Wissenswertes zur Rechnungsverarbeitung
Bei der Rechnungsverarbeitung werden automatisch Rechnungen verarbeitet, die im PDF-Format über die entsprechende Schnittstelle ankommen. In diesem Prozess wird zunächst der Mandant erkannt, dann zwischen Rechnung und Gutschrift unterschieden und zuletzt die Rechnung verschlagwortet. Gestützt und kontinuierlich verbessert wird dieser Mechanismus von einem Learn-Modul, das automatisch bei jedem Verarbeitungsprozess dazulernt und auf diese Weise die Erkennungsrate weiter verbessert.
Automatische Mandantenerkennung
Anhand von Systeminformationen, die aus dem Dokumentenservice kommen, wird standardmäßig ein Mandant voreingestellt.
Es kann jedoch auch vorkommen, dass mehrere Mandanten für eine Rechnung in Frage kommen (z.B. hat der Kunde mehrere Adressen, Filialen etc.). In diesem Fall wird anhand von Systeminformationen und den auf der Rechnung vorhandenen Informationen automatisch der entsprechende Mandant ausgewählt.
Unterscheidung von Rechnung und Gutschrift
Jede Rechnung wird anhand verschiedener Kriterien überprüft, ob es sich um eine Rechnung oder eine Gutschrift handelt. Entsprechend der Identifizierung werden alle nachfolgenden Prozesse (z.B. Erkennung der Rechnungsnummer und Gutschriftnummer) eingestellt.
Automatische Verschlagwortung und Kreditorenerkennung
Bei der Verschlagwortung wird die Rechnung auf verschiedene Kriterien hin untersucht. Der Kreditor wird automatisch in diesem Prozess erkannt.
Der Prozess sucht gezielt nach folgenden Entitäten:
Bestellnummern
Bruttobetrag
Kreditor (Adresse, IBAN, Name, Tax-ID, VAT-ID)
Liefernummern
Nettobetrag
Positionszeilen
Rechnungsdatum
Rechnungsnummer
Steuerbetrag
Steuersatz
Tax-ID
VAT-ID
Währung
Wenn die Erkennung des Kreditors nicht erfolgte, sucht der Prozess nach einem Städtenamen, um automatisch einen Abgleich zu einer Datenbank mit Städtenamen durchzuführen. Anschließend werden mögliche Kreditoren anhand der Postleitzahl geladen. Anhand verschiedener Mechanismen (Abgleich von Namen, IBAN etc.) wird dann der richtige Kreditor verwendet.
Die Datenbank mit den Städtenamen umfasst nur die Städte in Deutschland und der Schweiz (Stand 2021). Bitte wenden Sie sich an Ihren edoc-Kontakt, wenn Sie eine Erweiterung der Datenbank benötigen.
Kontinuierliche Optimierungen im Erkennungsprozess mit Learn
Das Learn-Modul bietet einen Mechanismus, der anhand der Informationen von bereits geprüften Rechnungen Schlüsse auf die Position von Entitäten zieht. Diese Informationen sind immer auf einen Kreditor bezogen, somit werden Rechnungen, die häufig vom selben Kreditor stammen, mit der Zeit besser erkannt.
Bereits erkannte Entitäten übernehmen
Sie können natürlich auch einen eigenen Erkennungsprozess für eingehende Rechnungen bereits etabliert haben. Ein Mensch oder ein Reader erkennt und definiert bereits die Entitäten der Rechnung. In diesem Fall ignoriert edoc document reader die bereits erkannten Entitäten. Auf diese Weise ist z.B. sichergestellt, dass vorhandene Entitäten nicht überschrieben werden.