Bestellungen, Rechnungen und Lieferscheine automatisch erfassen mit KI

In vielen Unternehmen tippen Mitarbeitende täglich Daten aus Dokumenten ab, die bereits digital vorliegen. Eine Bestellung kommt als PDF per E-Mail, wird geöffnet, gelesen und Position für Position ins ERP übertragen. Dasselbe gilt für Lieferantenrechnungen und Lieferscheine. Diese Arbeit ist monoton, fehleranfällig und bindet Fachpersonen, die anderswo dringender gebraucht würden. Moderne Sprachmodelle können einen grossen Teil davon übernehmen. Dieser Beitrag beschreibt, wie ein solcher Ablauf aufgebaut ist und worauf es ankommt.

Was sich gegenüber klassischer Texterkennung geändert hat

Automatische Dokumentenerfassung ist nicht neu. Klassische Systeme arbeiten mit Texterkennung und festen Vorlagen pro Absender: Die Bestellnummer steht oben rechts, die Positionen in einer Tabelle ab Zeile zwölf. Das funktioniert bei wenigen, gleichbleibenden Formaten gut, scheitert aber, sobald ein Kunde sein Layout ändert oder Bestellungen frei im E-Mail-Text formuliert.

Sprachmodelle verstehen Dokumente inhaltlich. Sie erkennen eine Artikelnummer auch dann, wenn sie anders beschriftet ist, lesen Mengen aus Fliesstext und können Angaben wie „wie letzte Woche, aber doppelt so viel“ zumindest als Rückfrage markieren. Damit lassen sich auch Dokumente verarbeiten, für die sich eine eigene Vorlage nie gelohnt hätte. Gleichzeitig bringen Sprachmodelle ein neues Risiko mit: Sie können plausibel klingende, aber falsche Werte liefern. Ein gutes System ist deshalb so gebaut, dass es solche Fehler erkennt, bevor sie ins ERP gelangen.

Der Ablauf Schritt für Schritt

• Eingang: Dokumente kommen über ein E-Mail-Postfach, einen Upload oder eine Scan-Station an.
• Klassifikation: Das System erkennt, ob es sich um eine Bestellung, eine Rechnung, einen Lieferschein oder etwas anderes handelt.
• Extraktion: Kopfdaten wie Absender, Datum und Referenznummer sowie alle Positionen werden in ein festes Datenformat übertragen.
• Abgleich: Die Daten werden mit Stammdaten verglichen, etwa Kundennummer, Artikelstamm, Preise und offene Bestellungen.
• Plausibilisierung: Regeln prüfen Summen, Mengen, Mehrwertsteuer und Pflichtfelder.
• Entscheid: Eindeutige Fälle werden automatisch ins ERP übergeben, unklare Fälle landen mit markierten Feldern in einer Prüfansicht.
• Protokoll: Jeder Schritt wird nachvollziehbar gespeichert, inklusive Korrekturen durch Mitarbeitende.

Entscheidend sind die Schritte vier und fünf. Das Sprachmodell liest, aber erst der Abgleich mit Ihren eigenen Daten und klaren Regeln macht das Ergebnis verlässlich. Eine Artikelnummer, die es im Artikelstamm nicht gibt, oder eine Rechnungssumme, die nicht zur Summe der Positionen passt, wird zuverlässig erkannt, unabhängig davon, wie überzeugt das Modell war.

Wie genau ist das in der Praxis?

Pauschale Genauigkeitsangaben sind wenig aussagekräftig, weil sie stark von den Dokumenten abhängen. Saubere, digital erzeugte PDFs mit klarer Struktur werden sehr zuverlässig erfasst. Schlecht gescannte Lieferscheine, handschriftliche Ergänzungen oder Bestellungen in Freitext mit mehrdeutigen Angaben sind deutlich anspruchsvoller.

Wir empfehlen deshalb, die Genauigkeit nicht zu versprechen, sondern zu messen. Vor dem Pilot wird ein Satz echter Dokumente aus Ihrem Alltag zusammengestellt und von Hand korrekt erfasst. Gegen diese Referenz wird das System geprüft, und zwar pro Feld: Wie oft stimmt die Bestellnummer, wie oft die Menge, wie oft die Artikelnummer? Daraus ergibt sich, welche Felder automatisch übernommen werden dürfen und welche eine Prüfung brauchen. Diese Messung wird im Betrieb fortgesetzt, damit Veränderungen, etwa neue Lieferantenformate, früh auffallen.

Ein Dokumentensystem ist nicht dann gut, wenn es nie einen Fehler macht, sondern wenn es weiss, wann es sich nicht sicher ist.

Mensch in der Schleife: richtig dosiert

Ziel ist nicht, Menschen vollständig aus dem Prozess zu entfernen, sondern ihre Zeit auf die Fälle zu lenken, die tatsächlich ein Urteil brauchen. Eine gute Prüfansicht zeigt das Originaldokument neben den erkannten Daten, hebt unsichere oder widersprüchliche Felder hervor und erlaubt die Korrektur mit wenigen Klicks.

• Schwellenwerte festlegen: Ab welcher Unsicherheit oder bei welchen Regelverstössen wird ein Dokument zur Prüfung vorgelegt?
• Kritische Felder strenger behandeln: Beträge, Bankverbindungen und Lieferadressen verdienen eine tiefere Schwelle als Freitextbemerkungen.
• Neue Absender zuerst prüfen: Die ersten Dokumente eines neuen Kunden oder Lieferanten werden immer kontrolliert.
• Korrekturen nutzen: Wiederkehrende Korrekturen zeigen, wo Regeln, Stammdaten oder Anweisungen an das Modell verbessert werden müssen.
• Freigabe für Zahlungen trennen: Die automatische Erfassung einer Rechnung ersetzt nicht die Zahlungsfreigabe durch eine berechtigte Person.

Der letzte Punkt ist auch eine Sicherheitsfrage. Gefälschte Rechnungen mit geänderter Bankverbindung sind ein bekanntes Betrugsmuster. Ein System, das eine neue oder abweichende IBAN automatisch markiert, erhöht die Sicherheit gegenüber der manuellen Erfassung.

Anbindung an ERP und bestehende Abläufe

Der Nutzen entsteht erst, wenn die erkannten Daten dort ankommen, wo sie gebraucht werden. Verfügt das ERP über eine Schnittstelle, werden Aufträge, Kreditorenbelege oder Wareneingänge direkt angelegt. Fehlt eine Schnittstelle, kann ein strukturierter Import oder eine Zwischenablage mit Freigabe den Übergang bilden. Wichtig ist, dass das Originaldokument mit dem erzeugten Datensatz verknüpft bleibt, damit jede Buchung auf ihren Beleg zurückgeführt werden kann. Das erleichtert Rückfragen, Revisionen und die Einhaltung der Aufbewahrungspflichten.

Einführung, Datenschutz und Kosten

Bewährt hat sich ein Pilot mit einem einzigen Dokumenttyp, meist Bestellungen oder Lieferantenrechnungen, und einer klar messbaren Zielgrösse wie dem Anteil automatisch übernommener Dokumente oder der eingesparten Erfassungszeit. Bei Smatik dauert ein solcher Pilot vier bis acht Wochen. Erst wenn der Pilot seine Ziele erreicht, folgen weitere Dokumenttypen.

Weil Bestellungen und Rechnungen fast immer Namen, Adressen und Kontaktangaben enthalten, gelten die Regeln des revDSG. Mit dem KI-Anbieter braucht es einen Vertrag zur Auftragsbearbeitung, und bei Verarbeitung im Ausland ist die Bekanntgabe nach Art. 16 und 17 revDSG zu prüfen. Wer das vermeiden will, kann die Modelle auf Schweizer Servern betreiben. Die laufenden Kosten für die Modellnutzung hängen vom Dokumentvolumen ab und werden vor dem Pilot offen kalkuliert.

Die automatische Erfassung von Geschäftsdokumenten ist heute eine der praxistauglichsten KI-Anwendungen für KMU. Sie funktioniert zuverlässig, wenn das Modell mit Stammdaten, Regeln und einer gezielten menschlichen Prüfung kombiniert wird, und sie lässt sich mit einem überschaubaren Pilot risikoarm testen.