Machine learning ist nützlich nicht heilig
eConnect ist bekannt als Anbieter der Peppol-Infrastruktur für Serviceprovider. Weniger bekannt ist unsere Lösung für die hybride Rechnungsverarbeitung. Vor einigen Jahren nutzte eConnect für die Umwandlung von PDF-Rechnungen und Belegen noch andere Anbieter auf dem Markt, doch die Qualität war unzureichend. Daher haben wir beschlossen, diese Lösung selbst zu entwickeln! Wir haben uns auf den idealen Ansatz basierend auf den neuesten Technologien konzentriert.
Machine Learning ist hilfreich, aber nicht allmächtig
Machine Learning (ML) löst nicht alle Probleme und verbessert auch nicht alles. Es eignet sich besonders gut zum Erkennen von Mustern in chaotischen Daten, ist jedoch weniger geeignet für absolute Entscheidungen auf Basis strukturierter Daten. Machine Learning ist ungeeignet für die Erstellung eines Buchungsvorschlags, aber sehr gut für die Klassifizierung von Anhängen (Bildern) in einer E-Mail.
Der Ansatz von eConnect
Klassifizierung von E-Mail-Anhängen
Häufig werden PDF-Rechnungen per E-Mail versendet, wobei nicht alle Anhänge verarbeitet werden müssen. Manchmal handelt es sich um eine Erinnerung, manchmal um eine Rechnung mit Anhang. Der erste Schritt im Prozess besteht darin, die Anhänge mithilfe von Machine Learning zu klassifizieren. Dabei werden Logos entfernt und Rechnungen konvertiert. Eine praktische Funktion ist, dass PDF-Spezifikationen automatisch mit der PDF-Rechnung zusammengeführt werden, sodass keine separate Bearbeitung erforderlich ist.
Umwandlung von XML-Rechnungen
Nicht alle XML-Rechnungen, die per E-Mail eingehen, basieren auf UBL. Daher erkennt eConnect, welcher XML-Standard verwendet wurde. Oft sehen wir auch Fehler in den XML-Rechnungen und können diese automatisch korrigieren, um die Verarbeitung möglichst vieler XML-Rechnungen zu gewährleisten. Für diese Techniken ist Machine Learning unzuverlässig. Speziell für die Fehlerkorrektur bei XML-Rechnungen entwickeln wir regelbasierte Software.
PDF-Konvertierung
PDF-Rechnungen werden zunächst mithilfe der Standard-OCR-Technologie in Text umgewandelt. Die Interpretation des PDF-Bildes und des erkannten Textes erfolgt auf Basis von Machine Learning, wodurch ein Vorschlag mit erkannten Daten erstellt wird.
Jetzt wird es spannend! Bei eConnect fordern wir den Benutzer nicht auf, die Erkennung zu überprüfen – das System macht das selbst. Jede erkannte Information wird mit einer externen Quelle oder Analyse verglichen, sodass wir automatisch wissen, welche Erkennung korrekt ist. Dadurch konzentrieren wir uns nur auf Daten, die diesen Test nicht bestehen.
Ein erkanntes Rechnungsnummernmuster wird überprüft, ob es von dem jeweiligen Lieferanten stammen könnte. Dabei wird das Muster und die Platzierung mit vorherigen Rechnungsnummern dieses Lieferanten verglichen. Diese Mustererkennung basiert auf Machine Learning.
Buchungsvorschlag
Das Buchen von Eingangsrechnungen erfordert Fachwissen. Wir haben das Wissen von Mensch und Maschine in einem leistungsstarken Buchungsroboter gebündelt, der basierend auf diesem Wissen immer einen Buchungsvorschlag zur Rechnung erstellt.
Die erste Version dieses Roboters gewann den ‘ICT Accountancy Award 2017’ und erstellt Buchungsvorschläge für jede Rechnung. Der Basisvorschlag wird im RGS-Standard erstellt und kann dann weiter verfeinert werden, z. B. mit deinem eigenen Schema. In den letzten Jahren wurde dieser Buchungsroboter unter der Anleitung einer Gruppe von Steuerberatern weiterentwickelt.
Machine Learning ist nicht geeignet, um Buchungsvorschläge zu erstellen, kann jedoch gut Abweichungen im Vergleich zum Buchungsvorschlag erkennen. So hilft Machine Learning, die regelbasierte Software zu verbessern.
Schluss mit Buchhaltung
Die Mission von eConnect ist es, eine automatische Verwaltung für alle zu ermöglichen. Die Technik hat die Rechnungen bereits mit anderen Quellen oder Analysen verglichen, daher ist es nicht mehr notwendig, diese Rechnungen erneut zu prüfen. Alle Rechnungen werden direkt in der Buchhaltung erfasst, sodass die offenen Posten immer aktuell sind – auch während deines Urlaubs. Der Buchhalter (oder das Buchhaltungsbüro) führt regelmäßig eine Zahlenprüfung durch und gibt auf Basis dieser Prüfung Rückmeldung an die regelbasierte Software.
Unabhängigkeit
Die Lösungen von eConnect funktionieren unabhängig von der Buchhaltungssoftware. Wir haben inzwischen Schnittstellen und Integrationen mit über 40 Finanzsoftwarepaketen. Durch die Vielzahl der Anbindungen ist der Wechsel zu einer anderen Finanzanwendung in den meisten Fällen eine Frage des „Umschaltens“ im eConnect-Portal. So vermeidest du eine Abhängigkeit von einem Softwareunternehmen, da das Wechseln zwischen verschiedenen Softwarepaketen sehr einfach ist. Es ist auch möglich, Branchensoftware mit generischer Finanzsoftware zu kombinieren, z. B. das Versenden von Rechnungen aus einem branchenspezifischen System und das Buchen dieser Rechnungen in der Finanzbuchhaltung des Steuerberaters. Die Funktionsweise der Lösung bleibt gleich und das gesammelte Wissen des Roboters geht nicht verloren. So können immer mehr Organisationen in verschiedenen Branchen von einer automatisch geführten Buchhaltung profitieren.