Thought Leadership
Je „intelligenter“ eine Software, desto eher ist sie in der Lage, Menschen manuellen Arbeitsaufwand abzunehmen.
Bezogen auf das Rechnungswesen heißt das zum Beispiel, die täglichen Arbeitsprozesse mit einem Rechnungsworkflow zu optimieren, der KI und maschinelles Lernen nutzt. Mit diesen Technologien werden schnellere Datenverarbeitung, präzisere Analysen und verbesserte Entscheidungsfindungen erreicht.
Es sind die klassischen Routineaufgaben, die sonst ein Mensch manuell ausführen muss: Transaktionen kategorisieren, Rechnungen verarbeiten, Zahlungen überwachen und Berichte generieren. Der Einsatz maschinellen Lernens und hochentwickelter Algorithmen ermöglicht eine weitere Automatisierung solcher Buchhaltungs- und Finanzprozesse. Resultat sind Einsparung von Zeit und Ressourcen, Entlastung für die Beschäftigten, eine schnellere Datenverarbeitung, präzisere Analysen durch genaue, konsistente Finanzdaten und dadurch fundierte Entscheidungen.
Drei Beispiele, wie KI-Algorithmen heute in der Praxis bereits unterstützen:
#1 Selbstlernende Datenextraktion
Bei der Beleglesung lernt die Software mit. Aus den Änderungen, die in der Validierung vorgenommen werden, übernimmt sie die Informationen – ohne dass die Beleglesung noch einmal explizit trainiert werden muss.
#2 Intelligente Kontierungsvorschläge
Welche Kontierung für eine Rechnung in Frage kommt, lässt sich meist nicht durch Regelwerke eindeutig abbilden. Man muss den Kontext kennen und daraus die Kontierung ableiten. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz lassen sich Kontierungsvorschläge inklusive Wahrscheinlichkeit erstellen, aus denen die Beschäftigten nur noch auswählen müssen.
#3 Vorschlagsfunktion für die Bearbeiterfindung
In Unternehmen mit über die Jahre gewachsenen Strukturen und weniger gut dokumentierten Prozessen und Verantwortlichkeiten ist es relativ aufwändig, im System zu hinterlegen, welcher Mitarbeitende unter welchen Bedingungen für welche Belege und Arbeitsschritte zuständig ist. Hier kann KI Aufwand einsparen, denn die Regeln zur Bearbeiterfindung sind oft so aufgebaut, dass eine Rechnung zur Prüfung bei einer Gruppe von Personen ankommt und der richtige Bearbeitende automatisch bereits in der Validierung vorgeschlagen wird.
Die Vorteile von KI im Rechnungswesen in Anspruch nehmen bedeutet gleichzeitig, sich der damit verbundenen Herausforderungen bewusst zu werden.
Anne Teterra, xSuite Group GmbH
Prognosen und Analysen
KI-basierte Analysetools ermöglichen es des Weiteren, große Mengen an Daten sinnvoll auswerten zu können. Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der Erstellung präziser Prognosen und Vorhersagen, indem sie aus der Datenanalyse heraus Trends, Muster und Risiken identifizieren. Die Nutzung dieser Erkenntnisse ermöglicht es Unternehmen, ihre finanzielle Leistung zu verbessern, Kosten zu senken und Chancen für Wachstum und Expansion zu erkennen. Hier liegen noch große Potenziale, die es zu heben gilt. Das Voranschreiten der Digitalisierung ist eine Notwendigkeit, um diese Daten nutzbar zu machen.
Risikomanagement und Compliance
Indem sie mit Hilfe von KI-Technologien Risiken frühzeitig identifizieren und bewerten können, sichern Unternehmen ihre finanzielle Stabilität, denn so können sie auch präventive Maßnahmen ergreifen. KI-basierte Systeme unterstützen zudem darin, Compliance-Vorschriften einzuhalten, indem sie Transaktionen überwachen und auf Unregelmäßigkeiten hinweisen – sind sie doch sozusagen Meister im Erkennen von Abweichungen in Mustern – sie haben einen „Blick“ für Anomalien.
Einsatz mit Augenmaß
Die Vorteile von KI im Rechnungswesen in Anspruch nehmen bedeutet gleichzeitig, sich der damit verbundenen Herausforderungen bewusst zu werden. Datenschutzbedenken gehören dazu, ebenso wie die Notwendigkeit, Mitarbeitende zu finden, die qualifiziert damit umgehen können.
Die neuen Technologien müssen außerdem in bestehende Systeme integriert werden und das Unternehmen muss die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-gestützten Analysen gewährleisten können. Auch die Rollenbilder der eigenen Beschäftigten befinden sich dabei im Wandel und die Anforderungen an diese werden sich ändern.
Die Bedeutung von KI im Rechnungswesen wird voraussichtlich weiter zunehmen, da Unternehmen bestrebt sind, ihre Finanzprozesse zu optimieren und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Fachabteilungen müssen hier als Treiber der Digitalisierung fungieren, um Transparenz und Effizienz zu steigern.
Nicht immer passt es
Auch bei der Eingangsrechnungsverarbeitung gibt es mehr oder weniger geeignete Einsatzszenarien von KI. Zum Beispiel bei der Feststellung der Belegart: Die Entscheidung, ob es sich um eine FIoder MM-Rechnung handelt, lässt sich auf eine einzelne Ja-/Nein-Frage herunterbrechen: „Ist eine Bestellnummer auf der Rechnung vorhanden?“ Diese Aufgabe ist damit perfekt für ein fest hinterlegtes Regelwerk geeignet, KI an dieser Stelle einzusetzen wäre unsinnig.
Ein anderes Beispiel ist die Bearbeiterfindung, die in Bezug auf die Rechnungsfreigabe auch rechtliche Aspekte hat. Diese kann in hinterlegten Regelwerken klar definiert und abgeleitet werden. Eine KI kann hier nicht immer eine 100prozentige Sicherheit bieten. Daher gilt es abzuwägen, ob hier eine Vollautomatisierung durch KI-Algorithmen möglich ist.
So viel steht fest: Unternehmen sind bestrebt, ihre Finanzprozesse zu optimieren und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Die Bedeutung von KI im Rechnungswesen wird vor diesem Hintergrund mit Sicherheit weiter zunehmen. Durch ihre kontinuierliche Weiterentwicklung und Anpassung an neue Technologien können Unternehmen ihre Vorteile voll ausschöpfen und sich erfolgreich in einer zunehmend digitalen Wirtschaft positionieren.
KI braucht die Public Cloud
Künstliche Intelligenz braucht Daten als Lernmenge. In einer Public-Cloud-Lösung liegen diese in ungleich größerer Anzahl als bei einzelnen, on-premises installierten Systemen vor. Zudem gibt es aus der Cloud bereits Lösungen, auf die man sinnvollerweise zugreifen kann.
Der Einsatz von KI ist deshalb eng verbunden mit der zunehmenden Nutzung von Public-Cloud-Angeboten. Dieses Prinzip verfolgt auch die xSuite, in dem sie digitale Workflows aus der Cloud unter Einsatz von KI zur Vereinfachung und Automatisierung von Abläufen bereitstellt wie ihren Eingangsrechnungsworkflow auf der SAP Business Technology Platform. Mittelfristig werden SaaS- und Public-Cloud-Lösungen wie diese deshalb zum führenden Standard bei digitalen Geschäftsprozessen werden.
