Intelligente Agenten für SAP-integrierte Rechnungsverarbeitung

Finanzabteilungen müssen fundierte Entscheidungen treffen und benötigen dafür genaue Finanzdaten. Sie wollen in der Rechnungsverarbeitung manuelle Tätigkeiten reduzieren, Routineaufgaben automatisieren und damit insgesamt ihre Prozesse effizienter gestalten. Dabei hilft inzwischen künstliche Intelligenz, indem sie Finanzprozesse durch maschinelles Lernen und intelligente Algorithmen automatisiert und ­optimiert – vom Auslesen und Validieren von Rechnungsdaten über die Erstellung von Buchungsvorschlägen und die Analyse großer Datenmengen bis zur Verbesserung von Prognosen, Risikomanagement und Compliance.

Zum Einsatz kommen bei xSuite zum einen Algorithmen für verbesserte Da­tenextraktion, Kontierung und Bearbeiterfindung sowie – als jüngste Entwicklung – große Sprachmodelle (Large Language Models = LLMs). In diesem Zuge entstehen zunehmend autonome Software-Agenten (Agentic AI), die nicht nur lernen, sondern auch eigenständig Entscheidungen treffen. Sie heben SAP-integrierte Rechnungsprozesse auf ein neues Niveau: effizienter und strategischer.

Kontierungsvorschläge mit Wahrscheinlichkeitswerten

Die Kontierung von Rechnungen war bisher ein manueller Arbeitsschritt, weil nicht alle für die Kontierung relevanten Informationen explizit auf der Rechnung stehen. Für eine korrekte Kontierung sind Kontext, Fachwissen und Erfahrung über Projektzuordnungen, Kostenstellen oder Buchungskreise erforderlich. An dieser Stelle können KI-Modelle, wie in der Software von ­xSuite, auf Grundlage historischer Daten plausible Kontierungsvorschläge mit Wahrscheinlichkeitswerten generieren. Mitarbeitende müssen dadurch weniger Routineschritte vornehmen und können sich komplexeren Aufgaben widmen. Neue Kolleginnen und Kollegen benötigen weniger Einarbeitungszeit, da sie von Anfang an durch intelligente Vorschläge unterstützt werden.

In Unternehmen mit über die Jahre gewachsenen Strukturen und weniger gut dokumentierten Prozessen und Verantwortlichkeiten ist es aufwändig, im System zu hinterlegen, welcher Mitarbeitende unter welchen Bedingungen für welche Belege und Arbeitsschritte zuständig ist. xSuite liefert auch hier KI-gestützte Vorschläge für die Bearbeiterfindung, um falsche Zuordnungen oder Weiterleitungen zu minimieren. Statt starrer Regeln, die ständig gepflegt werden müssen, kann KI die Zuständigkeiten aus vergangenen Bearbeitungen ableiten und automatisch den richtigen Mitarbeitenden vorschlagen.

Nächste Stufe GenAI auf Basis von LLMs

Klassische KI optimiert vor allem Erkennungs- und Entscheidungsprozesse. GenAI geht einen Schritt weiter und ermöglicht die automatisierte Erkennung, Interpretation und Anreicherung von Rechnungsdaten auf einem nochmal höheren Niveau. Besonders die Erfassung – der erste und oft aufwändigste Schritt in der Rechnungsverarbeitung – profitiert stark von der Leistungsfähigkeit von GenAI auf Basis eines LLMs. Dieses versteht Rechnungen nicht nur formal, sondern auch semantisch, was die Datenqualität und -tiefe verbessert.

Large Language Models gehören zum Bereich des Deep Learning und vereinen Machine Learning mit neuronalen Netzen. Sie wurden entwickelt, um Texte in natürlicher Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und zu erzeugen. Klassifizieren und Kategorisieren von Texten und deren Inhalten – diese LLM-Fähigkeiten kann man sich in der Rechnungsverarbeitung – wie bei ­xSuite – zunutze machen. Denn das präzise Auslesen von Rechnungsinhalten, ihre Interpretation und korrekte Zuordnung in die entsprechenden SAP-Felder stellt noch immer eine Herausforderung dar. xSuite-­Kunden berichten von einer durchschnittlichen Erkennungsrate (ohne KI) von 85 Prozent, im besten Fall von 95 Prozent. Selbst bei ­optimierten Prozessen müssen also ­immer fünf Prozent aller Rechnungsdaten manuell korrigiert oder nachbearbeitet werden – ein erheblicher Aufwand bei einem großen Rechnungsvolumen.

KI leitet ihre Regeln selbst ab

Was genau bieten LLMs in der Rechnungsverarbeitung? Mit ihnen müssen keine komplexen Logiken mehr erdacht und programmiert werden, um Datumsformate oder Positionsdaten korrekt zu erkennen. Das aufwändige Training für jeden einzelnen Lieferanten entfällt. Stattdessen leitet die KI ihre Regeln selbst ab und wendet sie an, um Werte automatisch auszulesen und zu übertragen. Bei xSuite ist die KI speziell für die Anforderungen der Rechnungsverarbeitung in SAP optimiert. LLMs greifen damit tiefer als jede OCR, die nur analoge Zeichen in maschinenlesbaren Text überträgt. Sie ergänzen fehlende Informationen durch Heranziehen kontextuell relevanter Daten aus anderen Quellen (historische Belege, Bestellungen, Lieferscheine, SAP-Stammdaten), erkennen daraus Bedeutungen und ziehen Rückschlüsse. Aufgrund ihrer globalen Trainingsdaten verstehen sie, was eine Rechnung inhaltlich ist – unabhängig vom Layout, Sprachstil oder Format.

Indem ein Large Language Model Inhalte interpretiert und kontextbasierte Informationen hinzufügt, entsteht ein intelligenter Verarbeitungsprozess, der nicht nur schneller, sondern auch zuverlässiger ist. Besonders bei komplexen Buchungsvorgängen ist dies essenziell – denn die Rechnung allein enthält selten alle relevanten Informationen. Erst durch die Kombination mit historischen Daten wird eine vollständige Automatisierung möglich. GenAI-Modelle lassen sich darüber hinaus durch zusätzliche Trainingsdaten weiter spezialisieren. Unternehmensspezifische Informationen wie Sachkonten, Kostenstellen oder Buchungskreise werden in zusätzliche Layer integriert und ­ermöglichen eine präzise Anpassung an individuelle Anforderungen. Der Abgleich von Rechnungen mit Bestellungen und Wareneingängen wird so weitgehend automatisiert.

Autonome KI-Systeme – die Zukunft der Buchhaltung

Mit den technologischen Fortschritten in der künstlichen Intelligenz entstehen zunehmend autonome Software-Agenten (Agentic AI), die nicht nur lernen, sondern auch eigenständig Entscheidungen treffen und Prozesse optimieren. Führende Analysten sehen „Autonomous Finance“ daher auch als Zielbild für eine „Finanzabteilung der Zukunft“.

Unternehmen bieten sich mit den aktuellen Entwicklungen in der künstlichen ­Intelligenz – von Machine Learning über Deep Learning bis hin zu generativer AI und autonomen KI-Systemen – ganz neue Möglichkeiten für die weitere Optimierung ihrer Rechnungsverarbeitung. Während etliche Softwareanwendungen bereits weitreichende Automatisierungen bieten, wird sich der Trend zu selbstlernenden und ­autonomen Lösungen dennoch beständig fortsetzen. Die Zukunft gehört intelligenten, selbstlernenden Softwaresystemen, die Entscheidungen im Finanzbereich nicht nur vorbereiten, sondern eigenständig treffen – eine Revolution für die Rechnungsverarbeitung und nicht nur dort.

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