Bewährte Verfahren zur Validierung KI-extrahierter Daten vor der Übertragung in das ERP-System

Sie haben gerade Ihr brandneues KI-gestütztes Dokumentenerfassungstool für Ihre Kreditorenrechnungen eingeführt.

Das Versprechen war einfach: PDFs scannen, Daten extrahieren, in das ERP-System übertragen, stundenlange manuelle Arbeit sparen.

Doch schon nach drei Wochen haben Sie mit doppelten Lieferantenzahlungen, Bestandsabweichungen aufgrund falscher Bestellungen und Ihrem Finanzteam zu kämpfen.Wütend, weil die Versöhnung länger dauert als zuvor.

Kommt Ihnen das bekannt vor?

Folgendes ist wichtig: KI-gestützte Tools können die Bearbeitung von Rechnungen und Bestellungen grundlegend verändern. Was die Werbung jedoch verschweigt: Auch KI kann Fehler machen. Und in der ERP- und Finanzwelt bedeutet „manchmal Fehler“ fehlerhafte Zahlungen, Probleme mit der Compliance und verärgerte Prüfer.

Stellen Sie sich Folgendes vor: Würden Sie einen neuen Mitarbeiter Rechnungen in Ihr Buchhaltungssystem eingeben lassen, ohne dass vorher jemand seine Arbeit überprüft? Wahrscheinlich nicht. Ihr KI-Tool verdient die gleiche Sorgfalt und Kontrolle.

Dieser Leitfaden führt Sie durch die von uns entwickelten Validierungsframeworks für Unternehmen, die SAP, Business Central, Odoo und Oracle nutzen. Sie erfahren, wie Sie Fehler erkennen, bevor sie zu kostspieligen Problemen führen, doppelte Zahlungen verhindern und darauf vertrauen können, dass Ihre KI Ihnen hilft, anstatt neue Schwierigkeiten zu verursachen.

Lasst uns loslegen.

Zentrale Herausforderungen bei KI-extrahierten Daten vor der Übertragung in das ERP-System

Bevor wir über Lösungen sprechen, sollten wir die wirklichen Probleme benennen, mit denen Sie konfrontiert sind.

Häufige Fehler bei der KI-Extraktion:

• Fehler bei der Konfidenzbewertung: Die KI interpretiert „1234,56“ aufgrund mangelhafter Scanqualität als „1234,S6“.
• Feldabweichungen: Rechnungsdatum als Lieferantencode erfasst, Betrag als Bestellnummer
• Fehlende Pflichtfelder: Steuer-ID, Kostenstelle, Sachkonto (leer gelassen)
• Formatinkonsistenzen: Datumsformate (TT/MM vs. MM/TT), Währungssymbole, Dezimaltrennzeichen

Auswirkungen auf Ihre Geschäftstätigkeit:

• Die Teams der Kreditorenbuchhaltung verschwenden Stunden damit, Buchungsfehler und doppelte Zahlungen zu korrigieren.
• Die Beschaffungsabteilung kann Wareneingangsbestätigungen nicht mit Rechnungen abgleichen, da die Mengen nicht übereinstimmen.
• Prüfwarnungen werden ausgelöst, weil keine Spuren vorhanden sind.WHO genehmigten die KI-extrahierten Daten
• Die Beziehungen zu Lieferanten leiden, wenn Sie falsche Beträge zahlen oder doppelt zahlen.

Die eigentliche Ursache? Die meisten KI-Dokumentenerfassungstools konzentrieren sich auf Extraktionsgeschwindigkeit, nicht Validierungstiefe Die

Du brauchst beides.

Bewährte Verfahren zur Validierung KI-extrahierter Daten

Die Validierung auf Feldebene ist Ihre erste Verteidigungslinie. So richten Sie sie ein:

1. Konfidenzschwellenwerte festlegen

KI-Tools weisen jedem extrahierten Feld einen Konfidenzwert (0-100%) zu.

Nimm nicht alles blindlings hin.

Empfohlene Schwellenwerte:

• 97 % und mehr im Finanzsektor: Rechnungbetrag, Zahlungsbetrag, Steuerberechnungen
• 95 %+ für kritische Identifikationsmerkmale: Lieferantencode, Rechnungsnummer, Bestellnummer
• Über 90 % für Standardfelder: Rechnungsdatum, Lieferdatum, Positionen
• 85 %+ für beschreibende Felder: Artikelbeschreibungen, Notizen, Adressen

Liegt der Wert unterhalb dieser Schwellenwerte, wird er an eine manuelle Prüfwarteschlange weitergeleitet oder eine sekundäre Validierung ausgelöst.

2. Validierung des Sekundärmodells

Wenn Ihr primäres KI-Modell eine niedrige Konfidenzrate aufweist, sollten Sie es nicht sofort zur manuellen Überprüfung markieren.

Führen Sie es zunächst durch eine zweite Validierungsebene:

• Verwenden Sie eine andere OCR-Engine zur Querverifizierung.
• Spezialisierte Modelle für bestimmte Feldtypen anwenden (Datumsextraktoren, Währungsparser).
• Nutzen Sie die LLM-basierte Validierung zum Kontextverständnis.

Dadurch werden Fehler aufgedeckt, die ein einzelnes Modell möglicherweise übersehen würde.

3. Formatvalidierungsregeln

Verwenden Sie reguläre Ausdrücke und Datentypprüfungen, um Formatfehler abzufangen, bevor sie auftreten.ERP:

• Rechnungsnummern: Alphanumerisch mit spezifischen Mustern (z. B. INV-\d{6})
• Steueridentifikationsnummern: länderspezifische Formate (deutsche USt-IdNr., VAE TRN, US EIN)
• Bankkonten: IBAN-Validierung mit Ländercodes und Prüfsummenprüfung
• Währungen: ISO-4217-Codes (USD, EUR, AED) mit korrekter Dezimalstellenanzahl
• Datumsangaben: Vor der Veröffentlichung auf das ISO-8601-Format standardisieren.

Beispiel: Wenn Ihre Lieferantenstammdaten nur USD und EUR akzeptieren, lehnen Sie alle Rechnungen mit JPY oder GBP ab.Vor Veröffentlichung.

4. Stammdaten-Querschnittsprüfungen

Hier zeigt sich die Stärke der Validierung.

Vor dem Veröffentlichen überprüfen Sie bitte die extrahierten Daten anhand Ihrer ERP-Stammdatentabellen über die API:

• Existiert der Lieferantencode und ist er aktiv? Prüfen Sie die Lieferantenstammdaten (SAP LFA1, Tabelle „Business Central Vendor“).
• Ist das Sachkonto für die aktuelle Periode gültig? Prüfen Sie den Kontenplan.
• Ist das Kostenstellenzentrum aktiv und zugeordnet? Überprüfen Sie die Organisationsstruktur.
• Stimmt der Steuercode mit der Gerichtsbarkeit überein? Steuerkonfiguration prüfen
• Ist der Artikel/die SKU im Bestandsstammsatz vorhanden? Materialstammsatz prüfen

Ein konkretes Beispiel eines Kunden: Dessen KI-Tool extrahierte den Lieferantencode „V12345“, der in SAP nicht existierte. Ohne Validierung hätte es einen neuen Lieferantendatensatz mit fehlerhaften Steuereinstellungen erstellt. Feldprüfungen erkannten den Fehler, markierten ihn zur Überprüfung durch die Kreditorenbuchhaltung und verhinderten so ein Compliance-Problem.

Bewährte Verfahren zur Validierung KI-extrahierter Daten: Workflow und Governance

Bei der Validierung geht es nicht nur um Regeln, sondern auch um Wer bewertet was, wann.Die

Human-in-the-Loop (HITL) Design

Nicht jedes extrahierte Dokument erfordert eine manuelle Überprüfung. Gestalten Sie Ihre Ausnahmewarteschlangen intelligent:

Automatische Genehmigung, wenn:

• Alle Konfidenzwerte >95 %
• Alle Feld- und dokumentübergreifenden Validierungen sind erfolgreich.
• Der Anbieter weist eine 100-prozentige Buchungserfolgsquote in der Vergangenheit auf.

Weiter zur Überprüfung, falls:

• Jeder Konfidenzwert <90 %
• Validierungswarnungen (innerhalb der Toleranz, aber markiert)
• Neukunde, Erstbestellung oder Betrag > 10.000 $

Eskalieren Sie an den Leiter der Kreditorenbuchhaltung, wenn:

• Fehler bei der Validierung (Duplikat, fehlende Bestellung, gesperrter Lieferant)
• Betragsabweichung >10%
• Abweichungen bei der Steuerberechnung

Anforderungen an die Nachverfolgung

Jeder Validierungsschritt muss zur Einhaltung der Vorschriften protokolliert werden:

• Zeitstempel: Zeitpunkt der Extraktion, Zeitpunkt der Validierung, Zeitpunkt der Genehmigung
• Benutzer-ID: Wer hat manuelle Überprüfungen oder Überschreibungen durchgeführt?
• Konfidenzwerte: Speichern Sie die ursprünglichen KI-Werte für jedes Feld
• Validierungsergebnisse: Bestanden/Nicht bestanden für jede Regel, mit Fehlermeldungen
• Änderungen: Dokumentieren Sie alle manuellen Korrekturen mit Vorher-/Nachher-Werten.

Diese Protokolle sollten unveränderlich und für Prüfungszwecke exportierbar sein.

ERP-spezifische Validierung von KI-extrahierten Daten vor der Buchung

Unterschiedliche ERP-Systeme erfordern unterschiedliche Vorgehensweisen. Folgendes hat sich bewährt:

SAP S/4HANA

• Verwenden Sie Buchungssperren (BKPF-BSTAT), um Belege mit Validierungswarnungen zurückzuhalten.
• Implementieren Sie BAdIs (Business Add-Ins) für benutzerdefinierte Validierungslogik beim Buchen.
• Nutzen Sie Workflow-Aufgaben (SWI1) für das Ausnahme-Routing.

Microsoft Dynamics 365 Business Central

• Erstellen Sie Power-Automate-Workflows mit Genehmigungsschritten für markierte Dokumente.
• Verwenden Sie Buchungsvorschauen, um die Auswirkungen auf die Finanzbuchhaltung vor dem Commit zu überprüfen.
• Erstellen Sie benutzerdefinierte Validierungscodeeinheiten, die beim Einfügen eines Dokuments ausgelöst werden.

Odoo ERP

• Konfigurieren Sie automatisierte Arbeitsabläufe mit Python-Serveraktionen
• Implementieren Sie Validierungen von Einschränkungen für Rechnungsmodelle
• Aktivitätsverfolgung für Prüfprotokolle verwenden

Abschluss

Folgendes wissen Sie jetzt: KI-generierte Daten können Ihre ERP-Workflows verändern, aber nur, wenn Sie sie vor der Veröffentlichung validieren.

Das Rahmenkonzept ist einfach:

• Feldprüfungen fangen Extraktionsfehler ab
• Der dokumentenübergreifende Abgleich verhindert logische Fehler.
• Der Mensch im Regelkreis behandelt Sonderfälle
• Prüfprotokolle gewährleisten die Einhaltung der Vorschriften.

Beginnen Sie mit einem Dokumenttyp. Stellen Sie sicher, dass die Validierung einwandfrei funktioniert. Skalieren Sie dann.

Die Unternehmen, die mit KI + ERP erfolgreich sind, sind nicht diejenigen mit den ausgefeiltesten Tools, sondern diejenigen, die zuerst solide Validierungsrahmen aufgebaut haben.

Sind Sie bereit, Best Practices für die Validierung in Ihrem ERP-System zu implementieren?

Bei 2HatsLogic haben wir Dutzenden von Unternehmen geholfen, absolut fehlerfreie KI-zu-ERP-Integrationen mit null Buchungsfehlern und vollständiger Auditkonformität zu entwickeln.