Die 10 besten KI-OCR-Tools für die Rechnungsautomatisierung (2025)

Dank der Fortschritte in den Bereichen KI und LLMs werden moderne Tools für die Intelligente Dokumentenverarbeitung immer flexibler, präziser und effizienter – und machen das Dokumentenmanagement zu einem echten Zeitsparer. Die vollständig modulare OCR-Lösung von Koncile gehört zu den innovativen Optionen, die traditionelle OCR-Technologie mit LLMs kombinieren, um die Leistung zu verbessern.

Warum Einzelpostendetails aus Rechnungen extrahieren?

Jede Rechnungsposition enthält strategisch wichtige Informationen – etwa Ausgaben, Preise und Kostenschwankungen. Diese wertvollen Erkenntnisse bleiben jedoch oft ungenutzt, da Rechnungsformate unstrukturiert sind und sich von Anbieter zu Anbieter unterscheiden.

Eine präzise Datenextraktion optimiert Buchhaltung, Finanzkontrolle und Beschaffungsmanagement und erleichtert Analysen sowie Verhandlungen.

Die zentrale Herausforderung liegt in der Umwandlung von Rechnungsdaten in eine nutzbare, strukturierte Datenbank.

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Amazon-Extrakt

Anerkennung von Schlüsselfeldern

AWS Textract identifizierte 43 Rechnungsfelder, darunter Details wie Name, Adresse, Netto- und Bruttosummen sowie vordefinierte Felder wie Versandkosten und Zahlungsbedingungen.
Wenn diese Felder in einer Rechnung vorhanden sind, erreicht die Erfolgsquote nahezu 100 %.

Extraktion von Einzelposten

Textract erkennt Rechnungspositionsdetails zuverlässig bei einfachen Rechnungen (14 von 15 fehlerfrei), hat jedoch bei komplexen Layouts Schwierigkeiten. Mehr als 10 der 15 getesteten komplexen Rechnungen enthielten erhebliche Fehler – etwa fehlende Zeilen, falsch zugeordnete Beschreibungen oder fehlerhafte Summen. Das Problem liegt darin, dass sich die Erkennung hauptsächlich auf Computer Vision stützt – nicht auf das semantische Verständnis des Inhalts. Textract eignet sich daher vor allem für einfache Rechnungen im nativen PDF-Format und weniger für gescannte Dokumente.

‍Personalisierung

Textract erlaubt keine Extraktion benutzerdefinierter Felder, wie z. B. unternehmensspezifische Identifikatoren. Benutzer können jedoch die Funktion AnalyzeDocument — Queries nutzen, um benutzerdefinierte Extraktionen anzugeben. Wenn Sie mit mehreren Lieferanten mit unterschiedlichen Rechnungsformaten arbeiten, konsolidiert Textract außerdem die extrahierten Einzelpostendaten nicht in einer einheitlichen Excel-Datei, wodurch das analytische Potenzial eingeschränkt wird.

Koncile

Erkennung von Schlüsselfeldern

Koncile ist eine hochgradig anpassbare OCR-Lösung zur Automatisierung und Verbesserung der Genauigkeit bei der Rechnungsdatenextraktion.

Angetrieben von einer KI-Engine, die Computer Vision und Large Language Models kombiniert, erreicht sie nahezu 100 % Genauigkeit bei der Erkennung aller relevanten Felder – inklusive Lieferantendaten (Name, Adresse, Unternehmensnummer), Netto- und Bruttobeträge, Mehrwertsteuer und Zahlungsbedingungen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen OCR-Systemen, die häufig wichtige Elemente übersehen, gewährleistet Koncile eine konsistente und zuverlässige Extraktion, selbst bei komplexen Layouts.

Erkennung von Einzelposten

Während viele OCR-Tools bei der detaillierten Extraktion von Einzelposten Schwierigkeiten haben, kombiniert Koncile visuelle Mustererkennung mit KI-gestützter Textanalyse. Es extrahiert präzise Produktbeschreibungen, SKUs, Mengen, Einzelpreise, Mehrwertsteuersätze und Rabatte – unabhängig vom Rechnungsformat. In unseren Tests erreichte Koncile bei komplexen Rechnungen eine Genauigkeit von über 95 % und übertraf damit die meisten Alternativen deutlich. Diese Funktion ermöglicht es Unternehmen, strukturierte und sofort nutzbare Daten zu erhalten – ohne manuelle Korrekturen.

Personalisierung

Koncile bietet ein erweitertes Maß an Anpassungsmöglichkeiten: Unternehmen können konfigurieren, welche Felder extrahiert werden, Abfragen in natürlicher Sprache verwenden und Rechnungsformate standardisieren – für eine nahtlose Integration in Buchhaltungs- oder ERP-Systeme.

Im Gegensatz zu Modellen, die umfangreiche Trainingsdaten erfordern, passt sich Koncile dynamisch an verschiedene Dokumentstrukturen an. Dank API- und SDK-Integration lässt sich das Tool direkt in bestehende Workflows einbinden und ermöglicht erhebliche Zeiteinsparungen durch vollautomatische Rechnungsverarbeitung.

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Mindee

Mindee Bietet eine sofort einsatzbereite OCR für Rechnungen, die 16 Primärfelder erkennen kann. In unseren Tests lag die Erfolgsquote für diese Kernfelder bei fast 100%, auch für gescannte Rechnungen.

Extraktion von Einzelposten

Mindee bietet eine Reihe von Standardfeldern für Einzelposten, einschließlich Beschreibung, Produktcode, Menge, Einzelpreis, Einzelpreis, Gesamtpreis und Mehrwertsteuer. Bei 9 von 15 komplexen Rechnungen machte das Tool jedoch Fehler, als die Tabellenformate weniger standardisiert wurden. Kritische Daten wie SKUs oder EAN-Codes wurden manchmal falsch klassifiziert. Zur Korrektur von Fehlern ist eine Nachbearbeitung in Excel erforderlich.

Personalisierung

Mindee bietet einen API-Builder für die Extraktion benutzerdefinierter Felder, aber dafür muss das Modell trainiert werden, indem Dutzende ähnlicher Rechnungen mit Anmerkungen versehen werden. Im Gegensatz zu fortschrittlicheren KI-Tools unterstützt es keine Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache für die spontane Feldextraktion.

Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit

Im Durchschnitt bearbeitete Mindee in unserem 30-Test-Set eine Rechnungsseite in etwa 5 Sekunden.

Affinda

Affindas OCR erkennt automatisch häufig vorkommende Rechnungsfelder. 5 von 30 Rechnungen enthielten jedoch Fehler in Schlüsselfeldern wie Kundennummer (SIRET) und Gesamtrechnungsbetrag.

Extraktion von Einzelposten

Affinda verwendet die Tabellenerkennung für die Erkennung von Einzelposten. Von den 15 komplexen Rechnungen lieferten 7 brauchbare Ergebnisse. Wenn sich Beschreibungen jedoch über mehrere Zeilen erstrecken, treten häufig parasitäre Linien auf, sodass die extrahierten Daten schwer zu standardisieren sind. Aufgrund dieser Probleme ist es schwierig, die extrahierten Daten zu standardisieren — ein entscheidender Nachteil für Unternehmen, die nach der besten OCR-Software für Rechnungen suchen, die mehrere Formate verarbeiten kann und die Konsistenz zwischen den Lieferanten gewährleistet.

Personalisierung

Affinda bietet eine benutzerdefinierte Feldauswahl, einschließlich der Möglichkeit, Felder mithilfe eines Large Language Model (GPT) hinzuzufügen oder zu entfernen. Eine individuelle Anpassung der Extraktion von Einzelposten ist jedoch nicht möglich.

Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit

Das Tool umfasst eine Korrekturfunktion für fehlerhafte Daten und adaptive Lernfunktionen für unternehmensspezifische Bedürfnisse (nicht getestet).

Google DocumentAI

Anerkennung von Schlüsselfeldern

Googles Rechnungsparser Extrahiert 37 vordefinierte Felder, die jedoch nicht geändert werden können.

Extraktion von Einzelposten

Das Tool extrahiert 7 feste Einzelartikelfelder (Menge, Beschreibung, Produktcode, Bestellnummer, Einheit, Stückpreis). Diese festen Felder verhindern jedoch eine Anpassung und sind daher für spezielle Geschäftsanforderungen ungeeignet. Bei einfachen Rechnungen ist die Genauigkeit hoch, bei komplexen Rechnungen fehlen jedoch häufig wichtige Details und einige Zeilen werden ignoriert.

Personalisierung

Google Document AI unterstützt benutzerdefinierte Schulungen zu Rechnungsdatensätzen, aber wir haben diese Funktion nicht getestet.

Nanonets

Ähnliche Herausforderungen treten auch bei Dokumenten wie Kontoauszügen auf, bei denen Präzision und Struktur der Daten für die nachgelagerte Verarbeitung entscheidend sind.

Erkennung von Schlüsselfeldern

Nanonetze ist eine OCR-Lösung, die sich der Dokumentenverarbeitung, einschließlich Rechnungen, widmet. Es extrahiert 28 Standardfelder und ermöglicht die Anpassung des Formats für jedes Feld (Datum, Währung usw.).

Erkennung von Einzelposten

Nanonets extrahiert Einzelpostendetails mithilfe der Tabellenerkennung, ähnlich wie Affinda. Bei 15 komplexen Rechnungen wurden jedoch einige Spalten ausgeschlossen, was sich auf wichtige Felder wie Produktcodes oder Einzelpreise auswirkte. Ähnliche Herausforderungen beim Extrahieren treten bei Dokumenten wie Extraktion von Kontoauszügen, wo die Präzision und Struktur der Anlage für die nachgelagerte Verarbeitung von entscheidender Bedeutung sind.

Personalisierung

Die Pro-Version ermöglicht es Benutzern, Datensätze zu trainieren, um anzugeben, wo sich Informationen befinden. Diese Funktion ist zwar für lange Dokumente nützlich, für das Extrahieren von Einzelposten in Rechnungen jedoch weniger praktisch.

Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit

Nanonets bietet Google Drive-Integrationen, einfache Excel-Exporte und Workflows zur Rechnungsgenehmigung für eine reibungslose Dokumentenverarbeitung.

Parsio

ParsioDer PDF-Parser (vortrainiertes Modell) extrahiert einen festen Satz von Rechnungsfeldern. Für diese allgemeinen Felder (ohne Einzelposten) erreicht er eine Genauigkeit von nahezu 100% für einfache Rechnungen und 97% für komplexe Rechnungen.

Erkennung von Einzelposten

Von den 15 komplexen Rechnungen verfügten 10 über eine präzise Einzelpostenextraktion. Bei gescannten PDF-Dateien traten jedoch weiterhin Probleme auf. Da das Anpassen der Einzelpostenextraktion nicht möglich ist, kommt es zu Fehlinterpretationen (z. B. weil Zahlen zwischen Feldern verwechselt werden). Benutzer können keine Fehler korrigieren oder das System trainieren, was es schwierig macht, eine strukturierte Preisdatenbank aus extrahierten Daten aufzubauen.

Personalisierung

Parsio bietet eine GPT-4-basierte Abfragesuche, die eine spezifische Datenextraktion aus Dokumenten ermöglicht. Diese Funktion kann jedoch nicht für die Erkennung von Einzelposten verwendet werden, sodass es unmöglich ist, relevante Felder in verschiedenen Rechnungsformaten zu identifizieren. Da es noch nicht mit OCR kombiniert ist, werden außerdem nur native PDF-Dateien verarbeitet, wobei die Dokumentstruktur ignoriert wird.

Bedienbarkeit

Die Web-App bietet eine E-Mail-Adresse, an die Dokumente zur Bearbeitung gesendet werden können. Eine Vielzahl von Integrationen ist verfügbar.

Airparser

Airparser nutzt GPT-4-Technologie, um gezielt Felder aus unterschiedlichen Dokumenttypen zu extrahieren.

Erkennung und Anpassung von Einzelposten (4/5)

Airparser ermöglicht die Auswahl benutzerdefinierter Felder. Mithilfe der Funktion „Liste und Tabelle“ können Rechnungszeilen extrahiert werden, indem Attribute für jede Zeile definiert werden. Jedes Feld benötigt eine Beschreibung, um die Genauigkeit der Extraktion zu verfeinern.

Bei einfachen Rechnungen sind die Ergebnisse zufriedenstellend, wenn die Feldbeschreibungen detailliert genug sind. Bei komplexen Rechnungen treten jedoch Probleme mit der falschen Ausrichtung der Spalten auf, was zu höheren Fehlerraten führt, insbesondere bei gescannten Rechnungen.

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‍Base64.ai

Base64.ai bietet ein gebrauchsfertiges Tool zur Rechnungsextraktion mit einem standardisierten Satz vordefinierter Felder.

Erkennung von Einzelposten

Von den 15 einfachen Rechnungen wurden 14 korrekt extrahiert. Bei komplexen Rechnungen traten jedoch Probleme auf, weil mehrere Zahlen zu Fehlinterpretationen führten, Seitenumbrüche die Extraktion beeinträchtigten und titelbasierte Informationen in 5 Fällen ignoriert wurden.

Personalisierung

Das Tool ermöglicht es, Fragen zum Dokument zu stellen oder extrahierte Felder hinzuzufügen, Ziel Es unterstützt nicht das Ändern von Einzelpostenfeldern oder das Bereitstellen von Extraktionsanweisungen.

Bedienbarkeit

Die Bearbeitungszeit kann bei langen Rechnungen bis zu 1 Minute betragen. Base64.ai bietet verschiedene Integrationen in Workflows zur Dokumentenverarbeitung.

Docsumo

Docsumo ist ein vorkonfiguriertes OCR-Tool, das wichtige Rechnungsfelder extrahiert.

Erkennung von Einzelposten

Docsumo extrahiert LINE-Items mithilfe der Tabellenerkennung, ähnlich wie Nanonets und Affinda. Es funktioniert gut, wenn die Daten richtig ausgerichtet sind. Bei komplexen Tabellen können jedoch keine relevanten Informationen extrahiert werden.

Personalisierung

Eine „ChatAi“ -Funktion ermöglicht es Benutzern, Fragen zum Dokument zu stellen. Antworten können jedoch noch nicht systematisch in extrahierte Felder integriert werden. Darüber hinaus ermöglicht das Tool keine Änderung oder Verfeinerung der Extraktionen von Goldpositionen in den Schlüsselfeldern.