Künstliche Intelligenz ist insbesondere in der Buchhaltung eine echte Entlastung. Dort, wo Fehler schnell teuer werden können und die Arbeitsbelastung hoch ist, können Unternehmen und deren Mitarbeitende von der Technologie besonders profitieren. Eine erste Einordnung dazu gibt Dina Ziems, Senior Lead Marketing, xSuite Group.
Die Bearbeitung von Rechnungen ist in den letzten Jahren zunehmend digital geworden. Jetzt verleiht Künstliche Intelligenz (KI) dieser Entwicklung neuen Schwung – ein echter Wendepunkt zeichnet sich ab. Klassische, regelbasierte Workflows werden zunehmend durch selbstlernende Systeme ergänzt. Ziel ist es, die Automatisierung weiter auszubauen, ohne bewährte Abläufe vollständig zu ersetzen.
Für CFOs, Finanzverantwortliche und IT-Entscheider ist die Frage nach einer effizienteren Automatisierung aktueller denn je. Die Lösung liegt klar in der intelligenten Unterstützung durch KI. Wiederkehrende, manuelle Aufgaben entfallen – dadurch bleibt mehr Zeit für komplexe, strategisch wichtige Tätigkeiten.
KI ist im Finanzwesen somit keine Science Fiction mehr, sondern wird konkret zur Verbesserung von Arbeitsabläufen eingesetzt. Gerade in der kreditorischen Buchhaltung eröffnen sich zahlreiche Ansatzpunkte, um durch intelligenten Einsatz nicht nur manuelle Arbeit zu minimieren und damit Prozesse zu beschleunigen, sondern auch um Fehler zu vermeiden und damit Probleme im Vorfeld auszuhebeln. Und weil sie Datenfehler und Ungenauigkeiten in der Regel früher erkennen als der Mensch, verbessern selbstlernende Algorithmen zudem die Qualität der Buchhaltungsdaten.
Einfache Skalierung von Buchhaltungsprozessen
Wo ein Unternehmen wächst, steigt naturgemäß auch die Zahl eingehender Rechnungen. Es bräuchte zusätzliches Personal, um diese zu bearbeiten – oder aber es braucht KI, um die Buchhaltungsprozesse ohne weiteres Personal flexibel zu skalieren. Indem intelligente Algorithmen Rechnungsdaten automatisch erfassen, automatisch die Kontierung vorschlagen sowie auch die anschließenden Prüf- und Verarbeitungsprozesse initiieren, entfällt der klassische manuelle Aufwand weitestgehend. Die Geschwindigkeit der gesamten Rechnungsverarbeitung kann sich außerordentlich steigern.
KI-gestützte Systeme bieten einen klaren Vorteil: Sie können skalierbar eingesetzt werden und sich flexibel an unterschiedliche gesetzliche und geschäftliche Rahmenbedingungen anpassen. Besonders für global agierende Unternehmen ist dies essenziell, um mit einer steigenden Rechnungsflut umzugehen. Effizientere Abläufe, verbesserte Transparenz und optimierte Liquiditätssteuerung sind die Folge und können für Unternehmen klare Wettbewerbsvorteile bedeuten.
Bessere Rechnungsdatenerkennung
Regelbasierte Systeme erlauben eine begrenzte Fehlererkennung, nämlich genau in den Fällen, für die bereits Regeln hinterlegt sind; KI hingegen lernt permanent hinzu. Large Language Modelle erkennen Rechnungsdaten genauer und reduzieren mittels automatischer Prüfmechanismen Fehler signifikant. Wo Daten inkonsistent oder fehlerhaft sind, werden sie frühzeitig erkannt und korrigiert. Damit führt der Einsatz von KI automatisch zu einer höheren Datenqualität.
Gezielter Einsatz der KI-Technologie
„Wir müssen jetzt auch einmal etwas mit KI machen“, so eine viel gehörte Forderung aus dem Management. Daraus spricht die Panik, bloß keinen technologischen Trend zu verpassen. Wer aber ohne Strategie auf den Zug aufspringt, agiert blind. Vielmehr geht es darum, Technologie gezielt dort einzusetzen, wo sie echten Mehrwert schafft. Unternehmen müssen analysieren, welche Prozesse am besten von KI profitieren, um eine optimale Balance zwischen Automatisierung und Kontrolle zu finden.
Eine pragmatische Wirtschaftlichkeitsbetrachtung ist also gefragt. Sie bemisst sich an messbaren Effekten, d.h. klar definierten Kennzahlen wie Bearbeitungszeit, Fehlerquote oder Prozesskosten. Erst ihre Betrachtung führt zur Erkenntnis, wann die KI ihren Return on Investment erreicht. Nur wenn die KI einen messbaren Beitrag zur Effizienzsteigerung leistet, sollte sie überhaupt langfristig in die Buchhaltungsprozesse integriert werden.
Anwendungsszenarien aus der Praxis
Die Rechnungsbearbeitung bietet vielfältige Anwendungsfälle für KI, unter denen insbesondere die automatische Rechnungserfassung und Validierung über Large Language Models zu nennen wäre. Manuelle Eingaben und Fehlerquoten lassen sich dadurch massiv reduzieren.
Großes Potenzial bietet auch die automatisierte Kontierung. KI-Algorithmen analysieren historische Buchungsdaten und erstellen Vorschläge für die Kontierung neuer Rechnungen. Das beschleunigt abermals den Genehmigungsprozess und reduziert auch hier manuellen Aufwand. Darüber hinaus identifiziert KI durch Plausibilitätsprüfungen fehlerhafte Rechnungen frühzeitig durch Abgleich mit Bestellungen und Verträgen.
Ein weiterer wichtiger Effekt ist die Betrugsprävention. Indem KI-Systeme verdächtige Transaktionsmuster erkennen und auffällige Rechnungen zur weiteren Prüfung markieren, werden potenzielle Betrugsfälle frühzeitig erkannt und finanzielle Verluste vermieden.
Herausforderungen bei Einführung von KI
Trotz der zahlreichen Vorteile warten bei der Einführung von KI auch Herausforderungen auf die Unternehmen. Eine zentrale Hürde ist die Datenqualität: KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, auf Grundlage derer sie Entscheidungen treffen sollen. Unternehmen müssen daher sicherstellen, dass ihre Stammdaten aktuell gepflegt und strukturiert sind, um die volle Leistungsfähigkeit der Technologie ausschöpfen zu können.
Auch das Change Management spielt eine entscheidende Rolle. Neue Technologien verändern bestehende Arbeitsabläufe und können auf Skepsis bei den Mitarbeitenden stoßen. Transparente Kommunikation und gezielte Schulungen sind Voraussetzung, um Akzeptanz zu schaffen und den Wandel erfolgreich zu gestalten. Schließlich bleibt die Nachvollziehbarkeit von KI-gestützten Entscheidungen: Unternehmen müssen sicherstellen, dass automatisierte Prozesse überwacht und validiert werden, um Fehlentscheidungen zu vermeiden.
Agentic AI als nächste Evolutionsstufe
Der nächste Schritt in der Weiterentwicklung von KI ist bereits am Horizont zu sehen: Agentic AI. Diese Technologie geht über klassische KI-Lösungen hinaus, indem sie eigenständig Entscheidungen trifft und sich dynamisch an neue Prozesse anpasst. Sie kann Rechnungen automatisch priorisieren, Genehmigungen initiieren und die Finanzverwaltung deutlich autonomer gestalten. Manuelle Eingriffe entfallen immer mehr und auf lange Sicht wird mit Agentic AI die fortschreitende Automatisierung Finanzabteilungen in intelligente, proaktive Steuerungszentren verwandeln.
