KI revolutioniert Finanzbuchhaltung

Kein CFO, Finanzleiter und IT-Entscheider, der sich nicht mit der Frage beschäftigt, wie sich die eigenen Prozesse noch besser automatisieren lassen. Die Antwort liegt klar in der Unterstützung durch KI. Der Wegfall manueller, repetitiver Tätigkeiten ermöglicht es den Beschäftigten, sich wertvollen Aufgaben zu widmen.

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 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.

Wächst ein Unternehmen, steigt die Zahl eingehender Rechnungen. Es bräuchte zusätzliches Personal zur Bearbeitung – oder KI, um die Buchhaltungsprozesse flexibel zu skalieren. Indem intelligente Algorithmen Rechnungsdaten automatisch erfassen und die Kontierung vorschlagen sowie die anschließenden Prüf- und Verarbeitungsprozesse initiieren, entfällt der klassische manuelle Aufwand weitestgehend. Die Geschwindigkeit der gesamten Rechnungsverarbeitung kann sich enorm steigern.

KI-gestützte Systeme bieten einen klaren Vorteil: Sie lassen sich skalierbar einsetzen und flexibel an unterschiedliche gesetzliche und geschäftliche Rahmenbedingungen anpassen. Besonders für global agierende Unternehmen ist dies essenziell, um mit der steigenden Rechnungsflut umzugehen. Effizientere Abläufe, verbesserte Transparenz und optimierte Liquiditätssteuerung bedeuten klare Wettbewerbsvorteile.

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. So führt der KI-Einsatz automatisch zu einer höheren Datenqualität.

Gezielter KI-Einsatz

„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.

Die Rechnungsbearbeitung bietet vielfältige Anwendungsfälle für KI, insbesondere die automatische Rechnungserfassung und Validierung über Large Language Models. Manuelle Eingaben und Fehlerquoten lassen sich dadurch reduzieren. Großes Potenzial bietet die automatisierte Kontierung. KI-Algorithmen analysieren historische Buchungsdaten und erstellen Vorschläge für die Kontierung neuer Rechnungen. Das beschleunigt abermals den Genehmigungsprozess und reduziert manuellen Aufwand. Darüber hinaus identifiziert KI durch Plausibilitätsprüfungen fehlerhafte Rechnungen frühzeitig durch Abgleich mit Bestellungen und Verträgen. Ein weiterer Effekt ist die Betrugsprävention. Indem KI-Systeme verdächtige Transaktionsmuster erkennen und auffällige Rechnungen zur weiteren Prüfung markieren, werden Betrugsfälle frühzeitig erkannt und finanzielle Verluste vermieden.

Trotz der zahlreichen Vorteile warten bei der Einführung von KI auch Herausforderungen auf die Unternehmen. 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.

Nächste Evolutionsstufe: Agentic AI

Der nächste Schritt in der Weiterentwicklung ist bereits am Horizont zu sehen: Agentic AI. Diese 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 autonomer gestalten. Manuelle Eingriffe entfallen zusehends und auf lange Sicht wird mit Agentic AI die fortschreitende Automatisierung Finanzabteilungen in intelligente, proaktive Steuerungszentren verwandeln.

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