Automatisierung

Schweizer Start-up will Buchhaltungs-Chaos mit KI Herr werden

Uhr | Aktualisiert

Dank seiner an Tausenden von Dokumenten geschulten künstlichen Intelligenz ist das Schweizer Start-up Parashift in der Lage, Buchhaltungsbelege automatisch zu verarbeiten. Drei APIs sind bereits in Produktion und eine SaaS-Plattform für KMUs wird im März eingeführt.

(Source: Rawpixel/unsplash.com)
(Source: Rawpixel/unsplash.com)

Das Start-up Parashift aus Sissach hat eine SaaS-Plattform für die Verwaltung von Buchhaltungsbelegen auf Basis von künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt. Die Cloud-Lösung wurde für mittelständische Unternehmen (bis zu 500 Mitarbeiter) entwickelt und unterstützt den gesamten Prozess der Dokumentenverarbeitung im Rechnungswesen: Versand gescannter Dokumente (oder einfach nur mit einem Smartphone fotografiert), Extraktion relevanter Informationen (unabhängig von der Dokumentenqualität), Tools zur Konfiguration von Workflows je nach Art des identifizierten Dokuments und Integration in die Buchhaltungslösung des Unternehmens. Alain Veuve, CEO und Gründer von Parashift, betont die Benutzerfreundlichkeit der Plattform, die "so einfach zu bedienen ist wie Facebook".

Nach einem Beta-Release Anfang 2019 soll im März eine erste kommerzielle Version veröffentlicht werden. Neben einer fortschrittlichen Automatisierung, die den manuellen Aufwand der Buchhaltung minimiert, bietet Parashift auch eine Flatrate von 590 Franken pro Monat.

Eine ähnliche Lösung stellte Abacus vor wenigen Tagen vor.

APIs für Softwarehersteller

Während auf die Nutzung der Parashift-Plattform noch bis zum Frühjahr gewartet werden muss, bietet das Start-up bereits seit mehreren Monaten drei APIs auf Basis derselben künstlichen Intelligenz an. Die APIs, die insbesondere für Softwarehersteller (RPA, ERP) oder BPO-Dienstleister entwickelt wurden, reichen von der Basis-Extraktion mit einer Genauigkeit von 99,4 Prozent für Rechnungen bis hin zur 100-Prozentigen Verarbeitung aller Buchhaltungsbelege, deren Daten mit dem Buchhaltungsplan des Anwenderunternehmens synchronisiert sind. "Die Extraktion von Daten aus Buchhaltungsbelegen ist eine relativ einfache Aufgabe, aber die Entwicklung von Algorithmen, um diese Genauigkeit zu erreichen, ist viel komplexer", ergänzt Alain Veuve.

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DPF8_119541

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