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Klassifizierungseinrichtung

Zuletzt aktualisiert: 03.09.2025 • Lesezeit: ~6 Minuten

Damit Smart Processing verschiedene Prozesse für jeden Dokumenttyp ausführen kann, müssen eingehende Dokumente zunächst klassifiziert werden. Die Klassifizierung ist der erste Schritt im gesamten Verarbeitungsworkflow und wird auf der Seite Klassifizierungseinrichtung konfiguriert.

Hinweis

Eine saubere Vorselektion der eingehenden Dokumente, zum Beispiel nur Rechnungen pro Eingangslist, reduziert die Komplexität und Kosten. In solchen Szenarien kann auf einen automatischen Klassifizierer verzichtet werden.

Klassifizierungseinrichtung öffnen

Um mit der Konfiguration zu beginnen, gehen Sie wie folgt vor:

  1. Starten Sie im Bereich Smart Processing Setup.
  2. Öffnen Sie den Abschnitt Klassifizierungseinrichtung.
  3. Wählen Sie die gewünschte Klassifizierungsmethode aus und konfigurieren Sie die methodenspezifischen Einstellungen.

Verfügbare Methoden

Keine (kein Klassifizierer)

  • Es erfolgt keine automatische Klassifizierung.
  • Geeignet für vorgesortierte Eingangskanäle, in denen beispielsweise nur Rechnungen vorhanden sind.
  • Vorteil: Kein zusätzlicher Einrichtungs- oder Serviceaufwand.

Dokumentenintelligenz

  • Die Klassifizierung erfolgt mithilfe von Modellen in der Microsoft Dokumentenintelligenz.
  • Unterstützt benutzerdefinierte Modelle, die auf spezifische Layouts trainiert werden können.
  • Das Training der Modelle erfolgt auf der Plattform für Dokumentenintelligenz, nicht direkt in Business Central.
  • Empfohlen, wenn Dokumentenlayouts stabil sind oder ein benutzerdefiniertes Modell benötigt wird.

Inhaltsverständnis

  • Der einfachste Weg, Dokumente direkt in Business Central zu klassifizieren.
  • Klassifizierer können ohne externe Tools verwaltet und erstellt werden.

Einrichtungsschritte:

  1. Wählen Sie Inhaltsverständnis-Klassifizierung unter Klassifizierungsmethode aus.
  2. Öffnen Sie das Aktionsmenü Klassifizierung → Klassifizierer verwalten.
  3. Klicken Sie auf Klassifizierungsmodell erstellen, um den Assistenten zu starten.
  4. Wählen Sie das KI-Modell aus, das für die Klassifizierung verwendet werden soll. Dies ist ein Pflichtfeld und muss ausgewählt werden, bevor Sie fortfahren.
  5. Definieren Sie die gewünschten Klassifizierungen, wie Rechnung oder Gutschrift, und geben Sie Beschreibungen an, um die Erkennung zu verbessern.

Modellauswahl für Klassifizierer:

Beim Erstellen eines Klassifizierers müssen Sie ein Chat Completion-Modell (KI-Modell) auswählen. Dieses Modell wird verwendet, um eingehende Dokumente zu analysieren und zu klassifizieren.

Empfohlene Modelle für die Klassifizierung

Für Klassifizierungsszenarien sind Mini-Modelle (z. B. gpt-5.2-mini) in der Regel ausreichend und kosteneffektiv. Sie liefern zuverlässige Klassifizierungsergebnisse für die meisten Dokumenttypen.

Ziehen Sie die Verwendung von Vollmodellen nur in Betracht, wenn Sie:

  • Dokumente mit hochgradig mehrdeutigem Inhalt klassifizieren müssen
  • Mit ungewöhnlichen oder seltenen Dokumenttypen arbeiten
  • Die höchstmögliche Genauigkeit benötigen

Verfügbare Modelle werden automatisch mit Ihrem konfigurierten Azure OpenAI-Dienst synchronisiert. Der Assistent lässt Sie nicht fortfahren, ohne ein Modell auszuwählen.

Regelbasierte Klassifizierung (Regex)

  • Verwendet vordefinierte Regeln basierend auf Regulären Ausdrücken (Regex), die auf den OCR-Text angewendet werden.
  • Erfordert einen aktivierten Dokumentenintelligenz-Dienst für OCR.

Einrichtung:

  1. Wählen Sie die Methode Regelbasierte Klassifizierung aus.
  2. Öffnen Sie nun einen gewünschten Workflow.
  3. Geben Sie dort Ihre Regeln ein.

Regeldefinition:

  • Regex-Muster – Regulärer Ausdruck, der im Dokumenteninhalt gesucht wird.
  • Regelbeschreibung – Beschreibung der Regel und ihres Zwecks.
  • Vertrauensfaktor – Gewichtung der Regel für die Ergebnisberechnung.

Vertrauensberechnung: Summe der Faktoren der anwendbaren Regeln ÷ Summe aller Faktoren. Beispiel: Wenn Regex1 (1) und Regex2 (2) konfiguriert sind und nur Regex2 zutrifft → 2 ÷ (1+2) = 66%.

Hinweis

Die regelbasierte Methode eignet sich besonders für standardisierte, layoutbasierte Dokumente wie PDF-Dateien oder gescannte Bilder. Eine Übersicht über unterstützte Formate finden Sie im Artikel Smart Processing Setup.

XML-Klassifizierungsmapping (ZUGFeRD / XRechnung)

Für XML-Dokumente basiert die Klassifizierung auf dem TypeCode.

Standardmapping (Auszug):

Rechnung 380,384,386,388,389,393,395,575,623,780,870,875,876 (z. B. 380 – Handelsrechnung (Standard), 384 – Berichtigte Rechnung, 388 – Steuerrechnung, 389 – Selbstabrechnungsrechnung, 393 – Faktura, 395 – Konsignationsrechnung, 575 – Versicherungsrechnung, 623 – Speditionsrechnung, 780 – Frachtrechnung, 870 – Konsularrechnung, 875/876 – Baurechnung)

Gutschrift 381,81,83

Lastschrift 383,80,84

Mapping anpassen:

  1. Gehen Sie zu Smart Processing Setup.
  2. Wählen Sie im Bereich Klassifizierungen die Aktion XML-Klassifizierungsmapping aus.
  3. Geben Sie die gewünschte Klassifizierung und die entsprechenden Type Codes ein (trennen Sie mehrere Codes mit einem Komma).

Wichtig

Ein Type Code kann nur einer Klassifizierung zugewiesen werden. Wenn er mehrfach zugewiesen wird, wird eine Fehlermeldung angezeigt.

Split-Verarbeitung

Die Split-Verarbeitung ist für Dokumentenintelligenz und Inhaltsverständnis verfügbar.

Optionen:

  • Keine – Keine Aufteilung der Dokumente.
  • Pro Seite – Jede Seite wird einzeln klassifiziert.
  • Auto – Mehrseitige Dokumente werden automatisch in Abschnitte unterteilt, z. B. Seiten 1–3 Rechnung, Seiten 4–5 ein anderes Dokument.

Konfiguration:

  • In Dokumentenintelligenz frei einstellbar in Smart Processing Setup → Split-Verarbeitung.
  • In Inhaltsverständnis wird die Option im Klassifizierer-Assistenten festgelegt. Änderungen erfordern ein Update des Klassifizierers.

Umgang mit mehreren Klassifizierungen

Wenn mehrere Klassifizierungen erkannt werden, steuert die Einstellung Mehrere Klassifizierungen behandeln das Verhalten:

Option Verhalten
Höchstes Vertrauen verwenden Die Klassifizierung mit der höchsten Wahrscheinlichkeit wird ausgewählt.
Statische Klassifizierung Eine feste Klassifizierung wird verwendet. Wenn keine passt, ist eine manuelle Auswahl erforderlich.
Manuelle Klassifizierung Der Benutzer wählt die Klassifizierung manuell aus.

Nächste Schritte