Best Practices für eine präzise Erkennung
Um sicherzustellen, dass die Erkennungsergebnisse so genau wie möglich sind, achten Sie darauf, dass:- Eindeutige Unternehmenskennungen ausgefüllt sind. Das Ausfüllen der Spalten mit eindeutigen Werten (Steuer-ID, nationale Steuer-ID, IBAN) erhöht die Wahrscheinlichkeit einer korrekten Erkennung erheblich, da diese Werte für alle Unternehmen eindeutig sind.
- Keine doppelten Unternehmensdatensätze vorhanden sind. Das Fehlen doppelter Datensätze erhöht die Wahrscheinlichkeit, das Unternehmen korrekt zu erkennen.
- Keine fachfremden Datensätze vorhanden sind. Veraltete oder ungültige Datensätze im Datenkatalog können aufgrund zufälliger Ähnlichkeiten zwischen verschiedenen Feldwerten dazu führen, dass das Unternehmen falsch erkannt wird.
- Für jeden Unternehmensdatensatz alle Felder ausgefüllt sind. Geben Sie möglichst präzise Informationen zu den Unternehmen an. Je genauer die Informationen sind, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, die Unternehmen korrekt zu erkennen.
Prozess der Unternehmenserkennung
Schritt 1: Suche nach eindeutigen Kennungen
Die Werte der folgenden Felder gelten als eindeutige Unternehmenskennungen:- Steuer-ID
- Nationale Steuer-ID
- IBAN
- Buchstaben werden in Großbuchstaben umgewandelt
- Leerzeichen und die folgenden Zeichen werden entfernt: ”.”, ”,”, ”—”, ”/”, ”****”
Schritt 2: Suche nach Firmenname und Adresse
Der gesamte auf dem Dokumentbild erkannte Text wird verwendet, um den Datenkatalog zu durchsuchen. Anschließend werden die aus dem Datenkatalog erhaltenen Werte für Name, Straße, Postleitzahl und Stadt mit den auf dem Bild erkannten Werten abgeglichen (es wird eine exakte Übereinstimmung verwendet).Schritt 3: Hypothesen generieren
Basierend auf den in Schritt 1 und 2 gefundenen Unternehmen wird eine Reihe von Hypothesen erzeugt. Eine Classify By Company-Aktivität bewertet diese Hypothesen und wählt fünf Datensätze für das ausstellende Unternehmen und fünf Datensätze für das empfangende Unternehmen aus, die am zuverlässigsten mit den auf dem Dokumentbild erkannten Feldwerten übereinstimmen. Aus diesen Datensätzen werden 25 Paare gebildet, wobei jedes Paar als eigene Hypothese behandelt wird. Ein trainiertes Modell bewertet anschließend die Hypothesen nach Zuverlässigkeit und wählt das am besten passende Aussteller–Empfänger-Paar aus.Selbst wenn die Anzahl der empfangenden Unternehmen sehr klein ist (zum Beispiel wenn es nur ein einziges empfangendes Unternehmen gibt), wird die Verwendung des Datenkatalogs Document Receiver Companies dennoch empfohlen, da so verhindert wird, dass ein empfangendes Unternehmen fälschlicherweise als ausstellendes Unternehmen erkannt wird.
Ergebnisse der Erkennung von ausstellenden und empfangenden Unternehmen im Dokument
Durch die Erkennung der ausstellenden und empfangenden Unternehmen in einem Dokument werden folgende Kennungen ermittelt:- Die Kennung des ausstellenden Unternehmens im Datenkatalog „Document Issuer Companies“
- Die Kennung des empfangenden Unternehmens im Datenkatalog „Document Receiver Companies“
