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Die Rechnungsdaten lassen sich auf zweierlei Art in die weitererarbeitenden Systeme (ERP und Rechnungsworkflow) übertragen. Entweder ein Sachbearbeiter liest sie von der Rechnung ab und gibt sie in das System ein. Durchschnittlich eine Minute dauert eine solche manuelle Erfassung von Kopf- und Positionsdaten, so das Ergebnis diverser Tests. Die anschließende Validierung, also der Abgleich der Rechnungs- mit den Stammdaten, ist darin bereits enthalten.
Besonders hoch ist der Aufwand bei Sammelrechnungen mit Dutzenden verschiedener Positionen, die dann den betreffenden Kostenstellen bzw. Abteilungen im Haus zuzuordnen sind. Im Krankenhausbereich zum Beispiel können Laborrechnungen gut und gerne 60 oder 70 Seiten lang sein. Bei Bestellbezug muss der Lieferant auch die Bestellnummer auf der Rechnung angeben. Viele produzierende Unternehmen geben solche Fertigmaterial-Bestellungen auf.
Auf den dazugehörigen Rechnungen "verstecken" sich die Bestellnummern der einzelnen Teile dann in einem Zahlenwust in Einzelpositionen und müssen einzeln mit der Bestellung im ERP-System abgeglichen werden.
Diese zeitintensiven Tätigkeiten zu sparen hilft der Einsatz von Capture-Technologien und einer Software für Optical Charakter Recognition (OCR). Unter Capture versteht man alle Tätigkeiten, die im Rahmen der Erfassung, Erkennung und Klassifizierung von Dokumenten durchzuführen sind. Eine OCR-Software automatisiert den Vorgang der Erfassung und beschleunigt ihn um rund das Fünffache. Zunächst wird die Rechnung dafür eingescannt und mittels eines Rechnungslesers analysiert. Der Rechnungsleser FlowManager Invoice Reader von LORENZ Orga ist kompatibel zu allen Multifunktionsgeräten. So kann der Anwender sofort starten, zusätzliche Investitionen in Hardware sind nicht nötig.
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Mittels modernster Texterkennungstechnologien erkennt der Rechnungsleser alle relevanten Kopf- und Positionsdaten gescannter und digitaler Rechnungen. Er übernimmt die formale Prüfung (ist z.B. die Umsatzsteuer enthalten und in richtiger Höhe ausgewiesen?) und gleicht die Rechnungsdaten nach einem Regelwerk mit ggf. dazugehörigen Stamm- und Bestelldaten des ERP-Systems ab.
Finden sich keine Übereinstimmungen, kann der Anwender über eine Nachbearbeitungsober-fläche die ausgelesenen Werte nach dem Scanvorgang anhand des eingescannten Images auf mögliche Lesefehler kontrollieren und wenn nötig korrigieren. So wird die Richtigkeit der extrahierten Daten gewährleistet. Dank der Erkennungslogiken entfällt die manuelle Erfassung der Rechnungsdaten komplett. Als Ergebnis dieser Vorverarbeitung stehen maschinenver-wertbare Daten zur Verfügung, die vollständig der Originalrechnung entsprechen.
Nach Auslesen und Validierung übergibt der Rechnungsleser die Daten einem Rechnungs-prüfungsworkflow wie FlowManager Invoice. Erfassungs- und Workflowtechnologie sind hier eng integriert. Damit das Workflowsystem den größtmöglichen Nutzen aus den ihm zugeführ-ten Informationen erzielen kann, ist es nötig, besonderes Augenmerk auf die Planung und Durchführung der Erfassung zu legen. Je nach Art und Anzahl der eingehenden Rechnungen müssen unterschiedliche Erfassungs-, Attribuierungs- und Klassifizierungsschritte durchge-führt werden. Rechnungsleser können auf die in unterschiedlichen Layout-Formaten einge-henden Rechnungen trainiert werden.
Arbeiten alle technischen Komponenten für Erfassung und Workflow reibungslos zusammen, lassen sich Zeitaufwand und Fehleranfälligkeit einer manuellen Erfassung drastisch minimie-ren. Eine vollständig automatisierte Rechnungsbearbeitung wird möglich, die zu kurzen Durchlaufzeiten führt, denn es ist jederzeit ersichtlich, in welchem Bearbeitungsstatus sich ein Dokument befindet. In einer persönlichen Wirtschaftlichkeitsberechnung bietet LORENZ Orga Interessenten an, sich ihre individuellen Kosten- und Zeitersparnisse durch Einsatz von DMS- und Workflowtechnologien im E-Invoicing kalkulieren zu lassen. Die Anschaffung eines elektronischen Rechnungslesers lohnt sich ab etwa 20 - 30.000 Rechnungsseiten pro Jahr.