Hver faktura ender et sted: via e-mail, som PDF i en mappe eller som et scan fra din telefon. Og så begynder den samme stress ofte: indtaste data, vælge konti, tjekke moms, arkivere bilaget – og det hele gentager sig uge efter uge.
Det er præcis her, AI-automatisering viser sin styrke: Den overtager rutinen, arbejder sig trin for trin gennem en fast proces og efterlader dig med et rent og korrekt resultat i dit regnskabssystem. Du behøver ikke være teknisk ekspert – du skal bare forstå hvordan processen er opbygget.
AI-automatisering betyder ikke at “løse alt med magi”. Det betyder at bygge en klar arbejdsgang, hvor AI overtager præcis de opgaver, som mennesker ellers udfører manuelt – for eksempel at læse informationer fra en faktura og returnere dem struktureret.
Det vigtige er kombinationen af to ting:
Fakturaer er udfordrende, fordi de ikke er ens. Hver leverandør bruger forskellige layouts, formuleringer og momshenvisninger – og nogle gange flere valutaer.
Typiske tidsslugere:
For at AI kan arbejde stabilt, kræver det en fast proces. Tænk på det som et samlebånd: Hver station udfører én opgave – og til sidst er fakturaen bogført og arkiveret korrekt.
Det starter med en enkel regel: “Hvilke fakturaer er nye og endnu ikke behandlet?” I stedet for at arbejde dobbelt markeres fakturaerne tydeligt (fx “importeret: ja/nej”).
Fakturaen hentes fra dit lagringssystem (fx en cloud-mappe). Derefter udføres noget, der er standard i gode automatiseringer: en integritetskontrol. Det betyder, at man sikrer, at filen er korrekt og ikke er blevet beskadiget undervejs.
Før linjeposter bogføres, afklares et centralt spørgsmål: Hvilken valuta er fakturaen i – og hvad er totalbeløbet?
Det er vigtigt, fordi regnskabssystemer ofte kobler leverandører og bilag til valutaer. Hvis noget går galt her, kan det skabe problemer senere (forkert kurs, forkert leverandør, fejlmeddelelser).
Her fejler mange automatiseringer: Leverandør ≠ kun et navn. Processen sikrer, at leverandøren findes i den rigtige valuta. Hvis du modtager en faktura i USD, skal leverandøren også være opsat til USD – ellers opstår dubletter eller uoverensstemmelser.
Nu kommer den del, der føles som “magi” – men i virkeligheden blot er en klar instruktion: “Returnér linjeposterne som en struktureret liste.”
For at gøre det stabilt får AI klare regler. For eksempel: “Hvis beskrivelsen indeholder hosting/server/cloud, bogfør på konto X.” Eller: “Ved reverse charge er momsen 0.”
Resultatet er en struktureret liste med:
Ud fra AI-dataene opretter processen selve bogføringen i dit regnskabssystem. Derefter vedhæftes den originale PDF direkte til posteringen. Det lyder simpelt – men er ekstremt værdifuldt ved senere kontrol.
En god automatisering forventer, at fejl kan ske. Men den sikrer, at ikke alt stopper. I stedet markeres den enkelte faktura som fejl – med information om, hvor problemet opstod (fx PDF-hentning, valuta, leverandør, AI-udlæsning, vedhæftning).
Fordi den ikke forsøger at gøre “alt på én gang”. Den minder om en god opskrift: først tjek ingredienserne, så forbered, så tilbered, så server. Mangler én ingrediens, kasserer du ikke hele menuen – kun den ene ret.
Hvis du regelmæssigt behandler fakturaer og ikke vil have dit team fastlåst i copy-paste-opgaver, er dette en klassisk “low-hanging fruit”.
Du behøver ikke være teknisk ekspert. Det afgørende er, at processen er klart defineret.
Det vigtigste er ikke teknologien – men arbejdsgangen. Hvis du bygger en fast proces som Hent PDF → AI udtrækker data → System bogfører → Vedhæft bilag → Log fejl korrekt, bliver fakturabehandling en rolig og forudsigelig baggrundsopgave.
