Jak zautomatyzować wprowadzanie faktur w firmie B2B

Ręczne przepisywanie danych z faktur kosztowych to jeden z najdroższych ukrytych kosztów w sektorze B2B. Według badań, ręczne procesowanie jednego dokumentu księgowego kosztuje firmę od kilkunastu do nawet kilkudziesięciu złotych, biorąc pod uwagę czas pracy wykwalifikowanego specjalisty, poprawianie błędów i opóźnienia w obiegu dokumentów.

W tym artykule rozbierzemy na czynniki pierwsze nowoczesny proces automatyzacji obiegu faktur, który łączy narzędzia no-code (Make.com), nowoczesny OCR (Optical Character Recognition) i sztuczną inteligencję. Pokażemy, jak zbudować system, który działa w tle i pozwala księgowości skupić się na kontrolingu, a nie na "wklepywaniu" cyferek.

Dlaczego tradycyjny OCR to już za mało?

Jeszcze kilka lat temu szczytem marzeń działów księgowości był klasyczny system OCR. Narzędzia te działały na prostej zasadzie mapowania (tzw. template-based OCR). Informatyk musiał "narysować" w systemie ramki – tu jest NIP, tu jest kwota netto, tu jest data.

Problem? W B2B każda firma wystawia faktury w innym układzie. Jeśli Twój dostawca zmienił system do fakturowania i przesunął tabelkę z VAT-em o centymetr w dół – klasyczny OCR się łamał i wymagał ręcznej naprawy.

Dziś wykorzystujemy tzw. Cognitive OCR (Oparty na AI). Nowoczesne modele (takie jak te od Rossum, Base64.ai, a nawet odpowiednio spromptowane modele wizyjne OpenAI) nie szukają pikseli na ekranie. One "czytają" dokument tak jak człowiek. Rozumieją kontekst. Wiedzą, że ciąg cyfr obok słowa "Do zapłaty", "Razem" czy "Total" to najprawdopodobniej kwota brutto, niezależnie od tego, w którym rogu strony się znajduje.

Architektura idealnego procesu w Make.com

Jak fizycznie wygląda zautomatyzowany obieg faktury w nowoczesnej firmie? W OmniCore dzielimy ten proces na 5 kluczowych etapów, z których żaden (w idealnym scenariuszu) nie wymaga kliknięcia przez pracownika.

Etap 1: Przechwycenie dokumentu (Trigger)

Zaczynamy od źródła. Tworzymy dedykowany adres e-mail, np. faktury-kosztowe@twojafirma.pl. W systemie Make.com budujemy scenariusz, którego pierwszym modułem jest "Mailhook" lub "Watch Emails". Gdy tylko do skrzynki wpada mail od kontrahenta:

• System ignoruje stopki mailowe i obrazki.
• Wyciąga wyłącznie załączniki z rozszerzeniem .pdf, .png lub .jpg.
• Zapisuje kopię zapasową pliku na zabezpieczonym dysku w chmurze (np. w uporządkowanym folderze /Faktury/Rok/Miesiąc/).

Etap 2: Ekstrakcja danych przez AI

Zapisany plik jest natychmiast wysyłany przez API do silnika AI. Co dokładnie wyciągamy?

• NIP sprzedawcy i nabywcy
• Datę wystawienia i datę sprzedaży
• Termin płatności
• Kwotę netto, kwotę VAT i kwotę brutto
• Walutę
• Numer rachunku bankowego (IBAN)

Pro Tip z naszych wdrożeń: Jeśli faktura ma kilka stron (np. załączniki z bilingiem), uczymy model, aby szukał podsumowania finansowego tylko na pierwszej lub ostatniej stronie, co drastycznie obniża koszty użycia API.

Etap 3: Automatyczna Walidacja (Reguły biznesowe)

Sztuczna inteligencja jest świetna, ale ufamy jej w 99%. Ten 1% to miejsce na twarde reguły matematyczne w Make.com. Zanim przekażemy dane do księgowości, system sam sprawdza:

• Zgodność matematyczną: Czy Kwota Netto + VAT faktycznie równa się Kwocie Brutto?
• Weryfikację NIP: Czy NIP naszej firmy na fakturze jest poprawny? (Odrzucamy faktury wystawione na błędne dane spółki).
• Weryfikację na Białej Liście Podatników VAT: Moduł łączy się z API Ministerstwa Finansów i upewnia się, że konto bankowe z faktury jest przypisane do danego NIP-u.

Etap 4: Human-in-the-Loop (Krok warunkowy)

Co się dzieje, gdy faktura jest zalana kawą (skan), pognieciona, albo po prostu AI wskaże, że ma tylko 60% pewności co do odczytanej kwoty? Wtedy wkracza tzw. "Human-in-the-Loop". Zamiast wrzucać błędne dane do ERP, automatyzacja wysyła wiadomość na dedykowany kanał na Slacku (lub Teams):

"Hej Zespół! Mamy problem z odczytaniem faktury od dostawcy X. Kliknij ten [Link], aby sprawdzić i poprawić dane ręcznie."

Dopiero po zatwierdzeniu przez człowieka proces rusza dalej.

Etap 5: Zaksięgowanie w systemie docelowym

Jeśli wszystkie walidacje zaświecą się na zielono, automatyzacja formuje ładunek danych (tzw. JSON) i uderza w API Twojego systemu księgowego (SaldeoSMART, Optima, Enova, wFirma). Faktura pojawia się w systemie od razu jako wstępnie zadekretowana, z podpiętym plikiem PDF jako załącznikiem, gotowa do akceptacji zarządu i przelewu.

Oszczędności, które widać w Excelu

Policzmy to. Jeśli Twoja firma przetwarza zaledwie 300 faktur kosztowych miesięcznie:

• Ręczne otwarcie maila, pobranie pliku, przepisanie danych i sprawdzenie ich to średnio 4 minuty pracy.
• 300 faktur × 4 minuty = 1200 minut (20 godzin miesięcznie samej mechanicznej pracy).
• Przy automatyzacji, 90% tych dokumentów przechodzi przez system w ułamku sekundy, bez żadnego kliknięcia. Księgowość weryfikuje tylko te 10% wyjątków.

Odzyskujesz ponad 2 pełne dni robocze w każdym miesiącu. A proces staje się bezbłędny, odporny na urlopy i zwolnienia lekarskie.

Wdrożenie takiego procesu to nie jest projekt na rok. Z odpowiednim wsparciem technologicznym, działający prototyp (Proof of Concept) dla Twojej firmy można zbudować w kilka dni.