NOWOŚĆ!👉 Praktyczne warsztaty online n8n + AI dla biznesu
FinanseOpsRPA

Automatyczne księgowanie i uzgadnianie faktur (OCR + reguły + ML)

80% automatyzacji procesu60% mniej czasu uzgadnianiaMniej błędów w księgowaniu

OCR + reguły + ML do parsowania faktur, dopasowanie do zamówień i automatyczne księgowanie. Zespół widzi jedynie wyjątki.

Automatyczne księgowanie i uzgadnianie faktur (OCR + reguły + ML)

Wynik wdrożenia: Zautomatyzowaliśmy księgowanie i uzgadnianie faktur kosztowych oraz zakupowych. 80% dokumentów trafia do ksiąg w pełni automatycznie, a czas ręcznego uzgadniania spadł o 60%. Zespół księgowości i controllingu pracuje wyłącznie na wyjątkach i odchyleniach.

Wstęp

U Klienta faktury wpływały wieloma kanałami (e-mail, SFTP, EDI, portale dostawców). Księgowość spędzała godziny na ręcznym przepisywaniu danych, kontroli poprawności i dopasowaniu do zamówień (PO). Wzrost skali działalności powodował zatory, a okresy zamknięcia miesiąca stawały się krytyczne operacyjnie.

Celem było zautomatyzowanie całego łańcucha: od OCR i ekstrakcji danych, przez walidacje i 3-way match (PO ↔ faktura ↔ przyjęcie), po automatyczne księgowanie w ERP. Dla bezpieczeństwa i interfejs do nadzorowania jego pracy.

Wyzwanie

Problemy:

  • Duża różnorodność formatów faktur i układów (PDF, skany, EDI)
  • Błędy ludzkie przy ręcznym przepisywaniu i uzgadnianiu
  • Brak jednego źródła prawdy dla zamówień, przyjęć i faktur
  • Presja czasu przy zamknięciu miesiąca oraz wymogi zgodności (VAT/JPK, ścieżka audytu)

Wdrożenie musiało połączyć OCR, reguły biznesowe i ML, a także zapewnić klarowną obsługę wyjątków.

Ingest i OCR faktur

1 tydzień
n8n, Tesseract OCR, Python, PDF parsers
Kolejki zadań, Szablony dokumentów, SFTP/IMAP/EDI

Zebraliśmy wszystkie kanały wpływu dokumentów do jednolitej kolejki (n8n). Dla nieedytowalnych PDF/skanów zastosowaliśmy Tesseract OCR z wstępną obróbką obrazu (deskew, denoise). Dla PDF-ów tekstowych użyliśmy parserów, by ominąć OCR i uzyskać lepszą jakość ekstrakcji.

Rezultaty tego kroku:

  • 📥 Ujednolicony strumień dokumentów
  • 🧾 Stabilna ekstrakcja treści (OCR/bez OCR)
  • 🔎 Metadane do dalszych walidacji (dostawca, data, kwoty, VAT)
Ingest i OCR faktur

Parsowanie, walidacje i reguły biznesowe

2 tygodnie
Python, Rules Engine, Pydantic
Słowniki dostawców, Mapowanie pól, Słowniki VAT

Na bazie zmapowanych układów i słowników dostawców zbudowaliśmy warstwę parsowania oraz reguł: kontrola NIP/IBAN, weryfikacja stawek VAT, progi tolerancji, wymagane pola (PO, numer dostawy), kontrola duplikatów (hash treści + numer/kwota/data).

Rezultaty tego kroku:

  • ✅ Od razu wychwytywane błędy i braki
  • 🧠 Automatyczne uzupełnianie znanych pól (np. konta księgowe per dostawca)
  • 🧾 Spójność danych pod raporty VAT/JPK
Parsowanie, walidacje i reguły biznesowe

3-way match (PO ↔ faktura ↔ przyjęcie) i ML do dopasowań

2 tygodnie
PostgreSQL, Python, ML (similarity/embeddings)
Dane ERP (PO, GRN), Progi tolerancji, Reguły rozbieżności

Zintegrowaliśmy ERP (zamówienia/PO, przyjęcia/GRN). W pierwszej kolejności reguły dopasowują dokumenty deterministycznie (nr PO, dostawca, zakres kwot). Tam, gdzie brakuje identyfikatorów, ML na embeddingach wspiera fuzzy-matching pozycji (nazwy, SKU, jednostki).

Rezultaty tego kroku:

  • 🔗 Wysoka skuteczność łączenia dokumentów nawet bez idealnych referencji
  • 📊 Automatyczne rozbijanie pozycji i proporcjonalne różnice w dopuszczalnych progach
  • 🚦 Flagi wyjątków przy przekroczonych tolerancjach
3-way match (PO ↔ faktura ↔ przyjęcie) i ML do dopasowań

Automatyczne księgowanie, interfejs wyjątków i human-in-the-loop

2 tygodnie
n8n, Celery, ERP API, React UI
Kolejki Celery, Role i uprawnienia, Ścieżka audytu

Dokumenty, które przeszły walidacje i 3-way match, trafiają automatycznie do ksiąg przez API ERP (pre-posting/posting). Dla odchyleń udostępniliśmy lekki interfejs wyjątków: kolejka spraw, porównanie linii, komentarze, eskalacje i akceptacja.

Model pracy to human-in-the-loop: człowiek widzi wyłącznie to, co wymaga decyzji (np. różnica > próg, brak pozycji, niezgodny VAT). Każda akcja jest logowana (kto, kiedy, co zmienił) — pełna ścieżka audytu.

Rezultaty tego kroku:

  • 🤖 80% dokumentów księgowanych end-to-end bez dotyku
  • 🕒 60% mniej czasu na ręczne uzgadnianie
  • 🔍 Przejrzystość i kontrola dzięki pracy na wyjątkach
Automatyczne księgowanie, interfejs wyjątków i human-in-the-loop

Monitoring, SLA i raportowanie

1 tydzień
Metabase, PostgreSQL, n8n
Dashboard KPI, Alerty e-mail/Slack

Zbudowaliśmy dashboard operacyjny (SLA, czas przetwarzania, % automatyzacji, liczba wyjątków, top błędy dostawców) oraz alerty proaktywne (np. rosnąca kolejka wyjątków, opóźnienia). Dzięki temu CFO i controllery dostają bieżący obraz procesu.

Rezultaty tego kroku:

  • 📈 Transparentne KPI i przewidywalność zamknięcia miesiąca
  • 🛡️ Wcześnie wykrywane wąskie gardła
  • 🗂️ Dane pod ciągłe doskonalenie reguł
Monitoring, SLA i raportowanie

Rezultaty

Mierzalne efekty:

  • 80% faktur księgowanych automatycznie (touchless)
  • ⏱️ 60% redukcji czasu ręcznego uzgadniania
  • 🧾 Spadek liczby błędów i duplikatów dokumentów

Niemierzalne korzyści:

  • Lepsza kontrola i audytowalność procesu (VAT/JPK, zgodność)
  • Odciążenie księgowości; skupienie na wyjątkach i analizie
  • Stabilne zamknięcia miesiąca bez „gaszenia pożarów”

Gotowy na podobne rezultaty?

Porozmawiajmy o Twoich procesach. Pokażemy, co możemy zautomatyzować.