Mehrere Millionen QR-Rechnungen pro Jahr automatisiert verarbeiten

Mehrere Szenarien gilt es zu durchdenken. Im einfachsten Fall einer Rechnung mit dem standardisierten Swiss QR-Code besteht eine Prozesskette, bei der ein Zahlungspflichtiger online vorgeht: Auf der Rechnung befinden sich alle Daten der Transaktion. Einerseits im mitgelieferten QR-Code, aber auch in den Textfeldern im Sichtteil. Der Zahlungspflichtige scannt den QR-Code mit seiner Banking-App auf dem Smartphone ein und löst damit die Überweisung aus. Eine manuelle Ergänzung oder Änderungen bei IBAN, Verwendungszweck oder Rechnungsnummer und -betrag entfällt. Durch die Verwendung der Banking-App sind seine persönlichen Bankverbindungsdaten wie Name und Kontonummer bereits bekannt.

Da alle Daten bei seiner Bank digital ankommen, kann diese den Vorgang automatisiert abwickeln. Die Bank des Zahlungsempfänger erhält das Zahlungsavis digital und der Zahlungsempfänger die entsprechende Gutschrift. Der Betrag wird dem Zahlungspflichtigen vom Konto abgebucht.

 

Markus Mettler, Senior Consultant bei der DTI Schweiz AG

Häufig wird der Zahlungsvorgang aber anders aussehen. Bis zu 20 Prozent der Zahlungsvorgänge finden immer noch papiergebunden statt und können durch handschriftliche Angaben ergänzt sein. Und genau hier sind die Finanzinstitute weiterhin gefordert, um eine hohe automatische Verarbeitung zu erreichen. Vor allem Finanzinstitute mit mehreren Millionen Zahlungstransaktionen pro Jahr brauchen dafür leistungsstarke Technologien für die QR-Code-Verarbeitung (lesen und schreiben), Texterkennung (inkl. Handschrift) und Bildbearbeitung sowie neue Verarbeitungsalgorithmen. Hinzu kommen neue interne Überwachungs-, Überprüfungs- und Korrekturprozesse. Sind diese Prozesse nicht sauber automatisiert, wandelt sich der Swiss QR-Code zum Alptraum der Verarbeiter einer Transaktion.

Auslesen, Validierung und Verifizierung braucht intelligente Algorithmen

Bei auf Papier basierenden QR-Rechnungen müssen die Finanzinstitute die darin enthaltenen Daten aus dem QR-Code extrahieren und sie in ihre Systeme für die weitere Zahlungsabwicklung integrieren. Für einen reibungslosen, automatisierten Ablauf kommt es auf die Qualität der Scanner an. Sie müssen eine hinreichende Bildqualität liefern, um die Daten in die eigenen Datensysteme zu übernehmen. Selbst bei Knicken im Papier, Verschmutzungen oder Vergilbung müssen die Algorithmen innerhalb von Sekundenbruchteilen die Information auf dem QR-Code vollständig und fehlerfrei erkennen. Sind die Daten fehlerfrei im System, muss eine automatische Validierung und Verifizierung von IBAN, Zahlungsempfänger und Zahlungspflichtigen stattfinden. Unterschiedliche Schreibweisen oder Zahlendreher sind automatisch zu korrigieren, der Abgleich mit grossen Datenbeständen darf dabei aber zu keinen Verzögerungen führen. Die Zuordnung von Abweichungen ist zu überwachen; im Zweifel muss das System einen Warnhinweis geben, damit Mitarbeiter des Finanzinstituts die Daten manuell überprüfen können.

Handschriftenerkennung grösste Fehlerquelle

Ist das Auslesen und Auswerten eines QR-Codes heute nur selten ein Problem, stellen handschriftliche Angaben im Sichtteil der Rechnung die grössten Fehlerquellen dar. Hier kommt es auf die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Texterkennung an. Während die Optical Character Recognition (OCR) die nach der Swiss-Code-Norm gedruckten Druckbuchstaben eindeutig und fehlerfrei erkennt, benötigen handschriftliche Namen der Zahlungspflichtigen und Beträge für die Erkennung eine leistungsstärkere Software. Mittels der Intelligent Character Recognition (ICR) werden weitere Kontextinformationen in die Analyse mit einbezogen und die Ergebnisse dank intelligenter Algorithmen korrigiert. Für Fliesshandschriften kommt zusätzlich die Intelligent Word Recognition (IWR) zum Einsatz. Damit können die Systeme auch Buchstaben identifizieren, die innerhalb eines Wortes nicht separiert sind und nur aus dem Kontext heraus zuzuordnen sind. OCR, ICR und IWR zusammen müssen wie ein eingespieltes Team zusammenarbeiten, wenn die Fehlerquote im einstelligen Prozentbereich bleiben soll. Idealerweise sind die Algorithmen solcher Lösungen auch lernfähig und nutzen ihre „Erfahrung“, um nach hunderttausenden Korrekturschleifen immer besser zu werden und fast fehlerfrei zu laufen (Stichwort „Machine Learning“).

Retourenmanagement mit erneuter QR-Code-Erstellung

Beinhaltet der Zahlungsauftrag eine Inkonsistenz wie die falsche Angabe der Anzahl der Zahlungen oder die Summe der Einzelzahlungen stimmt nicht mit dem Summenbeleg überein, wird der gesamte Zahlungsauftrag an den Kunden retourniert. In so einem Fall werden aber nicht die originalen Belege aus den täglich tausenden herausgesucht, sondern die eingescannten Belege des fehlerhaften Auftrages werden ausgedruckt und gesandt. Nach dem maschinellen Einlesen der Rechnungen weist der QR-Code nicht die Qualität auf, dass der Code nach einem Druck noch lesbar wäre. Das bedeutet, dass der QR-Code vor dem Ausdruck rekonstruiert werden muss. Dazu muss mit einem QR-Code-Generator ein identischer Code erzeugen werden, der den alten QR-Code exakt an der richtigen Stelle überschreibt. Hier kommen Bildbearbeitungstools zum Einsatz, die Abweichungen auf ein Minimum reduzieren. Nur wenn dieses Retourenmanagement akribisch durchgeführt wird, können Rechnungssteller oder Zahlungspflichtige ihren Fehler beheben und den ergänzten oder korrigierten Zahlungsauftrag mit QR-Rechnung(en) erneut einreichen.

Rechnungssteller müssen ERP-Systeme und Buchhaltung vorbereiten

Natürlich sind durch die Einführung der QR-Rechnung nicht nur Finanzinstitute, sondern vor allem die Rechnungssteller gefordert. Effizienzgewinne bei der Verarbeitung lassen sich nur realisieren, wenn die Rechnungen auch nach den Vorgaben für die Schweizer QR-Rechnung erstellt werden. Idealerweise wird auch die ergänzende SWICO Verordnung eingehalten. Diese definiert die Inhalte, um eine automatische Rechnungsverarbeitung optimal zu unterstützen. Schmerzhaft dürfte die Umstellung für kleinere KMUs werden, die heute mit minimaler Infrastruktur und ERP-Umgebung arbeiten und intensiv die Möglichkeit des Mitteilungsfeldes nutzen. Dieses Feld erlaubt heute beliebige, auch handschriftliche Kundenmitteilungen. Diese Möglichkeit des Kunden-Feedbacks fällt ersatzlos weg. Das neue Mitteilungsfeld muss durch das ERP befüllt und der Inhalt im QR-Code enthalten sein.

 

Fazit: Nur die Automatisierung bringt die notwendige Effizienz

Zurzeit dürften die wenigsten Unternehmen sowie Finanzinstitute mit ihrer Organisation und ihren IT-Infrastrukturen auf die QR-Rechnung vorbereitet sein. Am weitesten fortgeschritten sind mit Gewissheit die Grossbanken und PostFinance, die ihre Systeme mit interner und externer Expertise bereits auf die QR-Rechnung vorbereitet haben. Spätestens ab dem 30. Juni 2020 müssen aber alle Finanzinstitute QR-Rechnungen verarbeiten können. Wer bis dahin keine automatisierten Prozesse eingeführt hat, wird mittelfristig mit einem massiven Mehraufwand rechnen müssen.

Unternehmen, die ihren Rechnungsverarbeitungsprozess nicht an die neuen Möglichkeiten anpassen, können auch nicht vom Automatisierungspotenzial profitieren, das künftig möglich ist. Vor allem für die Unternehmen, die heute schon eine Anwendung für die automatische Extraktion von Rechnungsdaten betreiben, bieten die neuen Möglichkeiten mittelfristig einen grossen Effizienzgewinn und die Chance zu Kosteneinsparungen.

QR-Rechnung: Herausforderungen für Schweizer Finanzinstitute Teil 1

Lesen Sie im 1. Teil mehr über die Einführung des Swiss QR Codes.