Schritt 1: CFOGPT Test Setup – Kreditoren-Rechnung scannen 🚀
Ich habe meinen Custom ChatGPT, den CFOGPT, für einen spannenden Test herausgefordert. Ziel: Kann CFOGPT die Funktionen moderner ERP-Scanner-Lösungen für die Rechnungsverarbeitung nachahmen?
Schritt 2: Erste Aufgabe: Auslesen einer Swisscom-Rechnung 📃
CFOGPT erhielt eine Swisscom-Rechnung zur Analyse. Aufgabe: Extrahiere 16 relevante Felder wie Kreditor, Rechnungs-Nr., Rechnungsdatum, Leistungsperiode, Fälligkeitsdatum, Buchungstext, etc. und überführe sie in eine von mir fix definierte Struktur einer CSV-Datei. Nicht das dies OCR-Scanner schon grundsätzlich könnten, aber ich definiere den Output (Header) in der CSV einfach einmal so frei von der Leber weg ohne aufwändige Programmier-Anweisungen in einer freien Auflistung.
Schritt 3: Ergebnis: Beeindruckende Präzision ✅
Ergebnis: CFOGPT meisterte die Aufgabe mit Bravour! Alle Felder wurden korrekt identifiziert und in das gewünschte CSV-Format übertragen.
💡 Idee: So eine CSV-Datei könnte anschliessend ja z.B. einem ERP-System zur Weiterverarbeitung übergeben werden. Man könnte sich eine Art Buchungs-Engine vorstellen: Kreditoren-Rechnungen scannen und an CFOGPT übergeben -> alle Merkmale in die CSV auslesen lassen und diese anschliessend zur Verbuchung in ein ERP importieren lassen. Viele ERP-Systeme haben ja CSV-Import-Lade-Funktionen für Buchungen.
Schritt 4: Erweiterte Herausforderung: Drei Zusätzliche Rechnungen 📊
Ich habe anschliessend CFOGPT drei weitere Kreditoren-Rechnungen zur Verarbeitung gegeben, um zu testen, ob er auch mehrere Rechnungen gleichzeitig in eine csv zur Weiterverarbeitung aufbereiten kann.
Schritt 5: Erneuter Erfolg: Präzise Datenextraktion 🌐
Auch diese Aufgabe wurde von CFOGPT erfolgreich bewältigt. Alle Rechnungen wurden präzise analysiert und korrekt in eine gemeinsame CSV-Datei integriert, welche ich downloaden konnte (siehe Bild).
Schritt 6: Grenze erreicht: 10 Rechnungen 📚
Dann habe ich 10 Rechnungen hochgeladen (aktuell können 10 Dokumente gleichzeitig in der Pro-Version hochgeladen werden). Hier zeigte CFOGPT bei der achten Rechnung Performance-Einschränkungen und brach immer wieder mit einem Connection-Error ab.
Fazit:
➡ CFOGPT liest die relevanten Bausteine aus der Kreditoren-Rechnungen mit bemerkenswerter Genauigkeit aus.
➡ Das wahre Potential liegt in der Entwicklung einer Engine, die die extrahierten Rechnungsdaten direkt in ein ERP-System überträgt ohne dabei statischen Programmier-Code schreiben zu müssen.
Herzlichst, Roman Kalberer
