Verarbeitung von Eingangsrechnungen mithilfe von Machine-Learning

Abstract

Diese Masterarbeit untersucht den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) zur Erkennung und Verarbeitung von unstrukturierten Eingangsrechnungen. Traditionelle Methoden zur Rechnungsverarbeitung sind oft arbeitsintensiv und fehleranfällig, insbesondere bei der Verarbeitung von unstrukturierten Formaten wie eingescannte Rechnungen, die als PDF vorliegen. Es werden sowohl Verfahren von Optical Character Recognition (OCR) in Kombination mit Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), als auch welche, die dem Bereich der
Object Detection zuordenbar sind beschrieben, um relevante Informationen aus diesen Dokumenten zu extrahieren. Ein Prototypsystem wurde unter Verwendung von
Cloud-Technologien entwickelt und anhand eines Datensatzes aus realen Rechnungen
evaluiert. Das Mapping der erkannten Rechnungsfelder auf die SAP-Stammdaten wird
mit Technologien des Lazy Learnings realisiert, damit das System für zukünftige
Rechnungen eine gesteigerte Erkennungsrate erhält.

Datum der Bewilligung	2024
Originalsprache	Deutsch (Österreich)
Betreuer/-in	Stefan Hinterholzer (Betreuer*in)