Rechnungsdaten per SDK extrahieren

Ein produktiver Rechnungsworkflow braucht mehr als OCR-Volltext: relevante Felder müssen strukturiert, nachvollziehbar und passend zum Folgeprozess bereitstehen.

Quellen

Bilder, PDFs und E-Rechnungen

Kerndaten

Absender, Datum, Betrag, Rechnungsnummer und Referenz

Weitere Daten

Adresse, Telefon, Kunden-ID, BIC und IBAN

Plattformen

Android, iOS und Windows

Welche Rechnungsdaten lassen sich erkennen?

Je nach Dokument können Name und Anschrift des Absenders, Datum, Betrag, Rechnungsnummer, Referenz, Telefonnummer, Kunden-ID sowie Bankverbindungen mit BIC und IBAN strukturiert ausgegeben werden. Nicht jedes Feld ist auf jeder Rechnung vorhanden; die Anwendung sollte fehlende Werte deshalb als regulären Zustand behandeln.

Bild, PDF oder E-Rechnung

Gescannten Rechnungen und bildbasierten PDFs geht eine Bild- und Texterkennung voraus. Maschinenlesbare E-Rechnungen können innerhalb derselben Data-Capture-Lösung zuverlässig ausgelesen werden; dafür ist kein separates Produkt erforderlich. Die Verarbeitung sollte anhand des Eingangstyps verzweigen, das Ergebnis aber in ein einheitliches Fachmodell überführen.

Vom Ergebnis in den Folgeprozess

1. Eingabe erfassen oder importieren.
2. OCR beziehungsweise E-Rechnungsdaten lokal auslesen.
3. Benötigte Felder auf Vollständigkeit und Geschäftsregeln prüfen.
4. Ergebnis zur Nutzerkontrolle oder direkt an ERP, DMS oder Buchhaltung übergeben.

Eine gültige IBAN ist ein nützliches Qualitätsmerkmal, ersetzt aber nicht die fachliche Prüfung von Empfänger, Betrag und Referenz.

Evaluation mit eigenen Dokumenten

Erstellen Sie einen freigegebenen Testkorpus aus typischen Layouts und schwierigen Fällen. Bewerten Sie Feldgenauigkeit, Nicht-Erkennung, falsche Werte und Korrekturaufwand getrennt. Für mobile Erfassung gehören reale Geräte zum Primärtest; die Showcase Apps helfen beim schnellen Qualitätscheck.