Wie funktioniert die automatische Belegerkennung in der Expensify App?
- Grundprinzip der automatischen Belegerkennung
- Optische Zeichenerkennung (OCR) im Detail
- Datenvalidierung und Kontextanalyse
- Kategorisierung und Automatisierung
- Integration in den Arbeitsablauf
Grundprinzip der automatischen Belegerkennung
Die automatische Belegerkennung in der Expensify App basiert auf modernen Technologien der optischen Zeichenerkennung (OCR) und künstlicher Intelligenz. Sobald ein Benutzer einen Beleg mit der App fotografiert oder hochlädt, wird das Bild an die Expensify-Server gesendet, wo es in einem mehrstufigen Prozess analysiert wird. Ziel ist es, die relevanten Informationen aus dem Beleg zu extrahieren, wie beispielsweise Datum, Händlername, Gesamtbetrag, MwSt. sowie gegebenenfalls weitere Details wie Zahlungsart oder Kategorie.
Optische Zeichenerkennung (OCR) im Detail
Im ersten Schritt nutzt Expensify die OCR-Technologie, um den Text auf dem Bild zu erkennen. Diese Technologie scannt die Pixelstruktur des Belegs und wandelt die erkannten visuellen Elemente in maschinenlesbaren Text um. Dabei werden Buchstaben, Zahlen und Symbole identifiziert und digitalisiert. Expensify achtet darauf, dabei auch unterschiedliche Schriftarten, Größen und teilweise Verzerrungen durch Kameraaufnahme oder das Belegmaterial auszugleichen, um eine möglichst genaue Texterkennung zu gewährleisten.
Datenvalidierung und Kontextanalyse
Nach der Texterfassung folgt eine Analyse der extrahierten Daten, bei der Expensify mittels KI-Algorithmen versucht, die einzelnen Textbestandteile in ihrem Kontext zu verstehen und zuzuordnen. So wird beispielsweise erkannt, welche Zahlen den Gesamtbetrag darstellen, welches Datum auf dem Beleg vermerkt ist und welcher Text den Händler oder die Art der Ausgabe beschreibt. Diese Validierung sorgt dafür, dass die extrahierten Daten logisch zueinander passen und im richtigen Format vorliegen. Auch werden Fehler, die durch fehlgelesene Zeichen entstehen könnten, durch Vergleich mit gängigen Formaten und Mustern korrigiert.
Kategorisierung und Automatisierung
Nach der erfolgreichen Datenerkennung versucht Expensify, den Beleg automatisch einer passenden Ausgabenkategorie zuzuordnen. Hierzu greift die App auf zuvor erfasste Daten zurück sowie auf Machine-Learning-Modelle, die aus den Eingaben vieler Nutzer lernen. So wird die Belegverwaltung wesentlich effizienter, da viele Belege ohne manuelles Zutun bereits vollständig erfasst und korrekt kategorisiert sind. Bei Bedarf kann der Nutzer die erkannten Informationen anschließend überprüfen und anpassen.
Integration in den Arbeitsablauf
Die automatische Belegerkennung ist nahtlos in den Gesamtworkflow der Expensify App eingebunden. Sobald ein Beleg erkannt und verarbeitet wurde, erscheint er in der Übersicht, kann weiter bearbeitet, exportiert oder für die Spesenabrechnung eingereicht werden. Dadurch erleichtert die App besonders für Berufstätige und Unternehmen den Umgang mit Ausgabenbelegen deutlich, spart Zeit und reduziert Fehler beim manuellen Erfassen.