Rechnungsbelege & Dokumente automatisiert verarbeiten Pierre Himmelmann Leiter Business Development p.himmelmann@elo.com
Strategische Ziele Unternehmen Kundenbindung Kosteneffizienz 2
Geschäftsprozess-Sicht Data Capture-Sicht Herausforderungen und Ziele Formulare & unstrukturierte Dokumente Geschäftsprozesse und Geschäftsvorfälle Unternehmen Papier Fax E-Mail etc. Kunde Info-Feld 1 Info-Feld 2 Info-Feld 3? Data-Capture Hohes tägliches Volumen Heterogene Dokumentstapel Steigender Anteil von unstrukturierten Dokumenten Dokumente sind zentraler Input für viele Geschäftsvorfälle, aber: Geschäftsprozess-Design oft losgelöst von den dokumentverarbeitenden Schritten 3
Ablauf Multi-Kanal-Eingang Klassifikation und Extraktion der Daten Verifikation der extrahierten Daten Export der Daten und Übergabe an Folgesysteme I/F ERP-System / Finanz-SW ECM / Archiv Einbezug von Stamm- und Bewegungsdaten 4
Klassifikation Adressänderung Service- Fragebogen Kündigung Antrag Rechnung......... Kombinierbare Klassifikationsansätze: Layout, Suchmuster, AutoClassifier, 5
Klassifikation mit AutoClassifier Kündigung Kündigung kündige kündigen Stillegung Umzug Neue Wohnung Anschrift Umzug Eigentum Wohnraum Mieträume Verdienstabrechnung Adressänderung Entgeltabrechnung Brutto Betriebskosten Abzüge Vermieter Kirchensteuer Eigentümer Mieter Gehaltsabrechnung Mietvertrag 6
Technische Umsetzung 7
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Informationsextraktion Lokalisierung der Datenfelder OCR- Resultat 063112589 Korn Kai Bergstr. 24 67659 Kaiserslautern Feldname Telefon-Nr Name Vorname Straße PLZ Ort Zahlreiche Extraktionsansätze: Anker, Suchmuster, Tabelle, Datum, Währung, TopDown-Suche 9
Stammdatenbasierte Extraktion Stammdaten Firmenname Strasse PLZ Ort BLZ Konto Thomas Cook AG Zimmerstr 61440 Oberursel 20041111 4786543 Adolf Würth GmbH Postfach 74650 Künzelsau 62091800 10681000 Voith AG Pöltenerstr 74650 Künzelsau 62091800 21389700 BMW AG Pacalstr. 70569 Stuttgart 70540660 518378908... Position der Felder muss nicht bekannt sein Unscharfe Suche (tolerant gegen OCR-Fehler und verschiedene Schreibvarianten) Qualitativ hochwertige Ergebnisse ohne Trainingsaufwand Zugriff auf Stammdaten über Schnittstelle INVOICE Download Report for SAP for DynamixNav, AX, Sage, 10
Wir wollen die Daten ausquetschen am besten von 2 Seiten Stahlhart gegenprüfen 11
Verarbeitung von E-Mails Klassifikation Abrechnung Kontoänderung Beschwerdecharakter leicht Metadaten j.krueger@t-online.de info@energetic.de Do 17.01.2013 09:51 Extraktion Kontodaten (neu): Johanna Krüger KNR: 472387474 BLZ: 500 10 567 12
Erweiterung Complaint Detection Complaint Detection Eingang des Dokuments Automatische Erkennung Unterscheidung von ernsten oder normalen Beschwerden Schnelle Reaktionszeiten Verbessertes Kundenmanagement 14
Erweiterung Complaint Detection Hervorhebung der Phrase im Detailbereich Hervorhebung der Phrase im Bild Checkbox zur Markierung einer normalen Beschwerde Checkbox zur Markierung einer ernsten Beschwerde Textfeld mit der gefundenen Beschwerdephrase 15
Erweiterung Reporter Pro Reporter Pro Fehlende Auswertungsmöglichkeiten Keine Transparenz im Prozessablauf Geringe Datenbasis für Prozessentscheidungen Vorteile des Reporter Pro Hohe Transparenz im Prozessablauf Schnelle Datenlieferung als Grundlage für Entscheidungen Rollenbasierte Auswertungsprofile 16
Dokumentvielfalt Invoice @ Scan E-Mail Fax-Server Andere Multi-Kanal-Eingang ELO Digital Office GmbH Heilbronnerstr. 150 70191 Stuttgart Papierrechnungen E-Mail mit PDF-Rechnung EDI /. 18
DocXtractor INVOICE ELO Digital Office GmbH Heilbronnerstr. 150 70191 Stuttgart Extraktion relevanter Daten Kreditor und Rechnungsempfänger sowie Buchungskreiszuordnun, CPD-Kreditoren Kopf- und Fußdaten mit Bezugsnebenkosten und mehreren MwSt-Sätzen 19
DocXtractor INVOICE ELO Digital Office GmbH Heilbronnerstr. 150 70191 Stuttgart Extraktion relevanter Daten Vollautomatische Unterscheidung von Rechnungen mit und ohne Bestellbezug Vollständige Erfassung von Positionsdaten mit Bestell- und Wareneingangsabgleich 20
DocXtractor INVOICE ELO Digital Office GmbH Heilbronnerstr. 150 70191 Stuttgart Extraktion relevanter Daten Ermittlung von Zahlungsbedingungen Länderspezifische Compliance-Prüfungen ( 14 UStG) 21
Mathematische Datenextraktion Prüfung von mathematischen Abhängigkeiten Brutto ist einer der größten Beträge Netto kleiner gleich Brutto Brutto = Netto + MwSt. MwSt. = 0,19 oder 0,07 * Netto Eindeutiges Ergebnis Netto 207,50 MwSt 39,43 Brutto 246,93 22
Selbstlernmechanismus Bereitstellung gelernten Wissens für zukünftige zu analysierende Belege Automatische Analyse zu verifizierende Belege Nachbearbeiter Sofortige Bereitstellung gelernten Wissens für noch zu verifizierende Belege Selbstlernende Systemoptimierung Nutzung von kreditorbezogenem Verifikationswissen zur Optimierung der Erkennung von nicht erkannten Datenpositionen Selbständiges Verwalten von unterschiedlichen Dokument-Layouts eines Kreditors Kreditorenspezifisches Training entfällt vollständig 23
Reporting im Rechnungsverarbeitungsprozess Kennzahlen im Rechnungsverarbeitungsprozess Cash Flow Rechnungsaufkommen Automatisierungsraten Dunkelverarbeitungsraten Einkaufskosten 24
Erweiterung Reporter INVOICE Ermitteln spezifischer Kennzahlen bei der Eingangsrechnungsverarbeitung Transparenz im Prozessablauf Erkennen von Optimierungsmöglichkeiten Reporter INVOICE 25
Erweiterung Reporter INVOICE 26
Zusammenfassung Leistungsmerkmale Standardprodukt für die Rechnungsverarbeitung Minimaler Konfigurationsaufwand Kontinuierlich selbstlernendes System Automatische Erkennung von Rechnungen, Gutschriften und Mahnungen Automatische Erfassung aller Rechnungsinformationen Kopfdaten (Kreditor, Rechnungsempfänger, Rechnungsnummer, ) Fußdaten (Nettobetrag, Bruttobetrag, Mehrwertsteuersätze, Endbetrag, ) Positionsdaten (Menge, Einzelpreis, Positionspreis, Rabatt, ) Automatische Prüfung der ausgelesenen Rechnungsinhalte Positionsunabhängige Suche 27
Gesetzliche Änderungen: SEPA DocXtractor INVOICE = SEPA-ready Alle benötigten Felder (IBAN/BIC) sind bereits da und können einfach im Verifier eingeblendet werden Die Auswirkungen sind kundenseitig: Pflege der Stammdaten-Felder 28
E-Mails & elektronische Rechnungen 30
Nationaler Rechnungsdatenstandard ZugFeRD Initiative des FeRD = Forum elektronische Rechnung Deutschland Ziel: Nationale Konsensbildung, insbesondere im b2b und b2g ZUGFeRD ist die Abkürzung für»zentraler User Guide des Forum elektronische Rechnung Deutschland 31
ZugFeRD Ziel: Medienbruchfreier und systemischer Rechnungsaustausch auf Basis von strukturierten Daten Systemisch = Jeder kann mit jedem (wie Papier- oder einfache PDF-Rechnung) Bilateral = nur zwischen abgestimmten Partnern (wie EDI) Papier Bild- Datei (PDF) ZUGFeRD EDI systemisch unstrukturiert systemisch unstrukturiert systemisch strukturiert bilateral strukturiert 32
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Beispiel 36
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INVOICE Validator Rechnungseingangsbuch / INVOICE Ledger Poststelle / Buchhaltung DocXtractor Verifier Buchhaltung Einkauf, Fachabteilung Buchhaltung Validator Inspector : Web Inspector Controller Buchhalter oder anderere qualifizierter Benutzer Kontierung wie in SAP Komfortable Bestellzuordnung Komfortabler Duplikatscheck Anzeige der Meldungen während der Erfassung Durch das Vorerfassen wird der Genehmigungsworkflow gestartet Optional dunkel vorerfassen 39
INVOICE Ledger Rechnungseingangsbuch / INVOICE Ledger Poststelle / Buchhaltung Buchhaltung Einkauf, Fachabteilung Buchhaltung DocXtractor Verifier Validator Inspector : Web Inspector Controller Rechnungseingangsbuch Arbeitsplatz des Buchhalters anstelle Posteingang Persönliche Selektion einfach änderbar Prioritäten durch Sortierung, z.b. Skontofristen Mit Business Workplace kombinierbar Recherchetool für Management Rechnungen in allen Phasen sichtbar Historisches Reporting über Kennzahlen, z.b. Phasendauer Anbindung an SAP Business Warehouse möglich 40
Praxisbeispiele und Abläufe 41
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