OCR wandelt Bilder in Text um, der Rest ist eine weitere Aufgabe
Auf einer gescannten Rechnung sind Angaben zunächst Teil eines Bildes. OCR versucht, daraus Text zu gewinnen. Die Qualität hängt unter anderem von der Lesbarkeit der Vorlage ab. Ein verdrehtes, unscharfes oder beschnittenes Bild kann fehlende oder verwechselte Zeichen verursachen.
Selbst eine perfekt gelesene Zahlenfolge sagt aber nicht, ob sie Rechnungs-, Bestell- oder Kundennummer ist. Ebenso können Lieferant, Rechnungsempfänger und mehrere unterschiedliche Daten auf einem Dokument stehen. Die Bedeutungszuordnung ist ein weiterer Verarbeitungsschritt. Geht sie schief, kann die Ergebnistabelle genauso ordentlich aussehen wie eine richtige Ausgabe.
Beschränken Sie die Prüfung deshalb nicht auf „Ist der Text lesbar?“. Fragen Sie, für welche Entscheidung das System ihn nutzt und was ein Fehler ändern würde. Für die Sortierung zwischen zwei Unternehmen ist der richtige Rechnungsempfänger wichtiger als die fehlerfreie Abschrift jeder Positionsbeschreibung.
Quelle zu diesem Abschnitt: Google: PDFs und Fotos in Text umwandeln
Ein korrekter Betrag kann mehrere Bedeutungen haben
Stellen wir uns ein Dokument mit Anzahlung, Gesamtpreis und Restzahlung vor. Das System liest alle drei Beträge richtig, wählt aber die Anzahlung als Hauptbetrag. Das ist keine falsch erkannte Ziffer, sondern ein falsches Verständnis dessen, was die Angabe darstellt.
Ein ähnlicher Fehler entsteht, wenn die Anwendung die Unternehmens-ID des Lieferanten mit der des Rechnungsempfängers verwechselt. Beide Nummern stehen tatsächlich auf der Rechnung und können fehlerfrei gelesen sein. Für die Zuordnung zum richtigen Unternehmen ist jedoch ihre Beziehung entscheidend. Ein bloßer Zeichenvergleich mit dem Original erkennt das Problem möglicherweise nicht, wenn Sie nicht auch nach der Feldbedeutung fragen.
Das Dokumentenlayout ist deshalb mehr als Gestaltung. Überschriften, nahe Beschriftungen und Beziehungen zwischen Bereichen helfen festzustellen, zu wem oder was eine Angabe gehört. Öffnen Sie bei Zweifel das ursprüngliche PDF und betrachten Sie den Kontext.
Das prüfen, was den nächsten Schritt beeinflusst
Für Suche und Übergabe ist wichtig, ob das Dokument relevant ist, wem es gehört und wohin es gehen soll. Menschen müssen nicht bei jeder Rechnung alle Angaben neu abschreiben, um die Zuordnung zu prüfen. Sie müssen aber verstehen, warum das System ein bestimmtes Unternehmen gewählt hat oder unsicher ist.
HeyRup nutzt Erkennung für Sammlung, Sortierung und Übergabe. Die erste Version liefert weder eine Buchung noch eine detaillierte Analyse gekaufter Positionen. Rechnungsangaben dienen der Bestimmung des richtigen Dokuments und Empfängers, nicht dem Versprechen einer vollständigen Buchhaltung.
Bereitet ein anderes Werkzeug Daten für ein Buchhaltungssystem vor, können dessen Prüfanforderungen breiter sein. Beurteilen Sie das Ergebnis stets anhand seiner Aufgabe, nicht anhand der Anzahl ausgefüllter Felder.
Unsicherheit soll zu einer konkreten Frage führen
Ein hilfreicher Prüfstatus erklärt, was fehlt: unbekannter Rechnungsempfänger, zwei mögliche Projekte, schlecht lesbares Dokument oder unklare Beziehung zwischen Versionen. Ein allgemeiner Konfidenz-Prozentwert allein sagt einem Menschen nicht unbedingt, was zu tun ist.
Unterscheiden Sie nach der Korrektur eine Einzelentscheidung von einer Regel für weitere Belege. Eine Rechnung Alfa zuzuordnen bedeutet nicht, dass künftig alle Rechnungen desselben Lieferanten dorthin gehören. Eine Verallgemeinerung braucht einen verständlichen Umfang und Bestätigung.
Automatische Rechnungserkennung prüft außerdem nicht die Vertrauenswürdigkeit einer Zahlungsaufforderung. Ein betrügerisches Dokument kann richtig strukturiert und lesbar sein. Wirkt die Nachricht verdächtig, prüfen Sie sie gesondert; die Einstufung „Rechnung“ ist keine Sicherheitsbestätigung.