Factuurverwerking & AI: van herkennen naar automatiseren 

Dat AI momenteel een hype is, kan niemand ontgaan. Er worden vaak gouden bergen beloofd, maar wat maakt AI werkelijk zo revolutionair? Hoe werkt het precies, en hoe passen we het bij Zenvoices al jarenlang toegepast in onze software? Hier duiken we dieper in op de rol van AI in het slimmer inrichten van factuurverwerking. 

Scan en herken: van mensenwerk naar slimme software

Factuurverwerking draait om drie stappen: input, verwerking en output. Traditioneel voert een boekhouder handmatig de factuurgegevens in om een boeking te maken. Maar wat als technologie dit proces kan overnemen? Hiervoor werken we met herkenningstechnologie. De software leest de gegevens van een factuur en plaatst ze op de juiste plek – factuurnummer bij factuurnummer, factuurdatum bij factuurdatum. 

Factuurherkenningssoftware wordt getraind om het traditionele werk van de boekhouder na te bootsen. De software leert via enorme datasets, waarin facturen (inputs) worden gekoppeld aan correcte boekingen (outputs). Zo wordt het in staat gesteld om gegevens nauwkeurig te herkennen en te verwerken. 

Een AI-model dat leert van de boekhouder

Onze AI-modellen gaan verder dan alleen het identificeren van de correcte outputs van de facturen in de dataset. Ze voorspellen ook. Wanneer een nieuwe factuur wordt ingeladen, maakt het model een inschatting. Soms kan hier een fout insluipen – vergelijkbaar met een menselijke boekhouder die een factuur van een nieuwe leverancier voor het eerst verwerkt.  

Hier komt machine learning in beeld. Bij Zenvoices leert het model continu van jouw correcties. Als je een boekingsvoorstel aanpast, gebruikt het AI-model deze informatie om toekomstige herkenning te verbeteren. Hoe vaker je de software gebruikt, hoe slimmer het wordt.  Zo verandert AI jouw factuurherkenning van statisch hulpmiddel naar een dynamisch proces dat met je meegroeit. Een belangrijke voorwaarde om toe te werken naar een automatische factuurverwerking door middel van software.

De herkenningsscore: transparantie en controle 

Hoe weet je of de output van de software betrouwbaar is? Zenvoices heeft daarvoor de herkenningsscore: een soort vertrouwensmeter die aangeeft hoe zeker het model is over zijn voorspelling. Een hoge score betekent dat de herkenning vrijwel zeker correct is. Bij een lagere score is handmatige controle aanbevolen. Je kan automatiseringsregels instellen om facturen met een hoge herkenningsscore, bijvoorbeeld 97,5% of hoger, automatisch te laten boeken. 

De opmars van e-facturatie 

E-facturatie zal de komende jaren naar verwachting de norm worden. Omdat e-facturen zijn opgebouwd uit gestructureerde data, kunnen ze zonder fouten worden ingelezen – geen scan nodig, geen interpretatie meer vereist. Dit maakt herkenning van de gegevens nagenoeg overbodig. 

Toch betekent dit niet dat scan- en herkensoftware verdwijnt. Papieren facturen en fysieke bonnetjes blijven bestaan, zeker in sectoren waar digitale uitwisseling nog niet volledig is doorgevoerd. Zelfs bij een verplichte overstap op e-facturatie in het bedrijfsleven, zal herkenningssoftware dus een belangrijke rol blijven spelen in de verwerking van alle overige documenten. 

Herkenning is het begin

Herkenning is het begin – automatisering is het doel. Slimme factuurverwerking stopt niet bij het uitlezen van gegevens, maar zorgt dat facturen ook correct worden geboekt én goedgekeurd.

Bij Zenvoices bouwen we aan die toekomst: één waarin jij de controle houdt, maar steeds minder hoeft bij te sturen. Waarbij handmatige handelingen plaatsmaken voor slimmere flows. En waarin je factuurverwerking niet alleen sneller, maar vooral slimmer wordt geregeld. Zo houd jij tijd over voor wat er écht toe doet.