Stammdatenpflege mit KI: Schluss mit manueller Zuordnung 3 Min. Lesezeit

Warum klassische Ansätze nicht mehr ausreichen

In der Rechnungsverarbeitung und im Stammdatenmanagement stoßen viele Unternehmen auf ein altbekanntes Problem: identische Artikel werden von verschiedenen Lieferanten unterschiedlich bezeichnet. Klassische Systeme vergleichen diese Daten zeichenbasiert und scheitern an semantischen Unterschieden.
Das Ergebnis: Artikel werden nicht erkannt, Buchungen müssen manuell korrigiert werden, Dubletten entstehen. Die Folge sind fehleranfällige Prozesse, hoher Zeitaufwand und unnötige Kosten.

Die Lösung: Semantische Zuordnung mit Embeddings

Mit der KI-gestützten IDP-Plattform DAiTA von Post Business Solutions wird Stammdatenabgleich neu gedacht. Statt klassischer Logikansätze wie den Vergleich von Zeichenketten, Lookup-Tabellen und regelbasierten Zuordnungen analysiert die Plattform den Bedeutungsgehalt von Begriffen mithilfe sogenannter Embeddings. Diese mathematischen Vektoren erfassen den Kontext und die Bedeutung von Texten und ermögliche eine präzise Zuordnung, auch bei abweichender Schreibweise.

So funktioniert der intelligente Abgleich

1. Dokumenteneingang & Extraktion
   Belege gelangen physisch oder digital in die Plattform. Inhalte wie Artikeltexte, Mengen und Preise werden per OCR, Machine Learning und LLMs extrahiert.
2. Semantische Verarbeitung
   Die extrahierten Texte werden in Embeddings umgewandelt, in einer Vektordatenbank gespeichert und mit den Stammdaten des Unternehmens verglichen – nicht nach Wortlaut, sondern nach Bedeutung. 
3. Automatische Zuordnung
   Ab einem definierten Ähnlichkeitswert erfolgt die Zuordnung automatisch. Alternativ erhalten Mitarbeiter*innen eine sortierte Trefferliste zur schnellen Auswahl.

Beispiel aus der Praxis

ERP-Stammdaten: Sommerreifen 205/55 R16 91V Continental EcoContact6
Rechnung: Reifensatz Sommer Conti 16 Zoll inkl. Montage

Trotz unterschiedlicher Formulierungen erkennt das System den passenden Artikel und verarbeitet die Rechnung automatisch.

Ihre Vorteile auf einen Blick

• Wegfall manueller Prüf- und Zuordnungsschritte
• Weniger Aufwand im Backoffice
• Höhere Datenqualität durch semantisch präzise Matches
• Nahtlose Integration in bestehende Systeme

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Laden Sie dieses Infoblatt herunter und profitieren Sie von kontextbasierter, automatisierter Datenzuordnung. 

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