Einführung: Schlagwortsuche vs. Textanalytische Extraktion
Die Analyse von Jahresabschlüssen und Finanzberichten erfordert eine präzise Identifikation relevanter Informationen. Dabei stehen zwei methodische Ansätze im Vordergrund:
- Schlagwortsuche: Ein einfacher Suchalgorithmus identifiziert vordefinierte Begriffe innerhalb eines Textes. Diese Methode ist schnell, aber oft unpräzise, da sie den Kontext der Begriffe nicht berücksichtigt.
- Textanalytische Extraktion: Eine weiterentwickelte Methode, die nicht nur Begriffe erkennt, sondern auch deren Bedeutung im Kontext analysiert. Hierbei kommen linguistische Modelle, Mustererkennung und reguläre Ausdrücke (Regex) zum Einsatz, um inhaltliche Zusammenhänge herzustellen.
Die finspex-Lösung setzt auf die textanalytische Extraktion, da sie eine deutlich präzisere und kontextbewusste Verarbeitung von Jahresabschlüssen ermöglicht. Im Folgenden werden drei praxisrelevante Anwendungsfälle beleuchtet, die den Vorteil dieser Methodik veranschaulichen.
1. Kontextbezogene Verrechnungskonten von Gesellschaftern und verbundenen Unternehmen
Viele Verrechnungskonten enthalten Namen von Gesellschaftern oder verbundenen Unternehmen. Diese Namen sind jedoch oft abgekürzt oder variieren in der Schreibweise. Zudem fehlt in den Zeichenanzahl-limitierten Kontobezeichnungen häufig die Angabe der Rechtsform. Eine reine Schlagwortsuche würde hier zu unvollständigen oder falschen Ergebnissen führen.
- Beispiel:
- “Verrechnung Mustermann”
- “Verr. Musterm. GmbH”
- “M. Holding Intern.”
Die textanalytische Extraktion von finspex erkennt, dass es sich in allen Fällen um eine potenzielle Verbindung zu einem Gesellschafter oder einem verbundenen Unternehmen handelt. Durch semantische Analyse und Abgleich mit bekannten Strukturen erfolgt eine korrekte Klassifizierung, unabhängig von der exakten Schreibweise.
2. Erkennung von Kraftfahrzeuginformationen in Sachaufwänden
Die Identifikation von KFZ-bezogenen Kosten innerhalb der Sachaufwendungen stellt eine besondere Herausforderung dar. Oft finden sich Automarken, Fahrzeugtypen oder internationale Kennzeichen innerhalb der Belegtexte, ohne dass explizit vermerkt ist, ob es sich um Betriebskosten, Versicherungen oder Leasingraten handelt.
- Beispiel:
- “Mercedes Sprinter LE-KX 432 Wartung”
- “Fiat Ducato, 12-Monats-Police”
- “Ford Ranger (CH-ZH 1020) Leasingrate”
Ein Schlagwort-basierter Suchansatz würde lediglich die Begriffe “Mercedes”, “Fiat” oder “Leasing” identifizieren, ohne die genaue Bedeutung im Kontext zu erfassen. Die finspex-Analyse hingegen kombiniert:
- Reguläre Ausdrücke (Regex) zur Erkennung von KFZ-Kennzeichen unterschiedlicher Länder und Fahrzeugbezeichnungen.
- Semantische Analyse, um zu bestimmen, ob es sich um Betriebskosten, Versicherungsprämien oder Leasingraten handelt.
- Kategorisierung, die eine klare Trennung nach Kostenarten vornimmt.
3. Identifikation des berichtenden Unternehmens
In Jahresabschlüssen finden sich diverse Unternehmensnamen – nicht nur des berichtenden Unternehmens, sondern auch von Steuerkanzleien, Wirtschaftsprüfern oder Softwareherstellern. Eine kontextunabhängige Schlagwortsuche würde viele falsche Treffer liefern.
- Beispiel:
- “Mustermann AG” als berichtendes Unternehmen
- “Steuerberatung Schmidt & Partner” in den AGBs
- “SAP Financials 2024” als Software-Referenz
Die finspex-Analyse verwendet:
- Musterabgleiche, um Unternehmensnamen von anderen Namen zu unterscheiden.
- Positionsanalyse, um festzustellen, ob ein Name in einer Kopfzeile, einem Disclaimer oder einer Bilanzposition auftaucht.
- Beziehungsanalyse, um das berichtende Unternehmen von Drittparteien abzugrenzen.
Fazit
Die Schlagwortsuche stößt schnell an ihre Grenzen, da sie keine semantischen Zusammenhänge erfasst. Die textanalytische Extraktion, wie sie in finspex eingesetzt wird, ermöglicht eine kontextbewusste, präzise Identifikation relevanter Informationen. Ob Gesellschafterverrechnungskonten, KFZ-Kosten oder Unternehmensidentifikation – die überlegene Analysefähigkeit von finspex sorgt für eine höhere Genauigkeit, weniger Fehlklassifikationen und eine effizientere Datenverarbeitung.