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Blog: 5 Schritte zur Reduzierung von Kosten, die durch doppelte Rechnungen verursacht werden
Duplicate Checker

5 Schritte zur Reduzierung von Kosten, die durch doppelte Rechnungen verursacht werden

PF
von Simon Riezebos
Februar 28, 2019
Lesezeit: 4 Minuten

Laut diesem Whitepaper verliert ein typisches mittelstĂ€ndisches Unternehmen 300.000 US-Dollar pro Jahr, weil Rechnungen doppelt bezahlt werden. Die meisten ERP-Systeme versuchen dies zu verhindern, indem Sie dieselbe Rechnungsreferenz nicht zweimal fĂŒr denselben Lieferanten eingeben.

Was ist, wenn der Lieferant zweimal in den Stammdaten mit einem etwas anderen Namen vorhanden ist? Oder bei der Erfassung der Rechnung ein Tippfehler gemacht? Oder liest Ihre OCR-Software eine 7 als 1?

FĂŒr viele Organisationen bedeutet dies, dass Sie kein GlĂŒck haben. Wenn die Buchhaltung nicht manuell herausfindet, dass die Rechnung ein Duplikat ist, zahlen Sie möglicherweise doppelt.

Wie kann ich identische, aber nicht identische Duplikate finden?

In diesem Blogbeitrag zeige ich Ihnen, wie Sie mithilfe der Celonis Intelligent Business Cloud (IBC) und Python Duplikate mithilfe von Fuzzy-Matching finden. Wenn Sie Ihren Kreditorenprozess in der IBC haben, ist dies sehr einfach, wenn Sie die folgenden fĂŒnf Schritte ausfĂŒhren:

1. Filtern Sie irrelevante Rechnungen heraus

Mit Process Analytics können wir schnell die relevantesten Rechnungen auswĂ€hlen. In der Abbildung unten können Sie die AktivitĂ€t „Rechnung bezahlen“ auswĂ€hlen, sodass noch nicht verarbeitete Rechnungen ignoriert werden. Außerdem können wir Rechnungen mit einem Wert von> 100 € auswĂ€hlen, da noch einige manuelle Arbeiten erforderlich sind, um zu ĂŒberprĂŒfen, ob es sich bei den Ergebnissen um echte Duplikate handelt. (Wir wollen sie nur prĂŒfen, wenn sich die manuelle Arbeit lohnt.)

Um weiter einzugrenzen, können wir folgende Dinge entfernen:

  • Interne Rechnungen

  • Referenznummern, die hĂ€ufig vorkommen (z. B. erhalten Rechnungen von einem bestimmten System manchmal dieselbe Referenznummer)

  • Rechnungen, die erstattet wurden

    duplicate checker step1

2. WĂ€hlen Sie relevante Daten

In der Analyse fĂŒr doppelte Rechnungen aus dem Celonis App Store legen wir fest, mit welchen Daten Duplikate suchen möchten:

duplicate checker step2

Die linken vier Spalten beginnen mit einem Unterstrich. Dies teilt unserem Python-Paket mit, dass diese Spalten die eindeutige Kennung der Daten enthalten, die wir prĂŒfen möchten. Die anderen Spalten enthalten die Rechnungsdaten, die wir prĂŒfen möchten: Lieferantenname, Referenznummer, Buchungsdatum und Rechnungswert.

3. FĂŒhren Sie die DuplikatprĂŒfung in Python aus

Das Finden der Duplikate mithilfe der Standardeinstellungen ist so einfach wie das AusfĂŒhren von neun Zeilen Python-Code:

duplicate checker step3

Jeder, der die Grundlagen von Python kennt, kann dieses Paket verwenden. Um einen kurzen Überblick ĂŒber das, was passiert, zu geben:

  1. Zeilen 1-2: Importieren Sie die Funktionen, die wir benötigen, um eine Verbindung zur IBC herzustellen und Duplikate zu finden.

  2. Zeilen 5-6: Holen Sie die Daten aus der Tabelle, die wir im vorherigen Abschnitt erstellt haben.

  3. Zeilen 9-12: Finden Sie mögliche Duplikate.

  4. Zeile 15: FĂŒgt dem Datenmodell potenzielle Duplikate hinzu.

3b. (Optional): Geben Sie Suchmuster und Ähnlichkeitsalgorithmen an

Dieses StĂŒck ist etwas technischer. Zögern Sie nicht, es zu ĂŒberspringen!

StandardmĂ€ĂŸig sucht die Duplikate-Duplikate nach:

  • Suche nach genauen Übereinstimmungen

  • Suchen von Rechnungen, bei denen 3 von 4 Spalten genau ĂŒbereinstimmen, und dann Fuzzy fĂŒr die 4. Spalte.

Fuzzy-Matching kann mit verschiedenen Ähnlichkeitsalgorithmen durchgefĂŒhrt werden. StandardmĂ€ĂŸig verwendet der Duplikat-Checker Jaro-Winkler Similarity (fĂŒr Textspalten). Zur Feinabstimmung der DuplikateĂŒberprĂŒfung können wir festlegen, ob ein anderes Suchmuster verwendet werden soll (z. B. genaue Übereinstimmung fĂŒr Buchungsdatum und Rechnungswert, Fuzzy-Übereinstimmung fĂŒr Anbieter und Referenz) oder ein anderer Ähnlichkeitsalgorithmus (z. B. Soundex fĂŒr Anbieter) Namen).

4. PrĂŒfen Sie, ob die Ergebnisse tatsĂ€chlich Duplikate sind

Nachdem Sie die DuplikatprĂŒfung in Python ausgefĂŒhrt und optimiert haben, ist es an der Zeit, echte Duplikate zu ĂŒberprĂŒfen und zu bearbeiten. In Celonis Process Analytics können wir die Gruppen potenzieller Dubletten analysieren, FĂ€lle mit einem hohen potenziellen Einsparungspotenzial finden und entweder einen Drilldown durchfĂŒhren oder direkt in das ERP gehen, um Maßnahmen zu ergreifen.

duplicate checker step4

5. Ergreifen Sie Maßnahmen

Mit der Celonis Action Engine können relevante Buchhalter direkt ĂŒber ein potenzielles Duplikat in ihrem GeschĂ€ftsbereich informiert werden. Von dort aus können sie mit der entsprechenden Transaktion im ERP verknĂŒpft werden, um die Rechnung abzulehnen. Dadurch wird verhindert, dass die doppelte Zahlung erfolgt, bevor sie stattfindet. Sie können es auch als falsches Duplikat markieren. Nach einer Weile können wir diese Informationen verwenden, um den Duplikat-Checker genauer zu machen.

duplicate checker step5

Celonis-Kunden haben bereits Millionen gespart, indem sie auf doppelte Rechnungen vorgehen.

Wenn Sie bereits Kunde von Celonis sind und Interesse an der Verwendung des Celonis Duplicate Checker haben, wenden Sie sich bitte an Ihren Kundenerfolgsmanager. Wenn Sie neu bei Celonis sind und daran interessiert sind, wie Sie von IBC und Duplicate Checker profitieren können, wenden Sie sich noch heute an!

PF
Simon Riezebos
Mitwirkender Schriftsteller

Simon entwickelt Apps, die die Process-Mining-Technologie von Celonis mithilfe von Python und Machine Learning erweitern. Mit einer Geschichte im Solution Engineering stellt er sicher, dass diese Apps eine coole Technologie sind und geschÀftlichen Nutzen bringen können.

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