Der Knotenpunkt eurer internen Unternehmenskommunikation
KI als Unterstützung für die Interne Kommuniaktion
Der Wegbereiter, mit dem ihr alle Mitarbeiter:innen erreicht
Digitaler Wissensaustausch
Beispiele für euren digitalen Arbeitsplatz mit Microsoft 365
Digitale Erfolgsgeschichten, die überzeugen
Die Essenz unseres Fachwissens für euch zusammengefasst
Der ausführliche Leitfaden bündelt auf über 50 Seiten unsere Erfahrungen aus Projekten und Einführungen und schafft eine klare Grundlage für Einstieg, Anwendung und Governance von Copilot im Arbeitsalltag.
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Rechnungen fallen in nahezu jedem Unternehmen regelmäßig an. Ihre Verarbeitung und Ablage ist dennoch häufig von manuellen Arbeitsschritten geprägt. Wie ein solcher Prozess mit KI-Automatisierung aussehen kann, zeigt eine von uns für diesen Beitrag umgesetzte Beispiellösung: Eingehende Rechnungen werden mit KI analysiert, anhand vorhandener Stammdaten einem Lieferanten zugeordnet und strukturiert in Microsoft 365 abgelegt.
Das zugrunde liegende Prinzip lässt sich jedoch auch auf Kunden, Projekte, Verträge oder andere fachliche Aktenstrukturen übertragen.
Kompakte Einordnung, damit du sofort weißt, ob dieser Beitrag für dich relevant ist, bevor es in die Details geht.
KI liest Informationen wie Lieferant, Rechnungsnummer, Datum, Fälligkeit und Betrag direkt aus dem Dokument aus.
Der erkannte Lieferantenname wird mit vorhandenen Stammdaten abgeglichen. Anschließend kann die Rechnung automatisch in der passenden Lieferantenakte abgelegt werden.
Power Apps kann die Einreichung übernehmen, Power Automate den Prozess steuern und SharePoint als strukturierter Ablageort dienen.
Ja. Das Prinzip lässt sich beispielsweise auf Kunden-, Projekt-, Vertrags- oder Vorgangsakten übertragen.
Eine Rechnung kommt beispielsweise per E-Mail an, wird heruntergeladen, einem Lieferanten zugeordnet, verschlagwortet und anschließend in der vorgesehenen Ablagestruktur gespeichert. Die eigentlich relevanten Informationen wie Rechnungsnummer, Datum oder Betrag liegen dabei zunächst ausschließlich innerhalb der PDF-Datei vor und stehen ohne zusätzliche Verarbeitung nicht als strukturierte, durchsuchbare Daten zur Verfügung. Dieses Bild ist vielen Unternehmen vertraut, unabhängig von ihrer Größe oder Branche.
Das Problem liegt in der Wiederholung: Dieselben Handgriffe fallen bei jeder eingehenden Rechnung erneut an, unabhängig davon, wie routiniert die Bearbeitung bereits ist. Ohne einen zentral definierten Prozess können dabei unterschiedliche Ablageorte und Benennungen entstehen, die das spätere Auffinden und Einordnen der Dokumente erschweren können.
Für diesen Beitrag haben wir eine praxisnahe Beispiellösung umgesetzt, die an dieser Stelle ansetzt.
Die Grundidee: Eine Rechnung wird zentral eingereicht, automatisiert analysiert und anschließend mit den erkannten Metadaten in der passenden Lieferantenakte abgelegt.
Umgesetzt wurde die Beispiellösung mit Power Apps, Power Automate, SharePoint und einem KI-Modell. Power Apps dient dabei der Einreichung, Power Automate der Steuerung des Ablaufs, SharePoint als Ablageort und das KI-Modell der Datenextraktion aus der Rechnung.
Der Prozess beginnt bei den Mitarbeitenden selbst. Über eine Power App laden sie eine oder mehrere PDF-Rechnungen hoch und können dabei optional einen Kommentar hinterlegen, etwa einen Hinweis zur Herkunft der Rechnung oder eine Anmerkung für die weitere Bearbeitung.
Über die Power App können eine oder mehrere Rechnungen zentral eingereicht und mit einem optionalen Kommentar ergänzt werden.
Die hochgeladenen Dateien landen zunächst in einer zentralen SharePoint-Inbox, die ausdrücklich als temporärer Eingangskanal zu verstehen ist und nicht als dauerhafter Ablageort dient. Sobald eine neue Rechnung eintrifft, startet ein Power-Automate-Workflow, der die Analyse der Rechnung sowie den Abgleich mit den vorhandenen Lieferantenstammdaten übernimmt. Nach erfolgreicher Verarbeitung wird die Rechnung aus der temporären Inbox in die passende Lieferantenakte verschoben.
Im Zentrum des Prozesses steht die KI-gestützte Extraktion definierter Rechnungsinformationen. Ein KI-Modell analysiert jede eingereichte Rechnung und liest dabei insbesondere den Lieferanten, die Rechnungsnummer, das Rechnungsdatum, das Fälligkeitsdatum, eine gegebenenfalls vorhandene Bestellnummer sowie den Gesamtbetrag aus.
Aus einem unstrukturierten PDF-Dokument entstehen dadurch strukturierte, weiterverarbeitbare Daten.
Diese Extraktion ist die Grundlage für die weiteren Schritte. Der erkannte Lieferantenname wird anschließend mit den vorhandenen Lieferantenstammdaten abgeglichen. Die weiteren Angaben werden nach der Zuordnung als Metadaten an der Rechnung gespeichert.
In der Beispiellösung bildet der Lieferant den fachlichen Kontext für die Ablage. Grundlage für den Abgleich ist eine vorhandene SharePoint-Lieferantenliste, in der auch alternative Schreibweisen desselben Lieferanten berücksichtigt werden können, etwa wenn ein Name auf der Rechnung leicht abweichend von der Stammdatenpflege erfasst wurde.
Für jeden Lieferanten steht eine eigene digitale Akte mit hinterlegten Stammdaten zur Verfügung.
Die Rechnungen liegen in der jeweiligen digitalen Lieferantenakte. Erkannte Informationen stehen direkt als SharePoint-Metadaten bereit.
Auf diese Weise entsteht eine einheitlich strukturierte, lieferantenbezogene Sammlung der über diesen Prozess verarbeiteten Rechnungen. Die zugehörigen Rechnungen können dadurch zentral über die jeweilige Lieferantenakte aufgerufen werden.
In anderen Szenarien könnte an dieser Stelle statt einer Lieferantenakte beispielsweise eine Kundenakte, Projektakte, Vertragsakte oder Vorgangsakte stehen. Entscheidend ist, dass das Dokument anhand erkannter Informationen einem vorhandenen fachlichen Kontext zugeordnet wird. Eine solche Übertragung ist als konzeptioneller Ausblick zu verstehen und nicht Bestandteil der hier dargestellten Beispiellösung.
Nach der Verschiebung in die Lieferantenakte werden die ausgelesenen Rechnungsinformationen als Metadaten an der jeweiligen PDF-Datei gespeichert. Wie sich das in der Praxis auswirkt, zeigt ein einfaches Beispiel: In der Beispiellösung wurden zwei Rechnungen der Fabrikam AG verarbeitet, die beide automatisch derselben Lieferantenakte zugeordnet wurden.
In SharePoint lassen sich anschließend unter anderem die Rechnungsnummern FA-2026-1042 und FA-2026-1098 einsehen, ebenso die jeweiligen Rechnungs- und Fälligkeitsdaten sowie die Gesamtbeträge von 2.909,55 Euro und 2.546,60 Euro.
Nach einem bestimmten Betrag, einer Rechnungsnummer oder einem Fälligkeitstermin kann direkt über die SharePoint-Metadaten gesucht und gefiltert werden, ohne jede einzelne Datei öffnen zu müssen. Aus einer Ansammlung einzelner PDF-Dateien entsteht so ein strukturierter Dokumentenbestand, in dem die wichtigsten Rechnungsinformationen bereits in der SharePoint-Ansicht verfügbar sind.
Eine solche Prüflogik ist nicht Bestandteil der dargestellten Beispiellösung. Welche Informationen eindeutig erkannt werden können, hängt vom jeweiligen Dokument und Anwendungsfall ab, weshalb sich für einen produktiven Einsatz Regeln für bestimmte Fälle anbieten, etwa einen unbekannten Lieferanten, fehlende Pflichtangaben oder nicht eindeutig erkannte Informationen.
Solche Fälle ließen sich dann gezielt einer Prüfung zuführen, bevor der Prozess mit der endgültigen Zuordnung und Ablage fortgesetzt wird. Wo genau diese Grenze verläuft, ist Teil der fachlichen Konzeption und sollte je nach Prozess individuell festgelegt werden.
Die Beispiellösung zeigt also anhand von Eingangsrechnungen, wie Dokumente über eine zentrale Anwendung eingereicht, mit KI analysiert, einem fachlichen Kontext zugeordnet und strukturiert in Microsoft 365 abgelegt werden können. Im gezeigten Szenario ist dieser Kontext der Lieferant. Das Prinzip lässt sich jedoch auf weitere dokumentenbezogene Prozesse übertragen.
Power Apps, Power Automate und SharePoint werden dabei zu einem durchgängigen Ablauf verbunden, der sich um eine kontrollierte fachliche Prüfung erweitern lässt.
Vorhandene Stammdaten, Dokumenttypen, fachliche Zuordnungsregeln, Aktenstrukturen, Prüfanforderungen und Zielsysteme sind von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich und sollten in einer passenden Lösung individuell berücksichtigt werden.
Wir unterstützen Unternehmen bei der Konzeption und Umsetzung individuell passender, KI-gestützter Dokumentenprozesse auf Basis ihrer vorhandenen Microsoft-365-Umgebung. Wenn ihr euch unverbindlich dazu austauschen möchtet, wie ein vergleichbarer Ansatz für euer Unternehmen aussehen könnte, kommt gerne auf uns zu.
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