Belegbuchen ReWe Gutschriften werden nicht erkannt

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Hier werden beim normalen Buchen in ReWe die Gutschriften zu gefühlt 95%  nicht als Gutschrift erkannt.

Was kann man einstellen? 

Die Dinger liegen natürlich im "Rechnungseingang".

Geschäftspartner, Betrag, usw. wird korrekt erkannt, nur zwei Details ignoiert das System und füllt den Betrag mit "S":

1. das "-" Zeichen vor dem Betrag
2. Das Wort "GUTSCHRIFT", aber auch "Stornierung" 

Was für Tips gibt es, um diese lästigen Erfassungsfehler zu vermeiden?

Folgeproblem: 

beim Bankbuchen wird das Problem der Fehlbuchung erkannt. 
Wunsch: Man kann das Ding reparieren, ohne das Bankbuchen komplett verlassen zu müssen. 

Wurde bereits der Wunsch geäußert, daß bei Gutschriften eine abweichende Vorbelegung des Buchungstextes wünschenswert ist? man erfaßt bei Gutschriften: "GS" und im nächsten Monat werden alle Rechnungen mit "GS" bezeichnet, obwohl das System diese nicht als GS verbuchen möchte.

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Uiuiui, noch so ein hässliches Thema für die Entwickler von KI, ich denke, dass ist eins der Probleme, die das Buchungsorakel zu Fall gebracht haben.

Es sind ja nicht nur das Minuszeichen oder das Wort "Gutschrift", leider scheint auch hier die Kreativität der Rechnungslayoutgestalter keine Grenzen zu kennen. Neben Gutschrift müssten auch Wörter wie Storno, Korrektur, Erstattung etc erkannt werden. Dann kommen die Rechnungen bzw. Ausrücke im internationalen Geschäft, da kommt ein sofort "Credit" in den Sinn. (Uni-)Credit steht aber auch vielen Rechnungen von Lieferanten, die ein Konto bei der Hypovereinsbank haben, will sagen: was macht ein System nun, wenn es eines dieser Schlüsselworte gefunden hat? Immer umdrehen? Wohl kaum...

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Hallo, 

damit die OCR in Belege online eine Rechnungskorrektur erkennt und dadurch auch in Kanzlei Rechnungswesen die gewünschten Logiken greifen, müssen folgende Regeln erfüllt sein.

1. Der Schlüsselbegriff für Rechnungskorrektur steht in der oberen Hälfte und vor dem ersten Betrag der Rechnungskorrektur

2. Der Schlüsselbegriff für die Rechnungsnummer der Rechnungskorrektur muss zwingend auf der ersten Seite stehen und von der OCR auch als Schlüsselbegriff erkannt bzw. akzeptiert werden

3. Der Schlüsselbegriff für den korrigierten Rechnungsbetrag muss von der OCR erkannt und akzeptiert werden

Falls alle Regeln bei Ihren vorliegenden Rechnungskorrekturen zutreffen und trotzdem die gewünschte Logik in Kanzlei Rechnungswesen nicht greift melden Sie sich bitte beim Programmservice von Unternehmen online. Wir werden dann Ihre Rechnungskorrekturen prüfen. 

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Hallo Frau @Selina_Gottwald,

bei mir wird zum Beispiel folgende Variante nie richtig verbucht:

Vermutlich liegt es an der Sperrschrift?

Keine Ahnung wie man das der DATEV-KI (lernende Software?) beibringen kann? Aber OCR ist letztendlich doch nur eine Mustererkennung, daher sollte es kein Problem sein. Man muss natürlich hierzu endlich auch einmal eine Lerndatei einführen.

Gruß Achilleus

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Moin @Gelöschter Nutzer , was ist denn "richtig"?

Selbst wenn "Gutschrift" erkannt wird, ist es dann eine Gutschrift z.B. aus einer Warenrückgabe und damit eine Verminderung des ursprünglichen Aufwands oder ist eine Gutschrift für eine erbrachte Leistung und somit ein Erlös... Ich denke, es reicht nicht nur ein Muster zu erkennen, oder?

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Es handelt sich um sonstige Leistungen, also um Aufwandskorrekturen.

Für die von Ihnen gestellte Frage ist ja eben eine Lerndatei notwendig.

Gruß Achilleus

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Warum müssen verkehrt erkannte Belege zu Fuß gemeldet werden?
Läuft nicht das Verfahren folgendermaßen:
1. gescannter Beleg kommt nach UO

2. Die OCR scannt den beleg und speichert die erkannten Daten

3. der Beleg wird in ReWe verbucht und Fehlerkennungen werden korrigiert

4. Die korrekten Werte werden nach UO zurückgegeben, so daß die Daten korrigiert sind.

Frage: Warum kann eine KI nicht erkennen, wenn z.B. bei einem Kreditoren immer die Rechnungsnummer abweichend zurück übertragen wird oder bei einem anderen Kreditor regelmäßig das S in H getauscht wird?

Wenn die KI einen Schwellwert überschreitet, dann könnte sie doch beim Entwickler "Laut" geben, so daß dieser sich den Beleg einmal ansehen kann.

Was kann unsere KI wirklich? 
Wenn vom Hof- Lieferanten ausnahmsweise ein Anlagegut geliefert wurde, was dann im Buchungstext manuell vom Beleg per Tastatur abgetippt wurde, dann wird bei allen Belegen im Folgemonat dieser Text vorbelegt.
Selbige, wenn ein "Val", "GS", oder sonst was als Memo eines Beleges im Buchungstext erfaßt wurde.
keine Chance, das einzusehen, weg- zu lernen, oder gar manuell zu pflegen.

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Da fällt mir nur der Spruch ein: Wie der Herr so das Gescherr!

SCNR 😁

Gruß Achilleus

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@martinkolberg  schrieb:

Warum müssen verkehrt erkannte Belege zu Fuß gemeldet werden?
Läuft nicht das Verfahren folgendermaßen:
1. gescannter Beleg kommt nach UO

2. Die OCR scannt den beleg und speichert die erkannten Daten

3. der Beleg wird in ReWe verbucht und Fehlerkennungen werden korrigiert

4. Die korrekten Werte werden nach UO zurückgegeben, so daß die Daten korrigiert sind.

Frage: Warum kann eine KI nicht erkennen, wenn z.B. bei einem Kreditoren immer die Rechnungsnummer abweichend zurück übertragen wird oder bei einem anderen Kreditor regelmäßig das S in H getauscht wird?

Wenn die KI einen Schwellwert überschreitet, dann könnte sie doch beim Entwickler "Laut" geben, so daß dieser sich den Beleg einmal ansehen kann.

Was kann unsere KI wirklich? 
Wenn vom Hof- Lieferanten ausnahmsweise ein Anlagegut geliefert wurde, was dann im Buchungstext manuell vom Beleg per Tastatur abgetippt wurde, dann wird bei allen Belegen im Folgemonat dieser Text vorbelegt.
Selbige, wenn ein "Val", "GS", oder sonst was als Memo eines Beleges im Buchungstext erfaßt wurde.
keine Chance, das einzusehen, weg- zu lernen, oder gar manuell zu pflegen.

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Man muss vielleicht erstmal definieren, was KI eigentlich ist und wann man KI anwenden sollte. Viele sprechen bereits von KI, wenn ein paar Regeln (if-then-else) in einem Algorithmus hinterlegt sind (wenn bei Kreditor X die Summe y überschritten wird, dann ...). Das ist für mich keine KI. Wenn aber ein System aus bereits "gesehenen" Sachverhalten selber Konsequenzen ableitet, dann wäre das für mich KI, Beispiel: Meine 5 Gastro-Mandate (erkennbar am Wirtschaftszweig) kaufen bei Metro (und alle anderen Großhändler, die auch wieder am Wirtschaftszweig erkennbar wären) Lebensmittel zum verminderten Steuersatz ein und in der Buchhaltung wird der Aufwand immer auf RHB-Stoffe-verm (oder meinetwegen auch Wareneinkauf-verm) gebucht, dann sollte eine KI auch für das sechste Gastro-Mandat Umsätze dieser Art von allein auf das entsprechende Konto buchen. In diesem Beispiel sollten alle Daten, die zum "Lernen" benötigt werden, im RZ liegen, allerdings ist das Entwickeln, Testen und schließlich Implementieren solcher Algorithmen kein Kinderspiel...

[#10]

Eine einfache KI würde in der Lage sein, Belege den Kreditoren zuzuordnen. 
Wenn der Anwender das bestätigt, dann ist es OK.
Wenn der Anwender anderes bucht, dann sollte eine KI irgendwann mehrere Belege dieses Kreditores finden, und aufgrund irgend welcher Gemeinsamkeiten beim nächsten Mal einen neuen Versuch starten.

Die KI sollte in der Lage sein, zu erkennen, daß einmal Gelerntes sich auch ändern kann und - wie ein normaler Buchhalter alte Schemata auch einmal vergessen, insbesondere, wen es neue Belege gibt.

Hier müßte die KI "nur" aufgrund der OCR arbeiten, aber ich würde schon erwarten, daß die DATEV- KI in der Lage ist, zu erkennen, wenn die Buchhaltung mehrmals bei gleichen Belegen z.B. die Belegnummer ändert, diese im OCR- Bild zu suchen, um beim nächsten Mal zu versuchen, diese OCR- Kennung dieser Position dann als Belegnummer anzubieten.

Selbige bei Gutschriften.

Daß die OCR eine Gutschrift nicht erkennen kann, wenn diese exakt so aussieht, wie die Rechnung, und nur in roter Schreibschrift ein "Storno" vermerkt ist.
Nach zwei Versuchen könnte eine KI aber erkennen, daß dieses "Gekrakel" dann "Gutschrift" bedeutet.

Hier habe ich den Verdacht, daß alles perfekt funktioniert:
- negativ- Betrag -> Umdrehung des Vorzeichens
- "Text "Gutschrift" -> Umdrehung des Vorzeichens

Ergebnis: Doppelt hält besser und aus 2 * Minus wir Plus. (Das wäre dann keine KI)