100 Arbeitsstunden gespart: Automatische Texterkennung
Ausgangslage
Wie die meisten Unternehmen stellt The Information Lab Deutschland nicht nur Rechnungen, sondern bekommt auch viele Rechnungen, welche kontrolliert und bezahlt werden mĂŒssen. Hierbei kommt ein groĂer Teil unserer Rechnungen von einem Softwarehersteller als PDF-Anhang per Mail. Die Rechnungsinformationen wurden nun hĂ€ndisch aus den PDFs ĂŒbernommen und in einer Freigabeliste ĂŒbernommen. Wenn die Rechnungen dann freigegeben wurden, mussten diese noch in GĂ€nze in unser Buchhaltungssystem eingegeben werden, wonach die Zahlung der Rechnung folgte. Unterm Strich blieb ein manueller Aufwand von ca. 8 Minuten je Rechnung, der fĂŒr mehrere hundert Rechnungen dieses Herstellers jedes Jahr zu erbringen war.Umsetzung
Die Alteryx Intelligence Suite enthĂ€lt verschiedene Tools, die Optical Character Recognition (OCR) ermöglichen, also die automatische Texterkennung aus Bildern. Diese Werkzeuge sollten also genutzt werden, um die PDF-Rechnungen auszulesen und die Informationen zu speichern. Diese Informationen sollten nun in einem einfach Frontend zur Rechnungsfreigabe angezeigt werden, wofĂŒr eine einfach analytische App oder eine Sharepoint-Liste ausreichend ist. Wenn nun bei einer Rechnung âein Haken gesetzt wirdâ, sollen die Rechnungsinformationen der freigegebenen Rechnung per POST-Request ĂŒber die API unseres Buchhaltungssystems in dieses eingespielt werden, wonach der Zahlungsprozess beginnt.
Ein Workflow, der all diese Arbeitsschritte ĂŒbernimmt, lĂ€uft nun einmal tĂ€glich, um neue Rechnungen in der Freigabeliste aufzufĂŒhren, die Freigabeliste zu kontrollieren und freigegebene Rechnungen in das Buchhaltungssystem zu schreiben.
Die Learnings
Die OCR-Tools ermöglichen ein reibungsloses Auslesen von Informationen aus Bilddatein, wenn diese eine gute QualitĂ€t haben. Jedoch konfiguriert man die Tools fĂŒr einen bestimmten Aufbau von Bilddateien. Bei uns hat sich das Format der Rechnungen des Herstellers wĂ€hrend der Testphase geĂ€ndert, was natĂŒrlich dazu fĂŒhrte, dass Informationen nicht mehr korrekt erfasst wurden und Tools neu konfiguriert werden mussten. Dementsprechend ist auch nach Produktiveren des Workflows stichprobenartige Kontrolle notwendig, um schnell auf FormatĂ€nderungen o.Ă€. zu reagieren. Obwohl es ein dediziertes âPDF to Textâ-Tool gibt, hat sich in unserem Fall herausgestellt, dass die Rechnungen mit dem âImage to Textâ-Tool besser zu erfassen waren, welches mit BLOB-Daten arbeiten kann.- Die auszulesenden (Bild-)Dateien sollten ein möglichst gleichbleibendes inhaltliches Format haben
- Ănderungen an Bilddateien mĂŒssen am besten frĂŒhzeitig erkannt und im Workflow berĂŒcksichtigt werden
- Auch fĂŒr PDFs kann es in einigen FĂ€llen sinnvoll sein, dass âImage to Textâ Tool zu nutzen