Automatische Erkennung von Rechnungsmerkmalen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz

Automatische Erkennung von Rechnungsmerkmalen

BASIEREND AUF KÜNSTLICHER INTELLIGENZ

Problem Unstrukturiertes Rechnungsformat

Beispiel 1 3 Datumswerte 7 Beträge Viele mögliche Rechn.Nr. => Was bedeutet was?

Beispiel 2 Völlig anderes Rechnungsformat

Beispiel 3 Wer findet die Rechn.Nr.?

Beispiel 4 6 Datumswerte 7 Beträge Viele mögliche Rechn.Nr. => Was bedeutet was?

Lösung Einsatz von Machine Learning:• System lernt aus Beispielen• Kein „Auswendig lernen“ – es werden Muster und Gesetzmäßigkeiten erkannt• System kann daher auch neue Situationen erkennen• Selbstlernend – wird durch „Erfahrung“ immer besser

WebService

Benchmark

Rechnungsdatum Gesamtbetrag0%

10%

20%

30%

40%

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60%

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76%

94%

78%

Erkennungsrate

DATEV Blumatix

Erkennungsrate Potential zur Steigerung:• Anzahl der Rechnungen zum Lernen (Feedback-Loop)• Fonts, Formatierung, Strukturen einfließen lassen• vielfältigere Schreibweisen erkennen (Datum, Labels,…)• Optimierung OCR Ergebnis für Rechnung

Zukunft - Erweiterte Funktionalität• Korrektheit der Rechnung überprüfen• Skonto Information auswerten• Vorkontierung• Plausibilitätsprüfungen• Erkennung von Ausreißern

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