Intelligentes PDF-to-XML für die Dokumentenverarbeitung
Unsere KI-gestützte OCR-Technologie für Rechnungen erfasst alle Daten von Lieferanten- oder Kundenrechnungen mit einer Genauigkeit von über 99 % und liefert sie in Ihrem spezifischen XML-Format.
Alle Rechnungsdaten extrahieren
Normalisieren Sie unstrukturierte Daten aus Ihren PDF- und Bilddateirechnungen und wandeln Sie sie in XML um.
Konvertierung in ein beliebiges XML-Format
Konvertieren Sie Ihre XML-Datei in elektronische Standardformate, einschließlich EDIFACT oder Peppol BIS Billing.
Einzelpostendaten anreichern
Stellen Sie sicher, dass Ihre Rechnungen korrekt und vorschriftsmäßig sind, überprüfen Sie die Legitimität von Lieferanten und reichern Sie Transaktionsdaten mit Klassifizierung, CO2 und mehr an.
Dedizierte Transaktions-KI für das Scannen von Rechnungen
- Spezielle KI für maschinelles Lernen, die ausschließlich auf Transaktionsdaten trainiert wird
- Geschützt, isoliert und urheberrechtlich geschützt
- Sprachunabhängige Verarbeitung
- Multimodellbau
Jedes XML-Format
Transformieren Sie PDFs und andere Bilddateien in jedes UBL-basierte XML-EDI-Format.
- Peppol BIS Billing
- EDIFACT
- CFDI
- DTE
- E-Invoice Estland
- E-Faktura Polen
- EHF Elektronisk handelsformat
- Elektronische Fakturierung
- FakturaE
- FatturaPA
- Finvoice
- ISDOC
- Elektronischer Steuerbescheid (Nota Fiscal Electrônica)
- OIOUBL
- Svefaktura
- Xrechnung
Integrierte Datenanreicherung
Sorgen Sie für Präzision bei Ihrer Ausgabenanalyse. Invoice OCR klassifiziert und kodiert Rechnungspositionen automatisch nach dem UNSPSC-Standard.
API-Einbindung
Implementieren Sie KI-Dokumentenverarbeitung in Ihren Betrieb. Integrieren Sie über eine vollständig dokumentierte und entwicklerfreundliche API.
Erreichen Sie 100% digitale Rechnungen mit Invoice OCR
Nehmen Sie noch heute Kontakt mit uns auf, und wir erklären Ihnen, wie Invoice OCR Ihre Abläufe durch KI-Dokumentenverarbeitung verbessert.
Was ist optische Zeichenerkennung (OCR)?
OCR (Optical Character Recognition) ist eine Technologie, die verschiedene Arten von Dokumenten, z. B. gescannte Papierdokumente, PDF-Dateien oder mit einer Digitalkamera aufgenommene Bilder, in bearbeitbare und durchsuchbare Daten umwandelt. OCR identifiziert und extrahiert den Text aus diesen Dokumenten und wandelt den Inhalt in ein maschinenlesbares Format wie ein Word-Dokument, eine Excel-Tabelle oder strukturierte Daten (wie XML) um.
Bei der Rechnungsverarbeitung wird OCR häufig eingesetzt, um Rechnungsdetails (z. B. Rechnungsnummer, Lieferanteninformationen und Positionen) automatisch zu lesen und zu erfassen und sie in strukturierte Daten umzuwandeln, wodurch die manuelle Dateneingabe entfällt. Diese Daten können dann von einem ERP- oder Buchhaltungssystem verarbeitet werden, was die Effizienz und Genauigkeit der Finanzvorgänge verbessert.
Was ist Datenerfassung und Datenextraktion?
Die Datenerfassung und die Datenextraktion ( ) sind beides wesentliche Prozesse bei der Handhabung und Verarbeitung von Daten und werden oft synonym verwendet, aber es gibt einige Nuancen, die sie voneinander unterscheiden.
Unter Datenerfassung versteht man das Sammeln und Aufzeichnen von Daten aus verschiedenen Quellen. Sie kann manuell oder automatisch erfolgen und umfasst das Abrufen von Informationen aus Dokumenten, Bildern, Formularen oder anderen Quellen. Die Datenerfassung erfolgt häufig digital mit Technologien wie OCR (Optical Character Recognition), um physische Dokumente zu scannen und die Informationen in ein digitales Format zu konvertieren.
Beispiele für die Datenerfassung:
- Scannen einer Rechnung und Abrufen des Textes mit OCR.
- Online-Ausfüllen von Formularen, bei denen die Eingaben digital erfasst werden.
- Lesen von Barcodes und QR-Codes zur Erfassung von Produktdaten.
Unter Datenextraktion versteht man das Abrufen bestimmter, strukturierter Informationen aus einem größeren unstrukturierten oder halbstrukturierten Datensatz. Nachdem die Daten erfasst wurden, werden die relevanten Informationen für die weitere Verwendung, Analyse oder Verarbeitung extrahiert. Die Datenextraktion kann aus Dokumenten, Datenbanken oder sogar Websites erfolgen. Bei der Datenextraktion werden beispielsweise Schlüsselfelder wie die Rechnungsnummer, der Name des Lieferanten und der fällige Gesamtbetrag ermittelt, sobald die Daten aus einer Rechnung erfasst wurden.
Beispiele für die Datenextraktion:
- Extrahieren von Namen und Adressen aus Kundendatensätzen.
- Einzelpostendetails wie Produktnamen und Preise aus einer Rechnung abrufen.
- Abrufen von Finanzdaten aus einer PDF-Rechnungsdatei.
Mit dem Qvalia Invoice OCR Service können beide Prozesse automatisiert werden, um Arbeitsabläufe zu rationalisieren und die Genauigkeit zu verbessern, insbesondere in den Bereichen Finanzen, Beschaffung und Datenanalyse.
Welche Bilddateien werden von Invoice OCR unterstützt?
Invoice OCR unterstützt die Dateiformate PDF, JPG und PNG.
Ist die API-Dokumentation für Invoice OCR verfügbar?
Ja, Sie können die API-Dokumentation hier lesen.
