Rechnungen, Formulare, Aufträge und andere Dokumente enthalten Informationen, die in vielen Unternehmen noch manuell gelesen und übertragen werden. Eine automatisierte Dokumentenverarbeitung kann diese Vorbereitung beschleunigen, wenn Dokumenttypen, benötigte Felder und Prüfregeln klar definiert sind.
Das reine Auslesen ist nur ein Teil des Prozesses. Eine produktive Lösung muss auch Herkunft, Vollständigkeit, Plausibilität, Freigabe und die Übergabe an bestehende Software berücksichtigen.
Der Ablauf vom Dokumenteingang bis zum Datensatz
Ein robuster Dokumentenprozess besteht aus mehreren getrennten Schritten. Dadurch lässt sich für jeden Schritt bestimmen, welche Technik verwendet wird und wann eine manuelle Prüfung notwendig ist.
Ein Dokument trifft als E-Mail-Anhang, Upload oder Datei aus einem verbundenen System ein.
- Eingang erfassen und Originaldatei eindeutig zuordnen
- Dokumenttyp und mögliche Seitenzusammenhänge erkennen
- Text, Tabellen und ausgewählte Felder auslesen
- Werte formatieren und gegen fachliche Regeln prüfen
- unsichere oder unvollständige Angaben zur Kontrolle vorlegen
- freigegebene Daten an das Zielsystem übertragen
- Status, Quelle und Bearbeitung nachvollziehbar protokollieren
Dokumente zuerst richtig klassifizieren
Bevor Felder ausgelesen werden, muss klar sein, ob es sich etwa um eine Rechnung, einen Lieferschein oder ein Formular handelt. Unterschiedliche Typen benötigen andere Felder, Regeln und Zielprozesse.
Extraktion und Normalisierung unterscheiden
Ein ausgelesenes Datum kann in mehreren Schreibweisen vorkommen. Die Normalisierung überführt es in das benötigte Zielformat. Ähnliches gilt für Beträge, Kundennummern, Einheiten und Adressen.
Welche Techniken und Dokumenttypen beteiligt sind
Maschinenlesbare PDF-Dateien können anders verarbeitet werden als Scans oder Fotos. Für Bilddateien wird häufig Texterkennung benötigt. Flexible Dokumentlayouts können zusätzlich durch KI eingeordnet werden, während eindeutige Format- und Geschäftsregeln besser deterministisch geprüft werden.
- Rechnungen und Gutschriften
- Bestellungen und Auftragsformulare
- Lieferscheine und Leistungsnachweise
- Anträge und ausgefüllte Formulare
- Verträge und ergänzende Anlagen
- technische Berichte und Prüfprotokolle
- Fotos oder Scans mit lesbaren Angaben
KI und feste Regeln sinnvoll kombinieren
KI kann variable Sprache und wechselnde Layouts einordnen. Eine Prüfsumme, ein Pflichtfeld oder ein zulässiger Wertebereich sollte dagegen mit einer eindeutigen Regel validiert werden. Diese Kombination verbessert Nachvollziehbarkeit und Wartbarkeit.
Grenzen der Erkennung sichtbar machen
Schlechte Scanqualität, handschriftliche Ergänzungen oder ungewöhnliche Tabellen können die Erkennung erschweren. Ein System sollte solche Fälle kennzeichnen und nicht stillschweigend einen möglicherweise falschen Wert übertragen.
Konkretes Beispiel: Eine Eingangsrechnung vorbereiten
Eine Rechnung geht als PDF-Anhang ein. Das System erkennt den Dokumenttyp und liest Lieferant, Rechnungsnummer, Datum, Betrag sowie Bestellbezug aus.
- Absender und Originaldatei werden dem Vorgang zugeordnet.
- Pflichtfelder und Formate werden geprüft.
- Der Lieferant wird über eine eindeutige Kennung gesucht.
- Abweichende oder fehlende Werte werden markiert.
- Ein Mitarbeiter prüft den vorbereiteten Datensatz und gibt ihn frei.
- Erst danach erfolgt die Übergabe an Buchhaltungs- oder ERP-Software.
Dieses Beispiel automatisiert Erfassung und Vorbereitung, nicht zwangsläufig die buchhalterische Freigabe. Welche Prüfungen erhalten bleiben, richtet sich nach internen Regeln und dem konkreten Risiko.
Weitere mögliche Dokumentenprozesse
- Kundenformulare auf Vollständigkeit prüfen
- Auftragsdaten für ein CRM oder ERP vorbereiten
- Vertragsunterlagen nach Typ und Laufzeit strukturieren
- Prüfberichte in definierte Datenfelder überführen
- Anhänge einem bestehenden Projektvorgang zuordnen
Qualität, Datenschutz und Betrieb absichern
Dokumente können vertrauliche, personenbezogene oder geschäftskritische Angaben enthalten. Bereits vor der technischen Umsetzung muss geklärt werden, welche Dienste Daten verarbeiten, wo sie gespeichert werden und wer auf Ergebnisse zugreifen darf.
- notwendige Datenfelder und Aufbewahrungszwecke begrenzen
- Übertragung und Speicherung angemessen absichern
- Rollen für Prüfung, Freigabe und Administration festlegen
- Originaldokument und extrahierte Werte miteinander verknüpfen
- Änderungen und Systemübergaben protokollieren
- repräsentative Testdokumente und schwierige Sonderfälle verwenden
Abnahmekriterien pro Feld und Prozess definieren
Nicht jedes Feld ist gleich kritisch. Eine interne Kategorie kann anders behandelt werden als Betrag oder Kontoverbindung. Tests sollten deshalb festlegen, welche Felder automatisch übernommen werden dürfen und wann eine Prüfung erforderlich ist.
Häufige Fragen
Kann jedes Dokument automatisch ausgelesen werden?
Nein. Eignung und Qualität hängen von Dateiformat, Lesbarkeit, Layout und benötigten Angaben ab. Schwierige oder unbekannte Dokumente sollten erkannt und manuell bearbeitet werden.
Ist für Dokumentenverarbeitung immer KI erforderlich?
Nein. Feste Vorlagen und klare Datenfelder können häufig mit klassischen Regeln verarbeitet werden. KI ist besonders bei variabler Sprache, wechselnden Layouts oder einer inhaltlichen Klassifikation hilfreich.
Können die Daten direkt in bestehende Software übertragen werden?
Ja, sofern ein geeigneter und zulässiger technischer Zugang besteht. Vorher sollten Validierung, Dublettenprüfung, Freigabe und Fehlerbehandlung definiert werden.