Eine KI-gestützte Rechnungsplattform für einen Ethanolhersteller
Aus Lieferantenrechnungen werden kontrollierte Datensätze – die KI liest, ein Mensch bestätigt.
Auf einen Blick
Mindrops entwickelte eine KI-gestützte Mobile-First-Rechnungsplattform mit Web-Admin-Portal für einen in Indien ansässigen Ethanolhersteller mit über ₹100 Crore Umsatz. OCR und KI extrahieren sechs Felder aus jeder Lieferantenrechnung (PDF, JPG oder PNG), und eine Person bestätigt jeden Datensatz vor dem Speichern – mit drei Zugriffsrollen, OTP/JWT-Authentifizierung und durchsuchbarem Archiv.
Die Herausforderung
Der Hersteller erhält täglich ein hohes Volumen an Lieferantenrechnungen – Fracht, Rohstoffe, Lager und Ersatzteile, Brennstoff, Chemikalien und Dienstleistungen – als PDFs, Scans und Handyfotos per E-Mail und über Lieferantenkanäle. Das Volumen war größer geworden, als das Finanzteam von Hand bewältigen konnte.
Jede Rechnung musste geöffnet, gelesen und von Hand in interne Systeme übertragen werden. Die Klassifizierung hing vom Ermessen der einzelnen Mitarbeitenden ab, sodass dieselbe Ausgabe unterschiedlich kodiert wurde. Die manuelle Eingabe war langsam und fehleranfällig – falsche Nummern, Daten oder Beträge und fehlende Lieferantenangaben fielen erst spät im Reporting auf. Es gab keinen zentralen Überblick, ob eine Rechnung bearbeitet, geprüft oder bezahlt war, keine durchsuchbare Historie und wenig Kontrolle darüber, wer was durfte. Ziel war, jede unstrukturierte Rechnung in einen kontrollierten, durchsuchbaren Datensatz zu überführen und dabei die menschliche Kontrolle beizubehalten.
Die Lösung
Mindrops entwickelte eine KI-gestützte Rechnungsplattform mit menschlicher Prüfung im Kern. Erfassung und Validierung laufen in einer mobilen App, Kontrolle und Administration in einem Web-Portal. Die KI liest, ein Mensch bestätigt.
Die Plattform macht aus einem unstrukturierten Rechnungsdokument einen strukturierten Geschäftsdatensatz. Erst wenn eine Person die extrahierten Felder geprüft und die Rechnung freigegeben hat, werden daraus Daten. Rollenbasierter Zugriff und ein durchsuchbares Archiv vervollständigen die Plattform.
OCR + KI-Extraktion
Hochgeladene Rechnungen werden automatisch ausgelesen – Lieferant, Rechnungsnummer, Datum, Betrag, Firma und eine vorgeschlagene Kategorie –, sodass das meiste manuelle Abtippen entfällt.
Vor dem Speichern bestätigen
Extrahierte Werte werden zur Prüfung angezeigt; erst wenn eine Person die Felder geprüft und die Rechnung freigegeben hat, entsteht ein Datensatz.
Erneut auslesen
Schlägt das Auslesen fehl oder wirkt das Ergebnis falsch, lässt sich die Extraktion für dieselbe Datei erneut starten oder die Felder werden von Hand korrigiert – auch bei schlechten Scans und ohne erneuten Upload.
Standardkategorien
Rechnungen werden anhand einer kontrollierten, vom Admin gepflegten Kategorieliste kodiert – für eine einheitliche Ausgabenklassifizierung im gesamten Team.
Rollenbasierter Zugriff
Die Rollen Administrator, Staff und Operations mit Berechtigungen je Modul und Geltungsbereich je Firma, vom Admin festgelegt – nach dem Least-Privilege-Prinzip und auditierbar.
Durchsuchbares Archiv
Jede Rechnung lässt sich nach Nummer, Firma, Lieferant oder Kategorie finden; die Belege werden separat abgelegt – für schnelles Auffinden und weniger Duplikate.
Ergebnisse
Dieselben Rechnungen kommen jetzt als Dateien an und werden zu kontrollierten Datensätzen – von der KI gelesen, von einer Person bestätigt, in Sekunden gefunden.
Dateneingabe
Vorher: sechs Felder pro Rechnung von Hand abgetippt.
Nachher: Felder automatisch extrahiert; Mitarbeitende prüfen und bestätigen.
Genauigkeit
Vorher: Fehler fielen erst spät im Reporting auf.
Nachher: falsch gelesene Werte werden vor dem Speichern am Original erkannt.
Klassifizierung
Vorher: dieselbe Ausgabe unterschiedlich kodiert.
Nachher: eine kontrollierte Kategorieliste, einheitlich angewendet.
Status & Audit
Vorher: kaum erkennbar, was bearbeitet oder bezahlt war; wenig Nachvollziehbarkeit.
Nachher: Bearbeitungs- und Zahlungsstatus an jedem Datensatz, durchsuchbar, mit Änderungshistorie.
Weniger manuelles Abtippen, weniger Eingabefehler, einheitliche Klassifizierung, klarer Status auf einen Blick, schnelleres Auffinden, kontrollierter Zugriff und Trennung je Firma – mit einem strukturierten, durchsuchbaren Datensatz ab der allerersten hochgeladenen Rechnung.
Kundendaten sind auf Wunsch des Kunden anonymisiert. Die Vorher-nachher-Angaben beschreiben die umgesetzte Prozessveränderung und wurden nicht unabhängig geprüft.
Eingesetzte Technologien
Eine KI-gestützte Pipeline mit verpflichtendem menschlichem Kontrollpunkt, rollenbasierter Governance und einem durchsuchbaren Datensatzspeicher – Mobile-First für die Menschen, die die Arbeit erledigen.
Extrahieren & bestätigen
OCR und KI extrahieren sechs Felder je Rechnung, für jede Datei erneut ausführbar; eine verpflichtende Bestätigung durch eine Person mit Feldregeln (Kategorie, Firma, gültiges Datum, numerischer Betrag) sichert jeden Speichervorgang ab.
Zugriff & Trennung
Rollenbasierter Zugriff – Administrator, Staff, Operations – mit Berechtigungen je Modul und Geltungsbereich je Firma, sodass die Daten jeder internen Firma sauber getrennt sind.
Daten, Audit & Dokumente
Strukturierte, durchsuchbare Rechnungsdatensätze mit Änderungshistorie und Bearbeitungs-/Zahlungsstatus; Belege separat und sicher abgelegt.
Häufige Fragen
Was hat Mindrops für den Ethanolhersteller entwickelt?
Welche Rechnungsfelder extrahiert die KI?
Welche Technologien und Kontrollen nutzt die Plattform?
Welches Problem löst die Plattform?
Kann Mindrops einen dokumentenintensiven Prozess für uns automatisieren?
Kontakt
Erzählen Sie uns von Ihrem dokumentenintensiven Prozess. Mindrops entwickelt KI-gestützte Erfassungs- und Validierungssysteme, die unstrukturierte Dokumente in kontrollierte, durchsuchbare Datensätze verwandeln.