Blu Delta
Eine auf KI basierende, innovative Lösung für die automatisierte Verarbeitung von Dokumenten und Rechnungen.
Effiziente Dokumentenverarbeitung: Automatisierte Lösungen für Unternehmen
Blu Delta bietet eine wegweisende Lösung, die ihre Dokumentenverarbeitung optimieren möchten. Die Plattform basiert auf künstlicher Intelligenz und ermöglicht eine automatisierte Erfassung und Verarbeitung von Dokumenten verschiedener Art, darunter Rechnungen. Durch die Minimierung manueller Eingriffe steigert Blu Delta die Effizienz und Genauigkeit des Dokumentenworkflows erheblich. Die Integration in das Artaker-Rechenzentrum gewährleistet nicht nur Sicherheit und Zuverlässigkeit, sondern ermöglicht auch eine nahtlose Integration in bestehende Geschäftsprozesse. Blu Delta ist die ideale Lösung für Unternehmen, die ihre Dokumentenverarbeitung rationalisieren und effizienter gestalten möchten.
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Automatisierte Dokumenten- und Rechnungsverarbeitung durch KI-basierte Datenerfassung
Blu Delta nutzt fortschrittliche KI-Algorithmen, um Rechnungsbelege zu erkennen, zu extrahieren und zu verarbeiten. Diese Technologie ist in der Lage, unterschiedliche Formate und Layouts von Rechnungen zu verstehen, was eine hohe Genauigkeit bei der Datenerfassung gewährleistet. Durch die Automatisierung des Rechnungsverarbeitungsprozesses können Unternehmen Zeit sparen und Fehler reduzieren, die häufig bei manueller Eingabe auftreten.
Wieso Blu Delta?
Blu Delta bietet Unternehmen eine effiziente Lösung für die Verarbeitung von Rechnungsbelegen durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Technologien. Durch die automatisierte Erkennung, Extraktion und Verarbeitung von Rechnungsdaten können Unternehmen Zeit sparen und Fehler minimieren. Die Plattform ist vielseitig einsetzbar und kann von Unternehmen jeder Größe und Branche genutzt werden, um ihre Buchhaltungsprozesse zu optimieren und die Effizienz zu steigern.
Automatisierung, Effizienz, Präzision
Blu Delta bietet eine umfassende Lösung für die automatisierte Verarbeitung von Rechnungsbelegen, die auf fortschrittlicher KI-Technologie basiert. Durch die automatische Erkennung, Extraktion und Verarbeitung von Rechnungsdaten können Unternehmen ihre Buchhaltungsprozesse optimieren und die Effizienz steigern. Die Plattform ist vielseitig einsetzbar und unterstützt Unternehmen jeder Größe und Branche bei der Bewältigung ihrer spezifischen Anforderungen. Mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche und nahtlosen Integrationen ermöglicht Blu Delta eine einfache Implementierung und Nutzung. Darüber hinaus bietet die Plattform Sicherheit und Zuverlässigkeit durch die Nutzung eines dedizierten Rechenzentrums. Mit Blu Delta können Unternehmen Zeit sparen, Fehler reduzieren und ihre Buchhaltungsprozesse effizienter gestalten.
FAQ & Zusammenfassung
Wie kann ich Eingangsrechnungen automatisiert verarbeiten lassen?
Durch den Einsatz intelligenter Erkennungssoftware lassen sich Eingangsrechnungen automatisch klassifizieren, relevante Daten wie Rechnungsnummer, Beträge, Lieferant oder Fälligkeitsdatum extrahieren und an nachgelagerte Systeme übergeben – ohne manuelle Dateneingabe. So werden Prozesse schneller, fehlerfreier und kosteneffizienter.
Was ist eine KI-basierte Dokumentenerkennung? Wie funktioniert eine KI-basierte Dokumentenerkennung?
KI-basierte Dokumentenerkennung nutzt maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um Inhalte aus strukturierten oder unstrukturierten Dokumenten zu verstehen. Das System erkennt automatisch, um welchen Dokumenttyp es sich handelt, identifiziert relevante Informationen und extrahiert diese – selbst wenn das Layout variiert.
Welche Vorteile bringt eine automatisierte Rechnungserkennung?
Automatisierte Systeme arbeiten schneller, konsistenter und mit geringerer Fehlerquote als manuelle Prozesse. Sie reduzieren den Aufwand im Rechnungswesen, vermeiden Medienbrüche, senken Verarbeitungskosten und schaffen Transparenz – gerade bei hohem Belegaufkommen oder komplexen Freigabeprozessen.
Wie funktioniert die Datenextraktion aus PDF-Rechnungen ohne Templates?
Moderne Systeme benötigen keine festen Templates, um Rechnungsdaten auszulesen. Stattdessen analysieren sie Inhalte kontextbasiert und erkennen semantisch, welche Felder relevant sind – z. B. Betrag, IBAN, UID-Nummer oder Zahlungsziel. Dadurch ist auch die Verarbeitung unterschiedlich gestalteter Rechnungen möglich, ohne manuelle Konfiguration.
Wie zuverlässig ist KI bei der Erkennung von Rechnungsdaten?
Die Erkennungsgenauigkeit liegt bei gut trainierten KI-Systemen meist bei über 95 % – abhängig von Belegqualität, Sprache und Struktur. Die Systeme lernen kontinuierlich dazu („self-learning“) und verbessern sich bei regelmäßigem Einsatz. Manuelle Nachbearbeitung ist nur noch in Ausnahmefällen nötig.
Welche Dokumenttypen lassen sich mit Erkennungssystemen erfassen?
Neben Rechnungen können auch Bestellungen, Lieferscheine, Gutschriften oder Verträge erkannt und verarbeitet werden – je nach Konfiguration des Systems. Viele Lösungen unterstützen auch gemischte Eingänge (PDF, E-Mail-Anhänge, Scans) und erkennen automatisch den Dokumenttyp.
Kann ich ein KI-basiertes Erkennungssystem in ERP- oder DMS-Systeme integrieren?
Die Integration erfolgt in der Regel über standardisierte Schnittstellen (z. B. REST API, XML, CSV oder direkte Anbindungen an SAP, Microsoft Dynamics etc.). Dadurch lassen sich erkannte Daten automatisiert in bestehende Prozesse überführen – ohne Medienbruch oder Systemwechsel.
Wie kann ich die Erkennungsgenauigkeit von bluDelta verbessern?
Die Erkennungsgenauigkeit von bluDelta lässt sich durch gezieltes Feintuning verbessern. Dazu gehört das regelmäßige Training des Systems mit echten Beispieldaten, das manuelle Bestätigen korrekt extrahierter Felder (z. B. via Feedback-Interface) sowie die Bereitstellung qualitativ hochwertiger Scans oder PDFs. Auch eine strukturierte Vorverarbeitung – z. B. durch klare Trennung von Anhängen – kann die KI-Performance deutlich steigern.
Welche Dokumenttypen lassen sich neben der Rechnung mit bluDelta verarbeiten?
bluDelta unterstützt neben Eingangsrechnungen auch viele weitere Dokumenttypen wie Lieferscheine, Gutschriften, Bestellungen, Angebote oder auch strukturierte Verträge. Das System erkennt automatisch den Dokumenttyp anhand der Inhalte und steuert die jeweilige Extraktionslogik entsprechend. Voraussetzung ist eine initiale Konfiguration oder ein entsprechendes Training der Erkennungsmodelle.
Wie funktioniert das Self-Learning bei bluDelta?
bluDelta nutzt kontinuierliches maschinelles Lernen („Self-Learning“), um Erkennungsmodelle basierend auf Nutzerinteraktionen und Validierungsergebnissen zu verbessern. Korrekt bestätigte Felder werden automatisch in den Lernprozess einbezogen. Das führt dazu, dass häufige Lieferanten, Formate oder Feldpositionen schneller und zuverlässiger erkannt werden – bei gleichbleibender Datenqualität und steigender Automatisierungsquote.
Welche Schnittstellen oder Integrationen sind für bluDelta verfügbar?
bluDelta kann über standardisierte APIs (z. B. REST, Webhooks) oder Dateischnittstellen (XML, CSV, JSON) in bestehende Systeme integriert werden. Typische Zielsysteme sind ERP-Software (z. B. SAP, Microsoft Dynamics), DMS- oder Workflow-Plattformen. Die Integration erfolgt entweder direkt oder über Middleware-Lösungen und unterstützt sowohl Cloud- als auch On-Premises-Umgebungen.
Wie kann ich bluDelta mit meinem Freigabe- oder Workflow-Prozess verbinden?
bluDelta übergibt erkannte und validierte Daten standardisiert an nachgelagerte Systeme – etwa zur Übergabe an einen Rechnungsfreigabeprozess im ERP oder an ein Workflow-Modul im DMS. Voraussetzung ist eine definierte Integrationsschnittstelle. Datenübergabe und Status-Rückmeldungen erfolgen automatisiert und ermöglichen eine vollständige Prozessintegration ohne Medienbrüche.
Was muss ich beim Dokumentenupload oder bei der Belegqualität mit beachten?
Für bestmögliche Erkennung sollten Rechnungen in digitaler Form (PDF/A, klar strukturierte Scans) hochgeladen werden. Wichtig ist eine ausreichende Auflösung (mind. 300 dpi bei Scans), klare Trennung mehrseitiger Belege und die Vermeidung von handschriftlichen Ergänzungen oder Stempeln im relevanten Datenbereich. Je besser die Belegqualität, desto höher die Extraktionsgenauigkeit und Automatisierungsquote.