Die manuelle Verarbeitung von Rechnungen bindet Ressourcen und ist fehleranfällig. Klassische OCR-Systeme können zwar Texte erkennen, jedoch nicht deren Bedeutung oder Kontext erfassen. Ziel war es, eine KI-basierte Lösung zu entwickeln, die Rechnungsinhalte semantisch analysiert und relevante Informationen wie Lieferantendaten, Rechnungsnummern oder Positionen automatisch extrahiert – unabhängig vom Format. Gleichzeitig sollte eine nahtlose Anbindung an das bestehende ERP-System per API erfolgen, um Medienbrüche zu vermeiden.
Im Rahmen eines Prototyps entwickelten wir eine KI-gestützte Anwendung auf Basis von Large Language Models (LLMs). Der Ansatz umfasst:
Die Lösung erkennt strukturierte Inhalte aus unstrukturierten PDF- oder Bilddaten, gleicht diese mit ERP-Stammdaten ab und führt im Idealfall eine Dunkelbuchung durch. Bei unklaren Fällen ist eine gezielte manuelle Nachbearbeitung vorgesehen.
In der Prototypenphase wurden bereits Erkennungsraten von über 90 % erreicht. Die KI kann unterschiedliche Rechnungsformate flexibel verarbeiten, die Datenqualität verbessern und den manuellen Aufwand deutlich reduzieren. Damit schafft die Lösung die Grundlage für eine skalierbare, automatisierte Rechnungsverarbeitung, die Zeit spart, Fehler vermeidet und sich leicht in bestehende Systeme integrieren lässt.