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Händisches Extrahieren von Rechnungsdaten ist heutzutage ein enorm zeitaufwendiger, monotoner und fehleranfälliger Prozess in vielen Unternehmen. Der Einsatz Künstlicher Intelligenz in Form von Optischer Zeichenerkennung und Künstlichen Neuronalen Netzen erscheint daher prädestiniert, um den Rechnungsverarbeitungsprozess partiell intelligent zu automatisieren und somit Mitarbeiter*innen zu entlasten sowie Projektmargen zu erhöhen. Die vorliegende Arbeit untersucht den Einsatz von KI in der Rechnungsverarbeitung und stellt einen potentiellen Softwareprototypen vor. Außerdem werden empirische Beobachtungen und Experimente zum Testen der Hypothesen durchgeführt, wodurch die zentralen Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass eine Verarbeitung mit KI-Unterstützung im Vergleich zu einer rein analog-händischen Verarbeitung signifikant schneller und präziser ist. Dabei profitieren vor allem Mitarbeiter*innen, die weniger Erfahrung mit der Rechnungsverarbeitung haben und durch die KI unterstützt werden. Um die deskriptiv erhobenen Ergebnisse vergleichbar zu gestalten, wird eine Matrix entwickelt, die zukünftig Daten hinsichtlich Zeit und Präzision einer Rechnungsverarbeitung auswerten kann.
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About the author
Bibliographic Information
Book Title: Intelligente Rechnungsverarbeitung
Book Subtitle: Methodik und Quantitative Analyse einer Rechnungsverarbeitung mithilfe Künstlicher Intelligenz
Authors: Martin Böhmer
Series Title: BestMasters
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-36432-8
Publisher: Springer Gabler Wiesbaden
eBook Packages: Business and Economics (German Language)
Copyright Information: Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2021
Softcover ISBN: 978-3-658-36431-1Published: 29 December 2021
eBook ISBN: 978-3-658-36432-8Published: 01 January 2022
Series ISSN: 2625-3577
Series E-ISSN: 2625-3615
Edition Number: 1
Number of Pages: XV, 91
Number of Illustrations: 21 b/w illustrations
Topics: Business and Management, general