Wenn niemand die Rechnung liest, existieren die Daten darin nicht.
PDFs, Scans und Lieferscheine treffen schneller ein, als jemand sie lesen kann. Pearstop verwandelt diesen Papierkram automatisch in strukturierte, klassifizierte Positionen.
Jede Rechnung ist ein Beleg für geleistete Arbeit an einem Standort. Liest sie niemand, kann sie auch niemand prüfen.
Warum Spend-Daten Monate nach Eingang der Rechnung unbrauchbar bleiben
Unsere internen Systeme reichen nicht aus. Ich würde sagen, wir sind auf Bodenniveau. Irgendwo unter der Erde.
Jeder Lieferant gestaltet eine Rechnung anders. Derselbe Lieferant ändert das Layout je nach Standort oder System, das sie versendet hat. Viele kommen noch als Scan oder Foto eines Papier-Lieferscheins an. Jemand muss jede einzelne lesen, bevor überhaupt kategorisiert, verglichen oder berichtet werden kann. Bei hohem Volumen wird dieser Schritt zum dauerhaften Engpass.
Ungelesen im Posteingang
Ein Lieferant, viele Layouts
Einen Zyklus im Rückstand
Veraltet bei Ankunft
Vom ungelesenen Dokument zur klassifizierten Position
Erfassung, in jedem Format
Keine feste Vorlage pro Lieferant, und kein Lieferant muss ändern, wie er etwas versendet.
Gelesen, klassifiziert und geprüft
Positionen und Stückkosten werden strukturiert, und jede Position erhält ein Standardlabel (z. B. UNSPSC), sodass derselbe Artikel eins-zu-eins zwischen Lieferanten vergleichbar ist. Ihre eigenen Labels können daneben bestehen. Alles Unsichere geht an eine Person, und jede Korrektur bringt der Pipeline diesen Lieferanten näher bei.
Strukturierte Ausgabe, einsatzbereit
Sehen Sie sie in den Dashboards von Pearstop, oder schicken Sie sie zurück in SAP oder ein anderes ERP-, P2P- oder BI-System, im Format, das jedes davon erwartet.
Was auf der anderen Seite herauskommt
Jede Zeile erhält dieselben Spalten, unabhängig vom Layout des Lieferanten. Die eine Zeile, die wir nicht sicher lesen konnten, geht an eine Person statt in Ihre Daten.
| Description | Qty | Unit | Unit cost | Cost code | Supplier | Status |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Toilet roll, case of 36 | 12 | case | £19.20 | CC-4410 | Bunzl CHS | Read |
| Multi-surface cleaner 5L | 8 | each | £6.45 | CC-4420 | Bunzl CHS | Read |
| Nitrile gloves, medium, box of 100 | 20 | box | £4.10 | CC-4520 | Bunzl CHS | Read |
| Delivery charge, site 14 | 1 | each | £12.00 | CC-9100 | Bunzl CHS | Read |
| Handwritten amendment: +2 mop heads | 2 | each | unclear | n/a | Bunzl CHS | To review |
Dasselbe Label auf der Position jedes Lieferanten
Jede Position erhält beim Lesen ein UNSPSC-Label. Toilettenpapier von vier Lieferanten landet an einem Ort, sodass Sie es eins-zu-eins vergleichen können.
Was möglich wird, sobald die Rechnung gelesen ist
Spend in derselben Woche sichtbar
Bereit zum Vergleichen
Kein Erfassen und Korrigieren mehr
Rechnungen gegen den Vertrag geprüft
“Das manuell zu tun, birgt definitiv eigene Risiken. Es ist in diesem Stadium fast unmöglich, während der laufende Betrieb weitergeht.”
Was ist Rechnungsdatenextraktion und warum ist sie wichtig für die Procurement-Datenqualität?
Rechnungs- und Dokumentendatenextraktion ist der Prozess, bei dem PDF-Rechnungen, gescannte Papierunterlagen und Lieferscheine automatisch gelesen und in strukturierte, klassifizierte Positionsdaten umgewandelt werden. Für Einkaufsteams in Facilities Management, Bau und Fertigung ist dies der Schritt, der stattfinden muss, bevor Spend-Analyse oder Reporting überhaupt möglich sind - bei Pearstop erfolgt die Klassifizierung (UNSPSC oder die eigene Taxonomie des Kunden) im selben Durchgang wie die Extraktion, nicht als separates Projekt im Nachhinein. Manuelle Erfassung kann mit dem Rechnungsvolumen über mehrere Standorte und Lieferanten nicht mithalten, weshalb ungelesene Rechnungen und veraltete Spend-Daten zu den häufigsten Blockaden für Category Management und KI-gestützte Spend-Analyse gehören. Pearstop kombiniert OCR mit einer KI-Extraktionsschicht und einem menschlichen Prüfschritt für Positionen mit geringer Konfidenz, sodass die Ausgabe strukturierte, klassifizierte Daten sind - kein neuer manueller Engpass.
Häufig gestellte Fragen
Kann Pearstop Daten aus gescannten Papierrechnungen extrahieren, nicht nur aus digitalen PDFs?
Ja. Die Extraktionsschicht verarbeitet digitale PDFs, gescannte Papierdokumente, fotografierte Lieferscheine und E-Mail-Anhänge. Sie benötigt keine feste Vorlage pro Lieferant, was wichtig ist, da die meisten Einkaufsteams dieselben Informationen von jedem Lieferanten unterschiedlich dargestellt erhalten - und oft sogar von Monat zu Monat beim selben Lieferanten unterschiedlich.
Wie genau ist automatisierte Rechnungsdatenextraktion?
Die First-Pass-Genauigkeit hängt von der Dokumentqualität und der Variabilität der Lieferanten ab, verbessert sich aber mit der Zeit. Beim Rechnungsstream eines Reinigungsdienstleisters stieg die First-Pass-Extraktionsgenauigkeit von rund 70 % auf 99 %, während die Pipeline die Formate und Sonderfälle dieser Lieferantenbasis kennenlernte. Alles unter einem festgelegten Konfidenzschwellenwert wird für menschliche Prüfung markiert, statt geraten.
Ersetzt Extraktion unser ERP, oder speist sie es?
Sie speist es. Pearstop extrahiert und strukturiert die Daten und liefert sie dann in dem Format, das Ihr ERP, P2P-System oder BI-Tool bereits erwartet - passend zu dem, was Sie heute nutzen (SAP, Oracle, Business Central und andere), statt ein neues System zu erfordern.
Erfassen Sie Rechnungen noch von Hand?
Senden Sie uns bis zu zehn Rechnungen, in welchem Zustand auch immer. Wir schicken sie als strukturierte Positionen zurück, damit Sie sehen, wie Ihr eigener Rechnungsstream gelesen wird.
