Beste OCR-Software für die Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung

Die Grundlage für einen reibungslosen Ablauf in jeder Kreditorenbuchhaltung ist eine effiziente Rechnungsbearbeitung.

In der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt verlassen sich Kreditorenbuchhaltungsteams oft auf fortschrittliche Technologien, um ihre Arbeitsabläufe zu optimieren und die Genauigkeit ihrer Rechnungen zu gewährleisten. Ein solches Werkzeug, das für die Optimierung des Betriebs unerlässlich ist, ist die Optical Character Recognition (OCR)-Software, die die Extraktion relevanter Daten aus Rechnungen automatisiert.

Die Integration von Optical Character Recognition (OCR)-Software ist entscheidend geworden, um Effizienz und Genauigkeit zu steigern. Durch die Automatisierung der Extraktion von Rechnungen und anderen Finanzdokumenten reduzieren diese OCR-Datenerfassungslösungen den manuellen Arbeitsaufwand erheblich, minimieren Fehler und beschleunigen die Zahlungsprozesse der Kreditorenbuchhaltung. IronOCR ist eine der besten OCR-Softwarelösungen, die viel Zeit bei der manuellen Dateneingabe und den damit verbundenen Eingabefehlern spart. Lassen Sie uns einen Blick auf die verschiedenen OCR-Softwareoptionen werfen, die für die Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung zugeschnitten sind.

1. ABBYY FineReader

ABBYY FineReader zeichnet sich durch seine Vielseitigkeit, Datenpräzision und Zuverlässigkeit in der OCR-Technologie aus. Es zeichnet sich durch die präzise Extraktion von Text, Tabellen und anderen Datenelementen aus einer Vielzahl von Dokumenttypen aus, darunter Rechnungen, Quittungen und Bestellungen. Mit seiner intuitiven Benutzeroberfläche und seinen leistungsstarken Erkennungsfunktionen optimiert FineReader die Arbeitsabläufe in der Kreditorenbuchhaltung durch die Automatisierung der Datenerfassung und -validierung. Die nahtlose Integration in Buchhaltungssysteme steigert die Effizienz und gewährleistet die Datenkonsistenz im gesamten Finanzsystem.

2. Invoice2Data

Invoice2Data ist eine Open-Source-OCR-Lösung, die speziell für die Rechnungsverarbeitung und Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung entwickelt wurde. Invoice2Data basiert auf der OCR-Engine von Tesseract und bietet robuste Texterkennungsfunktionen, die es ermöglichen, Rechnungen in verschiedenen Formaten und Sprachen zu verarbeiten. Dank der flexiblen Konfigurationsoptionen können Benutzer benutzerdefinierte Extraktionsregeln definieren und sich mühelos an wechselnde Dokumentenlayouts anpassen. Darüber hinaus ist Invoice2Data aufgrund seiner schlanken Architektur und einfachen Bereitstellung die ideale Wahl für Unternehmen, die eine kostengünstige OCR-Lösung suchen.

3. Microsoft Azure Form Recognizer

Microsoft Azure Form Recognizer nutzt maschinelle Lernalgorithmen, um wichtige Informationen aus Rechnungen, Quittungen und anderen strukturierten Dokumenten zu extrahieren. Die Cloud-basierte Plattform bietet skalierbare OCR-Funktionen, mit denen Unternehmen problemlos große Mengen von Dokumenten verarbeiten können. Azure Form Recognizer zeichnet sich durch die Handhabung verschiedener Dokumentenlayouts und die Extraktion strukturierter Datenfelder wie Rechnungsnummern, -daten und -beträge aus. Durch die Integration mit Azure Cognitive Services und Power Automate können Unternehmen den gesamten Rechnungsprozess und die Kreditorenbuchhaltung nahtlos automatisieren.

4. TabScanner

Tabscanner ist eine cloudbasierte OCR-Lösung, die für das Scannen von Kassenbons und anderen Rechnungsdaten optimiert ist. Seine fortschrittlichen Bildverarbeitungsalgorithmen können Daten von Quittungen genau extrahieren, einschließlich Händlernamen, Transaktionsdaten und Beträge. Die Echtzeit-Datenextraktionsfunktionen von Tabscanner ermöglichen es Unternehmen, Speseninformationen unterwegs zu erfassen, was eine zeitnahe Erstattung und Spesenabrechnung erleichtert. Darüber hinaus ermöglicht die API-Integration eine nahtlose Verbindung mit Buchhaltungssoftware und Spesenmanagement-Plattformen, wodurch die Arbeitsabläufe in der Kreditorenbuchhaltung weiter optimiert werden.

5. Textract von Amazon Web Services (AWS)

Textract ist ein auf maschinellem Lernen basierender OCR-Dienst, der von AWS angeboten wird und dazu dient, Text und strukturierte Daten aus verschiedenen Dokumenttypen zu extrahieren. Mit seiner hohen Genauigkeit und Skalierbarkeit vereinfacht Textract die Rechnungsverarbeitung und die Automatisierung von Kreditorenbuchhaltung für Unternehmen jeder Größe. Es kann auf intelligente Weise Schlüsselinformationen aus Rechnungen identifizieren und extrahieren, wie z. B. Positionen, Mengen und Stückpreise, und ermöglicht so die nahtlose Integration von Prozessrechnungen mit Buchhaltungssystemen und ERP-Plattformen. Das Pay-as-you-go-Preismodell von Textract macht es zu einer kosteneffizienten Wahl für Unternehmen, die ihre Kreditorenbuchhaltung optimieren wollen.

6. Einführung in IronOCR

IronOCR ist eine leistungsstarke C#-Bibliothek, die entwickelt wurde, um Aufgaben der optischen Zeichenerkennung (OCR) innerhalb von .NET-Anwendungen zu erleichtern. Mit IronOCR können Entwickler Textinhalte aus Bildern, gescannten Papierdokumenten und PDFs extrahieren und ihre Anwendungen in die Lage versetzen, Textinformationen zu verarbeiten und zu analysieren, die im Bildformat sonst nicht zugänglich sind.

IronOCR bietet eine Reihe von Funktionen zur Rationalisierung des OCR-Prozesses:

1. Genauer Textextraktion: IronOCR verwendet fortschrittliche Algorithmen, um Text präzise aus Bildern zu extrahieren, auch in herausfordernden Situationen wie schrägem Text, niedrigauflösenden Bildern oder schlechten Lichtverhältnissen.

2. Unterstützung für verschiedene Bildformate: Es unterstützt eine Vielzahl von Bildformaten, einschließlich JPEG, PNG, TIFF, BMP und GIF, um Flexibilität beim Umgang mit verschiedenen Arten von Eingabebildern zu gewährleisten.

3. PDF OCR: IronOCR kann PDF-Dokumente verarbeiten, was es geeignet macht für Anwendungen, die mit gescannten PDFs oder bildbasierten PDF-Dateien arbeiten, wie z.B. Rechnungsverarbeitungssoftware.

4. Vorverarbeitungsoptionen: Es bietet Optionen zur Vorverarbeitung von Bildern, wie etwa Schräglagenkorrektur, Rauschunterdrückung und Bildverbesserung, um die Genauigkeit der OCR-Software für die Rechnungsverarbeitung zu verbessern.

5. Mehrsprachige Unterstützung: IronOCR unterstützt die Texterkennung in verschiedenen Sprachen, was es für internationale Anwendungen geeignet macht.

   6. Einfache Integration: Die Integration mit .NET-Anwendungen ist dank der intuitiven API und umfassenden Dokumentation unkompliziert.

   

6.1. Wie wird IronOCR installiert?

Sie können entweder ein bestehendes Projekt öffnen oder ein neues C#. net-Projekt zur Verwendung von IronOCR

Um IronOCR in Ihren .NET-Projekten zu verwenden, folgen Sie diesen Schritten, um es über NuGet, den Paketmanager für .NET, zu installieren:

1. Öffnen Sie Visual Studio: Starten Sie Visual Studio oder, falls Sie es noch nicht installiert haben, laden Sie es von der offiziellen Website herunter und installieren Sie es.

2. Erstellen oder Öffnen eines Projekts: Sie können entweder ein bestehendes Projekt öffnen oder ein neues C#-Projekt erstellen. .NET-Projekt, um IronOCR zu verwenden.

   3. IronOCR über NuGet installieren:

      • Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf Ihr Projekt im Projektmappen-Explorer.

      • Wählen Sie "NuGet-Pakete verwalten..."

   

   • Suchen Sie auf der Registerkarte "Durchsuchen" nach "IronOCR".

   • Wählen Sie das IronOCR-Paket aus den Suchergebnissen aus.

   • Klicken Sie auf die Schaltfläche "Installieren", um IronOCR und seine Abhängigkeiten in Ihrem Projekt zu installieren.

   

3. Installation überprüfen: Sobald die Installation abgeschlossen ist, können Sie überprüfen, ob IronOCR erfolgreich installiert wurde, indem Sie prüfen, ob es in der Liste der installierten Pakete für Ihr Projekt erscheint.

4. Verwendung von IronOCR starten: Sie sind nun bereit, IronOCR in Ihrem Projekt zu verwenden. In der IronOCR-Dokumentation und in den Beispielen erfahren Sie, wie Sie die Funktionen von IronOCR für Ihre OCR-Anforderungen nutzen können.

   Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie IronOCR schnell in Ihre .NET-Anwendungen integrieren und seine Fähigkeiten zur Textextraktion aus Bildern, digitalen Dateien und PDF-Dokumenten nutzen.

6.2. Codebeispiel zum Extrahieren von Verbindlichkeiten aus Rechnungen.

using IronOcr;
using System;
using System.Text.RegularExpressions;
var orc = new IronTesseract();
using (var input = new OcrInput(@"invoice.png"))
{
    var result = orc.Read(input);
    var totalPattern = @"\bTotal\s*\$?\s*(\d{1,5}(?:,\d{5})*(?:\.\d{1,2})?)\b";
    var totalMatch = Regex.Match(result.Text, totalPattern);
    if (totalMatch.Success)
    {
        var totalAmount = totalMatch.Groups [1].Value;
        Console.WriteLine("Total Amount: $" + totalAmount);
    }
}

using IronOcr;
using System;
using System.Text.RegularExpressions;
var orc = new IronTesseract();
using (var input = new OcrInput(@"invoice.png"))
{
    var result = orc.Read(input);
    var totalPattern = @"\bTotal\s*\$?\s*(\d{1,5}(?:,\d{5})*(?:\.\d{1,2})?)\b";
    var totalMatch = Regex.Match(result.Text, totalPattern);
    if (totalMatch.Success)
    {
        var totalAmount = totalMatch.Groups [1].Value;
        Console.WriteLine("Total Amount: $" + totalAmount);
    }
}

Imports IronOcr
Imports System
Imports System.Text.RegularExpressions
Private orc = New IronTesseract()
Using input = New OcrInput("invoice.png")
	Dim result = orc.Read(input)
	Dim totalPattern = "\bTotal\s*\$?\s*(\d{1,5}(?:,\d{5})*(?:\.\d{1,2})?)\b"
	Dim totalMatch = Regex.Match(result.Text, totalPattern)
	If totalMatch.Success Then
		Dim totalAmount = totalMatch.Groups (1).Value
		Console.WriteLine("Total Amount: $" & totalAmount)
	End If
End Using

Dieser Codeausschnitt verwendet die IronOCR-Bibliothek zur Durchführung der optischen Zeichenerkennung (OCR) auf einer Rechnungsbilddatei mit dem Namen "invoice.png". Zunächst wird ein IronTesseract-Objekt initialisiert und dann das Eingabebild mit der Read-Methode gelesen. Anschließend wird ein Muster für einen regulären Ausdruck definiert, um den Gesamtbetrag aus dem OCR-Ergebnistext der Rechnungsverarbeitung zu extrahieren, wobei nach Mustern wie "Total $XXXXX" oder "Total XXXXX" gesucht wird, wobei XXXXX einen numerischen Wert mit optionalen Kommas und Dezimalpunkten darstellt. Wenn eine Übereinstimmung gefunden wird, wird der Gesamtbetrag extrahiert und auf der Konsole ausgegeben. Insgesamt zielt der Code darauf ab, die Extraktion des Gesamtbetrags aus einem Rechnungsbild mithilfe von OCR und regulären Ausdrücken zu automatisieren.

Ausgabe

7. Schlussfolgerung

Im Bereich der Automatisierung von Verbindlichkeiten erweist sich IronOCR als die erste Wahl für Unternehmen, die eine zuverlässige und effiziente Software zur optischen Zeichenerkennung (OCR) suchen. Seine fortschrittlichen Algorithmen gewährleisten eine präzise Textextraktion aus einer Vielzahl von Dokumenttypen, einschließlich Rechnungen und Finanzdokumenten, selbst in schwierigen Situationen wie schiefem Text oder Bildern mit niedriger Auflösung.

Die Integration in .NET-Anwendungen ist dank der intuitiven API von IronOCR und der umfassenden Dokumentation nahtlos, so dass Entwickler OCR-Funktionen schnell in ihre Anwendungen integrieren können. Darüber hinaus ist IronOCR durch die Unterstützung mehrerer Sprachen und das kosteneffiziente Preismodell eine gut abgerundete Lösung für Unternehmen, die ihre Finanzvorgänge rationalisieren und wichtige Daten auswerten möchten, um die betriebliche Effizienz zu steigern. Insgesamt ist IronOCR die beste OCR-Software für die Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung, mit der Unternehmen ihre Produktivität steigern und die manuelle Arbeit effektiv reduzieren können.

Nutzen Sie die Möglichkeiten der nahtlosen Textextraktion mit IronOCR noch heute. Nutzen Sie unsere kostenlose Testlizenz, die unbegrenzten Zugang bietet, um alle Funktionen und Möglichkeiten zu erkunden, die IronOCR zu bieten hat. Nach der kostenlosen Testversion ist die Lizenz ab $749 erhältlich. Vertiefen Sie sich in die Möglichkeiten von IronOCR und nutzen Sie sein volles Potenzial, indem Sie die Codebeispiele unter dem Link besuchen.