Von 2 Tagen zu 2 Stunden: Rechnungsverarbeitung automatisiert

Analyse und Prozessmapping

Im ersten Schritt analysierten wir den gesamten Rechnungsworkflow des Unternehmens. Dabei identifizierten wir die kritischen Engpässe: manuelle Dateneingabe, fehlende Validierungsregeln und ein zeitaufwändiger Abgleich mit dem ERP-System. Gemeinsam mit dem Finance-Team definierten wir klare Automatisierungsziele und messbare KPIs.

KI-basierte OCR und Validierung

Wir implementierten eine KI-gestützte OCR-Lösung, die Rechnungen in verschiedenen Formaten (PDF, XML, gescannte Dokumente, E-Rechnungen) automatisch erkennt und die relevanten Daten extrahiert. Ein mehrstufiges Validierungssystem prüft die extrahierten Daten gegen Stammdaten, Bestellungen und historische Muster. Abweichungen werden automatisch markiert und zur manuellen Prüfung weitergeleitet.

ERP-Integration und Pilotphase

Die Lösung wurde nahtlos in das bestehende ERP-System integriert. Während einer vierwöchigen Pilotphase verarbeiteten wir parallel zum bestehenden Prozess 100 Rechnungen automatisiert. Die Ergebnisse übertrafen die Erwartungen: Die Fehlerquote sank von 5% auf unter 0.2%.

Skalierung und Optimierung

Nach der erfolgreichen Pilotphase skalierten wir die Lösung auf das gesamte Rechnungsvolumen. Durch kontinuierliches Machine Learning verbessert sich die Erkennungsgenauigkeit mit jeder verarbeiteten Rechnung. Das Finance-Team nutzt die gewonnene Zeit für strategische Aufgaben wie Cashflow-Analysen und Budgetplanung.