Schluss mit endlosem Tippen, Korrigieren und Fehler beheben! Manuelle Dateneingabe ist nicht nur mühsam, sondern auch fehleranfällig – und kostet Ihr Unternehmen wertvolle Zeit und Geld. Ungenaue Einträge können zu falschen Entscheidungen, finanziellen Verlusten und fehlerhaften Dokumentationen führen.
Mit automatisierter Datenerfassung eliminieren Sie diese Probleme und machen Schluss mit ineffizienten Prozessen. Ihr Team kann sich auf das Wesentliche konzentrieren, anstatt sich durch manuelle Eingaben zu kämpfen.
Sind Sie bereit für eine smarte Lösung? Dann lassen Sie uns loslegen!
Kurzübersicht
- Automatisierte Dateneingabe: Ersetzt manuelle Erfassung durch eine KI-gestützte Lösung.
- OCR & Machine Learning: Erkennt und extrahiert Daten aus Dokumenten präzise und zuverlässig.
- Schneller & fehlerfrei: Reduziert Eingabefehler und beschleunigt die Verarbeitung erheblich.
- Nahtlose Integration: Lässt sich flexibel in bestehende Systeme wie ERP oder DMS einbinden.
- Mit Klippa DocHorizon: Cloudbasierte Plattform für effiziente und intelligente Datenerfassung.
Was ist automatisierte Dateneingabe?
Automatisierte Dateneingabe bedeutet, dass Informationen ohne manuelle Eingabe in Computer-Systeme, Datenbanken oder Tabellen übertragen werden. Dies wird durch intelligente Dokumentenverarbeitung und Datenautomatisierung möglich.
Mit automatisierter Datenerfassung sparen Unternehmen Zeit und Ressourcen, reduzieren Fehler und optimieren ihre Prozesse für mehr Effizienz und Skalierbarkeit.
Wie? Ohne manuelle Eingaben gibt es weniger Fehler, geringere Kosten und keine Engpässe, wenn das Arbeitsvolumen steigt – die Automatisierung übernimmt. Und Ihr Team? Es kann sich auf wertvollere Aufgaben konzentrieren, statt ständig Daten einzugeben.
Für die Automatisierung können verschiedene Methoden zum Einsatz kommen. Grob gesagt können wir unterscheiden zwischen:
Regelbasierte Methoden
Der traditionelle regelbasierte Ansatz sucht nach Daten an ganz bestimmten Stellen eines Dokuments, die durch vordefinierte Logik und Regeln vorgegeben sind. Diese Regeln werden in Form von if-then-else-Anweisungen in ein System kodiert.
Die grundlegende Idee eines regelbasierten Systems ist es, das Wissen eines menschlichen Experten in einem Fachgebiet (z.B. Kreditorenbuchhaltung) zu erfassen und in ein Computersystem einzubinden. Das war’s. Nicht mehr und nicht weniger. Es ist ein bisschen so, als ob ein Mensch mit einem festen Wissen geboren wird.
Regelbasierte Systeme gibt es schon seit vielen Jahren und sie haben sich als recht effektiv erwiesen, wenn es darum geht, Daten aus Dokumenten zu konvertieren und damit die manuelle Dateneingabe zu reduzieren.
Während regelbasierte Techniken gut bei strukturierten Formularen funktionieren, haben sie bei semi-strukturierten (z.B. Rechnungen und Quittungen) und unstrukturierten Dokumenten (z.B. dem Hauptteil einer E-Mail) Probleme. Diese Arten von Dokumenten sind weniger vorhersehbar, weswegen sich der regelbasierte Ansatz bei diesen Dokumenten nicht als ideal erweist.
Machine Learning Methoden
Im Gegensatz zum regelbasierten Ansatz verfügen Machine Learning Systeme über eine “lernfähige Intelligenz”. Sie interpretieren und identifizieren Muster aus riesigen Datenmengen, die dann dazu verwendet werden können, aus Erfahrungswerten zu lernen und sich zu verbessern. So können Software-Anwendungen im Laufe der Zeit immer genauere Ergebnisse vorhersagen, ohne dass sie explizit dafür programmiert wurden.
Ein einfaches Beispiel sind die Wortvorschläge, die Sie auf Ihrem Smartphone erhalten, während Sie tippen. Diese Wortvorschläge werden auf der Grundlage der Eingaben in der Vergangenheit gemacht und sagen voraus, was Sie in diesem Moment vielleicht sagen möchten.
Wenn für ein Dateneingabeprogramm eine Machine Learning-Methode verwendet wird, wird ein ähnlicher Ansatz verwendet, um die einzugebenden Daten zu finden. Basierend auf den in der Vergangenheit eingegebenen Daten werden die richtigen Datenpunkte gefunden, extrahiert und automatisch in das gewünschte System eingegeben.
So können Machine Learning-Techniken in weniger strukturierte Dokumenten Muster erlernen und Methoden erstellen, um diese Dokumente in strukturierte Daten umzuwandeln.
Gibt es Unternehmen, die Daten immer noch manuell erfassen?
Die kurze Antwort lautet: Ja. Die manuelle Dateneingabe ist eine seit vielen Jahrhunderten bestehende Tätigkeit, die auch noch heute ein fester Bestandtteil vieler Unternehmensprozesse ist.
Eine Studie aus dem Jahr 2020 gibt an, dass fast die Hälfte (48%) von Unternehmen in der Produktionsbranche immer noch Spreadsheets oder andere Dokumente, welche das manuelle Eintippen von Daten erfordert, verwenden.
Einer der Gründe, warum die Dateneingabe noch nicht vollständig automatisiert ist, ist auf das Gewohnheitsverhalten von Menschen zurückzuführen. Es ist z. B. zur eingesessenen Gewohnheit geworden, Formulare oder Dokumente manuell zu bearbeiten. Andere Gründe sind mangelnde Einsicht in die tatsächlichen Kosten des Prozesses und zu wenig Kenntnisse über die Automatisierungsmöglichkeiten. Letztendlich ist das manuelle Herauskopieren und Einfügen von Daten ein Prozess, der wenig Aufwand bei der Implementierung, Nutzung und Instandhaltung erfordert.
Wir sehen dies jedoch als den hohen Preis für kurzfristige Einsparungen. Je mehr manuelle Datenerfassung Ihr Unternehmen durchführen muss, desto mehr kostet es Sie auf Dauer. Laut Goldman Sachs belaufen sich die Gesamtkosten der manuellen, papierbasierten Rechnungsverarbeitung auf 2,7 Billionen US-Dollar jährlich, was eine enorme zeitliche und finanzielle Belastung darstellt.Mit einer automatisierten Lösung können diese Kosten um mindestens 50-70 % gesenkt werden, einige Studien gehen sogar von Einsparungen von bis zu 80 % aus. Klingt nach einem guten Deal, oder? Sehen wir uns die automatisierte Datenerfassung als genauer an.
Die perfekte Kombination: Automatisierung & Human-In-The-Loop (HITL)
Automatisierte Dateneingabe bringt enorme Effizienzgewinne, aber selbst modernste Machine-Learning-Technologie erreicht selten 100 % Genauigkeit. Hier kommt die Human-In-The-Loop (HITL)-Automatisierung ins Spiel – eine smarte Kombination aus Software und menschlicher Überprüfung.
Mit HITL kann der Großteil eines Prozesses vollautomatisch ablaufen. In kritischen Fällen überprüft ein Mitarbeiter die Ergebnisse und trainiert das System weiter, sodass die KI im Laufe der Zeit noch präziser wird. Bereits zu Beginn erreicht die Automatisierung eine Trefferquote von rund 90 %, mit HITL kann sie sich nahezu 100 % annähern.
Warum automatisierte Dateneingabe?
Manuelle Dateneingabe ist zeitaufwendig, fehleranfällig und monoton. Durch den Einsatz von OCR und Machine Learning kann dieser Prozess erheblich optimiert werden. Hier sind die wichtigsten Vorteile:
Zeit & Kosten sparen
Die größte Einsparung ergibt sich aus der Reduzierung manueller Arbeitsstunden. Studien zeigen, dass intelligente Automatisierung die Kosten um 40 % bis 75 % senken kann.
Beispiel:
Ein Buchhalter bearbeitet 50 Rechnungen pro Stunde manuell (1,2 Min. pro Rechnung) – das entspricht 0,70 € pro Rechnung bei einem Stundenlohn von 35 €.
Mit OCR-Software kann derselbe Buchhalter mindestens 200 Rechnungen pro Stunde verarbeiten (18 Sek. pro Rechnung), was die Bearbeitungskosten auf 0,18 € senkt.
Berücksichtigt man Softwarekosten von 0,05 € pro Rechnung, ergibt sich ein Gesamtkostenaufwand von nur 0,23 € – eine Einsparung von über 60 % pro Rechnung!
Fehlerquote drastisch senken
Manuelle Dateneingabe hat eine durchschnittliche Fehlerquote zwischen 0,55 % und 3,6 % – in manchen Fällen sogar bis zu 26,9 %. Automatisierte Lösungen eliminieren Tippfehler, Ablenkungen und Ungenauigkeiten, sodass Unternehmen mit zuverlässigeren Daten arbeiten können.
Mehr Mitarbeiterzufriedenheit
Tägliche manuelle Dateneingabe ist monoton und kann zu physischen und psychischen Belastungen führen, darunter Augenbelastung, Karpaltunnelsyndrom und emotionaler Stress.
Durch Automatisierung können sich Mitarbeiter auf strategisch wertvollere Aufgaben konzentrieren, was die Motivation und Arbeitszufriedenheit erheblich steigert.
Weniger Papierkram, mehr Nachhaltigkeit
Manuelle Dokumentenverwaltung benötigt viel Platz und Ressourcen – Aktenordner, Drucker, Tinte und Lagerfläche. Mit digitaler Datenerfassung reduzieren Unternehmen nicht nur ihren Verwaltungsaufwand, sondern tragen auch zur Nachhaltigkeit bei. Weniger Papierverbrauch bedeutet weniger gefällte Bäume – ein Gewinn für Umwelt und Effizienz.
Anwendungsfälle für die automatisierte Dateneingabe mit OCR und Machine Learning
Grundsätzlich kann jede Aufgabe, die das häufige manuelle Herauskopieren und Einfügen von Daten voraussetzt, automatisiert werden. Im Folgenden listen wir einige Anwendungsfälle auf, um Sie zu inspirieren, nach automatisierten Prozessen in Ihrem Unternehmen zu suchen:
Rechnungsverarbeitung & Kreditorenbuchhaltung
Die Rechnungsverarbeitung ist ein perfektes Beispiel für einen Prozess, der sich ideal für die Automatisierung eignet. Tag für Tag erreichen zahlreiche Rechnungen das Postfach oder den E-Mail-Account von Mitarbeitenden, die sie manuell bearbeiten müssen – ein zeitaufwendiger und repetitiver Vorgang, der wertvolle Ressourcen bindet.
Eine OCR Software kann Sie bei der Automatisierung Ihrer Kreditorenbuchhaltung unterstützen. Einige OCR Lösungen erkennen Rechnungen und extrahieren relevanten Informationen selbstständig, sodass die manuelle Dateneingabe komplett entfällt.
Die Lösungen erfassen Rechnungen unmittelbar nach ihrem Eingang und extrahieren automatisch alle relevanten Daten. Diese werden direkt in die entsprechenden Felder der Buchhaltungs- oder ERP-Software übertragen. Darüber hinaus kann die Software Rechnungen selbstständig kategorisieren – etwa in Lebensmittel, Reisekosten oder Büromaterialien. Diese zusätzliche Automatisierung reduziert den manuellen Aufwand weiter und minimiert gleichzeitig das Fehlerrisiko.
Einkaufs-/Verkaufsauftragsabwicklung
Die Abwicklung von Einkaufs- und Verkaufsaufträgen ist ein weiterer Bereich in der Finanzabteilung, der durch Automatisierung erheblich optimiert werden kann. Vertriebsmitarbeiter verbringen oft viel Zeit damit, Kundendaten zu erfassen und in CRM- und ERP-Systeme einzupflegen, während die Finanzabteilung diese Informationen manuell in das Buchhaltungssystem überträgt.
Dieser Prozess ist fehleranfällig und kann zu Dateninkonsistenzen oder Duplikaten führen, die die Produktivität beeinträchtigen. Mit einer automatisierten Lösung auf Basis von OCR und Machine Learning lassen sich diese Aufgaben – von der Auftragserfassung bis zur Rechnungsstellung – effizient abwickeln. Das Ergebnis: Eine geordnete und konsistente CRM-/ERP-Datenbank, weniger manuelle Eingaben und eine optimierte Kundenerfahrung.
HR und Personalbeschaffung
Fragen Sie Ihre Kollegen aus der Personalabteilung nach der zeitaufwendigsten, sich wiederholenden Aufgabe, und die Antwort wird mit hoher Wahrscheinlichkeit die Gehaltsabrechnung sein. Monat für Monat müssen Mitarbeitende pünktlich und korrekt bezahlt werden – einschließlich der Einreichung von Abrechnungsunterlagen und der fristgerechten Abführung von Lohnsteuern.
Mit einer automatisierten Lösung lässt sich dieser Prozess erheblich beschleunigen. Mitarbeiterdaten bleiben konsistent über alle Systeme hinweg, Stundenzettel können automatisch validiert, und Löhne sowie Abzüge mühelos aktualisiert werden.
Auch bei weniger strukturierten Dokumenten, wie Lebensläufen, bietet eine OCR-gestützte Lösung enorme Vorteile. Dank Machine Learning lassen sich Bewerbungen anhand vordefinierter Regeln und Keywords automatisch kategorisieren. So können vielversprechende Kandidaten auf einen Blick identifiziert und irrelevante Bewerbungen aussortiert werden – ohne mühsame manuelle Durchsicht.
Doch damit nicht genug: Der Onboarding-Prozess wird ebenfalls effizienter. OCR und Machine Learning ermöglichen die automatische Erfassung von Informationen aus Formularen und Identitätsdokumenten. Neue Mitarbeiterdaten werden direkt in das HR-System übernommen – schnell, fehlerfrei und nahtlos.
Verwaltung von Treue-Kampagnen
Loyalty-Programme gibt es in vielen Formen, doch eines haben sie gemeinsam: Ihre Umsetzung erfordert erhebliche Back-Office-Arbeit. Typischerweise müssen Kaufbelege geprüft, Daten manuell erfasst und Prämien freigegeben werden – ein zeitaufwendiger Prozess, der sich über Tage oder sogar Wochen ziehen kann.
Mit der Klippa OCR lässt sich dieser Aufwand drastisch reduzieren. Ein einfacher Scan des Kassenbons per Smartphone genügt – die Software extrahiert, interpretiert und verarbeitet die relevanten Daten innerhalb von Sekunden. Das Ergebnis: Schnellere Validierung, weniger manuelle Arbeit und ein reibungsloses Loyalty-Management.
Dies führt nicht nur zu schnelleren Auszahlungen und zufriedeneren Kunden, sondern Sie sind auch besser in der Lage, Peak-Volumen zu bewältigen, machen weniger Fehler und haben weniger Betrugsvorfälle, wie z. B. doppelten oder mit Photoshop bearbeiteten Quittungen.
Effiziente KYC-Verifizierung durch Automatisierung
Unternehmen in Branchen wie Miete, Telekommunikation, Banken und Versicherungen sind verpflichtet, die Identität ihrer Kunden zu verifizieren, um KYC-Vorschriften einzuhalten.
Traditionell erfordert dieser Prozess einen persönlichen Besuch in einer Filiale, wo Kunden ihren Ausweis vorlegen, Formulare unterschreiben und ein Mitarbeiter die Daten manuell prüft und ins System überträgt. Diese Methode ist kostspielig, zeitaufwendig und schwer skalierbar. Eine Auslagerung in Niedriglohnländer könnte zwar Kosten senken, wirft jedoch erhebliche Datenschutz- und Compliance-Risiken auf.
Die Lösung? Automatisierte KYC-Verifizierung. Statt manuellem Aufwand genügt ein Scan des Ausweises oder Reisepasses per Smartphone, kombiniert mit einem Selfie und einer digitalen Unterschrift. Die Software übernimmt den gesamten Prüfprozess: Sie validiert die Authentizität der Dokumente, extrahiert die relevanten Datenpunkte und sorgt für eine schnelle, sichere und skalierbare Identitätsprüfung – ganz ohne manuelle Eingaben.
So automatisieren Sie die Dateneingabe
Um die Dateneingabe in Ihrem Unternehmen zu automatisieren, müssen Sie wiederkehrende Aufgaben identifizieren, die richtigen Tools auswählen und passende Software integrieren. So optimieren Sie Ihren Datenmanagement-Workflow Schritt für Schritt:
1. Bestehende Prozesse analysieren
Überprüfen Sie Ihre aktuellen Prozesse und identifizieren Sie Aufgaben, die viel Zeit kosten, aber keine manuelle Bearbeitung erfordern. Beispiele: das manuelle Eingeben von Rechnungsdaten in Excel oder das Händische Erfassen von Kundendaten im CRM. Diese Aufgaben lassen sich mit Automatisierung schneller und präziser erledigen.
2. Die richtigen Tools für Ihr Team wählen
Je nach Komplexität der Prozesse gibt es verschiedene Lösungen für die automatische Dateneingabe:
- Optical Character Recognition (OCR) – Erkennt und extrahiert Text aus Bildern und Dokumenten, um manuelle Eingaben zu vermeiden. OCR allein kann jedoch keine Datenstrukturierung oder Validierung übernehmen.
- Robotic Process Automation (RPA) – Setzt Software-Bots ein, um wiederkehrende Dateneingaben anhand festgelegter Regeln zu automatisieren. RPA benötigt jedoch OCR, um unstrukturierte Daten aus Dokumenten zu verarbeiten.
- Intelligent Document Processing (IDP) – Kombiniert KI, OCR und RPA und ermöglicht eine vollständige Automatisierung des Datenworkflows – vom Dokumenteneingang bis zur strukturierten Datenausgabe. IDP bietet die höchste Automatisierungsstufe.
3. Implementierung planen
Entscheiden Sie, wie Sie die Lösung in Ihre bestehende IT-Infrastruktur integrieren möchten:
- API-Schnittstelle für nahtlose Verbindungen
- SDK-Komponenten, wenn mehr Anpassung gewünscht ist
- No-Code-Lösungen, die sich in wenigen Klicks einrichten lassen
Schulen Sie Ihr Team und stellen Sie sicher, dass der Übergang reibungslos verläuft.
4. Ergebnisse überwachen und optimieren
Regelmäßige Leistungsüberwachung hilft dabei, Verbesserungspotenziale zu erkennen. Holen Sie Feedback ein und passen Sie die Automatisierung an Ihre individuellen Anforderungen an.
Diese Anfangsinvestition zahlt sich schnell aus, da manuelle Dateneingabe keine Zeit mehr kostet. Und wenn Sie den ersten Prozess erfolgreich automatisiert haben, prüfen Sie, wo weitere Automatisierungen möglich sind – die Möglichkeiten sind grenzenlos!
Zwei Wege zur Automatisierung der Dateneingabe
Sind Sie bereit, Ihre Dateneingabe zu automatisieren? Mit Klippa setzen Sie auf eine effiziente, nahtlose Lösung, die sich perfekt in Ihre Workflows integriert. Wir bieten zwei Ansätze zur Automatisierung:
1. Intelligente Dokumentenverarbeitungsplattform
Klippa DocHorizon hilft Unternehmen, die Herausforderungen der manuellen Dateneingabe zu überwinden. Die Plattform nutzt KI-gestützte OCR und maschinelles Lernen, um Daten aus Dokumenten, E-Mails oder Bildern präzise zu extrahieren, deren Richtigkeit zu prüfen und sie nahtlos in bestehende Systeme zu integrieren.
Wenn Sie die Dateneingabe in verschiedenen Unternehmensprozessen automatisieren möchten, profitieren Sie von:
- Individuellen Workflows – Erstellen Sie maßgeschneiderte Verarbeitungsprozesse, indem Sie die Funktionen von DocHorizon flexibel kombinieren: Datenextraktion, Klassifizierung, Konvertierung, Anonymisierung, Verifizierung und mehr.
- Präziser Datenerfassung – Extrahieren und validieren Sie Daten aus beliebigen Dokumenten in allen Sprachen mit lateinischem Alphabet oder definieren Sie spezifische Datenfelder für Ihre individuellen Anforderungen.
- Nahtloser Integration – Nutzen Sie über 50 Integrationsmöglichkeiten, darunter Cloud-Lösungen, E-Mail-Parsing, FTP, CRM, ERP, Buchhaltungssoftware, sowie API- und SDK-Schnittstellen.
Typische Anwendungsfälle:
- Belegverarbeitung für Treueprogramme
- Automatisierung der KYC-Verifizierung
- Automatisierung von Hypothekenprozessen
- Einkommensnachweisprüfung
- Und vieles mehr!
Klippa DocHorizon fungiert als vollautomatisiertes Dateneingabesystem:
Dokument abrufen ➝ Daten extrahieren & validieren ➝ Daten im gewünschten Format weiterleiten – ganz ohne manuellen Aufwand!
2. Lösung für Ausgabenmanagement
Wenn Sie die automatische Erfassung von Rechnungen und Belegen für Ihre Kreditorenbuchhaltung und Spesenverwaltung optimieren möchten, ist Klippa SpendControl die ideale Lösung.
Mit Klippa SpendControl, Ihrer All-in-One-Lösung für Ausgabenmanagement & Pre-Accounting automatisieren Sie nicht nur die Datenerfassung von Rechnungen und Belegen, sondern profitieren zusätzlich von:
- Einfache Einreichung & Genehmigung – Erfassen und genehmigen Sie Rechnungen, Belege und Spesenabrechnungen direkt per Smartphone oder Web-App. Die Dateneingabe erfolgt vollautomatisch!
- Individuelle Freigabe-Workflows – Vermeiden Sie lange Bearbeitungszeiten, indem Sie eigene Genehmigungsprozesse für Rechnungen und Belege definieren.
- Automatische Buchung in Ihr ERP oder Buchhaltungssystem – Alle Daten werden validiert, korrekt aufbereitet und direkt in Ihr System übertragen.
Mit Klippa SpendControl behalten Sie jederzeit den vollen Überblick über Ihre Finanzen, ohne eine einzige Zahl manuell eingeben zu müssen. Nutzen Sie die Zukunft des Ausgabenmanagements – machen Sie aus manueller Dateneingabe einen Wettbewerbsvorteil!