Facturen, orders en formulieren die je niet meer hoeft over te typen

Elke dag komt er een stapel binnen. Inkoopfacturen als pdf in de mailbox, pakbonnen die de chauffeur met zijn telefoon heeft gefotografeerd, aanvraagformulieren die een klant met de hand heeft ingevuld. Iemand opent elk bestand, zoekt het factuurnummer, het bedrag en de leverancier, en typt die over in het boekhoudpakket. Aan het eind van de maand klopt er toch iets niet, en dan begint het zoeken.

Wat OCR wel kan en waar AI bij moet

OCR maakt van een plaatje tekst. Dat doet het al jaren en voor gedrukte tekst doet het dat goed. Waar OCR stopt, is bij de betekenis. Het ziet drie bedragen op een factuur, maar weet niet welk bedrag het totaal is, welk bedrag de btw en welk bedrag een korting die al verrekend is. Elke leverancier zet die velden op een andere plek, en zodra er een nieuwe leverancier bijkomt, breekt een vast sjabloon.

Daar zetten we een taalmodel achter. Het leest de tekst die OCR heeft opgeleverd zoals een medewerker dat zou doen: dit is de leverancier, dit is de vervaldatum, dit is het totaal inclusief btw. Het hoeft de opmaak niet van tevoren te kennen. OCR voor de letters, AI voor de betekenis. Geen magie, gewoon twee stukken gereedschap die elkaar aanvullen.

Welke documenten zich hiervoor lenen

Inkoopfacturen zijn het bekendste voorbeeld, maar het gaat om elke stroom waar dezelfde soort informatie steeds in een andere jas binnenkomt. Orders die klanten als pdf mailen. Pakbonnen en vrachtbrieven bij een groothandel of transporteur. Jaarstukken en bankafschriften bij een administratiekantoor. Intakeformulieren in de zorg. Contracten waar je alleen de looptijd en de opzegtermijn uit nodig hebt.

Het loont als er volume in zit en het werk zich herhaalt. Komt er per maand een handvol unieke documenten binnen die iemand toch moet lezen, dan bouwen we hier niets voor en vertellen we je dat direct. Weet je nog niet welke stroom de meeste uren kost, dan telt de AI & Processcan dat eerst, voordat er iets gebouwd wordt.

De mens controleert, het model doet het voorwerk

Een model dat alles zelf inboekt zonder dat iemand meekijkt, willen we niet en wil jij niet. Daarom geeft het model per veld aan hoe zeker het is. Een factuurnummer dat scherp op de scan staat, gaat door. Een bedrag dat half onder een stempel zit, wordt gemarkeerd in een controlescherm. Je medewerker kijkt naar die drie twijfelvelden in plaats van naar dertig velden per document, corrigeert waar nodig en keurt goed.

Elke correctie wordt bewaard. Zo zie je na een paar weken precies welk documenttype het model foutloos afhandelt en waar het nog wringt, en groeit het deel dat zonder controle door kan. Het werk verdwijnt niet, het verschuift van overtypen naar nakijken. Dat is sneller, en het is werk dat mensen beter doen dan software.

Binnen tien werkdagen op je eigen stapel getest

We beginnen niet met een demo op nette voorbeelddocumenten. Je geeft ons de map van vorige maand, met de scheve scans en de afwijkende leveranciers erbij. Binnen tien werkdagen draait er een prototype dat die stapel uitleest, en meten we per veld hoe vaak het klopt. Dat getal bepaalt of we doorgaan. Is het te laag voor jouw documenten, dan stoppen we daar en ben je geen maanden kwijt.

Werkt het, dan koppelen we de uitgelezen data aan het systeem waar die in moet, zoals Exact, AFAS, Odoo of een eigen dossiersysteem. De verwerking draait op een afgeschermde server binnen de EU, je documenten trainen geen modellen van anderen, en je bent de eigenaar van de code en van elke regel die eruit komt. Staan er persoonsgegevens in de documenten, dan regelen we de afspraken daarover via Compliance & AVG. En omdat elk document na verwerking netjes in een archief staat, is Zoeken in je eigen documenten later een kleine stap.