur Abstimmung zwischen Rechnung und Kaufauftrag, Transportdokument und Wareneingang automatisiert verwaltet werden kann, wobei sich mithilfe dieser Software auch etwaige Unstimmigkeiten und Abweichungen erkennen lassen.


Das aktuelle Szenario − Problematik

Eine manuelle Bearbeitung erfordert sehr viel Zeit und Mühe, ist fehleranfällig und liefert oft schlechte Datenqualität. Zudem kann man bei manueller Durchführung in keiner Weise von dem Wissen bzw. von der Wertschöpfung profitieren, die durch wiederholte Ausführung desselben Vorgangs erzielt wurde.

Die hohen Verwaltungskosten führen insbesondere bei großen Dokumentenmengen auch zu enormen Betriebsausgaben, die in keinem Verhältnis zum Nutzen des erzielten Mehrwerts stehen.

Zudem ist die manuelle und anhand von Papierdokumenten durchgeführte unstrukturierte Bearbeitung weder im Hinblick auf die Effizienz noch auf die Qualität der verwalteten Informationen kontrollierbar und steuerbar.


Automated invoice als Lösung

Die angebotene Lösung lässt sich bei der Verwaltung verschiedener Rechnungstypen und unterschiedlicher Arten von Registrierungs- und Abstimmungsprozessen einsetzen und eignet sich insbesondere für Verfahren, die Folgendes beinhalten:

  • Registrierungen anhand von Kaufaufträgen, Transportdokumenten und Wareneingängen;
  • Registrierungen ohne Kaufauftrag;
  • Registrierungen mit Ausweisung des Gesamtbetrags (Ausweisung MwSt. komplett);
  • Registrierungen mit den Details jeder einzelnen Rechnungszeile;
  • Registrierungen pro Kostenstelle/Verkaufsstelle (oder andere Punkte der sekundären Kontierung).

Eine besondere Rechnungsart, deren Registrierung automatisiert werden kann, stellen die Rechnungen im Bereich Utilities von Unternehmen dar, die im Retail-Bereich tätig sind. Es handelt sich hierbei um Rechnungen, für die eine Schlussbilanz pro Verkaufsstelle zur Kontrolle der Gewinnspanne pro Ladengeschäft erforderlich ist. Charakteristisch für diese Art von Rechnungen ist ein relativ standardisiertes Format. In diesen Rechnungen sind auf einer relativ hohen Anzahl von Seiten die Informationen der einzelnen Verkaufsstellen enthalten, wobei sich die Anzahl der Seiten bei Hinzukommen weiterer zu verwaltender Verkaufsstellen noch erhöht. Durch die Automatisierung ist es den Unternehmen möglich, präzise und zum fristgerechten Termin die jeweiligen Schlussbilanzen pro Verkaufsstelle zur Verfügung zu haben. Eine manuelle Durchführung sich wiederholender Vorgänge mit geringer Wertschöpfung ist in diesem Fall nicht mehr erforderlich.

Durch die Nutzung moderner, auf OCR/ICR basierender Technologien können den Dokumenten bestimmte Informationen entnommen und ausgewertet werden. Mithilfe der modernen Technologie des Machine Learning können zudem auch Unstimmigkeiten festgestellt und gekennzeichnet werden.

Als Output unserer Lösung erhalten Sie folgende Informationen:

  • Einen automatischen Informationsfluss über die Registrierungen (direkte Integration mit den ERP-Systemen);
  • Einen automatischen Informationsfluss über die Rechnungsabstimmung (Discrepancy Report und/oder direkte Integration mit den ERP-Systemen).


Anwendungsfälle

Automatisierte Registrierung von Rechnungen (für Waren/Dienstleistungen) anhand des Kaufauftrags, des Transportdokuments oder des Wareneingangs:

Über OCR/ICR: Validierung der Daten nach automatischer Einlesung der Kopfdaten sowie der einzelnen Zeilen des Papierdokuments mit Basisdaten aus dem Verwaltungssystem/ERP-System (z. B. Stammdaten der Zulieferer, Übersicht über die Kaufaufträge, Transportdokumente, Mehrwertsteuersatz), um einen integrierten Informationsfluss bezüglich der Kontierung zu generieren.

Automatisierte Abstimmung von Waren-/Dienstleistungsrechnungen:

Bei Nutzung der Daten aus der OCR-Verarbeitung für Einzelposten können mithilfe der ML IRIDE-Lösung Unterschiede zwischen den Rechnungen und dem entsprechenden Kaufauftrag, Transportdokument oder Wareneingang festgestellt werden. Hierbei werden auch Datenflüsse für das Verwaltungssystem/ERP-System des Kunden produziert und/oder ein Report bezüglich der Rechnungsabstimmung erstellt. Dieser wird dann für die Bearbeitung durch den Nutzer sowie für die Weitergabe an andere Unternehmensbereiche (z. B. Vertriebsbüro, Einkauf) oder an den Zulieferer zur Klärung von Unstimmigkeiten zur Verfügung gestellt.

Automatisierte Registrierung von Rechnungen im Bereich Utilities mit Registrierung im ERP-System:

Umwandlung von Papierrechnungen in ein PDF-Format sowie anschließende Umwandlung des PDF-Formats in ein unstrukturiertes TXT-Format. Erkennen von Informationen (über Schlüsselwörter, semantische Logiken, gelegentlich auch über Regeln und Anwendungen von Algorithmen) über das Smart OCR/ICR-System auf Ebene einer einzelnen Verkaufsstelle mit Ausweisung des Gesamtbetrags für die entsprechenden Validierungsprüfungen sowie Einsatz von Software (unter Nutzung von Python) für die Umwandlung von Informationen in die Sprache des Buchhaltungssystems (vom Code der Verkaufsstelle bis hin zu Kostenstelle, Ust-Id-Nr., Buchhaltungskonten). Erzeugung von Daten für eine eventuelle Validierung seitens des Nutzers bzw. direkte Erzeugung eines Informationsflusses zur Kontierung im Buchhaltungs-/ERP-System.


Lösungsarchitektur

Die Architektur umfasst 4 Makro-Komponenten:

  • Die Komponente OCR/ICR: unsere Lösungen basieren im Allgemeinen nicht auf bereits vordefinierten Modulen oder Vorlagen, sondern auf semantischen Logiken und selbstlernenden und adaptiven Technologien, die die Prozessaktivitäten nutzen.
  • Die Komponente OCR/ICR LineItems: die Lösung besteht im Erkennen von Einzelposten − auch bei nicht strukturierten Daten − durch selbstlernende Technologien sowie in der kontinuierlichen Verbesserung der Texterkennung.
  • Die Komponente Machine Learning (IRIDE): IRIDE basiert auf den Scikit-Learn-Python-Bibliotheken für Machine Learning.
  • Komponente des Rechnungsabgleichs (Discrepancy Report): die Web-Schnittstelle für die Erstellung des Abgleich-Reports wird über ASP.NET MVC entwickelt.

Die Lösung wird auf dem db Microsoft SQLServer oder auf Oracle implementiert.


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