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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%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
88%
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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