In der heutigen Geschäftswelt ist es für Unternehmen entscheidend, effiziente und zuverlässige Prozesse für die Rechnungsverarbeitung zu haben. Insbesondere bei einer großen Anzahl von eingehenden Rechnungen kann der Aufwand, diese manuell zu erfassen und die Daten zu überprüfen, erhebliche Zeit und Ressourcen beanspruchen. In unserem Unternehmen sahen wir uns ebenfalls mit dieser Herausforderung konfrontiert. Deshalb haben wir eine Lösung entwickelt, die es ermöglicht, Rechnungen automatisiert zu verarbeiten und so den manuellen Aufwand deutlich zu reduzieren. Mithilfe von KI und der Microsoft Power Plattform konnten wir einen nahtlosen Prozess schaffen, der das Handling von Rechnungen vereinfacht und beschleunigt.
Der bisherige Prozess und die Herausforderung
In unserem Unternehmen verarbeiten wir regelmäßig Rechnungen und Belege, die für die Buchhaltung im CRM-System erfasst werden müssen. Der bisherige Prozess beinhaltete das Scannen von Dokumenten, den Versand per E-Mail und das Erstellen eines Buchungssatzes im CRM, wobei der E-Mail-Versand und die Erstellung des Buchungssatzes bereits automatisiert sind. Allerdings war es erforderlich, dass Mitarbeiter die Buchungssätze manuell überprüfen und Daten aus den PDF-Rechnungen in die Felder des CRM-Datensatzes übertragen. Auch wenn die manuelle Übertragung nur wenige Minuten dauert, summiert sich der Zeitaufwand über den Monat enorm. Angesichts der großen Menge an Rechnungen, die monatlich bearbeitet werden, wurde klar, dass dieser Prozess deutlich effizienter gestaltet werden kann.
Ziel war es, den manuellen Aufwand durch KI-gestützte Automatisierung effizienter zu gestalten und erheblich zu reduzieren.
Die Lösung: automatisierte Datenextraktion mit KI-Unterstützung
Um den manuellen Aufwand zu minimieren, haben wir beschlossen, den Prozess der Dateneingabe vollständig zu automatisieren. Dabei sollen die relevanten Informationen aus den PDF-Rechnungen automatisch in die CRM-Felder übertragen werden, sodass lediglich das Einsenden per E-Mail genügt und keine manuelle Nachbearbeitung mehr erforderlich ist.
Was passiert genau bei der automatisierten Rechnungseingangsbearbeitung mit Power Automate?
Die KI-basierte Lösung basiert auf Microsoft Power Automate und dem darin enthaltenen AI Builder. Diese Kombination ermöglicht es, Rechnungen automatisiert zu analysieren und strukturierte Daten aus den PDF-Dateien zu extrahieren. Die extrahierten Informationen werden dann in die entsprechenden Felder des CRM-Datensatzes zurückgeführt. Im Folgenden beschreiben wir die technischen Schritte der Implementierung.
Der technische Ablauf gliedert sich in die folgenden Schritte:
1. Plugin Ausführung und PDF-Extraktion:
Für das Extrahieren und Schreiben der Felder haben wir ein Plugin entwickelt. Dieses holt sich die im Buchungssatz verlinkte E-Mail und anschließend den in der E-Mail enthaltenen Anhang. Der Anhang wird dann in einen Base64-String konvertiert und in einer HTTP-Request an den Power Automate Flow übergeben.
Da das Erstellen der Buchungssätze in unserem System bereits automatisiert ist, wird das Plugin auch bei Erstellung getriggert.
2. Power Automate Flow:
Trigger für den Flow ist eine HTTP-Request.
Hier muss im Anforderungstext angegeben werden, wie wir die PDF-Datei mitschicken.
Wir geben das Feld „contentBytes“ an, mit dem Typ String und dem Format Byte. Dieses Feld können wir später im Flow weiterverwenden. Wichtig ist hier auch, dass die Methode als POST angegeben ist.
Im nächsten Schritt des Flows kommt auch schon der AI Builder zum Einsatz. Microsoft stellt mit dem AI Builder verschiedene Modelle zur Verfügung, die zum Erkennen von Objekten, Klassifizierungen von Kundenfeedbacks in verschiedene Kategorien oder auch Vorhersagen aus historischen Daten benutzt werden können. Wir verwenden ein Model, welches darauf trainiert wurde, Daten aus Rechnungen zu extrahieren und auch mit eigenen Daten weiter trainiert werden kann.
Hier geben wir an, welches von unseren selbst weiter trainierten Modellen wir verwenden möchten, welchen Typ das Formular hat, das wir verarbeiten möchten und das Formular selbst. Da wir ein PDF verarbeiten wollen, geben wir "PDF-Dokument" an und übergeben das Feld contentBytes aus dem ersten Schritt.
Nach dem AI Builder haben wir noch einen Schritt eingebaut, der die Mitarbeiter informiert, falls die KI ein oder mehrere der gewünschten Felder nicht erkannt hat. Zudem speichern wir die Rechnung in der AI Builder Feedback Loop. So können wir auf die Rechnungen zugreifen, wenn wir das Modell erneut weiter trainieren, mit neuen Daten und den Daten, die die KI nicht erkannt hat.
Als letzten Schritt werden dann die erkannten Felder in einer http-Response an das Plugin zur weiteren Verarbeitung zurückgeschickt.
Die Felder die erkannt wurden sind dann in einem JSON-Format.
Der vollständige Flow sieht am Ende so aus:
3. Daten ins CRM schreiben:
Nachdem das Plugin die Daten des Flows bekommen hat, werden sie bei Bedarf noch in den entsprechenden Datentyp konvertiert und anschließend in die Felder des Buchungssatzes geschrieben.
Für wen lohnt sich die KI-Erweiterung in der Rechnungseingangsverarbeitung?
Unternehmen mit einem hohen monatlichen Rechnungsvolumen profitieren besonders von einer automatisierten Rechnungseingangsverarbeitung. Für Unternehmen, die bisher viele Stunden manuell in die Eingabe und Überprüfung von Rechnungen investieren, bietet die KI-basierte Automatisierung ein enormes Potenzial, Ressourcen zu schonen und den Prozess effizienter zu gestalten.
Auch kleinere Unternehmen mit regelmäßigem Rechnungseingang können durch die KI-basierte Lösung langfristig Zeit sparen und ihre Mitarbeiter entlasten. Sie bietet eine ideale Grundlage für Unternehmen dar, die planen zu wachsen oder deren Rechnungsvolumen in Zukunft steigen könnte. Selbst bei zunehmendem Rechnungsaufkommen kann das Unternehmen darauf vertrauen, dass die Prozesse stabil und effizient bleiben, ohne die Mitarbeiter zusätzlich zu belasten. So unterstützt die Lösung nicht nur die Effizienz im Alltag, sondern auch eine skalierbare, zukunftssichere Unternehmensentwicklung.
Vorteile der digitalen Rechnungseingangsbearbeitung auf einen Blick:
- Zeitersparnis: Schnellere Erfassung und Verarbeitung der Rechnungen ohne manuelle Eingaben.
- Reduzierung von Fehlern: Automatisierte Prozesse sind weniger anfällig für Eingabefehler.
- Skalierbarkeit: Die Lösung kann bei zunehmendem Rechnungsvolumen ohne großen Aufwand skaliert werden.
- Kontinuierliche Verbesserung: Durch die Feedback-Schleife lernt das System mit jeder Rechnung dazu und wird immer präziser.
- Erhöhte Mitarbeiterzufriedenheit: Die Automatisierung reduziert monotone Aufgaben und ermöglicht es den Mitarbeitern, sich wertschöpfenderen Tätigkeiten zu widmen.
Fazit
Durch die Implementierung einer automatisierten Rechnungseingangsverarbeitung mit Microsoft Power Automate und dem AI Builder haben wir einen entscheidenden Schritt zur Effizienzsteigerung in der Buchhaltung gemacht. Die Lösung ermöglicht es uns, große Mengen an Rechnungen schnell und genau zu verarbeiten und die manuelle Arbeit unserer Mitarbeiter zu minimieren. Diese Automatisierung entlastet unser Team und trägt maßgeblich dazu bei, dass wir unsere Ressourcen optimal nutzen können.
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