ERP-Systeme wie beispielsweise SAP sind fundamentaler Bestandteil bei nahezu allen Unternehmen. ERP-Systeme bündeln zentral alle Daten eines Unternehmens, wie z. B. Materialbestände, Buchhaltung oder Lieferkettenmanagement. Jedoch müssen die Daten im ERP-System strukturiert sein, da das System diese sonst nicht richtig zuordnen kann. Bisherige Lösungen wie RPA (Robotic Process Automation) oder OCR (Texterkennung) zur Verarbeitung von Daten und Einspeisung in ERP-Systeme erleichterten dies und verringerten den Aufwand, den dediziertes Personal aufwenden musste. 

Doch wenn die Daten unstrukturiert sind oder Fehler aufweisen, können diese Lösungen ihre Aufgabe nicht korrekt erfüllen und ein Mensch muss sich dann darum kümmern, was viel Geld und Zeit kostet. Hier kommen KI/LLMs und SPICE ins Spiel. Dieses kann die Dokumente verstehen, sie aufarbeiten und anschließend in das ERP-System einpflegen. Mehr dazu erfahren Sie in diesem Blogbeitrag.

Unstrukturierte Rechnungen

ERP-Systeme sind auf klare und strukturierte Daten angewiesen. Doch viele Rechnungen passen nicht ins Schema:

• Hotelrechnungen mit unvorhersehbaren Bewirtungskosten oder Stornogebühren
• Event-Abrechnungen, bei denen Teilnehmerzahlen erst nachträglich feststehen
• Dienstleistungsrechnungen ohne feste Bestellreferenz oder mit pauschalen Schätzungen

Die Folge: Die Buchhaltung verbringt Stunden damit, Daten manuell zu prüfen, zu korrigieren und einzupflegen, und riskiert dabei Fehler, die teure Nacharbeiten oder Compliance-Probleme nach sich ziehen.

Problem mit OCR und RPA

Viele Unternehmen setzen auf OCR oder RPA, um Rechnungen digital zu erfassen. Doch beide Technologien stoßen an Grenzen:

• OCR erkennt zwar Text, versteht aber nicht den Kontext der Rechnung oder des Dokuments (z. B. ob es sich um eine Übernachtung, Bewirtung oder Stornogebühr handelt). Dadurch kann es zu Fehlbuchungen kommen oder eine automatisierte Verarbeitung ist überhaupt nicht möglich.

• RPA folgt starren Regeln und scheitert an unvorhergesehenen Abweichungen, etwa wenn eine Rechnung plötzlich zusätzliche Positionen enthält oder sich etwas an der Rechnung ändert.

Das Ergebnis: Die Daten müssen manuell geprüft werden und der gewünschte Automatisierungsgrad bleibt aus. Es entstehen erneut hohe Kosten und ein hoher Zeitaufwand.

Die Lösung: SPICE

SPICE kombiniert KI/Large Language Models und Prozessautomatisierung, um Rechnungen vollständig automatisch aufzubereiten:

Collect: Intelligente Erfassung und Klassifizierung

• Rechnungen werden über E-Mail, Scan, API oder andere Empfangskanäle erfasst
• Die KI erkennt automatisch den Rechnungs- oder Dokumententyp (z. B. Hotel, Event, Dienstleistung) und extrahiert alle relevanten Daten – und das ohne feste Referenz oder langes Training 

Transform: Kontextuelle Validierung

• Die extrahierten Daten werden mit Stammdaten abgeglichen (z. B. Budget, historische Buchungen, Vertragskonditionen)
• Plausibilitätsprüfungen identifizieren Unstimmigkeiten (z. B. abweichende oder unrealistische Preise und Mengen)
• Bei Fehlern wird man sofort benachrichtigt, und man kann in der Web-Applikation direkt prüfen, wo der Fehler liegt 

Deliver: Nahtlose ERP-Übergabe

• Die aufbereiteten Daten werden strukturiert an Ihr ERP-System (SAP, Microsoft Dynamics etc.) übergeben und das ohne Medienbrüche oder manuelle Eingriffe 

Beispiel Hotelrechnung:

Eine typische Hotelrechnung enthält variable Positionen, die klassische Systeme überfordern: 15 Übernachtungen zu unterschiedlichen Preisen (je nach Zimmerkategorie und Dauer des Aufenthalts), nachträglich hinzugefügte Bewirtungskosten für 10 Personen (statt der ursprünglich gebuchten 5), eine Stornogebühr für eine kurzfristige Absage sowie Rabatte für Langzeitaufenthalte. OCR kann diese Daten zwar erfassen, aber nicht zuordnen und nicht automatisch verbuchen. RPA scheitert spätestens an den abweichenden Teilnehmerzahlen oder den unstrukturierten Zusatzkosten wie der Stornierung.

SPICE hingegen erkennt automatisch, dass es sich um eine Hotelrechnung handelt, klassifiziert jede Position (Übernachtung, Bewirtung, Storno), gleicht die Daten mit den Stammdaten ab (z. B. gebuchte Kontingente, vertragliche Konditionen) und übermittelt einen vollständig validierten, buchungsfertigen Datensatz an Ihr ERP-System wie SAP – inklusive Plausibilitätsprüfung (z. B. „Stornogebühr entspricht 20 % des Zimmerpreises“) und ohne manuelle Nacharbeit.

OCR, RPA und SPICE im Vergleich

Fazit

ERP-Systeme sind das Herzstück von Unternehmen und deren Daten. Doch sie sind nur so gut wie die Daten, die sie erhalten. Während klassische Technologien wie OCR und RPA an den Grenzen unstrukturierter Rechnungen scheitern, setzt SPICE genau dort an und verarbeitet die Daten vollautomatisch mithilfe von LLMs.

Das Ergebnis?

• Mehr Zeit für strategische Aufgaben, statt für Dateneingabe
• Mehr Genauigkeit, dank KI-gestützter Validierung
• Mehr Compliance, durch lückenlose Dokumentation und Prüfprotokolle
• Mehr Skalierbarkeit, um mit wachsendem Rechnungsvolumen Schritt zu halten

Die Zukunft der Rechnungsverarbeitung beginnt nicht im ERP, sondern sie beginnt davor.

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