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Invoice Management

Unternehmen geben im Durchschnitt 5,80 Euro für die manuelle Bearbeitung einer Rechnung aus. Dabei kommt es jedoch zu großen Schwankungen, denn in einzelnen Branchen oder Anwendungsfällen ist das korrekte Verbuchen der Rechnungen alles andere als einfach. Durch eine Automatisierung der Rechnungsverwaltung lassen sich diese Kosten erheblich senken. Für diese Automatisierung sind viele verschiedene Aspekte zu berücksichtigen. Um all diese abzudecken, reichen einfache Texterkennungs- und optische Zeichenerkennungs-Softwarelösungen (OCR), die meist nur auf der Basis eines einfachen Keyword- oder Synonym-Abgleichs arbeiten, nicht aus. Um der Komplexität der sprachlichen Komponenten gerecht zu werden, sind ausgefeilte semantische Textanalyse-Tools notwendig. Unser Lösung basiert auf genau diesen Prinzipien. Sie baut auf bestehenden OCR-Lösungen baut und ergänzt diese.

Intelligente Rechnungsverarbeitung durch semantische Textanalyse

Mit unserer semantischen Textanalyse-Lösung können Sie sicher sein, dass alle Faktoren berücksichtigt werden, die bei der Verarbeitung von Rechnungen notwendig sind, um eine manuelle Nachbearbeitung nahezu unnötig zu machen. Um alle relevanten Informationen zum Abgleich zu erhalten, kombinieren wir unsere Textanalyse-Software mit einem hoch performanten Web Mining-System.

Wir decken folgende Rechnungskomponenten mit unserer Analyse ab:

  • Identifizierung von Dienstleistungen und Waren
  • Verifizierung von IBAN-Nummern sowie BIC-Codes
  • Identifizierung der Kunden nach der Kundennummer
  • Matching zwischen Rechnungsnummer und verbuchtem Auftrag.
  • Unterscheidung von Dienstleistungen und Waren
  • Normalisierung von Rechnungselementen (z.B. 3 Stück für 3Stk)
  • Zuordnung von Rechnungsnummern zu Aufträgen auch bei schlechter OCR-Qualität
  • Verifizierung von Kundenkonto und –anschrift auch bei schlechter OCR-Qualität

Denn erst wenn all diese Rechnungskomponenten automatisch erkannt und zugeordnet werden, können die Rechnungen korrekt gebucht und Fehlbuchungen vermieden werden.

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