Machine learning is handig, niet heilig

eConnect is bekend als leverancier van de Peppol infrastructuur aan service providers. Minder bekend is onze oplossing voor hybride factuurverwerking. Voor de conversie van pdf-facturen en bonnetjes maakte eConnect enkele jaren geleden nog gebruik van andere bestaande aanbieders in de markt, maar hiervan was de kwaliteit laag. Daarom hebben we besloten dit zelf te ontwikkelen! Wij hebben ons gefocust op de ideale aanpak op basis van de nieuwste technieken.

machine learning is handig, niet heilig

Machine learning (ML) lost niet alles op en maakt ook niet álles beter. Het is met name heel goed in te zetten bij het herkennen van patronen in chaos, maar is minder geschikt voor absolute besluiten op basis van gestructureerde data. Machine learning is ongeschikt voor het genereren van een boekingsvoorstel, maar is wél heel geschikt voor het classificeren van bijlagen (plaatjes) in een email.

de aanpak van eConnect

classificatie van email-bijlagen

Vaak worden pdf-facturen aangeleverd per email, waarbij niet alle bijlagen in de e-mail verwerkt moeten worden. Soms betreft het een herinnering en soms een factuur met bijlage. De eerste stap in het proces is dan ook het classificeren van de bijlagen door middel van machine learning. Waarbij logo’s worden verwijderd en facturen worden geconverteerd. Vervolgens is het een handige optie dat pdf-specificaties automatisch worden samengevoegd met de pdf-factuur, zodat er geen aparte handling hoeft plaats te vinden.

transformeren van xml-facturen

Niet alle xml-facturen die per e-mail worden ontvangen zijn gebaseerd op UBL en daarom detecteert eConnect welke xml-standaard is gebruikt. Vaak zien we ook fouten in de xml-facturen en kunnen we deze automatisch corrigeren, zodat het aantal xml-facturen dat verwerkt kan worden zo hoog mogelijk is. Voor deze technieken is machine learning onbetrouwbaar. Speciaal voor het corrigeren van fouten in xml-facturen ontwikkelen wij rule-based software.

pdf-conversie

De pdf-facturen worden eerst van tekst voorzien door standaard OCR-techniek. De interpretatie van het plaatje van de pdf en de herkende tekst wordt gedaan op basis van machine learning, zodat er een voorstel komt met herkende gegevens.

Dán wordt het interessant! Bij eConnect vragen wij de gebruiker niet om de herkenning te controleren, dat doet het systeem zelf. Iedere waarde wordt vergeleken met een externe bron of analyse, waardoor we geautomatiseerd weten welke herkenning juist is. Hierdoor geven we alleen aandacht aan waarden die deze test niet doorstaan.

Bij een gevonden factuurnummer wordt beoordeeld of deze van de leverancier kan zijn. In dit geval zal het patroon en de plaatsing ‘lijken op’ de eerdere factuurnummers van deze leverancier. Dit ‘lijken op’ (patroonherkenning) is gebaseerd op machine learning.

boekingsvoorstel

Het boeken van inkoopfacturen vereist kennis. Wij hebben de kennis van mens en machine gebundeld in een krachtige boekingsrobot, die op basis van deze kennis altijd een boekingsvoorstel doet bij de factuur.

De eerste versie van deze robot was goed voor het winnen van de ‘ICT Accountancy award 2017’ en zorgt voor een boekingsvoorstel voor iedere factuur. Het basisvoorstel voor de boeking wordt gemaakt in RGS en kan daarna eventueel verder verfijnd worden met bijvoorbeeld uw eigen schema. De afgelopen jaren is deze boekingsrobot doorontwikkeld onder begeleiding van een groep accountant-gebruikers.

Machine learning is niet geschikt voor het maken van boekingsvoorstellen, maar is wel goed bruikbaar voor het detecteren van afwijkingen in vergelijking tot het boekingsvoorstel. Machine learning kan dus helpen om de rule-based software te verbeteren.

stop met boekhouden

De missie van eConnect is het realiseren van een automatische administratie voor iedereen. De techniek heeft de facturen al vergeleken met andere bronnen of analyses, daarom is het niet meer nodig om deze facturen nog een keer te zien. Alle facturen worden direct geboekt in de administratie, zodat de openstaande posten bijgewerkt zijn – ook als u op vakantie bent –. De administrateur (of het administratiekantoor) doet periodiek een cijferbeoordeling en geeft op basis hiervan feedback aan de rule-based software.

onafhankelijk

De oplossingen van eConnect werken onafhankelijk van boekhoudsoftware. We hebben inmiddels koppelingen en integraties met meer dan 40 financiële softwarepakketten. Door het grote aantal koppelingen en integraties is het overstappen naar een andere financiële applicatie in de meeste gevallen een kwestie van ‘de knop omzetten’ in het eConnect-platform. Je voorkomt hiermee een lock-in bij een softwarebedrijf, omdat het switchen tussen verschillende softwarepakketten heel eenvoudig is. Het is ook mogelijk om branchepakketten te combineren met generieke financiële software, bijvoorbeeld het versturen van facturen vanuit een eigen branchepakket en het inboeken van deze facturen in de financiële administratie bij de accountant. De werking van de oplossing blijft hetzelfde en de opgedane kennis van de robot gaat niet verloren. Zo kunnen steeds meer organisaties in steeds meer branches profiteren van een automatisch geboekte administratie.