So werden Daten von Rechnungen ausgelesen

Wenn Sie in der Kreditorenbuchhaltung, als Buchhalter oder im Einkauf tätig sind, wissen Sie: Die Rechnungsverarbeitung kann zeitaufwendig und frustrierend sein. Jeden Monat stehen Sie vor einer Flut von Rechnungen – jede mit einem eigenen Format, Layout und ihren speziellen Eigenheiten.

Die gute Nachricht? Es gibt einen besseren Weg. In diesem Blog zeigen wir Ihnen verschiedene Strategien zur Datenextraktion aus Rechnungen – von halbautomatisierten Lösungen wie Excel und vorlagenbasiertem OCR bis hin zu vollautomatisierten, KI-gestützten Ansätzen.

Am Ende wissen Sie genau, welche Methode am besten zu den Anforderungen Ihres Unternehmens passt. So optimieren Sie Ihre Workflows, reduzieren Fehler und steigern Ihre Effizienz. Lassen Sie uns starten!

Kurzübersicht

• Halbautomatisierte Rechnungsdaten-Extraktion: Praktisch für kleine Unternehmen: Methoden wie die „Daten abrufen“-Funktion in Excel und vorlagenbasiertes OCR ermöglichen die Extraktion strukturierter Daten aus Rechnungen. Sie erfordern jedoch manuelle Validierung und funktionieren am besten mit einheitlichen Rechnungsformaten.
• Vollautomatisierte, KI-gestützte Lösungen: Mehr Effizienz für größere Anforderungen: KI-basierte Rechnungsverarbeitung meistert unterschiedliche Formate, handschriftliche Notizen und komplexe Steuerregeln – ideal für Unternehmen mit hohem Rechnungsvolumen.
• Herausforderungen in der Rechnungsverarbeitung verlangsamen Workflows: Uneinheitliche Layouts, unstrukturierte Positionen, handschriftliche Ergänzungen und verschiedene Dateiformate führen bei manuellen und vorlagenbasierten Methoden oft zu Fehlern.
• Automatisierte Datenextraktion spart Zeit und minimiert Fehler: KI-gestützte Plattformen wie Klippa DocHorizon optimieren Workflows, erhöhen die Genauigkeit und stärken die finanzielle Kontrolle – ganz ohne manuelle Eingriffe.

Was ist Rechnungsdatenextraktion?

Die Extraktion von Rechnungsdaten ist der Prozess der Erfassung wichtiger Details aus Rechnungen. Dieser Prozess kann manuell, halbautomatisch oder vollautomatisch mithilfe von OCR (Optical Character Recognition) und KI-gestützter Technologie erfolgen. Unternehmen nutzen die Rechnungsdatenextraktion, um die Kreditorenbuchhaltung zu optimieren, menschliche Fehler zu reduzieren und die finanzielle Genauigkeit zu verbessern.

So extrahieren Sie Daten aus Rechnungen

Für Unternehmen mit einem überschaubaren Rechnungsvolumen bietet die halbautomatisierte Datenextraktion mit Excel und vorlagenbasiertem OCR eine praktikable Zwischenlösung. Im Folgenden zeigen wir, wie diese Methoden funktionieren und wo ihre Grenzen liegen – so finden Sie heraus, welche am besten zu den Anforderungen Ihres Unternehmens passt. 

1. Datenextraktion aus Rechnungen mit der Excel-Funktion „Daten abrufen“

Für kleine Unternehmen oder Teams mit einem begrenzten Rechnungsvolumen bietet Microsoft Excel eine halbautomatisierte Möglichkeit, Rechnungsdaten mithilfe der „Daten abrufen“-Funktion zu extrahieren. Zwar ist weiterhin eine manuelle Überprüfung erforderlich, doch dieses Verfahren erleichtert den Prozess, indem es strukturierte Daten aus PDF-Rechnungen in ein bearbeitbares Format überträgt.

So extrahieren Sie Rechnungsdaten mit Excel:

Schritt 1: Rechnungsdaten aus einem PDF importieren

• Excel öffnen → Daten-Tab → Daten abrufen → Aus Datei → Aus PDF
• Die gewünschte Rechnungs-PDF auswählen

Schritt 2: Daten bereinigen und formatieren

• Unnötige Spalten und Zeilen entfernen
• Formate standardisieren (z. B. Datum, Währung)

Schritt 3: Grundlegende Verarbeitung automatisieren

• TEXT-Funktionen für Formatkorrekturen verwenden
• SUMIFS & COUNTIFS für die Analyse von Summen einsetzen
• LOOKUP-Funktionen zur Überprüfung von Lieferantennamen nutzen

Schritt 4: Daten exportieren und weiterverwenden

Einschränkungen der Excel-Methode für die Rechnungsdaten-Extraktion

• Erfordert manuelle Anpassungen bei nicht standardisierten Rechnungsformaten
• Kann keine handschriftlichen oder gescannten Rechnungen verarbeiten
• Fehlende Intelligenz zur Erkennung von Feldvariationen (z. B. „Gesamtbetrag“ vs. „Zahlungsbetrag“)
• Nicht skalierbar für die Verarbeitung großer Rechnungsvolumen

Trotz dieser Einschränkungen bietet Excels „Daten abrufen“-Funktion eine praktikable Lösung für Unternehmen, die eine halbautomatisierte Datenextraktion benötigen, ohne in komplexe Automatisierungstools zu investieren.

2. Rechnungsdatenextraktion mit vorlagenbasierter OCR

Die vorlagenbasierte OCR automatisiert die Datenextraktion durch Scannen von Dokumenten und Extrahieren wichtiger strukturierter Daten aus Rechnungen auf der Grundlage von vordefinierten Vorlagen. Diese Methode ist nützlich für Unternehmen, die Rechnungen von einer bestimmten Gruppe von Anbietern mit einheitlichen Formaten verarbeiten.

Schritt 1: Rechnungsvorlagen konfigurieren

1. Wählen Sie eine OCR-Software, die eine vorlagenbasierte Extraktion unterstützt
2. Definieren Sie Schlüsselfelder auf der Grundlage einer Musterrechnung
3. Legen Sie feste Bereiche für jeden Datenpunkt fest, damit die OCR-Engine weiß, wo sie suchen muss

Schritt 2: Rechnungen scannen und verarbeiten

Schritt 3: Daten validieren und exportieren

Einschränkungen der vorlagenbasierten OCR

• Funktioniert am besten, wenn das Rechnungslayout unverändert bleibt
• Wenn ein Lieferant sein Rechnungsformat ändert, kann die Vorlage fehlschlagen
• Es ist nicht ideal für Unternehmen, Rechnungen von verschiedenen Lieferanten zu bearbeiten

Die vorlagenbasierte OCR verbessert zwar die Effizienz gegenüber der manuellen Eingabe, ist aber nicht flexibel genug, um unterschiedliche Rechnungslayouts zu verarbeiten. Unternehmen, die eine Vielzahl von Rechnungen verarbeiten, benötigen möglicherweise einen fortschrittlicheren KI-gestützten Ansatz.

Automatische Datenextraktion aus Rechnungen

Die meisten der halbautomatischen Methoden zur Datenextraktion erfordern manuelle Eingriffe für regelmäßige oder einmalige Dokumente. Doch es gibt eine Alternative – KI-gestützte Lösungen, die den gesamten Prozess der Rechnungsdatenextraktion vollständig automatisieren können.

Klippa DocHorizon ist eine leistungsstarke Plattform für intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP), mit der sich Dokumenten-Workflows leicht automatisieren lassen. Seine Fähigkeit, zahlreiche Dokumententypen und –formate zu unterstützen, bietet Flexibilität für verschiedene Anwendungsfälle.

Wir werden Sie Schritt für Schritt durch den Prozess führen. Und das Beste daran? Sie können es kostenlos ausprobieren!

Schritt 1: Registrierung auf der Plattform

Als Erstes müssen Sie sich kostenlos auf der DocHorizon-Plattform anmelden. Geben Sie Ihre E-Mail-Adresse und Ihr Passwort ein und machen Sie dann Angaben wie Ihren vollständigen Namen, den Firmennamen, den Anwendungsfall und das Dokumentenvolumen. Danach erhalten Sie ein kostenloses Guthaben von 25 €, mit dem Sie alle Funktionen und Möglichkeiten der Plattform erkunden können.

Nachdem Sie sich angemeldet haben, erstellen Sie eine Organisation und richten ein Projekt ein, um unsere Dienste in Anspruch zu nehmen. Für unser Ziel – die Extraktion von Daten aus Rechnungen – aktivieren Sie einfach das Financial Model und den Flow Builder, um loszulegen. Mit dieser Einrichtung haben Sie von Anfang an alles, was Sie brauchen!

Schritt 2: Voreinstellung erstellen

Sie werden sich vielleicht fragen, warum wir uns für das Finanzmodell und nicht für andere Optionen entschieden haben. Das Finanzmodell wurde entwickelt, um Ihre Financial Workflows zu optimieren, indem es die Extraktion, Analyse, Validierung und Klassifizierung von Daten automatisiert. Es verarbeitet effizient eine breite Palette von Finanzdokumenten, darunter Quittungen, Bestellungen, Kontoauszüge und vieles mehr.

Sobald die Funktion aktiviert ist, kannst du ein neues Preset erstellen. Nennen wir es „Daten aus Rechnungen extrahieren“. Mit diesem Preset kannst du genau die Komponenten aktivieren, die du für deinen Anwendungsfall brauchst. In diesem Fall aktivierst du die Finanz- und Einzelposten-Komponenten, um bestimmte Felder in deinen Rechnungen zu verarbeiten – zum Beispiel Lieferant, Betrag, Mehrwertsteuer-Informationen, Datum, Währung und Rechnungsnummer.

Tipp: Du kannst das Preset je nach Anwendungsfall noch weiter anpassen, indem du zusätzliche Komponenten aktivierst – zum Beispiel Datumsdetails, Referenzdetails, Betragsdetails, Dokumentensprache, Zahlungsdetails und mehr.

Fast geschafft! Klicke auf „Speichern“, um deine Einstellungen abzuschließen – dann bist du bereit für den nächsten Schritt im Flow Builder.

Schritt 3: Eingabequelle auswählen

Nachdem Sie Ihr Preset erstellt und den Flow Builder aktiviert haben, ist es Zeit, Ihren Flow aufzubauen. Ein Flow ist im Grunde eine Abfolge von Schritten, die festlegen, wie Ihre Rechnungen verarbeitet und an das Ausgabeziel übertragen werden. In diesem Beispiel wählen wir Google Drive als Eingabequelle.

Gehen Sie im Service-Bereich zum Flow Builder, klicken Sie auf Neuer Flow → + Von Grund auf neu und geben Sie Ihrem Flow einen Namen. Wir nennen den Flow „Invoice Data Extraction“.

Tipp: Der erste Schritt beim Aufbau Ihres Flows ist die Auswahl der Eingabequelle. Sie haben mehrere Optionen: Sie können Dateien direkt von Ihrem Gerät hochladen oder über 100 externe Quellen anbinden – darunter Dropbox, Outlook, Salesforce, Zapier, OneDrive, Ihre Unternehmensdatenbank oder Cloud-Speicherlösungen wie Amazon S3 und iCloud. Um eine Stapelverarbeitung zu ermöglichen, sollten alle Rechnungen im selben Ordner liegen.

Für dieses Beispiel wählen wir Google Drive als Eingabequelle, erstellen einen Ordner namens „Input“ und laden eine PDF-Rechnung in diesen neu erstellten Ordner hoch. Unsere Plattform unterstützt auch andere Formate wie JPG, PNG, DOCX und viele mehr.

Gehen wir Schritt für Schritt weiter. Wählen Sie Ihre Eingabequelle, indem Sie „Google Drive“ und anschließend „Neue Datei“ als Trigger auswählen – damit wird Ihr Flow gestartet. Füllen Sie auf der rechten Seite die folgenden Felder aus:

• Verbindung: Sie können der Verbindung einen beliebigen Namen geben, z. B. „google-drive“. Danach werden Sie aufgefordert, sich bei Google zu authentifizieren.
• Übergeordneter Ordner: Input
• Dateiinhalte einbeziehen: Aktivieren Sie dieses Kästchen, damit die Inhalte der Dateien verarbeitet werden.

Testen Sie diesen Schritt, indem Sie auf Beispieldaten laden klicken. Stellen Sie sicher, dass sich mindestens eine Beispielrechnung im Input-Ordner befindet, während Sie den Flow einrichten.

Tipp: Da die Plattform eine Vielzahl von Dokumenttypen unterstützt, die den unterschiedlichsten Geschäftsanforderungen gerecht werden, empfehlen wir Ihnen, unsere ausführliche Dokumentation zu konsultieren, um mehr zu erfahren.

Schritt 4: Daten erfassen und extrahieren

Jetzt geht es darum, die benötigten Daten zu extrahieren, indem Sie das zuvor erstellte Preset verwenden, um alle ausgewählten Datenfelder aus den Rechnungen im Eingabeordner zu verarbeiten.

Öffnen Sie den Flow Builder, klicken Sie auf die +-Schaltfläche und wählen Sie Document Capture: Financial Document.

Konfigurieren Sie anschließend die folgenden Einstellungen:

• Verbindung: Default DocHorizon Platform
• Preset: Der Name Ihres Presets (in unserem Fall „extract_data_from_invoices“)
• Datei oder URL: Neue Datei → Inhalt

Testen Sie diesen Schritt, um sicherzustellen, dass alles korrekt funktioniert. Wenn der Test erfolgreich ist, können Sie direkt zum nächsten Schritt übergehen: dem Speichern der Ergebnisse!

Schritt 5: Datei speichern

Nachdem die Rechnungsdaten extrahiert wurden, besteht der letzte Schritt darin, das Ziel und das Datenformat für die finale Ausgabe festzulegen. Das Ziel kann je nach Workflow Ihre Datenbank, ein ERP-System, Ihre Buchhaltungssoftware oder eine andere Plattform sein. Als Ausgabeformate stehen JSON, XML, CSV, XLSX, UBL, PDF oder TXT zur Auswahl.

In diesem Beispiel verwenden wir die Rechnungsnummer als Dateinamen und speichern die extrahierten Daten im JSON-Format. Wir erstellen einen neuen Ordner in Google Drive, benennen ihn „Output“ und legen ihn als Zielordner für unsere Datei mit den extrahierten Daten fest.

Klicken Sie auf die +-Schaltfläche und wählen Sie Neue Datei erstellen → Google Drive.

Konfigurieren Sie anschließend Folgendes:

• Verbindung: google-drive
• Dateiname: Document Capture: Financial Document → components → financial → invoice_number. Ergänzen Sie „.json“ direkt dahinter.
• Text: Document Capture: Financial Document → components
  Tipp: Wählen Sie den Text aus, den Sie in das neue Dokument einfügen möchten. Mit „components“ erfassen Sie alle extrahierten Elemente.
• Content Type: Text
• Übergeordneter Ordner: Output (Name Ihres Zielordners)

Testen Sie diesen Schritt, indem Sie auf die Schaltfläche unten rechts klicken – und schon sind Sie fertig!

Glückwunsch! Alle Rechnungsdaten sind nun in Ihrem Google Drive-Ordner verfügbar. Mit dieser Einrichtung können Sie den Ablauf veröffentlichen, und alle neuen Rechnungen, die dem Ordner hinzugefügt werden, werden automatisch verarbeitet. So können Sie Zeit sparen und gleichzeitig die Genauigkeit Ihrer Arbeitsabläufe sicherstellen.

Welche Daten aus Rechnungen extrahieren?

Rechnungen enthalten wichtige finanzielle und geschäftliche Informationen, die für die Verarbeitung, Überprüfung und Dokumentation präzise erfasst werden müssen. Hier ist eine Übersicht der wichtigsten Felder:

1. Rechnungsidentifikationsdetails

• Rechnungsnummer – Einzigartige Referenznummer zur Verfolgung
• Rechnungsdatum – Das Datum, an dem die Rechnung ausgestellt wurde
• Bestellnummer (PO) – Verknüpft die Rechnung mit einer genehmigten Bestellung
• Zahlungsfälligkeitsdatum – Die Frist für die Zahlung

2. Lieferanten- und Käuferinformationen

• Lieferantendetails – Der Name, die Adresse und die Kontaktdaten des Unternehmens, das die Rechnung ausstellt
• Steuernummer / USt-IdNr. – Erforderlich für die Steuerkonformität
• Kundenname & Rechnungsadresse – Die verantwortliche Entität für die Zahlung
• Versandadresse – Falls abweichend von der Rechnungsadresse

3. Positionen

Positionen umfassen Details zu den gelieferten Waren oder Dienstleistungen, wie Produkt-/Dienstleistungsbeschreibung, Menge, Stückpreis und Positionstotal.

4. Zahlungs- und Finanzdetails

• Zwischensumme – Der Gesamtbetrag vor Steuern, Versandkosten und Rabatten
• Steuern (MwSt., GST, Verkaufssteuer) – Steuerbetrag und Prozentsatz
• Rabatte – Frühbucher-, Großbestellungs- oder Aktionsrabatte
• Versandkosten – Falls zutreffend
• Gesamtbetrag fällig – Der endgültige zu zahlende Betrag

5. Zahlungsbedingungen & Bankdetails

• Akzeptierte Zahlungsarten – Banküberweisung, Kreditkarte usw.
• Bankverbindung – IBAN, SWIFT-Code oder Bankleitzahl des Verkäufers
• Währung – Die Währung, in der die Rechnung ausgestellt wird

Die Extraktion dieser Felder sorgt für eine effiziente Rechnungsverarbeitung und minimiert Fehler sowie Verzögerungen bei der Zahlungsabstimmung.

Neben Rechnungen könnten Sie auch Belege bearbeiten. Falls ja, empfehlen wir Ihnen, auch unseren Leitfaden zur Belegdatenerfassung zu konsultieren.

Herausforderungen bei der Datenerfassung aus Rechnungen

Die Datenerfassung aus Rechnungen ist selten einfach. Buchhaltungs- und Finanzabteilungen bearbeiten Rechnungen von verschiedenen Lieferanten, die jeweils ihre eigene Struktur, ihr Format und ihre Eigenheiten haben. Dies macht die Datenerfassung zu einem komplexen und fehleranfälligen Prozess. Hier sind einige der wichtigsten Herausforderungen, denen Fachleute gegenüberstehen:

1. Inkonsistente Rechnungslayouts

Keine zwei Rechnungen sehen gleich aus. Lieferanten verwenden unterschiedliche Vorlagen, Feldplatzierungen, Schriftarten und Spaltenanordnungen. Einige Rechnungen zeigen die Gesamtsumme oben an, während andere sie unten auflisten. Wichtige Details wie Fälligkeitstermine oder Steuerbeträge können an unvorhersehbaren Stellen erscheinen, was eine manuelle Überprüfung erforderlich macht, um die Genauigkeit sicherzustellen.

2. Unstrukturierte Positionen

Die Extraktion von Positionen ist besonders schwierig. Während einige Rechnungen ordentlich strukturierte Tabellen verwenden, verteilen andere die Artikelbeschreibungen über mehrere Zeilen oder fassen Spalten zu einem einzigen Textblock zusammen. Dies erschwert es automatisierten Tools, zwischen Produktbeschreibungen, Stückpreisen und Gesamtbeträgen zu unterscheiden, ohne fortgeschrittene Verarbeitungstechniken anzuwenden.

3. Handschriftliche und gestempelte Informationen

Viele Rechnungen enthalten handschriftliche Notizen, Genehmigungsstempel oder Unterschriften. Standard-OCR-Tools haben Schwierigkeiten mit Schreibschrift, verblasster Tinte und überlappenden Stempeln, was zu fehlenden oder ungenauen Daten führen kann. Für Unternehmen, die Rechnungen von Lieferanten verarbeiten, die noch manuelle Rechnungen ausstellen, stellt dies einen häufigen Engpass dar.

4. Rechnungsübermittlung über mehrere Kanäle

Rechnungen kommen in unterschiedlichen Formaten wie PDFs, gescannten Bildern, E-Mails, EDI-Datenströmen und sogar in physischen Papierkopien an. Ihre Verarbeitung erfordert eine Kombination aus Scannen, OCR und manueller Überprüfung, was das Risiko von Verzögerungen und Fehlern erhöht. Einige Rechnungen sind in E-Mail-Inhalten eingebettet, während andere als Bilder angehängt sind, was die Extraktion noch komplizierter macht.

5. Fremdsprachen und regionale Formatierungen

Der Umgang mit internationalen Lieferanten bedeutet, Rechnungen in verschiedenen Sprachen zu bearbeiten, jede mit einzigartigen Zeichen, Datumsformaten und Währungssymbolen. Zum Beispiel könnte das Rechnungsdatum 07/12/2025 in einem Land den 12. Juli und in einem anderen den 7. Dezember bedeuten. Währungssymbole wie $ können auf USD, CAD oder AUD hinweisen, was zu potenziellen finanziellen Diskrepanzen führen kann.

6. Schlecht gescannte oder unscharfe Dokumente

Rechnungen, die schief, unscharf oder von niedriger Auflösung sind, stellen eine große Herausforderung für die Datenerfassung dar. OCR-Tools können Zeichen falsch erkennen (z. B. 8 mit B oder 1 mit I verwechseln), was zu Problemen mit der Datenintegrität führt. Das manuelle Korrigieren dieser Fehler verlangsamt die Verarbeitung und erhöht die Betriebskosten.

7. Unterschiedliche Steuervorschriften und Compliance-Anforderungen

Steuerberechnungen, Mehrwertsteuerstrukturen und gesetzliche Anforderungen variieren je nach Rechtsgebiet. Einige Rechnungen enthalten eine detaillierte Mehrwertsteueraufstellung, während andere alle Steuern in einem einzigen Betrag zusammenfassen. Diese Informationen genau zu extrahieren ist entscheidend für die Einhaltung von Vorschriften, aber die Inkonsistenzen in der Darstellung der Steuern erschweren die Automatisierung.

8. Mangel an kontextuellem Verständnis

Grundlegende OCR-Tools können Text extrahieren, aber sie verstehen nicht immer den Kontext. Zum Beispiel könnte ein Wert wie „1.500“ ein Rechnungsbetrag, eine Menge oder eine Referenznummer sein, je nach Kontext. Ohne intelligente Datenverarbeitung laufen Unternehmen Gefahr, wichtige finanzielle Informationen falsch zu klassifizieren.

Fazit

Angesichts der vielen Herausforderungen – von inkonsistenten Layouts über handschriftlichen Text bis hin zu mehreren Dateiformaten – kann die manuelle und halbautomatisierte Datenerfassung von Rechnungen schnell zu einem Engpass für Unternehmen werden, die große Mengen an Rechnungen bearbeiten.

Während vorlagenbasierte OCR und Excel gewisse Erleichterung bieten, erfordern sie dennoch ständige Überwachung und Anpassungen. Für Unternehmen, die mit unterschiedlichen Rechnungsformaten, mehreren Sprachen und strengen Compliance-Anforderungen arbeiten, bietet ein vollständig automatisierter Ansatz, der auf KI und maschinellem Lernen basiert, eine skalierbarere, genauere und effizientere Lösung.

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• Datenanonymisierung: Schützen Sie sensible Informationen und stellen Sie die Einhaltung von Vorschriften sicher, indem Sie datenschutzrelevante Informationen, wie persönliche Daten oder Kontaktdaten, anonymisieren.
• Dokumentenverifizierung: Authentifizieren Sie Dokumente automatisch und identifizieren Sie betrügerische Aktivitäten, um das Risiko von Betrug zu verringern.

Bei Klippa legen wir großen Wert auf Datenschutz. Aus diesem Grund entsprechen alle unsere Dokumenten-Workflows den deutschen Datenschutzbestimmungen sowie den HIPAA-, DSGVO- und ISO-Standards, um eine sichere Datenverarbeitung zu gewährleisten. Mit dem beruhigenden Wissen um die Sicherheit Ihrer Daten können Sie den nächsten Schritt gehen und Ihre Rechnungsverarbeitungs-Workflows optimieren.

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