Für ERP-Systeme ist es wichtig Daten aus verschiedensten Quellen möglichst Effizient, digitalisiert und strukturiert in das eigene System zu bringen. Wie geht dies heutzutage am besten? Durch die Verwendung von Document Understanding und der Prozessautomatisierung können Daten schneller denn je an den relevanten Stellen im ERP landen.
Die Nachfrage nach Prozessautomatisierungen und Ablösung der manuellen Import Schnittstellen, gerade in ERP-Systemen welche viele Geschäftsprozesse von Firmen abdecken, ist hoch. Kreditorenbelege werden von Hand in eine Maske abgetippt, die Rechnung eingescannt und die daraus entstandene Datei hinter dem manuell erfassten Datensatz abgelegt.
In einer Zeit in welcher wir mithilfe von Document Understanding, Dokumente digitalisieren, Klassifizieren und daraus alle benötigten Daten automatisiert extrahieren können, hören sich die unzähligen manuellen Schritte an wie ein Albtraum. Die wertvolle Arbeitszeit von Angestellten kann sinnvoller genutzt werden. ERP-Hersteller haben diese Umstände ebenfalls erkannt und sind nun bemüht darum die Situation zu verbessern.
Was ist Document Understanding
Unter Document Understanding versteht man das lesen, zuordnen, interpretieren und das anschliessende extrahieren von Daten aus Dokumenten. Die Dokumente können durch diesen Prozess einem Kontext zugeordnet und die Informationen aus den Dokumenten durch den Endnutzer direkt in der Zielapplikation verwendet werden.
Das Document Understanding wird in verschiedene Schritte aufgeteilt:
- Erstellung der Taxonomie: Dokumenttypen (z.B Rechnung) und die zugehörigen Felder (z.B Rechnungsdatum) werden in einem Klassifizierungsmodell abgebildet.
- Digitalisierung des Dokumentes: Ein Eingescanntes Dokument kann nicht direkt verarbeitet werden. Die OCR Technologie (Optische Charakter Erkennung) wird eingesetzt um eine für den Computer lesbaren Text zu erhalten.
- Klassifizierung: Durch die Verwendung von Keywords und einem trainierten Modell, kann automatisiert der Dokumenttyp einem zu verarbeitenden Dokument zugeordnet werden.
- Extrahierung: Durch das erstellte Klassifizierungsmodell und dem Wissen aus der durchgeführten Klassifizierung des Dokumenten-Typs, können die in der Taxonomie definierten Felder im Dokument gesucht werden. Die Suche nach diesen Daten im Dokument kann mittels einem trainierten Machine Learning Modell und definierten Regeln vorgenommen. Die Daten erhalten bei der Extraktion ihren Kontext.
- Datenanreicherung: Verbessern der Daten auf der Grundlage von Externen bereits bestehenden Datenquellen. Ermöglicht eine Sprachen-Erkennung oder die Zuordnung einer vorhandenen Kundennummer aus dem eigenen ERP System.
- Überprüfen und Validieren: Das User-in-the-loop Prinzip wird angewandt um einen beteiligten Benutzer die Klassifizierung und Extraktion zu validieren. Allenfalls können auch Korrekturen angewendet werden.
- Datenintegration: Im letzten Schritt werden die nun strukturierten Daten mit Kontext an die Zielsysteme ausgehändigt.
Durch den hohen Automatisationsgrad all dieser Schritte kann bereits von einer Automatisation von Teil-Geschäftsprozessen gesprochen werden. Einige der Geschäftsprozesse welche durch diese Automatisierung profitieren sind die Verarbeitung von Offerten, Kreditor Rechnungen, Bestellungen, Lieferscheinen, Zahlungsavisierungen und vielen anderen Dokumenttypen welche an bestimmte ERP Geschäftsprozess gebunden sind.
Bis anhin gibt es viele alleinstehende Produkte welche einen solche Automatisation mit Document Understanding und einer Anbindung an Zielsysteme im Portfolio haben. Für ERP Anbieter macht es nur Sinn, diese neue Möglichkeit zur Dokumenten Prozessierung in die eigene Software mit einzubauen.
Schweizer Software an der Front dabei
Der Schweizer Softwarehersteller Abacus ist dabei ein Umfeld um ihre eigene Software bereitzustellen welche einen Dokumenten und Informationenaustausch automatisiert und wesentlich vereinfacht. Das ganze Projekt nennt der Hersteller aus St. Gallen DeepCloud, ein Ökosystem an Cloud-Dienstleistungen welches nahtlos in die ERP-Software integriert ist.
Als Basis dient eine Dateiplattform welche für das hochladen, teilen und kategorisieren von Dokumenten gedacht ist. Mittels einem Document Understanding, Klassifiziert es Dokumente und lässt den Nutzer nach dem Hochladen und Strukturieren der Daten diese Validieren.
Die Verwendung kann anhand der Verarbeitung einer Kreditoren Rechnung beobachtet werden:
DeepO – Verarbeitung einer Kreditoren Rechnung
Im Demo Video wird der gesamte Ablauf vom hochladen des Scans bis zum Kreditoren Beleg in der ERP Software aufgezeigt.
Auch International stehen Lösungen bereit
Die Internationalen ERP-Grössen sind ebenfalls dabei ihr Document Understanding direkt in die Software einzubauen. SAP das International bekannte ERP System aus Deutschland hat bereits ein eigenes Modul im Portfolio welches sich diesem Thema widmet.
ERP Herstellern ist es bewusst, dass die Nachfrage des Marktes für repetitive arbeiten in sich wiederholenden Geschäftsprozessen gross ist. Es gehört, eine gute Automatisierte Lösung der die bestehenden Arbeitsschritte berücksichtigt, in jedes aktuelle ERP-System integriert. Der Eigenbau der ERP Systeme hilft dabei eine Nahtlose Integration zu gewährleisten und den Preis für die Einführung einer solchen Automatisation tief zu halten.
Weiterführende Links
Intelligent Document Processing – der Weg zu dokumentenbezogenen Workflows
Abacus-Spin-off DeepCloud hat bereits über 1 Million Dokumente durch KI verarbeitet
Titelbild: Free Stock photos by Vecteezy
