DATEV Texterkennung verbessern: So erhöhen Sie die Erkennungsrate auf über 80 Prozent
Die automatische Texterkennung in DATEV Unternehmen Online erkennt laut DATEV mehr als 80 Prozent der Basisdaten auf Eingangsrechnungen. In der Praxis zeigt sich: Wer die richtigen Einstellungen nutzt und ein paar einfache Regeln befolgt, erreicht regelmäßig 90 bis 95 Prozent und bei E-Rechnungen nahezu 100 Prozent. Dieser Beitrag zeigt, welche Stellschrauben es gibt und wie Sie sie nutzen.
Buchungsassistenten aktivieren: die wichtigste Grundlage
Ohne aktiven Buchungsassistenten findet keine automatische Texterkennung statt. Prüfen Sie zunächst, ob er bei Ihnen eingeschaltet ist. Den Weg dorthin finden Sie in der Belegübersicht über das Schraubenschlüssel-Symbol in den Belegeinstellungen.
Zwei Häkchen sollten gesetzt sein:
- Buchungsassistent verwenden: schaltet die OCR-Erkennung grundsätzlich ein
- Unsicher erkannte Werte vorbelegen: sorgt dafür, dass auch Felder mit niedrigerer Erkennungssicherheit vorausgefüllt werden (erkennbar an der orangenen Markierung)
Beides ist einmalig einzustellen und gilt dauerhaft.
Bearbeitungsform auf „Erweitert” stellen
In der Bearbeitungsform „Standard” funktioniert die automatische Zuordnung von Lieferanten anhand von IBAN, Umsatzsteuer-ID und Steuernummer nicht. Nur in der Bearbeitungsform „Erweitert” gleicht DATEV Unternehmen Online erkannte Daten vollständig mit den Stammdaten ab und belegt die Erfassungsmaske entsprechend vor.
Die aktuelle Bearbeitungsform sehen Sie in der Belegübersicht oben. Steht dort „Standard”, ändern Sie das über „Einstellungen”. Im Zweifel wenden Sie sich an Ihren Steuerberater, denn er kann diese Umstellung vornehmen.
Stammdaten vollständig und aktuell pflegen
Die automatische Lieferantenzuordnung funktioniert nur dann zuverlässig, wenn Steuernummer, Umsatzsteuer-ID und IBAN in den Stammdaten Ihrer Kreditoren hinterlegt sind. Diese drei Felder sind die eindeutigen Erkennungsmerkmale: Stimmt einer dieser Werte auf dem Beleg mit den Stammdaten überein, ordnet das System den Lieferanten korrekt zu und belegt auch Zahlungsbedingungen und Kreditorenkonto automatisch vor.
Fehlen diese Angaben, erkennt das System zwar möglicherweise Betrag und Datum, nicht aber den Lieferanten. Das Ergebnis: mehr manuelle Eingabe, weniger Automatisierung.
Digitale Originalbelege bevorzugen
Der größte Hebel für eine höhere Erkennungsrate liegt nicht in den Einstellungen, sondern im Belegformat selbst:
PDF-Rechnungen per E-Mail sind besser erkennbar als Scans, weil sie bereits digital erstellt wurden. Die Texterkennung muss keine Bilddatei interpretieren, sondern kann auf vorhandene Textdaten zurückgreifen.
E-Rechnungen (ZUGFeRD oder XRechnung) liefern die beste Erkennungsrate: nahezu 100 Prozent, da alle Pflichtfelder in einem strukturierten Datenformat vorliegen. Eine zusätzliche OCR ist nicht nötig.
Scans sind die schwierigste Variante. Die empfohlene Auflösung laut DATEV liegt bei 300 dpi. Aber Vorsicht: Zu hohe Auflösungen erzeugen große Dateien, und sehr große Dateien verlangsamen die Erkennung und verschlechtern die Trefferquote. Halten Sie Scans möglichst klein, ohne dabei an Klarheit zu verlieren.
Scanqualität sichern: praktische Checkliste
Wenn Papierbelege eingescannt werden müssen, gilt:
- Beleg gerade und vollständig auf den Scanner legen
- Beide Seiten scannen, auch wenn Seite 2 leer ist
- Keine Kaffeeflecken, Knittereien oder handschriftlichen Notizen auf dem Beleg lassen
- Scan kurz prüfen, bevor er hochgeladen wird
- Scanner regelmäßig auf falsche Einstellungen prüfen (falsche Seite nach oben, falsche Auflösung)
Geduld bei neuen Lieferanten einplanen
Bei einem Lieferanten, der erstmalig auftaucht, ist die Erkennungsrate anfangs naturgemäß niedriger, denn das System kennt ihn noch nicht. Nach dem Anlegen der Stammdaten und dem Erfassen der ersten zwei bis drei Belege lernt der Buchungsassistent durch Rückkopplungseffekte: Ihre Korrekturen fließen direkt in die Lerngrundlage ein, ebenso wie die Buchungsdaten des Steuerberaters. Ab dann läuft die Erkennung für diesen Lieferanten zuverlässig.
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