Wie man duplizierte Rechnungen erkennt: Manuelle und Automatisierte Methoden

Wurden Sie schon einmal damit überrascht, dass ein Beleg zweimal eingereicht wurde? Wenn ja, dann sind Sie mit diesem Problem nicht alleine. Laut dem Institute of Finance and Management (IOFM), machen doppelte Zahlungen etwa 1,5% des Gesamten ausgehenden Cashflows aus. 

Im Ausgabenmanagement und bei Geld-Zurück orientierten Treueprogrammen, können vorallem doppelt eingereichte Belege ein Dorn im Auge sein. Daher ist es besonders wichtig, diese Herausforderungen zu erkennen und bewältigen, um operative Integrität und finanzielle Effizienz Ihrer Organisation aufrecht zu erhalten.

Die Gute Nachricht: Es gibt Lösungen für dieses Problem. Begleiten Sie uns dabei, wie wir Ihnen dabei helfen doppelte Belege mithilfe von Intelligent Document Processing (IDP) zu erkennen und Ihren eigenen autonomen Rechnungs-Workflow zu erstellen.

Los geht’s!

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Wichtige Erkenntnisse

• Eingabefelder abgleichen: Lieferantennamen, Betrag, Daten und Belegnummer mit bestenden Datensätzen.
• Nutze Automatisierungen: Werkzeuge wie Doxis SpendControl oder Doxis AI.dp können durch moderne KI Technologien Duplikate erkennen.
• Metadaten prüfen: Achten Sie bei digitalen Belegen auf inkonsistente Dateiinformationen.
• Protokoll & Audit pflegen: Führen Sie ein zentrales Register für alle eingereichten Rechnungen und kontrollieren Sie diese regelmäßig auf Duplikate.
• Einheitlichen Eingang nutzen: Leiten Sie einzelne eingereichte Dokumente durch ein Portal, um kanalübergreifende Duplikate zu minimieren.

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Was sind duplizierte Belege?

Doppelte Belege entstehen wenn ein Beleg mehrmals, entweder leicht abgewandelt oder exakt gleich, eingereicht wird, um Vorteile bei Rückerstattungen, Rechnungsstellungen oder Prämienprogramme zu erlangen.

Dies passiert durch:

• Menschliche Fehler: Unbeabsichtigtes erneutes Einreichen eines bereits verarbeiteten Dokuments.
• Betrügerische Absicht: Vorsätzliche Versuche, Zahlungen oder Vorteile doppelt geltend zu machen.
• Prozessineffizienzen: Belege gelangen über mehrere Wege in das System, ohne zentrale Kontrollmechanismen.

Diese können sowohl in Papier- als auch in digitaler Form auftreten. Bei digitalen Einreichungen können bereits kleine Änderungen, wie beispielweise das Anpassen eines Datums oder einer Rechnungsnummer, ein Duplikat erschleichen. Bei Treueprogrammen ermöglichen doppelt eingereichte Quittungen unfair erworbene Vorteile, wie doppelte Belohnungspunkte oder Prämien, welches Vertrauen ehrlicher Kunden schädigt und zusätzliche Kosten verursacht.

Welchen Einfluss haben doppelte Belege?

Duplizierte Belege können weitreichende Folgen in Ihren Betrieb haben. In diesem Abschnitt beschäftigen wir uns mit den möglichen Risiken und deren Folgen, und werfen einen Blick auf die Auswirkungen.

Finanzielle Unstimmigkeiten

Doppelte Belege können zu doppelt erfassten Ausgaben, verzerrter Finanzberichterstattung und betrügerischen Forderungen führen. Diese falsche Darstellung Ihrer finanziellen Lage kann zu schlechten Budgetentscheidungen und fehlerhafter strategischer Planung führen. In regulierten Branchen können ungenaue Berichte zudem Compliance-Verstöße nach sich ziehen.

Operative Ineffizienz

Die manuelle Prüfung von Duplikaten verbraucht wertvolle Arbeitszeit und Ressourcen. Dies verlangsamt die Ausgabenverarbeitung, lenkt Mitarbeitende von höher priorisierten Aufgaben ab und verlangsamt Arbeitsflüsse. Mit der Zeit können sich Ineffizienzen im Umgang mit Duplikaten auf Beschaffung, Finanzen und Managemententscheidungen auswirken.

Integrität von Treueprogrammen

In prämienbasierten Programmen können doppelte Belege unehrlichen Teilnehmenden ermöglichen, Treuepunkte, Cashback oder Rückerstattungen mehrfach für dieselbe Transaktion zu beanspruchen. Dies fördert nicht nur finanzielle Verluste, sondern schadet auch dem Vertrauen in das Programm und die Teilnahme ehrlicher Kundinnen und Kunden.

Fazit: Duplikate vorbeugen hilft dabei korrekte Finanzdaten zu erhalten, Betrug vorzubeugen und reibungslose sowie vertraute Handlungen im Finanzwesen und Kundentreueprogramm zu gewährleisten.

Technologien um Duplikate zu Erkennen

Nun ist klar, dass die Risiken zu groß sind, um sich auf eine manuelle Prüfung zu verlassen. Diese ist nicht nur fehleranfällig, sondern auch zeitaufwendig und schwer skalierbar. Die gute Nachricht ist, dass es zahlreiche Lösungen für Intelligente Dokumentenverarbeitung gibt, die Sie implementieren können, um Ihr Unternehmen vor den Risiken doppelter Belege zu schützen.

Textanalyse

Mithilfe von Optical Character Recognition (OCR), insbesondere der Receipt OCR, lassen sich Belege in editierbaren Text umwandeln. Algorithmen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) erweitern diesen Ansatz zusätzlich, indem sie feine Muster erkennen und die Genauigkeit weiter verbessern.

Bildanalyse

Durch AI Image Processing können Duplikate anhand visueller Elemente, wie Logos und Layouts eines eingereichten Dokuments erkannt und abgeglichen werden, um Abweichungen festzustellen. Durch Deep Learning können doppelte Belege erkannt werden, indem kleinste visuelle Unterschiede erfasst werden, die für das menschliche Auge nur schwer wahrnehmbar sind.

Mustererkennung

Mustererkennung ermöglicht es Algorithmen, wiederkehrende Muster in eingereichten Belegen zu erkennen und Anomalien sowie Abweichungen zu identifizieren. Diese Algorithmen können doppelte Einreichungen präzise erkennen und ihre Mustererkennung im Laufe der Zeit kontinuierlich verbessern.

Metadata Analysis

Metadaten, die in einer Belegdatei eingebettet sind, enthalten wichtige Informationen wie Erstellungs-/Änderungsdaten, Geräteidentifikatoren und manchmal GPS-Koordinaten. Durch die Analyse dieser Daten können Erkennungssysteme wiederverwendete Quellen oder bearbeitete Dokumente aufdecken, die für das bloße Auge unterschiedlich erscheinen, jedoch Duplikate sind.

Hashing / Eindeutige Identifikatoren

Viele Erkennungssysteme erstellen einen digitalen Fingerabdruck (Hash) aus bestimmten Datenpunkten oder aus der Bilddatei selbst. Durch den Abgleich der Hashes neu eingereichter Belege mit gespeicherten Datensätzen lassen sich exakte Duplikate in großem Maßstab sofort identifizieren.

Zahlungsdatenabgleich

Um Fehlalarme zu reduzieren, können markierte Belege mit Zahlungshistorien oder ERP-Einträgen abgeglichen werden, um zu bestätigen, ob eine Transaktion bereits verarbeitet wurde.

Die kombinierte Nutzung mehrerer Erkennungsmethoden, wie beispielsweise OCR, Bildanalysen, Hashing oder Metadatenprüfungen, maximieren die Abdeckung und erhöht die Wahrscheinlichkeit offensichtliche Duplikate, als auch leicht modifizierte Varianten zu erkennen, die darauf abzielen, einfache Einzelprüfungen zu umgehen.

Wie man duplizierte Belege erkennt

Duplizierte Rechnungen kann man auf mehreren Wegen identifizieren, ganz gleich, ob auf Papier oder in digitaler Form. Der Lösungsansatz abhängt vom Dokumentenvolumen, Werkzeugen und Ihrer Zeit ab.

Unten finden Sie eine Schritt-für-Schritt Übersicht über manuelle Workflows und automatisierten Systemen.

Manuelle Abläufe und Papierbelege

Die manuelle Erfassung eignet sich am besten für Unternehmen mit geringeren Belegvolumen oder ohne spezialisierte Software.

Schritt 1: Alle Belege an einem Ort sammeln

Neue Einreichungen sammeln und an einem Ort aufbewahren, beispielsweise in einem zentralen Ordner, in einem Ablagesystem oder Excel-Protokoll.

Schritt 2: Wichtige Daten vergleichen

Überprüfe manuell Namen der Anbieter, Daten, Beleg-und Rechnungsnummern, sowie Beträge von bestehenden Aufzeichnungen.

Schritt 3: Formatierungsvariationen ausprobieren

Achten Sie auf subtile Unterschiede im Layout, in Zahlendarstellungen oder Schreibweisen des Anbieters, die ein Duplikat verbergen könnten.

Schritt 4: Zahlungseinträge abgleichen

Kontrollieren Sie, ob Belege bereits erfasst oder bezahlt wurden.

Schritt 5: Belegprotokoll führen

Dokumentieren sie jeden bearbeiteten Beleg, und kontrollieren Sie diese Protokolle bevor Sie neue genehmigen.

Schritt 6: Regelmäßige Kontrollen

Vergleichen Sie in der Vergangenheit bereits verarbeiteten Belege mit Aktuellen, die möglicherweise bei täglichen Kontrollen übersehen wurden.

Tipp: Wenn Sie Ihr Personal darauf schulen, mögliche Warnzeichen und leicht veränderte Dokumente zu erkennen, können Sie die Erkennungsgenauigkeit verbessern. Wenn Sie mehr darüber lernen möchten, bieten wir eine Anleitung die erklärt wie man gefälschte Belege erkennt, mit bildlichen Beispielen, Kontrolle der Metadaten und KI-Entlarvungsmethoden.

Automatisierte Systeme und Digitale Belege

Die automatisierte Duplikaterkennung ist ideal für Organisationen, die große Mengen verarbeiten oder Echtzeitgenauigkeit benötigen.

Schritt 1: Belegaufnahmen zentralisieren

Verwenden Sie ein einziges Postfach, einen Cloud-Ordner oder ein ERP-Einreichungsportal, um alle Belege zu sammeln.

Schritt 2: Aufzeichnen und digitalisieren

Scannen Sie Papierbelege und laden Sie digitale Belege ins System hoch.

Schritt 3: Daten durch ORC extrahieren

Lesen Sie die Namen der Anbieter, Daten, Beleg-/Rechnungsnummern und Beträge aus und wandeln Sie diese in strukturierte Felder um.

Schritt 4: Erstellen Sie eindeutige Identifikatoren (Hashes)

Generieren Sie einen Beleg-Fingerabdruck aus den Schlüsselfeldern oder Bilddaten zur schnellen Vergleichbarkeit.

Schritt 5: Abgleich mit vorhandenen Aufzeichnungen

Kennzeichnen Sie Duplikate wenn:

• Genaues Match: Alle Felder sind identisch
• Näheres Match: Kleine Abweichungen, aber dieselben unterliegenden Daten.

Schritt 6: Benachrichtigungen oder automatisierte Handlungen prüfen

Senden Sie Benachrichtigungen, blockieren Sie Genehmigungen oder lösen Sie den Workflow aus wenn Duplikate erkannt werden.

Tipp: Lösungen wie Doxis SpendControl und Doxis AI.dp verbinden OCR, Hashing, Metadaten Kontrollen und Mustererkennungen, um Duplikate oder Fast-Duplikate direkt zu identifizieren.

Wie erkennt Doxis automatisch duplizierte Belege

Doxis bietet zwei mögliche Lösungswege an, um Duplikate zu erkennen. Eine davon ist SpendControl, ein Programm für Ausgabenmanagement, und AI.dp, eine KI-geförderte IDP Plattform, welche mehrere Möglichkeiten zur digitalen Dokumentenverwaltung anbietet.

1. Mit Doxis SpendControl

Doxis SpendControl bietet eine digitale Lösung für die automatisierte Verarbeitungen, Genehmigung und Archivierung von Spesenabrechnungen und Belegen. So funktioniert der Prozess der Duplikatserkennung mit Doxis SpendControl.

Wenn ein Beleg auf SpendControl hochgeladen wird, sendet die Software eine Meldung wenn Drei der folgenden Feldern auf einem vergangenen Beleg übereinstimmen:

• Anbieternummer
• Anbietername
• Kaufdatum
• Kostenhöhe

Alternativ, wenn zwei identische Belege im System hochgeladen werden, sendet die Software automatisch eine Benachrichtigung an den Benutzer, dass ein Duplikat erkannt wurde. Jeder hochgeladene Beleg wird erfasst und gescannt und erhält im Hintergrund einen eindeutigen Identifikator. Wenn das System eine Wiederholung eines eindeutigen Identifikators erkennt, schlägt es sprichwörtlich Alarm. Also, zusammengefasst:

Schritt 1: Beleg hochladen

Take a picture of your receipt using the built-in camera functionality. Alternatively, you can upload a copy of the receipt from an email attachment, image, or PDF. 

Machen Sie ein Foto von der Quittung durch die eingebaute Kamerafunktion. Alternativ können Sie auch eine Kopie aus einem Anhang einer E-Mail, Foto oder PDF entnehmen.

Schritt 2: Identifizierung

Die Quittung wird nun im System gespeichert und erhält einen Identifikator (Hash). Stellen Sie es sich wie mit einem Fingerabdruck vor.

Schritt 3: Datenerkennung

Dieser Beleg wird gescannt und als Duplikat mit demselben eindeutigen Identifikator erkannt.

Schritt 4: Erkannte Duplikate

Das System sendet eine Warnung zum Benutzer und benachrichtigt diese über erkannte Duplikate.

2. Mit Doxis AI.dp

Doxis AI.dp ist eine Intelligent Document Processing (IDP) Plattform die dabei hilft, Arbeitsprozesse zu automatisieren, inklusive der Datenextrahierung aus PDF Dateien.

Und das Beste daran? Sie können es kostenlos austesten!

Die Belegverarbeitung und Duplikatsidentifizierung durch AI.dp benötigt ein paar zusätzliche Schritte, ist jedoch ebenfalls leicht zu handhaben. Hier ist eine einfache Erklärung in 7 Schritten.

Schritt 1: Auf der Plattform anmelden

Um anzufangen, melden Sie sich kostenlos auf der AI.dp Plattform mit Ihrer E-Mailadresse, ihrem Passwort und Informationen über Nutzungsdetails, an. Nach der Registrierung erhalten Sie 25€ kostenloses Guthaben um die Plattform auszutesten.

Nach der Anmeldung erstellen Sie eine Organisation innerhalb der Plattform und richten Ihr erstes Projekt ein, um auf die verfügbaren Dienste zuzugreifen.

Aktivieren Sie anschließend die Dokumentenerfassung: Finanzmodell und den Flow Builder. Das Finanzmodell wurde umfassend mit Tausenden von Dokumenten trainiert und ist daher die beste Wahl für unseren Anwendungsfall.

Falls Sie mehr darüber lernen möchten, lesen Sie gerne über die Dokumentation oder schauen sich Video Tutorials für zusätzliche Hilfe an.

Und so sind Sie bereit für die Dokumentenverarbeitung!

Schritt 2: Erstellung der Voreinstellung

Der nächste Schritt ist eine Voreinstellung zur Dokumentenerfassung zu erstellen. Eine Voreinstellung ist eine benutzerdefinierte Konfiguration, die definiert, welche Datenfelder aus Ihren Dokumenten extrahiert werden sollen und auf Ihren Bedarf zugeschnitten ist.

Die Einrichtung einer Voreinstellung ist einfach: Klicken Sie in AI.dp auf Financial Model, erstellen Sie eine neue Voreinstellung und benennen diese.

Wählen Sie als Nächstes die Komponenten aus, die extrahiert werden sollen. Wählen Sie beispielsweise Financial, welches häufig verwendete finanzielle Felder wie Lieferantendetails, Beträge, Umsatzsteuerinformationen usw. enthält.

Zusätzlich aktivieren Sie die Komponente Line Items um detaillierte Daten wie gekaufte Produkte und Mengen aus Dokumenten wie Rechnungen zu extrahieren. Passen Sie Ihre Voreinstellung gerne so an, dass sie für Sie nützlich ist.

Die wichtigste Komponente, die aktiviert werden sollte, ist die Hash-Komponente. Ein Hash ist ein eindeutiger Identifikator für ein Dokument, der aus wichtigen Datenpunkten besteht.

Speichern Sie Ihre Einstellungen sobald sie zufrieden sind, indem sie auf Save klicken. Mit Ihrer benutzerdefinierten Voreinstellung sind Sie bereit, zum nächsten Schritt überzugehen: den Fluss für die automatisierte Datenerfassung zu erstellen.

Schritt 3: Eingabequelle wählen

Jetzt, da Ihre Voreinstellung bereit ist, können Sie im Flow Builder einen Fluss erstellen, um den Extraktionsprozess zu automatisieren. Im Wesentlichen ist ein sogenannter „Fluss“ eine Abfolge von Schritten, die definieren, wie Ihre PDF-Dateien verarbeitet werden und wie die Daten daraus extrahiert werden.

Bewegen Sie sich erst zum Dashboard, klicken auf Flow Builder, und dann New Flow. Dort können Sie zwischen einer Vorlage wählen oder von Grund auf neu starten. Um den Fluss besser zu veranschaulichen und aufzubauen, wählen wir die Option From Scratch. Als nächstes, wählen Sie einen Trigger für Ihren Fluss; dies könnte eine neue Google Drive Datei, ein E-Mailanhang oder ein Ereignis in Ihrer Datenbank sein.

In diesem Beispiel benutzen wir Google Drive als Trigger. Andere Optionen sind:

• Email Parsing: Belege per E-Mail weiterleiten, eine unkomplizierte Methode für schnelle Einreichungen.
• Direktes Hochladen: Reichen Sie Bilder oder PDFs direkt über unsere Plattformoberfläche zur sofortigen Verarbeitung ein.
• In-App Scannen: Nutzen Sie Doxis’ fortgeschrittenes Scanning-SDK für die effiziente Erfassung von Belegen unterwegs.

Wählen Sie nun New File, verbinden diesen mit Ihrem Google Account, und wählen Parent Folder, wo Ihre Dokumente gespeichert werden. Wichtig: Kontrollieren Sie die Include File Content Box um sicherzustellen, dass das System Ihre Daten verarbeitet!

Testen Sie diesen Schritt, indem Sie auf Load Sample Data klicken: Denken Sie daran, dass sich mindestens ein Beispieldokument in Ihrem Eingabeordner befinden muss, während Sie Ihren Flow einrichten.

Schritt 4: Daten erfassen und extrahieren

In diesem Schritt extrahiert die Software relevante Daten, einschließlich der einzelnen Positionen auf dem Kassenbon, der Quittungsnummer, des Kaufdatums, der erworbenen Artikel und weiterer Informationen.

Außerdem erhält jeder eingereichte Kassenbon einen eindeutigen Identifikator, stellen Sie sich ihn wie einen Fingerabdruck vor. Die Software von Doxis kann erkennen, um welchen Dokumenttyp es sich handelt (in diesem Fall ein Kassenbon) und jedem eingegangenen Beleg einen eindeutigen Identifikator (auch bekannt als Hash) zuweisen. Dadurch kann unsere Software feststellen, ob ein ähnliches Dokument erneut eingereicht wird.

To do this, add another step by clicking the + button and search for Doxis AI.dp -> Document Capture: Financial model. Connect it to AI.dp and choose the preset you created in Step 2.

Um dies zu tun, fügen Sie einen weiteren Schritt hinzu, indem Sie erst + und weiter auf Doxis AI.dp -> Document Capture: Financial model klicken.

Konfigurieren Sie anschließend das Feld File oder URL, indem Sie New File -> content auswählen. erwenden Sie den Datenselektor, um den zu verarbeitenden Inhalt festzulegen, und führen Sie einen Test aus, um sicherzustellen, dass alles korrekt funktioniert. Sobald der Test erfolgreich ist, fahren Sie mit dem nächsten Schritt fort: dem Einrichten Ihres Ausgabesziels.

Schritt 5: Flow teilen

Der nächste Schritt im Ablauf besteht darin, die Router-Option zu verwenden, damit wir festlegen können, was die Plattform tun soll, wenn bestimmte von uns definierte Bedingungen erfüllt oder nicht erfüllt werden. In unserem Beispiel lautet die Bedingung, ob der Kassenbon ein Duplikat ist oder nicht.

Dazu wählen wir Execute: Only the first (left) matching branch und setzen die Regel fest, indem wir auf a Branch 1 klicken, welcher sich um die Duplikate kümmert:

• Für den ersten Wert: Document Capture: Financial Document -> components -> hash -> is duplicate.
• Für den Text: (Text) Exactly Matches

Es ist nicht notwendig, Branch 2 zu bearbeitne, da dieser automatisch die Kassenbons ohne Duplikate weiterverarbeitet.

Schritt 6: Wähle was bei Duplikaten passieren soll

Der 6. Schritt besteht darin, festzulegen, was geschehen soll, wenn ein Duplikat gefunden wird. In dieser Situation können Sie selbst bestimmen, welche Aktion ausgeführt werden soll. Beispielsweise können Sie entscheiden, dem Absender eine E-Mail zurückzusenden, in der Sie erklären, dass der erhaltene Kassenbon vom System als Duplikat gekennzeichnet wurde.

Dafür navigieren Sie zum Otherwise Branch und wählen Gmail -> Send Email als nächsten Schritt. Danach verbinden Sie ihren Gmail Account

Für Receiver Email (To), wählen Sie im Data Selector-Menü: Inbox: New Email -> envelope -> from-> original. Für Body text, wählen Sie plain text. Betreff, Textkörper und andere E-Mail-Abschnitte sind frei anpassbar, sodass Sie selbst entscheiden können, was Sie schreiben.

Nur noch ein Schritt: Speichern Sie ihre Konfiguration.

Schritt 7: Ausgabeziel einrichten

Da Ihr Ablauf nun Gestalt angenommen hat, besteht der letzte Schritt darin festzulegen, wohin die verarbeiteten Daten gesendet werden sollen. AI.dp ermöglicht es Ihnen, die extrahierten JSON-Daten in einem Cloud-Speicher abzulegen, sie in ein ERP-System zu integrieren oder an eine Buchhaltungsplattform zu übertragen.

In diesem Beispiel wählen wir Google Drive als Ausgabeort und wählen Create New File.

Verbinden Sie Ihr Google-Konto und legen Sie den Dateinamen fest. Der Einfachheit halber verwenden wir die Quittungsnummer als Dateinamen. Click on the box to open the Data Selector menu and navigate to Document Capture -> components -> financial -> invoice_number.

Klicken Sie in das Feld, um das Data Selector-Menü zu öffnen, und navigieren Sie zu: Document Capture: Financial Document -> components. Als Nächstes wählen Sie den Inhalt, der in die Datei aufgenommen werden soll.

Testen Sie diesen Schritt, um sicherzustellen, dass die Datei korrekt erstellt wird und alle erforderlichen Daten enthält. Laden Sie dazu einfach denselben Kassenbon zweimal hoch.

Und… Ziel erreicht! Sie sind nun bestens vorbereitet, um doppelte Belege zu erkennen und Ihren Kostenverwaltungsprozess mühelos zu schützen.

Und denken Sie daran: Wenn Sie hohes Dokumentenvolumen haben, müssen Sie diesen Ablauf nicht selber einrichten! Kontaktieren Sie uns gerne und wir helfen Ihnen dabei!

Warum Doxis für die Erkennung doppelter Belege wählen

Die Erkennung doppelter Kassenbons erfolgt nicht nur in wenigen einfachen Schritten, sondern die Vorteile, die sie Ihrem Unternehmen im Laufe der Zeit bringt, sind unumstößlich. Einige davon sind:

• Zeit sparen: Mit automatischer Dateneingabe können Sie die Bearbeitungszeiten um bis zu 70% reduzieren und die manuelle Eingabe eliminieren und dabei wertvolle Zeit sparen.
• Angepasster Workflow: Passen Sie Ihre Dokumentenverarbeitungs-Workflows mit unserer AI.dp-Plattform genau Ihren Bedürfnissen an und bringen Sie Effizienz in Ihre Abläufe.
• Sicherheit statt Betrug: Mit unserer automatisierten Betrugserkennung können Sie doppelte Kassenbons frühzeitig erkennen und Ihr Unternehmen vor Betrug schützen.
• Akkuratere Daten: Eliminieren Sie die manuelle Datenerfassung mit OCR und stellen Sie eine genaue Datenerfassung und –extraktion sicher.
• Einfache Integration:Sie können die Doxis-Lösungen problemlos mit den Buchhaltungs- und ERP-Systemen Ihrer Wahl integrieren. Wir bieten über 50 Integrationsmöglichkeiten.
• Mitarbeitereffizienz steigern: Nutzen Sie Automatisierung mit intelligenter Dokumentenverarbeitung, um Ihr Team von mühsamen, sich wiederholenden Aufgaben zu befreien und den gesamten Ablauf der Belegverarbeitung zu optimieren.

Sind Sie neugierig, wie Doxis Erkennung doppelter Kassenbons Ihnen helfen kann? Buchen Sie unten eine kostenlose Demo oder kontaktieren Sie einen unserer Experten für weitere Informationen!

FAQ – Häufig gestellte Fragen