Als niemand de factuur leest, bestaat de data erin niet.
PDF's, scans en pakbonnen komen sneller binnen dan iemand ze kan lezen. Pearstop zet die papierwinkel automatisch om in gestructureerde, gelabelde regels.
Elke factuur is een registratie van werk dat op een locatie is uitgevoerd. Als niemand hem leest, kan niemand hem controleren.
Waarom spend-data maanden na binnenkomst van de factuur onbruikbaar blijft
Onze interne systemen schieten tekort. Ik zou zeggen dat we op grondniveau zitten. Ergens ondergronds.
Elke leverancier maakt een factuur anders op. Dezelfde leverancier wisselt van indeling afhankelijk van het depot of systeem dat de factuur verstuurde. Een flink deel komt nog binnen als scan of foto van een papieren pakbon. Iemand moet elke factuur lezen voordat er iets gecategoriseerd, vergeleken of gerapporteerd kan worden. Bij volume wordt die stap het permanente knelpunt.
Ongelezen in de inbox
Eén leverancier, veel indelingen
Een cyclus achter
Verouderd bij aankomst
Van ongelezen document naar geclassificeerde regel
Invoer, in elk formaat
Geen vast sjabloon per leverancier, en geen leverancier hoeft iets aan te passen aan hoe ze iets versturen.
Gelezen, gelabeld en gecontroleerd
Regels en stukskosten worden gestructureerd, en elke regel krijgt een standaardlabel (bijv. UNSPSC), zodat hetzelfde artikel één-op-één vergelijkbaar is tussen leveranciers. Uw eigen labels kunnen ernaast bestaan. Alles wat onzeker is gaat naar een persoon, en elke correctie leert de pijplijn die leverancier beter kennen.
Gestructureerde output, klaar voor gebruik
Bekijk het in de dashboards van Pearstop, of stuur het terug naar SAP of een ander ERP-, P2P- of BI-systeem, in het formaat dat elk systeem verwacht.
Wat er aan de andere kant uitkomt
Elke regel krijgt dezelfde kolommen, ongeacht de indeling van de leverancier. De ene regel die we niet met vertrouwen konden lezen, gaat naar een persoon in plaats van naar uw data.
| 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 |
Hetzelfde label op elke regel van elke leverancier
Elke regel krijgt een UNSPSC-label zodra deze gelezen wordt. Toiletpapier van vier leveranciers komt op één plek terecht, zodat u het één-op-één kunt vergelijken.
Wat mogelijk wordt zodra de factuur gelezen is
Spend zichtbaar in dezelfde week
Klaar om te vergelijken
Geen invoeren en corrigeren meer
Facturen gecontroleerd tegen het contract
“Dat handmatig doen heeft absoluut zijn eigen risico's. Het is in dit stadium bijna onmogelijk terwijl je de operatie draaiende houdt.”
Wat is factuurgegevensextractie en waarom is het belangrijk voor procurement data quality?
Factuur- en documentgegevensextractie is het proces waarbij PDF-facturen, gescande papieren documenten en pakbonnen automatisch worden gelezen en omgezet in gestructureerde, geclassificeerde regeldata. Voor inkoopteams in facilities management, bouw en manufacturing is dit de stap die moet plaatsvinden vóórdat spendanalyse of rapportage überhaupt mogelijk is — bij Pearstop gebeurt classificatie (UNSPSC of de eigen taxonomie van de klant) in dezelfde stap als extractie, niet als apart project achteraf. Handmatige invoer kan het factuurvolume over meerdere locaties en leveranciers niet bijbenen, wat de reden is dat ongelezen facturen en verouderde spend-data een van de meest voorkomende blokkades zijn voor category management en AI-gedreven spendanalyse. Pearstop combineert OCR met een AI-extractielaag en een menselijke controlestap voor regels met lage betrouwbaarheid, zodat de output gestructureerde, geclassificeerde data is, geen nieuw handmatig knelpunt.
Veelgestelde vragen
Kan Pearstop data extraheren uit gescande papieren facturen, niet alleen digitale PDF's?
Ja. De extractielaag verwerkt digitale PDF's, gescande papieren documenten, gefotografeerde pakbonnen en e-mailbijlagen. Er is geen vast sjabloon per leverancier nodig, wat belangrijk is omdat de meeste inkoopteams dezelfde informatie anders ingedeeld krijgen per leverancier, en vaak ook anders per maand bij dezelfde leverancier.
Hoe nauwkeurig is geautomatiseerde factuurgegevensextractie?
First-pass nauwkeurigheid hangt af van documentkwaliteit en variatie in leveranciers, maar verbetert na verloop van tijd. Bij de factuurstroom van één schoonmaakklant steeg de first-pass extractienauwkeurigheid van circa 70% naar 99% naarmate de pijplijn de formaten en uitzonderingen van die leveranciersbasis leerde kennen. Alles onder een ingestelde betrouwbaarheidsdrempel wordt gemarkeerd voor menselijke controle in plaats van geraden.
Vervangt extractie ons ERP, of voedt het dit?
Het voedt het. Pearstop extraheert en structureert de data, en levert deze vervolgens in het formaat dat uw ERP, P2P-platform of BI-tool al verwacht, zodat het aansluit op wat u vandaag gebruikt (SAP, Oracle, Business Central en andere) in plaats van een nieuw systeem te vereisen.
Nog steeds facturen handmatig invoeren?
Stuur ons tot tien facturen, in welke staat dan ook. Wij sturen ze terug als gestructureerde regels, zodat u ziet hoe uw eigen factuurstroom gelezen wordt.
