Hoe kun je (omzet)gegevens uit een jaarrekening extraheren

Jaarrekeningen zijn een goudmijn aan inzichten die cruciaal zijn voor je bedrijf, maar het kan ook een drama zijn om er specifieke info uit te vissen, zoals omzetgegevens. Heb je weleens urenlang winst-en-verliesrekeningen, balansen of kasstroomoverzichten doorgespit om de omzet van een bedrijf te vinden? Je bent echt niet de enige.

Of je nu in de finance, audit, accountancy of beleggingswereld werkt: het handmatig verzamelen van deze data kost niet alleen bakken met tijd, maar is ook super foutgevoelig.

Het goede nieuws? Met automatisering en de juiste software trek je de omzet en andere financiële data er binnen een paar seconden uit.

In deze blog duiken we in de grootste uitdagingen bij het extraheren van omzetgegevens. Ook laten we je stap voor stap zien hoe je dit proces automatiseert met Klippa DocHorizon, zodat jij financiële documenten moeiteloos omzet in gestructureerde data waar je direct wat aan hebt.

---

Key Takeaways

• Omzet extraheren is onmisbaar maar complex – Omzetgegevens zitten vaak verstopt in winst-en-verliesrekeningen, jaarverslagen en accountantsverklaringen. Bovendien worden er verschillende termen gebruikt, zoals ‘sales’, ‘verkopen’ of ‘netto-omzet’, wat het zoeken lastig maakt.
• Handmatig gegevens overnemen werkt niet lekker – Kopieer-plakfouten, vage terminologie en scans van slechte kwaliteit maken handmatige processen traag en onbetrouwbaar.
• Validatie verhoogt de nauwkeurigheid – Met geautomatiseerde validatie zie je direct of er velden ontbreken, of er inconsistenties zijn of dat er sprake is van mogelijke fraude in de jaarrekening.
• Klippa DocHorizon stroomlijnt je financiële workflow – Het platform bespaart je tijd, verlaagt de kosten en beperkt frauderisico’s. Het koppelt moeiteloos met je huidige financiële systemen en voldoet aan alle belangrijke normen zoals de AVG, HIPAA en ISO.

---

Wat is het extraheren van omzetgegevens?

Het extraheren van omzetgegevens is het proces van het identificeren, isoleren en omzetten van omzet-gerelateerde informatie uit financiële documenten naar gestructureerde, machineleesbare data. Hierdoor kun jij omzetcijfers analyseren, rapporteren en integreren in je systemen zonder dat er ook maar één handmatige handeling aan te pas komt.

Je vindt deze gegevens meestal in de winst-en-verliesrekening, ook wel de resultatenrekening genoemd, maar ze kunnen ook opduiken in jaarverslagen, accountantsverklaringen en interne financiële samenvattingen.

Afhankelijk van het document wordt omzet vaak aangeduid met verschillende termen:

• Omzet (of netto-omzet)
• Sales
• Bedrijfsopbrengsten
• Verkopen

Om je data écht waardevol te maken, heb je vaak meer nodig dan alleen het kale omzetgetal. Velden die je meestal ook wilt extraheren zijn:

• Verslagperiode (bijvoorbeeld het boekjaar of kwartaal)
• Bedrijfsnaam
• Gebruikte valuta (€, $, £)
• Uitsplitsing van de omzet (bijvoorbeeld per regio, product of dienst)
• Terugkerende vs. eenmalige omzet

Of je nu bezig bent met een audit, een forecast maakt of dashboards vult: het automatiseren van dit proces zorgt voor nauwkeurigheid en consistentie. Dat is vooral een lifesaver als je met grote hoeveelheden documenten werkt en moet kunnen opschalen.

Maar voordat je begint met automatiseren, is het belangrijk om te bepalen welke data je precies nodig hebt.

Welke data haal je precies uit een jaarrekening?

Jaarrekeningen zitten vol informatie die je nodig hebt voor rapportages, forecasts, audits en compliance. Als je omzetgegevens gaat extraheren, is het belangrijk om ook alle randzaken mee te pakken die voor context en nauwkeurigheid zorgen.

Dit zijn de belangrijkste datapunten die je normaal gesproken uit een jaarrekening haalt:

1. Bedrijfsinformatie

De gegevens die aangeven over wie het rapport gaat en over welke periode.

• Bedrijfsnaam – De naam van de organisatie die het rapport uitbrengt.
• KVK-nummer / Btw-nummer – Juridische identificatiegegevens voor verificatie.
• Verslagperiode – De specifieke periode die het overzicht beslaat (bijv. Q1 2026 of Boekjaar 2025).
• Valuta – De munteenheid waarin de cijfers zijn gerapporteerd.

2. Omzetdetails

De kerncijfers die laten zien hoe het bedrijf presteert.

• Totale omzet – De totale inkomsten voordat de kosten eraf gaan.
• Omzet per categorie – Een uitsplitsing per product, dienst, regio of business unit.
• Netto-omzet – De omzet na aftrek van kortingen, retouren of toeslagen.
• Uitgestelde of vooruitontvangen omzet – Betalingen die al binnen zijn, maar betrekking hebben op toekomstige periodes.

3. Uitgaven en kosten

Deze kosten helpen je om marges te checken en de omzetcijfers te valideren.

• Inkoopwaarde van de omzet (COGS) – De directe kosten voor het maken van de producten of diensten.
• Operationele kosten (OPEX) – Administratieve kosten en overhead.
• Belastingen en rente – Essentieel om de netto-omzet te kunnen aansluiten op de nettowinst.

4. Kasstroominformatie (Cash Flow)

Het erkennen van omzet is vaak gekoppeld aan de werkelijke instroom van geld.

• Overlopende posten – Vooruitbetaalde of vertraagde betalingen die gekoppeld zijn aan de gerapporteerde omzet.
• Operationele kasstroom – Geld dat wordt gegenereerd uit de kernactiviteiten van het bedrijf.
• Timing van de kasstroom – Wanneer het geld daadwerkelijk wordt ontvangen versus wanneer het wordt geboekt.

Nu je weet welke datapunten je moet verzamelen, is het minstens zo belangrijk om te begrijpen waar de schoen wringt. Het extraheren van deze data is namelijk niet altijd even makkelijk, zeker niet als je te maken hebt met verschillende formaten en matige scankwaliteit.

De grootste uitdagingen bij het extraheren van omzetgegevens

Omzet uit een jaarrekening halen klinkt misschien simpel, maar in de praktijk loop je vaak tegen een paar obstakels aan:

• Ongestructureerde lay-outs – PDF’s en gescande jaarstukken zitten vaak vol tabellen en toelichtingen zonder een vaste structuur.
• Verschillende bestandsformaten – Documenten kunnen in van alles worden aangeleverd: Excel, gescande PDF’s, Word of zelfs als losse afbeeldingen.
• Inconsistente terminologie – De ene keer staat er ‘Omzet’, de andere keer ‘Sales’, ‘Verkopen’ of ‘Bedrijfsopbrengsten’.
• Slechte scankwaliteit – Wazige of scheve scans zorgen ervoor dat standaard OCR-software (tekstherkenning) de cijfers verkeerd leest.
• Handmatige fouten – Een typefoutje bij het overtypen of het verkeerd interpreteren van een post leidt direct tot onjuiste rapportages.

Door deze uitdagingen is het wel duidelijk dat handmatig werk niet vol te houden is, zeker niet als je veel documenten tegelijk moet verwerken. Dat is precies waar automatisering om de hoek komt kijken.

Hoe je data-extractie uit jaarrekeningen automatiseert

AI-oplossingen kunnen het proces van omzetgegevens uit jaarrekeningen halen volledig automatiseren. Het platform zet ongestructureerde documenten om in gestructureerde informatie die je direct kunt analyseren of in je favoriete systeem kunt schieten.

Om je te laten zien hoe het werkt, lopen we stap voor stap door het proces van omzetextractie heen.

Stap 1: Upload je documenten

Begin met het uploaden van je documenten via het kanaal dat voor jou het handigst is. Je kunt het webplatform gebruiken, de mobiele app of je bestanden simpelweg doorsturen via e-mail. Of het nu gaat om een gescande jaarrekening, een bijlage in een mail of een foto van een document: het systeem pakt het automatisch op.

Je hoeft je ook geen zorgen te maken over het vooraf omzetten van bestanden. We ondersteunen bijna alles: van JPG, PNG en PDF tot Word, Excel, HEIC en WebP.

Stap 2: Belangrijke informatie extraheren

Zodra je document is geüpload, analyseert onze AI-gestuurde OCR-technologie je documenten. Het systeem haalt de info die je nodig hebt eruit zonder dat het afhankelijk is van vaste templates. Dit betekent dat het werkt voor strakke tabellen, maar ook voor rommelige, ongestructureerde data.

In een financiële context gaat dit om omzetcijfers, verslagperiodes, valuta en bedrijfsgegevens. Je kunt de velden die je wilt extraheren natuurlijk helemaal zelf aanpassen aan jouw workflow.

Stap 3: Data valideren

Na de extractie controleert het systeem de resultaten automatisch op nauwkeurigheid. Ontbrekende velden, inconsistenties of zelfs tekenen van fraude worden direct gesignaleerd. Zo weet je zeker dat de data waar je mee werkt 100% betrouwbaar is en voldoet aan de regels, cruciaal voor financiële rapportages en audits.

Stap 4: Exporteren naar de juiste plek

Tot slot stuur je de gestructureerde data door naar waar je het nodig hebt. Je kunt het direct exporteren naar je CRM, ERP of database. Ook kun je kiezen uit verschillende formaten zoals JSON, CSV, XML, XLS of UBL.

Door deze flexibiliteit past het moeiteloos in je huidige manier van werken, of je nu dashboards vult, rapporten voorbereidt of data invoert in je boekhoud- of compliance-systemen.

Extraheer je omzetgegevens automatisch met Klippa DocHorizon

Handmatig omzetgegevens uit jaarrekeningen halen is echt iets van gisteren. Met Klippa DocHorizon automatiseer je het hele proces, van het uploaden van documenten tot de uiteindelijke gestructureerde data, razendsnel, nauwkeurig en veilig. Of je nu een handjevol jaarrekeningen verwerkt of duizenden tegelijk: de opzet blijft simpel en schaalbaar.

Dit is wat het je oplevert:

• Bespaar tijd – Automatiseer je omzetextractie met OCR-technologie en zeg gedag tegen dat saaie, handmatige typewerk.
• Verlaag de kosten – Werk efficiënter en bespaar direct op je operationele uitgaven door je financiële data-verwerking te stroomlijnen.
• Output op maat – Ontvang je data in formaten zoals JSON, CSV of Excel, zodat je het direct in je dashboards of ERP-systeem kunt gebruiken.
• Minder frauderisico – Ontdek direct of er met documenten is gesjoemeld of dat er inconsistenties in de jaarrekening staan.
• Altijd compliant – Voldoe moeiteloos aan KYC-, AML- en sectorregels en voorkom dure fouten of boetes.
• Naadloze integratie – Koppel Klippa DocHorizon via onze API of SDK aan je huidige software-stack voor volledige automatisering.

Bij Klippa houden we van simpel. Daarom verbeteren we ons platform continu om de implementatie en integratie zo makkelijk mogelijk voor je te maken. Bovendien voldoen al onze workflows aan de HIPAA-, AVG- en ISO-normen. Zo weet je zeker dat je financiële data veilig en betrouwbaar wordt verwerkt.

Wil jij de extractie van omzetgegevens uit jaarrekeningen automatiseren met de slimme oplossingen van Klippa? Neem dan contact op met onze experts voor meer info of plan direct een gratis demo in!

FAQ