FAX-Bestellungen mit AI Builder auslesen — Ein realistisches Design zur Reduzierung manueller Dateneingabe und seine Grenzen

„Vierzig Prozent unserer Bestellungen kommen immer noch per FAX herein. Wir schauen uns die Bestellung an, die aus dem Multifunktionsdrucker kommt, und tippen sie eine nach der anderen ins Vertriebssystem ein.“ Das hören wir in Beratungsgesprächen mit Herstellern und Großhändlern ständig. Danach folgt meist: „Wir sind nicht in der Position, unsere Geschäftspartner zu bitten, auf Web-Bestellungen umzusteigen“, und „je größer der Partner, desto selbstverständlicher geht dessen Bestellsystem von einer FAX-Übermittlung aus – und desto weniger lässt sich dort etwas bewegen.“

Bei der Verbesserung der FAX-basierten Auftragsannahme gibt es grundsätzlich zwei Wege. Der eine besteht darin, auf Web-Bestellungen oder CSV-Import umzusteigen und „das FAX abzuschaffen“. Der andere besteht darin, FAXe weiterhin entgegenzunehmen, aber das Auslesen und die Übertragung zu automatisieren – also „mit dem FAX zu leben, das man nicht loswird“. Der erste Weg wurde in einem eigenen Artikel behandelt: „FAX-Bestellungen ins Web verlagern ── die Doppelbetriebsphase gestalten und schrittweise migrieren“. Dieser Artikel widmet sich dem zweiten Weg: FAXe als PDF-Daten empfangen, sie mit der AI-Builder-Dokumentenverarbeitung auslesen, eine menschliche Prüfung einbauen und das Ergebnis mit dem Auftragsbuch und dem ERP-System verbinden.

Vorweg gesagt: Dieses Konstrukt wird nicht „vollautomatisch“ – und das sollte es auch nicht. Trotzdem lohnt sich die Investition für viele Unternehmen, wenn sich ein bis zwei Stunden tägliche Dateneingabe auf wenige Dutzend Minuten „Ergebnisse prüfen“ komprimieren lassen. Im Folgenden ordne ich anhand von auf Microsoft Learn nachprüfbaren Spezifikationen ein, wie weit sich automatisieren lässt und wo die Grenzen liegen.

1. Die wichtigsten Punkte vorab

• Voraussetzung für die Automatisierung des FAX-Lesens ist, FAXe als Daten (PDF) statt als Papier zu empfangen. Es beginnt damit, empfangene FAXe über die FAX-Weiterleitung eines Multifunktionsdruckers oder einen Cloud-FAX-Dienst zu Dateien zu machen und in SharePoint zu bündeln.
• Die benutzerdefinierten Modelle der AI-Builder-Dokumentenverarbeitung können aus Formularen mit individuellem Layout wie Bestellungen Felder und Tabellen extrahieren. Trainiert wird pro Sammlung – einer Gruppe von Formularen mit gleichem Layout –, und jede Sammlung braucht mindestens 5 Muster (maximal 20).¹²
• Beide Trainingstypen – strukturierte und unstrukturierte Dokumente – unterstützen Japanisch, und die FAQ hält ausdrücklich fest, dass auch die Extraktion von handschriftlichem Text unterstützt wird. Wie weit sich ein echtes Formular in FAX-Qualität tatsächlich lesen lässt, muss jedoch stets an eigenen Mustern verifiziert werden.³²
• Der Kern des Flows ist die Einteilung nach Konfidenzwert. Jedes extrahierte Feld erhält einen Wert zwischen 0 und 1. Bauen Sie eine Weiche, die Ergebnisse mit hoher Konfidenz automatisch ins Auftragsbuch schreibt und Ergebnisse mit niedriger Konfidenz an einen Menschen weiterleitet. Verabschieden Sie sich nicht von der Annahme, dass alles geprüft wird – gestalten Sie stattdessen so, dass „das Prüfen leichter wird“.⁴
• Versuchen Sie nicht, die Formulare aller Geschäftspartner zu lesen. Da der Mechanismus Sammlungen nach Layout trennt, erzielen Sie bereits mit nur den Standard-Bestellformularen Ihrer umsatzstärksten Partner Wirkung. Für minderwertige Formulare empfiehlt die offizielle Anleitung, die Musterzahl auf 15 bis 20 zu erhöhen.²⁵
• AI Builder benötigt zusätzlich verbrauchsabhängige Credits. Die Dokumentenverarbeitung verbraucht pro Seite, und benutzerdefinierte Modelle liegen über der Rate vorgefertigter Modelle. Nach der im Oktober 2025 angekündigten schrittweisen Einstellung der AI-Builder-Credits läuft die Umstellung auf Copilot-Credits.⁶⁷
• Das Auslesen ist kein Allheilmittel. Je nach Volumen, Anzahl der Geschäftspartner und Standardisierungsgrad der Formulare kann eine Migration zu Web-Bestellungen oder EDI die grundsätzlichere Antwort sein (siehe die Entscheidungstabelle in Kapitel 8).

2. „Abschaffen“ versus „Auslesen“ ── die beiden Wege nicht vermischen

Wenn wir eine Beratung zu FAX-Bestellungen übernehmen, prüfen wir zuerst: „Ist das ein Partner, bei dem sich das FAX abschaffen lässt?“

Die Migration zu Web-Bestellungen ist ein Vorhaben, das von den Geschäftspartnern ein verändertes Verhalten verlangt. Wie im Artikel zur stufenweisen Migration beschrieben, verlagert man Partner der Reihe nach nach Volumen und Systembereitschaft und senkt dort die manuelle Eingabe, wo die Wirkung am größten ist. Manche Partner lassen sich jedoch schlicht nicht verlagern. Ihr Bestellprozess ist auf FAX ausgelegt, das Personal ist zu alt, um eine Web-Eingabe zuzumuten, oder man ist einfach nicht in der Position, das zu verlangen. Es ist realistisch, davon auszugehen, dass FAXe solcher Partner noch jahrelang bestehen bleiben.

Genau hier setzt der Weg des „Auslesens“ an. Entscheidend ist: Die beiden Wege schließen sich nicht gegenseitig aus.

Der größte Vorteil des Wegs „Auslesen“ ist, dass er von Geschäftspartnern überhaupt keine Veränderung verlangt. Er funktioniert außerdem als Mittel, um während der Doppelbetriebsphase einer stufenweisen Migration die Verarbeitungskosten des FAX-Kanals zu senken. Ebenso klar sind seine Grenzen: Die Erkennungsgenauigkeit erreicht nie 100 %, sodass ein Prüfschritt dauerhaft bestehen bleibt. Und wer versucht, jedes Formular jedes Partners mit unterschiedlichem Layout zu lesen, verschleißt sich an der Modellpflege. Genau deshalb sollten Sie kombinieren: verlagern, wo es geht, und die verbleibenden FAXe der übrigen Partner auslesen.

Die Verarbeitung von Bestellungen, die als PDF-Anhang per E-Mail eintreffen, wurde in „E-Mail-Bestellungen und Rechnungs-PDFs mit Power Automate automatisch verarbeiten ── Speichern, Verteilen, Benachrichtigen und Auslesen gestalten“ behandelt. Wer FAXe per E-Mail-Weiterleitung empfängt, findet dort den Punkt, an dem dieser Artikel und der E-Mail-Artikel zusammenlaufen.

3. Voraussetzung: FAXe als „Daten“ empfangen ── auf Papier beginnt gar nichts

Was Sie an AI Builder übergeben können, ist eine Datei. Ein Betrieb, bei dem das vom Multifunktionsdrucker gedruckte Papier erneut eingescannt wird, ist keine Automatisierung – er verlagert den Aufwand nur von der Eingabe zum Scannen. Zuerst müssen Sie einen Weg schaffen, auf dem empfangene FAXe ohne menschliches Zutun als Datei gespeichert werden. Realistisch gibt es zwei Optionen.

• Die FAX-Weiterleitung des Multifunktionsdruckers. Die meisten Business-Multifunktionsdrucker können ein empfangenes FAX ohne Ausdruck in einem festgelegten Ordner speichern (Scan-to-Folder) oder als E-Mail-Anhang weiterleiten. Die Konfiguration klären Sie anhand des Gerätehandbuchs und mit dem Wartungsdienstleister.
• Ein Cloud-FAX-Dienst. Dabei wird die FAX-Nummer selbst zu einem Cloud-Dienst verlagert, und eingehende FAXe kommen als PDF per E-Mail oder API an. So lässt sich der Empfang digitalisieren, ohne den Multifunktionsdrucker auszutauschen; ob eine Rufnummernportierung möglich ist und wie das Preismodell aussieht, muss je Dienst geprüft werden.

Auf welchem Weg auch immer – wir empfehlen, alles in einer SharePoint-Dokumentbibliothek zusammenzuführen. Der SharePoint-Connector bietet den Trigger „Wenn eine Datei erstellt wird (nur Eigenschaften)“ und die Aktion „Dateiinhalt abrufen“, sodass das Speichern selbst zum Startpunkt des nachgelagerten Auslese-Flows wird.⁸ Bei Empfang per E-Mail-Weiterleitung setzen Sie einen vorgelagerten Flow davor, der über ein gemeinsames Postfach empfängt und den PDF-Anhang in SharePoint speichert (dieses Design entspricht genau den Kapiteln 3 und 4 des E-Mail-Anhang-Artikels).

Ein Hinweis zum Dateiformat: Je nach Weiterleitungseinstellung des Multifunktionsdruckers werden FAXe mitunter im TIFF-Format gespeichert. Die AI-Builder-Dokumentenverarbeitung kann für das Training eines Modells nur PDF, JPG und PNG verwenden, ein bereits trainiertes Modell kann jedoch beim Ausführen in einem Cloud-Flow auch TIFF verarbeiten.³ Mit Blick auf die Vorbereitung der Trainingsmuster ist es dennoch naheliegend, in den Weiterleitungseinstellungen PDF-Ausgabe zu wählen. Beachten Sie zudem die weiteren Grenzwerte: Dateien dürfen höchstens 20 MB groß sein, Bilder müssen zwischen 50×50 und 10.000×10.000 Pixeln liegen.³

4. Was die AI-Builder-Dokumentenverarbeitung leisten kann

So funktioniert das Training benutzerdefinierter Modelle

Die AI-Builder-Dokumentenverarbeitung ist ein benutzerdefiniertes KI-Modell, das anhand von Musterformularen lernt, „wo auf diesem Formular welche Information steht“. Bei der Modellerstellung wählen Sie zunächst einen Dokumenttyp.¹

Für ein Standard-Bestellformular eines Geschäftspartners sind grundsätzlich strukturierte Dokumente die richtige Wahl. Anschließend definieren Sie, welche Informationen extrahiert werden sollen. Angeben lassen sich Felder (Bestellnummer, Bestelldatum, Partnername, Lieferadresse und so weiter), Tabellen (Positionszeilen mit Artikel, Menge, Einzelpreis) sowie Kontrollkästchen.¹

Trainingseinheit ist die Sammlung. Eine Sammlung ist „eine Gruppe von Formularen mit gleichem Layout“; Formulare mit unterschiedlichem Layout – etwa die Bestellung von Partner A gegenüber der von Partner B – kommen in getrennte Sammlungen. In jede Sammlung laden Sie mindestens 5 Musterdokumente hoch und markieren die Positionen der Felder und Tabellen, um das Training durchzuführen. Eine Sammlung kann bis zu 20 Muster fassen, ein einzelnes Modell bis zu 200 Sammlungen.¹³ Laut offizieller FAQ genügen bei hochwertigen Dokumenten oft 5 Muster, während bei minderwertigen Scans 15 bis 20 empfohlen werden.²

Unterstützung für Japanisch und Handschrift

Die für den Umgang mit japanischen Formularen relevanten Punkte lassen sich auf Microsoft Learn wie folgt nachprüfen.

• Japanisch gehört zu den unterstützten Sprachen bei beiden Trainingstypen, strukturierte wie unstrukturierte Dokumente.³
• Die offizielle FAQ hält ausdrücklich fest, dass „die Dokumentenverarbeitung gedruckten Text und handschriftlichen Text extrahieren kann“.²

Dennoch sei hier ehrlich angemerkt: Zwischen „wird unterstützt“ und „unsere eigenen FAXe lassen sich mit produktionstauglicher Genauigkeit lesen“ liegt eine gewisse Distanz. FAXe sind niedrig aufgelöst, und verblasste, verlaufende oder schräg liegende Zeichen kommen täglich vor. Ob eine handschriftliche Mengenkorrektur oder eine hingekritzelte Anmerkung lesbar ist, hängt davon ab, wie das Formular ausgefüllt wurde. Das Trainieren und Testen eines Dokumentenverarbeitungsmodells ist kostenlos,⁹ fügen Sie also unbedingt vor der Einführungsentscheidung einen Schritt ein, bei dem Sie mit PDFs tatsächlich empfangener FAXe trainieren und testen und sich die Genauigkeit an Ihren eigenen Formularen ansehen. Wer mit sauberen Original-PDFs trainiert und dann mit FAXen produktiv geht, erlebt klassischerweise: Die Bildqualität unterscheidet sich zwischen Test und Produktion so stark, dass die Genauigkeit nie erreicht wird.

Unterschied zu vorgefertigten Modellen

AI Builder verfügt außerdem über vorgefertigte Modelle, die kein Training benötigen. Das Aushängeschild ist das Rechnungsverarbeitungsmodell, das gemeinsame Felder wie Rechnungsnummer, Rechnungsdatum und Zahlbetrag ohne Training extrahiert; zu den unterstützten Sprachen gehört Japanisch.¹⁰ Für die Rechnungsverarbeitung lohnt es sich, dieses Modell zuerst auszuprobieren.

Ein vorgefertigtes Modell für Bestellungen gibt es hingegen nicht. Formulare wie Bestellungen, Auftragsbestätigungen und Lieferscheine, deren Layout sich von Unternehmen zu Unternehmen unterscheidet, werden auch in der offiziellen FAQ als klassisches Beispiel für ein benutzerdefiniertes Modell des Typs „strukturierte Dokumente“ genannt,² weshalb die in diesem Artikel behandelten gefaxten Bestellungen eindeutig in den Bereich der benutzerdefinierten Modelle fallen.

5. Gesamtdesign des Flows ── eine menschliche Prüfung einbauen

Das Gesamtbild sieht so aus. Der Kern ist die „menschliche Prüfung“ in der Mitte; ein vollautomatisches Konstrukt, das diese auslässt, ist aus den unten genannten Gründen nicht zu empfehlen.

flowchart TD
    Fax[FAX-Eingang vom Geschäftspartner] --> Digitize[FAX-Weiterleitung am Multifunktionsdrucker / Cloud-FAX-Dienst<br/>Zustellung als PDF an Ordner oder Postfach]
    Digitize --> Save[Speicherung in einer SharePoint-Dokumentbibliothek<br/>Eindeutiger Dateiname inkl. Empfangszeitpunkt]
    Save --> Trigger[Start des Cloud-Flows<br/>Wenn eine Datei erstellt wird]
    Trigger --> AIB[AI Builder: Dokumente verarbeiten<br/>Bestellnummer, Partner, Liefertermin, Positionen extrahieren]
    AIB --> Score{Prüfung des Konfidenzwerts<br/>z. B. alle Hauptfelder ≥ 0,9?}
    Score -- Hohe Konfidenz --> Ledger[Eintrag im Auftragsbuch<br/>Status: automatisch erfasst, noch nicht bestätigt]
    Score -- Niedrige Konfidenz --> Review[Prüfanfrage an Mitarbeiter<br/>Teams-Benachrichtigung + Link zum Original-PDF]
    Review --> Fix[Mitarbeiter gleicht mit dem Original ab, korrigiert und bestätigt<br/>Status: geprüft]
    Ledger --> Batch[Mitarbeiter prüft und bestätigt die Liste gesammelt<br/>Status: geprüft]
    Fix --> Entry
    Batch --> Entry[Erfassung im ERP-System ── nur Zeilen mit Status „geprüft“<br/>CSV-Import / Power Automate for desktop]

Der Auslese-Schritt

Im Flow übergeben Sie das trainierte, veröffentlichte Modell sowie den aus SharePoint abgerufenen Dateiinhalt an die Aktion „Dokumente verarbeiten (Process documents)“ (diese Aktion wurde im Mai 2025 von „Informationen aus Dokumenten extrahieren“ umbenannt). Die Ausgabe enthält den Wert jedes definierten Felds ({Feld} value) sowie dessen Konfidenzwert ({Feld} confidence score), zudem Werte und Konfidenzwerte pro Tabellenzelle. Bei mehrseitigen Dokumenten lässt sich außerdem der zu verarbeitende Seitenbereich angeben, um den Verbrauch zu senken.⁴

Ein Hinweis zur Umsetzung: Extrahierte Werte kommen immer als Zeichenfolge zurück. Um Mengen und Beträge in numerische Spalten des Auftragsbuchs zu übernehmen, konvertieren Sie sie mit int/float-Ausdrücken und entfernen Währungssymbole und Leerzeichen mit replace. Auch Datumsangaben vereinheitlichen Sie mit formatDateTime.⁴ Wenn Sie hier auch Halb- und Vollbreiten-Schwankungen bei FAX- und Bestellnummern normalisieren, wird der spätere Abgleich deutlich einfacher.

Der Prüfschritt ── hier liegt der Kern

Für die Prüfung der Auslese-Ergebnisse eignen sich vor allem zwei Konstrukte.

1. Die Prüfung über eine Statusspalte im Auftragsbuch steuern. Führen Sie das Auftragsbuch als SharePoint-Liste, tragen Sie Auslese-Ergebnisse mit Status „zu prüfen“ ein, und lassen Sie Mitarbeitende sie in der Liste mit dem Original-PDF (als Anhang oder Link) vergleichen, korrigieren und den Status auf „geprüft“ setzen. Der Wechsel zu „geprüft“ löst dann die nachgelagerte Verarbeitung aus. Die Umstellung eines Auftragsbuchs von Excel auf eine SharePoint-Liste wird in „Ein Excel-Auftragsbuch durch eine SharePoint-Liste ersetzen“ behandelt.
2. Die Prüfung über eine Teams-Genehmigung steuern. Nutzen Sie die Aktion „Starten und auf Genehmigung warten“ des Genehmigungs-Connectors (Approvals) mit benutzerdefinierten Antworten, sodass Mitarbeitende zwischen Optionen wie „so übernehmen“ oder „muss korrigiert werden“ entscheiden. Wie Genehmigungen aufgebaut und Antworten verarbeitet werden, wird ausführlich in „Einen Genehmigungs-Workflow in Power Automate erstellen ── Papier- und E-Mail-basierte Freigabeprozesse digitalisieren“ beschrieben.¹¹

In beiden Fällen sollten Sie Benachrichtigungen in einem Teams-Kanal bündeln und stets einen Link zum ursprünglichen FAX-PDF beifügen.¹² Der eigentliche Inhalt der Prüfung ist „Auslese-Ergebnis mit Original abgleichen“ – ist das Öffnen des Originals umständlich, verkommt die Prüfung zur reinen Formsache.

Vom Auftragsbuch zum ERP-System

Wie geprüfte Daten ins ERP-System gelangen, hängt vom vorhandenen Eingang auf ERP-Seite ab. Gibt es eine CSV-Importfunktion, ist das Formatieren der geprüften Daten als CSV und deren Import die solide Lösung. Fehlt eine Importfunktion und ist nur die Bildschirmeingabe möglich, kommt eine automatisierte Bedienautomatisierung mit Power Automate for desktop infrage. Dieses Design wird in „Die Übertragung ins ERP-System mit Power Automate for desktop automatisieren“ behandelt. Für die Fehlerbehandlung im gesamten Flow (Benachrichtigung bei fehlgeschlagenem Auslesen, erneute Ausführung) lässt sich der Gedankengang aus „Fehlerbehandlung und Wiederholungsdesign in Power Automate“ direkt übernehmen.

6. Mit der Genauigkeit leben ── auch ohne alles zu lesen entsteht Wirkung

Einteilung nach Konfidenzwert

Sobald man akzeptiert, dass „das Auslesen sich irren kann“, rückt der Umgang mit dem Konfidenzwert in den Mittelpunkt des Designs. Der Wert reicht von 0 bis 1, wobei ein Wert näher an 1 eine höhere Wahrscheinlichkeit anzeigt, dass der extrahierte Wert korrekt ist.⁴ In der Praxis lässt sich das etwa so aufteilen.

• Alle Hauptfelder – Bestellnummer, Partner, Liefertermin, Positionen – liegen bei oder über einem Schwellenwert (z. B. 0,9) → Eintrag ins Auftragsbuch als „automatisch erfasst“. Mitarbeitende prüfen die Liste gesammelt und müssen nur noch die Bestätigung durchführen.
• Auch nur ein Feld liegt unter dem Schwellenwert → Weiterleitung an Mitarbeitende als „zu prüfen“. Die Felder mit niedrigem Wert werden in der Benachrichtigung explizit genannt, damit sie mit dem Original abgeglichen und korrigiert werden.

Beachten Sie, dass auch bei hoher Konfidenz die Prüfung selbst nicht entfällt. Der Wert zeigt lediglich eine hohe Wahrscheinlichkeit der Richtigkeit an – er ist keine Garantie. Fehllesungen kommen auch bei hoher Konfidenz vor, deshalb bleibt die Schranke bestehen, dass nur Zeilen, die ein Mensch explizit als „geprüft“ bestätigt hat, ins ERP-System weitergegeben werden – unabhängig vom Konfidenzwert. Was der Wert verändern darf, ist das Gewicht der Prüfung (gesammelt bestätigen oder einzeln korrigieren), nicht aber, ob überhaupt geprüft wird.

Legen Sie den Schwellenwert nicht von vornherein starr fest, sondern passen Sie ihn nach dem Produktivstart an, indem Sie beobachten, „wie viele als automatisch behandelte Fälle sich im Nachhinein als falsch erwiesen“. Wichtig ist, dass die Kosten von Fehlern asymmetrisch sind. Zu häufiges Weiterleiten an die Prüfung erhöht den Prüfaufwand nur geringfügig, ein automatisch durchgelassener Fehllesefehler kann jedoch zu einer Fehllieferung führen. Im Zweifel legen Sie den Schwellenwert höher an.

Das Schicksal der FAX-Bildqualität

Die Anforderungen der Dokumentenverarbeitung besagen, dass „Scans von Papier hochwertige Bilder sein sollten“ und dass „PDFs mit eingebettetem Text (Text-PDFs) vorzuziehen sind, da sie keine verstümmelten Zeichen oder Positionsverschiebungen verursachen“.³⁵ FAXe sind das genaue Gegenteil dieses Ideals. Dennoch gibt es Stellschrauben.

• Trainingsmuster aus echten FAXen verwenden. Wie bereits erwähnt, steht das Training in derselben Bildqualität wie im Produktivbetrieb an erster Stelle. Bei minderwertigen Bildern wird offiziell empfohlen, die Musterzahl auf 10 bis 15 oder mehr zu erhöhen.⁵
• Auf die Sendeseite einwirken. Bei größeren Partnern lässt sich manchmal darum bitten, „bitte im hochauflösenden (Fein-)Modus zu senden“. Auch auf einem Weg, der von Geschäftspartnern grundsätzlich keine Änderung verlangt, ist eine einzelne Einstellung neben der Sendetaste eine vergleichsweise leicht zu erbittende Sache.
• Nicht lesbare Formulare nicht erzwingen. Formulare, die stark verblasst sind oder überwiegend handschriftlich ausgefüllt werden, landen dauerhaft in der Kategorie „zu prüfen“. Manchmal ist es die richtige Entscheidung, diesen Partner vom Auslesen auszunehmen und wie bisher manuell zu erfassen.

Das Problem unterschiedlicher Layouts je Geschäftspartner

Es gibt so viele Bestell-Layouts wie Geschäftspartner. Die Dokumentenverarbeitung ist so konzipiert, dass sie dies über Sammlungen auffängt: Sie trennen die Sammlungen nach Layout und fassen sie in einem einzigen Modell zusammen (bis zu 200).³ Je mehr Sammlungen Sie jedoch anlegen, desto mehr Pflegeaufwand entsteht – Musterbeschaffung und -kennzeichnung, Genauigkeitsprüfung und das Nachziehen bei Layout-Änderungen. Ändert ein Partner sein Bestellformular, muss die betreffende Sammlung neu trainiert werden.

Genau deshalb lautet der richtige Einstieg nicht „alles lesen“, sondern „nur die Standard-Bestellformulare der umsatzstärksten Partner lesen“. Bei 600 FAX-Bestellungen im Monat, von denen die drei größten Partner 350 ausmachen, deckt ein Modell mit 3 Sammlungen (je 5 bis 20 Muster) knapp 60 % der Erfassungsarbeit ab. Der Rest kann wie bisher manuell erfasst werden. Das ist die Auslese-Variante des im Artikel zur stufenweisen Migration beschriebenen Prinzips „dort zuerst ansetzen, wo die Wirkung am größten ist“, und die dortige Partnerklassifizierung (A/B/C) für die Web-Migration lässt sich direkt übernehmen. Erst in einem Pilotprojekt das Muster entwickeln, die Wirkung messen und danach Sammlungen ergänzen – so lässt sich verhindern, dass die Modellpflege zur Belastung wird.

Auch feinere Einschränkungen sollten Sie kennen. Felder, die sich über Seiten erstrecken, sowie Positionszeilen, die über einen Seitenumbruch hinweg umbrechen, werden derzeit nicht unterstützt.³ Bei Partnern, die häufig mehrseitige Bestellungen senden, ist beim Design der Positionszeilen besondere Sorgfalt gefragt.

7. Lizenzierung und Kosten ── das Modell verbrauchsabhängiger Credits

AI-Builder-Aktionen verbrauchen bei jeder Ausführung getrennt von Ihrer Power-Automate-Lizenz verbrauchsabhängige Kapazität. Wer ohne dieses Wissen zu bauen beginnt, stößt im Produktivbetrieb auf Fehler der Klasse NoCapacity.⁹

So funktioniert es: Die Dokumentenverarbeitung verbraucht Credits abhängig von der Anzahl verarbeiteter Seiten (auch bei Seiten ohne zu extrahierende Daten).² Die Verbrauchsrate unterscheidet sich je Funktion: Die offizielle Ratentabelle definiert die Dokumentenverarbeitung mit benutzerdefinierten Modellen mit 100 AI-Builder-Credits pro Seite, vorgefertigte Funktionen wie die Rechnungsverarbeitung mit 32 Credits pro Seite, und im Copilot-Credit-Modell die Inhaltsverarbeitung mit 8 Copilot-Credits pro Seite.⁶

Bisher gab es zwei Wege, an Credits zu kommen.⁹

• AI-Builder-Kapazitäts-Add-on: 1 Million Credits pro Add-on
• Startguthaben-Credits einer Premium-Lizenz: 5.000 Credits pro Power-Automate-Premium-Lizenz

Credits werden auf Mandantenebene gebündelt, und Administratoren weisen sie den Umgebungen zu. Rechnet man nach, decken die 5.000 in Premium enthaltenen Credits 50 Seiten der Dokumentenverarbeitung mit benutzerdefinierten Modellen ab. Bei einseitigen Bestellungen bis 50 pro Monat reicht das enthaltene Kontingent also aus; bei 600 pro Monat sind ein Add-on oder Copilot-Credits nötig – das ist die Größenordnung.

Dieses Modell befindet sich jedoch gerade im Umbruch. Im Oktober 2025 kündigte Microsoft die schrittweise Einstellung der AI-Builder-Credits an. Ab dem 1. November 2025 können Neukunden das AI-Builder-Kapazitäts-Add-on nicht mehr erwerben, und am 1. November 2026 enden die Add-on-Verlängerungen, und die in Premium-Lizenzen enthaltenen Startguthaben-Credits entfallen. Die Funktionalität von AI Builder selbst verschwindet nicht und bleibt über Copilot-Credits weiter nutzbar. Während der Übergangszeit gilt folgende Reihenfolge: Zuerst werden AI-Builder-Credits verbraucht, danach – wenn diese erschöpft sind – Copilot-Credits, und fehlen beide, wird die Ausführung blockiert.⁷

Kurz gesagt: „Das Auslesen ist mit einer zusätzlichen, am Volumen bemessenen Kostenposition verbunden, deren Währung sich gerade ändert.“ Dieser Artikel nennt keine konkreten Beträge; schätzen Sie den Verbrauch aus Ihrem monatlichen FAX-Volumen × Seitenzahl anhand der Ratentabelle und gleichen Sie ihn mit den aktuellen Preisinformationen ab. Die Lizenzierung von Power Automate selbst (die Grenze zwischen Standard- und Premium-Connectoren) wird in „Power-Automate-Lizenzierung und die Grenze zwischen Standard- und Premium-Connectoren“ eingeordnet.

8. Welcher Weg ist der richtige? ── Entscheidungstabelle

Das Auslesen mit AI Builder ist nicht die einzige Antwort auf gefaxte Bestellungen. Zieht man die Grenze nach Volumen, Anzahl der Geschäftspartner und Standardisierungsgrad der Formulare, ergibt sich ungefähr Folgendes.

Als Faustregel lässt sich am schnellsten zählen, „wie viele Blätter desselben Layouts monatlich eingehen“. Gibt es hier eine Handvoll Partner mit hoher Anzahl, lohnt sich das Auslesen. Bleibt die Anzahl pro Layout gering, während nur die Zahl der Partner hoch ist, rechnet sich die Pflege von Auslese-Modellen nicht – dann sind Web-Migration, EDI oder schlicht die Fortführung der manuellen Eingabe die rationalere Wahl.

Eines sollten Sie zudem nicht vergessen: die Bedeutung des Prüfschritts. Der Nutzen der Auslese-Automatisierung besteht nicht darin, dass „die Erfassung auf null sinkt“, sondern darin, dass „aus Erfassung Prüfung wird“. Messen Sie bei der Wirkungsmessung die Eingabezeit vor der Einführung und die Prüf- und Korrekturzeit nach der Einführung mit demselben Maßstab. Verfolgen Sie zusammen mit der Prüfquote (Anteil, der unter dem Schwellenwert liegt und an einen Menschen geht) auch die Anzahl der Fehllesungen, die als automatisch behandelt wurden – daraus ergeben sich die Entscheidungsgrundlagen für Schwellenwertanpassungen und zusätzliche Sammlungen.

9. Zusammenfassung

Die Automatisierung gefaxter Bestellungen lässt sich als eigenständiger Weg gestalten, getrennt vom Thema „das FAX abschaffen“. Zusammengefasst:

Zunächst werden empfangene FAXe über die Weiterleitungsfunktion des Multifunktionsdruckers oder einen Cloud-FAX-Dienst zu PDFs und in SharePoint gebündelt. Auf Papier beginnt gar nichts. Als Nächstes wird ein benutzerdefiniertes Modell der AI-Builder-Dokumentenverarbeitung trainiert, beschränkt auf die Standard-Bestellformulare der umsatzstärksten Partner – mindestens 5 Muster pro Sammlung, bei FAX-Qualität eher mehr, und trainiert mit tatsächlich empfangenen FAXen. Anschließend werden Automatik und Prüfbedarf anhand des Konfidenzwerts getrennt, und erst nach einer menschlichen Prüfung fließen die Daten ins Auftragsbuch und ins ERP-System. Gerade der Verzicht auf Vollautomatisierung beschleunigt die Einführung und stabilisiert den Betrieb.

Auf der Kostenseite sind sowohl die Abschätzung des verbrauchsabhängigen Credit-Verbrauchs als auch die Prüfung des Umstellungsplans von AI-Builder- auf Copilot-Credits unerlässlich. Und das Auslesen bleibt letztlich ein Mittel, um „mit dem FAX zu leben, das man nicht loswird“. Verlagern Sie kooperationsbereite Partner zu Web-Bestellung oder CSV-Import und entlasten Sie die verbleibenden FAXe durch Auslesen. Kombiniert man beide Wege, wird das Gesamtvolumen der manuellen Eingabe am kleinsten.

Wenn Sie – von der Digitalisierung des FAX-Empfangs über das Design des Auslese-Flows, den Aufbau von Prüfschritt und ERP-Anbindung bis zur Kombination mit einer Web-Migration – prüfen möchten, wie weit sich das mit Ihren eigenen Formularen umsetzen lässt, melden Sie sich gerne über die untenstehenden Beratungsbereiche.

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Häufige Fragen

Fragen, die in Beratungen zu diesem Artikelthema häufig gestellt werden.

Kann AI Builder japanische FAX-Bestellungen lesen?

Die Chancen stehen durchaus gut. Die benutzerdefinierten Modelle der AI-Builder-Dokumentenverarbeitung unterstützen Japanisch sowohl beim Trainingstyp „strukturierte Dokumente“ als auch „unstrukturierte Dokumente“, und die FAQ hält ausdrücklich fest, dass auch die Extraktion von handschriftlichem Text unterstützt wird. Allerdings sind FAXe niedrig aufgelöst und neigen zu verblassten Strichen und Schräglage, sodass sich erst anhand der eigenen Formulare und der Leitungsqualität zeigt, wie viel tatsächlich lesbar ist. Vor einer Einführungsentscheidung sollten Sie unbedingt ein Modell mit PDFs tatsächlich empfangener FAXe trainieren und die Genauigkeit an den eigenen Formularen prüfen.

Wie viele Musterdokumente braucht das Training eines Modells?

Pro „Sammlung“ – einer Gruppe von Formularen mit demselben Layout – benötigen Sie mindestens 5 Musterdokumente. Eine Sammlung kann maximal 20 Dokumente aufnehmen; während bei hochwertigen Dokumenten oft 5 genügen, werden bei minderwertigen Scans wie FAXen 15 bis 20 empfohlen. Wenn Ihre Geschäftspartner jeweils ein anderes Bestellformular verwenden, legen Sie pro Layout eine eigene Sammlung an (bis zu 200 Sammlungen pro Modell) und beginnen Sie realistischerweise nur mit den Standardformularen der Partner mit dem größten Volumen.

Kann ich die extrahierten Ergebnisse direkt in unser ERP-System übernehmen?

Wir raten davon ab, die Daten unbeaufsichtigt durchlaufen zu lassen. AI Builder vergibt für jedes Feld einen Konfidenzwert zwischen 0 und 1. Bauen Sie daher immer eine Weiche ein: Ergebnisse mit hohem Wert gehen automatisch ins Auftragsbuch, Ergebnisse mit niedrigem Wert gehen an eine Mitarbeiterin oder einen Mitarbeiter, die oder der sie mit dem ursprünglichen FAX-Bild abgleicht und korrigiert. Wenn nur geprüfte Daten in die Erfassung im ERP-System übernommen werden – per CSV-Import oder Dateneingabe mit Power Automate for desktop –, verhindern Sie, dass ein Erkennungsfehler direkt zu einem Versandfehler wird.

Welche Kosten entstehen bei der Nutzung von AI Builder?

AI-Builder-Aktionen verbrauchen bei jeder Ausführung verbrauchsabhängige Credits. Die Dokumentenverarbeitung verbraucht Credits abhängig von der Anzahl gelesener Seiten, wobei benutzerdefinierte Modelle mit einer höheren Verbrauchsrate hinterlegt sind als vorgefertigte Modelle. Bisher wurde dies über AI-Builder-Credits abgedeckt – entweder über ein Kapazitäts-Add-on oder über die 5.000 Credits, die einer Power-Automate-Premium-Lizenz beiliegen –, doch im Oktober 2025 wurde die schrittweise Einstellung der AI-Builder-Credits angekündigt, und die Umstellung auf Copilot-Credits läuft bereits. Die in Premium enthaltenen Startguthaben-Credits laufen am 1. November 2026 aus. Prüfen Sie deshalb bei einer Neueinführung unbedingt das aktuelle Lizenzmodell.

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Go Komura

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