Anwendungsfälle in Rechnungswesen mit KI

Künstliche Intelligenz im Rechnungswesen: Use Cases mit Schwerpunkt Buchhaltung

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Welt um uns herum rasant, und die Buchhaltung bildet da keine Ausnahme. Was einst eine Domäne manueller Prozesse und Papierberge war, wird zunehmend von intelligenten Algorithmen und automatisierten Systemen geprägt. Dieser Wandel bringt nicht nur Herausforderungen, sondern auch enorme Chancen mit sich. KI kann die Effizienz und Genauigkeit von Buchhaltungsprozessen steigern, die Entscheidungsfindung verbessern und neue Möglichkeiten für strategische Finanzplanung eröffnen.

In diesem Artikel werden wir uns eingehend mit den Use Cases von KI im Rechnungswesen befassen, wobei der Schwerpunkt auf der Buchhaltung liegt. Wir werden die verschiedenen Arten von KI untersuchen, die in der Buchhaltung eingesetzt werden, konkrete Anwendungsbeispiele betrachten und die Vorteile und Herausforderungen dieser Technologie beleuchten. Abschließend werfen wir einen Blick in die Zukunft und diskutieren, wie KI die Buchhaltung in den kommenden Jahren weiter verändern wird.

Use Cases für KI in der Buchhaltung

KI findet in der Buchhaltung Anwendung in einer Vielzahl von Bereichen und Branchen 1, von Social Services über das Bauwesen bis hin zu Finanzdienstleistungen. Hier sind einige der wichtigsten Use Cases, geordnet nach ihrer Relevanz und ihrem Einfluss auf die Buchhaltung:

Automatisierte Rechnungserfassung und -verarbeitung

Einer der wichtigsten Anwendungsbereiche von KI in der Buchhaltung ist die automatisierte Rechnungserfassung und -verarbeitung. KI-basierte Systeme können Rechnungen automatisch einlesen, relevante Daten extrahieren und diese in Buchhaltungssysteme übertragen 2. Dies reduziert den manuellen Aufwand, minimiert Fehler und beschleunigt den gesamten Prozess 3. KI-basierte Systeme können sogar lernen, verschiedene Rechnungslayouts zu erkennen und zu verarbeiten, wobei eine gewisse Konsistenz in den Daten für eine effektive Verarbeitung notwendig ist 3.

Die automatisierte Rechnungserfassung erfolgt in mehreren Schritten 4:

1. Erkennung der Bestellnummer: Bei Rechnungen mit Bestellbezug werden mithilfe von Textschablonen die Bestellnummern erkannt und die dazugehörigen Informationen aus der Datenbank übernommen.

2. Erkennung des Rechnungsempfängers: Fuzzy-Search-Technologien gleichen die ausgelesenen Daten mit den Debitorendaten ab, um den Rechnungsempfänger zu identifizieren.

3. Erkennung des Kreditors: Informationen wie IBAN, Umsatzsteuer-ID, Steuernummer, E-Mail und Adressdaten werden mit der Datenbank abgeglichen, um den Kreditor zu bestimmen.

4. Erkennung der Kopfdaten: Kreditorenspezifische Informationen werden priorisiert, ansonsten werden Metadaten wie Rechnungsnummer, Rechnungsdatum und Beträge generisch erkannt.

Betrugserkennung

KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Betrugserkennung, indem sie große Datenmengen analysiert, um Anomalien und verdächtige Muster zu erkennen, die auf Betrug hindeuten könnten 5. Dies hilft Unternehmen, finanzielle Verluste durch Betrug zu minimieren. KI kann dabei helfen, verschiedene Betrugsmaschen aufzudecken, wie z. B.:

• CEO-Fraud: Betrüger geben sich als Führungskraft aus und weisen Mitarbeiter an, Überweisungen auf betrügerische Konten zu tätigen.

• Phishing: Mitarbeiter werden durch gefälschte E-Mails oder Websites dazu verleitet, sensible Daten preiszugeben.

• Gefälschte Rechnungen: Betrüger senden gefälschte Rechnungen, die legitim aussehen, aber auf betrügerische Konten verweisen.

Finanzprognosen

KI kann historische Daten und externe Faktoren analysieren, um präzise Finanzprognosen zu erstellen 6. Dies unterstützt Unternehmen bei der Budgetierung, der strategischen Planung und der Entscheidungsfindung.

Risikomanagement

KI kann Unternehmen dabei helfen, finanzielle Risiken zu identifizieren und zu bewerten 7. Durch die Analyse von Daten kann KI potenzielle Risiken frühzeitig erkennen und Unternehmen dabei unterstützen, entsprechende Maßnahmen zu ergreifen.

Kontenabstimmung

KI kann Bankkonten automatisch mit Buchhaltungsaufzeichnungen abgleichen, Abweichungen identifizieren und Berichte für manuelle Überprüfungen erstellen 8. Dies beschleunigt den Abstimmungsprozess und erhöht die Genauigkeit.

Arten von KI in der Buchhaltung

Verschiedene Arten von KI werden in der Buchhaltung eingesetzt, jede mit ihren eigenen Stärken und Anwendungsbereichen:

Beispiele für die Anwendung von KI in der Buchhaltung

KI-Typ	Beschreibung	Anwendungsbeispiele in der Buchhaltung
Maschinelles Lernen (ML)	ML-Algorithmen ermöglichen es Systemen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden9.	Automatisierte Rechnungserfassung, Betrugserkennung, Finanzprognose 5
Natural Language Processing (NLP)	NLP befasst sich mit der Verarbeitung und Analyse von natürlicher Sprache10.	Extraktion und Analyse von Textdaten aus Verträgen oder Finanzberichten, Financial Sentiment Analysis zur Analyse der Stimmung in Finanzmärkten und Unterstützung von Investitionsentscheidungen 7
Robotic Process Automation (RPA)	RPA automatisiert repetitive Aufgaben, die normalerweise von Menschen ausgeführt werden8.	Dateneingabe, Rechnungsprüfung, Zahlungsabwicklung 8

Hier sind einige konkrete Beispiele dafür, wie KI in der Buchhaltung eingesetzt wird:

• Automatisierte Rechnungserfassung mit AI Builder: Microsoft AI Builder bietet eine vorkonfigurierte KI-Lösung zur automatisierten Rechnungserfassung 12. Diese Lösung kann Rechnungen aus verschiedenen Quellen einlesen, relevante Daten extrahieren und diese in Buchhaltungssysteme übertragen.

• KI-basierte Betrugserkennung bei Stripe: Stripe, ein Zahlungsdienstleister, nutzt KI, um betrügerische Transaktionen zu erkennen und zu verhindern 13. Durch die Analyse von Transaktionsdaten kann Stripe verdächtige Muster identifizieren und Maßnahmen ergreifen, um finanzielle Verluste zu vermeiden.

• KI-gestützte Finanzprognosen mit AIVIAN: Valantic AIVIAN Advanced Forecasting ist eine KI-Lösung, die Unternehmen bei der Erstellung präziser Finanzprognosen unterstützt 14. Durch die Analyse historischer Daten und externer Faktoren kann AIVIAN Vorhersagen für Umsatz, Kosten und Cashflow erstellen.

KI in der Buchhaltung für kleine Unternehmen

KI-Lösungen sind nicht nur für große Unternehmen relevant, sondern bieten auch kleinen Unternehmen die Möglichkeit, ihre Buchhaltung zu optimieren. KI-Tools, die speziell für kleine Unternehmen entwickelt wurden, können beispielsweise folgende Aufgaben übernehmen 5:

• Rationalisierung der Dateneingabe: KI kann die manuelle Dateneingabe automatisieren und so Zeit sparen und Fehler reduzieren.

• Vereinfachung der Steuereinhaltung: KI kann Unternehmen dabei unterstützen, die Steuervorschriften einzuhalten und Fehler zu vermeiden.

• Automatisierung der Rechnungsstellung: KI kann die Erstellung und den Versand von Rechnungen automatisieren.

Vorteile und Herausforderungen des Einsatzes von KI in der Buchhaltung

Der Einsatz von KI in der Buchhaltung bietet zahlreiche Vorteile:

• Erhöhte Effizienz und Produktivität: KI automatisiert zeitaufwändige Aufgaben und ermöglicht es Buchhaltungsteams, sich auf wertschöpfendere Tätigkeiten zu konzentrieren 8. Dies verbessert auch die Beziehung zu Lieferanten, da Rechnungen schneller bearbeitet und Zahlungen schneller abgewickelt werden können. Durch die Automatisierung von Anfragen können Lieferantenanfragen zudem effektiver beantwortet werden 15.

• Verbesserte Genauigkeit und Konsistenz: KI reduziert menschliche Fehler und sorgt für eine höhere Datenqualität 8. Dies minimiert auch das Risiko falscher Buchungen oder unkorrekter Rechnungen und trägt so zur Risikominimierung bei 16.

• Schnellere Datenanalyse: KI kann große Datenmengen in kürzester Zeit analysieren und wertvolle Erkenntnisse liefern 1.

• Kosteneinsparungen: KI kann Unternehmen dabei helfen, Kosten zu senken, indem sie manuelle Arbeit reduziert und Prozesse optimiert 1.

• Verbesserte Compliance: KI kann Unternehmen dabei unterstützen, Compliance-Anforderungen einzuhalten und Risiken zu minimieren 16.

Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass KI die menschliche Expertise nicht ersetzt, sondern ergänzt 15. KI entlastet Buchhalter von Routineaufgaben und ermöglicht es ihnen, sich auf strategische und analytische Tätigkeiten zu konzentrieren 17.

Trotz der vielen Vorteile gibt es auch Herausforderungen beim Einsatz von KI in der Buchhaltung:

• Datensicherheit und Datenschutz: Der Schutz sensibler Finanzdaten ist von entscheidender Bedeutung 18. Unternehmen müssen sicherstellen, dass KI-Systeme sicher sind und Datenschutzbestimmungen einhalten.

• Widerstand der Mitarbeiter: Mitarbeiter könnten Bedenken haben, dass KI ihre Arbeitsplätze ersetzen könnte 19. Eine klare Kommunikation und Schulung sind wichtig, um die Akzeptanz von KI zu fördern.

• Ethische Überlegungen: Der Einsatz von KI wirft ethische Fragen auf, beispielsweise in Bezug auf Transparenz und Verantwortlichkeit 5. Unternehmen müssen sicherstellen, dass KI verantwortungsvoll eingesetzt wird.

• Anfängliche Investitionskosten: Die Einführung von KI-Technologien erfordert zunächst erhebliche Investitionen in Software, Infrastruktur und Mitarbeiterschulungen 8.

• Tool-Auswahl: Die Auswahl der richtigen RPA-Tools und -Plattformen kann eine Herausforderung sein, insbesondere im Kontext der Buchhaltung. Eine gründliche Bewertung der Tools ist wichtig, um sicherzustellen, dass sie die spezifischen Anforderungen des Unternehmens erfüllen 20.

Die Zukunft von KI in der Buchhaltung

KI wird die Buchhaltung in den kommenden Jahren weiter verändern 21. Experten erwarten, dass KI-Systeme immer intelligenter und leistungsfähiger werden und eine noch größere Rolle in der Automatisierung und Optimierung von Buchhaltungsprozessen spielen werden.

Einige der wichtigsten Trends für die Zukunft von KI in der Buchhaltung sind:

• Zunehmende Automatisierung: KI wird immer mehr Aufgaben in der Buchhaltung automatisieren, von der Dateneingabe bis zur Finanzprognose 17. Parallel dazu sollte eine dezidierte und individuelle Qualifizierung des Personals in fachlicher, technischer und prozessualer Hinsicht erfolgen, um die Vorteile der KI optimal zu nutzen 17.

• Echtzeit-Analysen: KI wird Unternehmen in die Lage versetzen, Finanzdaten in Echtzeit zu analysieren und schneller auf Veränderungen zu reagieren 21.

• Verbesserte Entscheidungsfindung: KI wird Unternehmen dabei unterstützen, datengestützte Entscheidungen zu treffen und ihre finanzielle Leistung zu verbessern 22.

• Vision der "KI-affinen Führungskraft": Führungskräfte spielen eine entscheidende Rolle bei der erfolgreichen Integration von KI im Rechnungswesen. Sie müssen eine Vision haben, wie KI die Effizienz steigern und datengesteuerte Entscheidungen ermöglichen kann, und eine Kultur der Innovation fördern 19.

Herausforderungen der KI-Integration

Die zunehmende Integration von KI in die Buchhaltung bringt auch Herausforderungen mit sich, die Unternehmen bewältigen müssen 21:

• Datensicherheit und Datenschutz: Die Implementierung fortschrittlicher Sicherheitsmaßnahmen ist unerlässlich, um sensible Finanzdaten zu schützen.

• Regulatorische Anforderungen: Unternehmen müssen sicherstellen, dass KI-Systeme den geltenden Gesetzen und Vorschriften entsprechen.

• Technologische Integration: Die Kompatibilität zwischen verschiedenen Buchhaltungssystemen und KI-Technologien muss gewährleistet sein.

• Aus- und Weiterbildung: Mitarbeiter müssen im Umgang mit neuen KI-basierten Systemen geschult werden.

• Kostenmanagement: Die Implementierung und der Betrieb von KI-Systemen müssen kosteneffizient gestaltet werden.

Quellen: Referenzen

1. KI im Rechnungswesen und Buchhaltung: Wie Künstliche Intelligenz die Finanzwelt verändert - Onventis, Zugriff am Januar 24, 2025, https://www.onventis.de/blog/ki-im-rechnungswesen/

2. KI in der Rechnungsprüfung: Warum sie unverzichtbar ist - SER Group, Zugriff am Januar 24, 2025, https://www.sergroup.com/de/knowledge-center/blog/digitale-rechnungspruefung.html

3. Rechnungserfassung: Vorteile bei der Automatisierung mit KI - BLU DELTA, Zugriff am Januar 24, 2025, https://www.bludelta.de/de/automatisierte-rechnungserfassung-mit-ki/

4. Digitale und automatisierte Rechnungserfassung – Diese Techniken stecken dahinter, Zugriff am Januar 24, 2025, https://www.d-velop.de/blog/prozesse-gestalten/rechnungserfassung/

5. KI in der Buchhaltung: Die entscheidende Rolle der KI in der Industrie | DataCamp, Zugriff am Januar 24, 2025, https://www.datacamp.com/de/blog/ai-in-accounting

6. KI-Anwendung aus Finanzperspektive für Ihr Unternehmen mit FINTOP.ONE, Zugriff am Januar 24, 2025, https://fintop.one/business-intelligence-ki/ki-anwendung-aus-finanzperspektive

7. Natural Language Processing (NLP) in Finance | Planergy Software, Zugriff am Januar 24, 2025, https://planergy.com/blog/natural-language-processing-finance/

8. Was ist Robotic Process Automation (RPA) in der Buchhaltung?, Zugriff am Januar 24, 2025, https://www.buchhaltung.de/glossar/robotic-process-automation-in-der-buchhaltung

9. Der KI-Boom: Wie intelligente Technologie die Buchhaltung verändert - Blog - Finmatics, Zugriff am Januar 24, 2025, https://blog.finmatics.com/der-ki-boom-wie-intelligente-technologie-die-buchhaltung-ver%C3%A4ndert

10. Natural language processing - Wikipedia, Zugriff am Januar 24, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing

11. Natural Language Processing - The CPA Journal, Zugriff am Januar 24, 2025, https://www.cpajournal.com/2021/08/24/natural-language-processing/

12. Rechnungsverarbeitung vorgefertigtes KI-Modell - Microsoft Learn, Zugriff am Januar 24, 2025, https://learn.microsoft.com/de-de/ai-builder/prebuilt-invoice-processing

13. Betrugserkennung über maschinelles Lernen - Stripe, Zugriff am Januar 24, 2025, https://stripe.com/de/resources/more/how-machine-learning-works-for-payment-fraud-detection-and-prevention

14. Planung mit KI: Finanzprognosen mit leistungsfähiger KI in SAP BTP deutlich verbessern, Zugriff am Januar 24, 2025, https://www.valantic.com/de/blog/planung-mit-ki-finanzprognosen-verbessern/

15. KI im Rechnungswesen: Vorteile & Anwendungsmöglichkeiten - KPS, Zugriff am Januar 24, 2025, https://kps.com/de/de/company/blog/2024/ai-in-invoice-management.html

16. KI in der Buchhaltung – Automatisierung im Rechnungswesen - Portal Systems, Zugriff am Januar 24, 2025, https://www.portalsystems.de/blog/ki-in-der-buchhaltung/

17. Wie Künstliche Intelligenz zum Finanzbuchhalter wird | EY - Deutschland, Zugriff am Januar 24, 2025, https://www.ey.com/de_de/insights/assurance/wenn-die-maschine-besser-und-schneller-bucht

18. KI Buchhaltung: Diese Vorteile bietet künstliche Intelligenz - Candis, Zugriff am Januar 24, 2025, https://www.candis.io/blog/kuenstliche-intelligenz

19. KI im Rechnungswesen – Ein Leitfaden für die Zukunft - Management Circle, Zugriff am Januar 24, 2025, https://www.managementcircle.de/blog/ki-im-rechnungswesen.html

20. Rationalisierung von Finanzprozessen | RPA im Rechnungswesen - dotSolved, Zugriff am Januar 24, 2025, https://dotsolved.com/de/blog-de/rationalisierung-von-finanzprozessen-rpa-in-der-buchhaltung/

21. Zukunft der Buchhaltung: Chancen & Herausforderungen - Stotax, Zugriff am Januar 24, 2025, https://www.stotax.de/blog/zukunft-der-buchhaltung-chancen-herausforderungen/

22. Wie KI das Rechnungswesen revolutioniert | EY - Deutschland, Zugriff am Januar 24, 2025, https://www.ey.com/de_de/insights/assurance/wie-ki-das-rechnungswesen-revolutioniert