KI & Automatisierung

OCR (Texterkennung)

OCR wandelt Text in Bildern und gescannten Dokumenten in maschinenlesbaren Text um. Aus einer eingescannten Rechnung wird damit etwas, das ein Programm auslesen und weiterverarbeiten kann.

Redaktionell geprüft von Alexander SeidlertwentyonepixelsStand:

Was sich damit automatisieren lässt

Der häufigste Fall im Mittelstand ist die Rechnungsverarbeitung: Beleg kommt als PDF, Betrag, Datum und Lieferant werden ausgelesen und ins Buchhaltungssystem übertragen. Was vorher Abtippen war, wird zur Prüfung.

Moderne Verfahren erkennen dabei nicht nur Zeichen, sondern die Bedeutung von Feldern — sie finden den Rechnungsbetrag auch, wenn er bei jedem Lieferanten woanders steht.

Woran die Erkennung in der Praxis scheitert

An Tabellen ohne Linien, an schrägen Scans, an Durchschlägen und an Handschrift. Bei sauberen, maschinell erzeugten Belegen liegen die Quoten sehr hoch; bei allem anderen fallen sie deutlich, ohne dass das System es meldet.

Die gefährlichere Sorte Fehler ist dabei nicht die unerkannte Zahl, sondern die falsch erkannte: aus 1.000 wird 1.OOO, aus 8 wird 3. Ein Betrag, der nicht erkannt wurde, fällt auf; einer, der falsch erkannt wurde, nicht.

Wie eine Prüfstufe aussehen sollte

Als Schwelle, nicht als Stichprobe. Jedes Erkennungsergebnis kommt mit einem Sicherheitswert; alles darunter geht an einen Menschen. Wo die Schwelle liegt, ermittelt man einmal an hundert echten Belegen — und danach nie wieder aus dem Bauch.

Dazu gehört eine Gegenprobe: Ein Prozent der automatisch verarbeiteten Fälle wird trotzdem geprüft. Ohne diese Stichprobe merkt niemand, wenn die Quote absinkt, weil ein Lieferant sein Rechnungslayout geändert hat.

Wo die Genauigkeit endet

Bei schlechten Scans, Handschrift und ungewöhnlichen Layouts. Eine Erkennungsrate von 98 Prozent klingt gut und bedeutet bei tausend Belegen zwanzig Fehler — die niemand findet, wenn niemand hinsieht.

Deshalb gehört zu jeder Automatisierung eine Schwelle: Was das System nicht sicher erkennt, landet in einer Prüfliste statt direkt in der Buchhaltung. Ohne diese Schwelle spart man Zeit und bezahlt sie mit Korrekturen.

Rechtsgrundlagen

Häufige Fragen zu OCR (Texterkennung)

Nein. Für empfangene Handels- und Geschäftsbriefe sowie Buchungsbelege verlangt § 147 Absatz 2 der Abgabenordnung eine bildliche Übereinstimmung mit dem Original – ein von einer Texterkennung erzeugter Text ist aber keine bildliche Wiedergabe, sondern nur eine Zeichenkette. Aufbewahrt werden muss deshalb weiterhin die eingescannte Bilddatei, der erkannte Text darf nur als durchsuchbare Ergänzung dazutreten. Zusätzlich muss die Wiedergabe während der ganzen Aufbewahrungsfrist unverzüglich lesbar und maschinell auswertbar bleiben.

An einer dokumentierten Konformitätsprüfung, nicht am Bauchgefühl. Die Technische Richtlinie TR-03138 (RESISCAN) des BSI in der Fassung 1.5, gültig für Zertifizierungsverfahren ab dem 11. Dezember 2024, bündelt technische und organisatorische Maßnahmen für einen strukturierten Scanprozess und schließt die Lücke zwischen abstrakten Vorgaben wie der Abgabenordnung und einer nachweisbaren technischen Umsetzung. Zur Richtlinie gehört die Anlage P, eine Prüfspezifikation mit festgelegten Testfällen, dazu vier Anwendungshinweise. Wer nur stichprobenartig kontrolliert, ohne das zu dokumentieren, kann sich darauf nicht berufen.

Eine Texterkennung leitet Schriftzeichen aus einem Bild ab und liefert eine Wahrscheinlichkeitsaussage ohne eigene Selbstkontrolle – zwei ähnlich aussehende Zeichen lassen sich verwechseln, ohne dass das System es meldet. Ein QR-Code enthält dagegen eine Fehlerkorrektur nach Reed-Solomon, ein Strichcode je nach Format zumindest eine Prüfziffer; beides erkennt die meisten Lesefehler und verweigert dann die Ausgabe, statt sie stillschweigend zu verfälschen. Deshalb braucht ein aus Texterkennung stammendes Feld eine Prüfung, ein sauber gelesener Code in der Regel nicht.

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