KI im Rechnungswesen: Vorteile & Anwendung

Künstliche Intelligenz im Rechnungswesen: Vorteile und Anwendungsmöglichkeiten

Definition

Was genau ist eigentlich künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz beschreibt die Fähigkeit eines Systems, abgegrenzte Aufgabenstellungen „intelligent“ zu lösen und sich dabei mit menschlicher Interaktion über die Zeit selbstständig zu verbessern. Im Endeffekt nimmt KI uns also eine sehr lästige Aufgabe ab: Sie ordnet die Dinge, versteht und bildet Strukturen, Beziehungen und Entscheidungen.

Es gibt unterschiedliche Arten von KI, die insbesondere in Finanzprozessen schon seit einigen Jahren genutzt werden, darunter: 

  • Expertensysteme für das regelbasierte automatische Verarbeiten von repetitiven Aufgaben wie dem Zuordnen von Zahlungsausgängen
  • Maschinelles Lernen, bei dem Systeme aus historischen Daten lernen, um Prozesse noch automatisierter abzuwickeln oder Vorhersagen zu treffen
  • Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) für Chatbots in Finanzlösungen

Neben diesen bekannten Arten, die vor allem lernen, Probleme lösen und bei der Entscheidungsfindung helfen, ist eine neuere Form die Generative künstliche Intelligenz (Gen AI), die auf Basis von Erlerntem neue Inhalten generiert. ChatGPT, Neuroflash oder Gemini sind aktuell einige der gängigsten Gen AI Tools. 

Fähigkeiten

Welche Rolle spielt KI in der Buchhaltung?

Künstliche Intelligenz eignet sich für den Einsatz im kaufmännischen Bereich gut, denn hier fallen besonders viele repetitive Aufgaben an, deren Bearbeitung sehr zeitaufwendig ist. Gleichzeitig sorgt die hohe Anzahl an Daten für eine gute Grundlage zur KI-basierten Datenauswertung. In der Buchhaltung kann uns die KI viele lästige Aufgaben abnehmen und unter anderem:

 

  • Rechnungsinhalte aus PDFs / Bildern erkennen 
  • Angaben zwischen Bestellungen, Lieferungen und den Rechnungen abgleichen
  • Kontierungen bestimmen
  • Steuersätze verifizieren 
  • Dokumente recherchieren 
  • Texte aus Kommentaren, Dokumenten etc. übersetzen, insbesondere in internationalen Kontexten wie in Shared Service Centern 
  • Inhalte zusammenfassen, beispielsweise aus Verträgen
  • Anfragen beantworten, darunter Lieferantenanfragen oder Reporting
  • E-Mails etc. erstellen

 

Allein bei der Rechnungserkennung lassen sich Zeit und Kosten sparen, da die KI automatische Erkennungsraten von Rechnungsinhalten von über 90 % ermöglicht. 

Wie gut die künstliche Intelligenz arbeitet, hängt ganz entscheidend vom Umfang und von der Qualität der Datenbasis ab. In der Buchhaltung fallen meist, wie oben erwähnt, große Datenmengen an. Eine sorgfältige Pflege von wesentlichen Daten wie den Stammdaten ist wichtig, damit die KI effektiv lernen und schnell gute Ergebnisse liefern kann. Der menschliche Input ist also ein wichtiger Faktor für den Erfolg der KI-Einführung.

 

Was der KI jedoch fehlt, ist eine menschliche Intuition, so dass mögliche Datenlücken nicht durch Erfahrungswerte und persönliche Einschätzungen ausgeglichen werden können. 

 

Eine KI ist nicht fehlerlos. Dennoch kommt sie insgesamt oft zu besseren Ergebnissen. Da jedoch meist nicht genau nachvollziehbar ist, wie ein durch maschinelles Lernen trainierter Algorithmus zu seinem Ergebnis kommt, wird die KI als Blackbox wahrgenommen. Das kann zu Akzeptanzproblemen der neuen Technologie führen, denn woher weiß ich, ob die Ergebnisse wirklich zuverlässig sind, wenn ich nicht weiß, wie sie ermittelt wurden? Stichprobenartige Kontrollen der KI-Ergebnisse können helfen, diese Unsicherheit abzubauen. Sind die Ergebnisse in wiederholten Stichproben korrekt, stärken diese positiven Erfahrungen das Vertrauen in die KI. Mitarbeitende profitieren von einer Unterstützung in ihren Aufgaben und sparen Zeit durch Recherchen und den Wegfall von einfachen, repetitiven Aufgaben. Gleichzeitig können sie zur Weiterentwicklung der KI-Fähigkeiten beitragen, indem sie die bestehenden regelbasierten Ansätze mit KI verbinden, eine kontinuierliche Datenpflege sicherstellen und Inhalte aus Dokumenten der KI zugänglich machen. 

 

Datenschutz, Haftung und Compliance sind weitere Bedenken in Verbindung mit der KI. Dafür ist es wichtig, im Unternehmen Nutzungsrichtlinien aufzustellen und zu kommunizieren sowie bei Regularien wie dem EU AI Act auf dem Laufenden zu bleiben. Gleichzeitig kann die KI auch bei der Einhaltung von Compliance-Regeln und Dokumentationspflichten helfen, indem sie beispielsweise Unregelmäßigkeiten und potenzielle Compliance-Verstöße aufdeckt. 

Wie KI Unternehmen hilft

Was sind die wichtigsten Vorteile der KI im Rechnungswesen?

Trotz der vielfältigen Herausforderungen, die mit der Implementierung künstlicher Intelligenz einhergehen, zeigt sich ihr Potenzial besonders im Bereich des Rechnungswesens. Zu den wichtigsten Vorteilen der KI zählen die folgenden:

 

  • Zeitersparnis: Die KI übernimmt zeitraubende Arbeiten. Das ist eine echte Arbeitserleichterung und man kann sich besser auf Aufgaben mit Mehrwert konzentrieren.
  • Kostenreduktion: Hohe Automatisierungsraten erhöhen die Effizienz der Buchhaltung.
  • Compliance: Die KI vereinfacht die Einhaltung von unternehmensweiten Vorschriften und Standards.
  • Gute Lieferantenbeziehungen: Schnellere Bearbeitungszeiten und Zahlungen sowie die effektive Beantwortung von Lieferantenanfragen durch die KI verbessern die Beziehung zu Lieferanten.
  • Budget & Strategie: Durch die Analyse historischer Daten wird die Planung insgesamt verbessert. 
  • Skalierbarkeit: KI-basierte Prozesse und Lösungen lassen sich leichter anpassen und sind somit Grundlage für gesundes Unternehmenswachstum.

Erfahrungswerte

KI in der Praxis: Ein Anwendungsbeispiel im Rechnungswesen

Die typischen Prozesse in der Buchhaltung sind nur zu gut bekannt. Häufig gehen hunderte Rechnungen täglich in Papierform ein. Diese müssen manuell erfasst und gebucht werden. Dadurch verzögert sich der Freigabeprozess und das Risiko ist hoch, dass Belege verloren gehen oder doppelt gezahlt werden.

 

Einer unserer Kunden hat deshalb eine KI-basierte Software für die Rechnungseingangsbearbeitung eingeführt – in diesem Fall SAP Invoice Management by OpenText – und den Rechnungseingang digitalisiert. Dadurch konnte man das Papier schnell loswerden und die Validierung und weitere Bearbeitung der Rechnungen automatisieren. Die wichtigste Erfahrung aus diesem Projekt war, dass Change Management wichtig ist, um die Mitarbeiten mitzunehmen. Nur dann lässt sich die nötige Akzeptanz der neuen Technologie erreichen, die eine wichtige Voraussetzung für ein gutes Zusammenspiel von KI und Mensch zu ist. 

 

Die Praxisanwendung der KI lässt sich an zwei Beispielfällen gut illustrieren: 

 

  • Fall 1: In einer Rechnung von einem neuen Lieferanten konnte zwar der Rechnungsbetrag ausgelesen werden, aber die Details zu den verschiedenen Posten in der Rechnung fehlen. Wenn man die Details zu einem der Posten per copy & paste in die Eingabemaske einfügt, kann die KI mit der Funktion „table autocomplete“ alle weiteren Posten aus der Rechnung automatisch befüllen.
  • Fall 2: In der Rechnung von einem bestehenden Lieferanten hat das System schon den Buchungskreis und den Rechnungsbetrag erkannt. Der Genehmiger muss beim Prüfen aber noch das Sachkonto und die Kostenstelle eintragen. Statt in alten Buchungen nach den Angaben suchen zu müssen, schlägt die KI aus vergangenen Vorfällen diese Angaben vor, so dass das Befüllen der Angaben schneller vonstattengeht.

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