Heutzutage können Large Language Models (LLMs) behaupten, die CPA-Prüfung zu bestehen, aber sind sie wirklich bereit, die Buchhaltungswelt zu erobern? In diesem Artikel befassen wir uns damit, wie die tatsächliche KI-Automatisierung aussieht (und warum sie nicht so einfach ist).

Einleitung

Es lässt sich einfach nicht leugnen, dass KI im Jahr 2024 das am meisten diskutierte Thema im Internet ist. Chat-GPT, die beliebte chatbasierte Schnittstelle zur Erkundung der von OpenAI entwickelten LLM-Funktionen (Large Language Model), wurde der Öffentlichkeit zugänglich gemacht Anfang des Jahres.

Spielen Sie nur ein paar Minuten damit herum, und Sie beginnen zu verstehen, warum jeder und sein Hund darüber reden – Chat-GPT ist in der Lage, in praktisch jedem Bereich übermenschliche Fähigkeiten unter Beweis zu stellen. KI verspricht eindeutig, viele Arbeitsbereiche erheblich zu verändern – und möglicherweise Auswirkungen auf Millionen von Arbeitsplätzen und Karrieren.

Künstliche Intelligenz wird mittlerweile in allen Berufsbereichen eingesetzt, die reif für die Automatisierung sind – Arbeitsbereiche wie Software, Recht, Buchhaltung, Beratung, Finanzen und so weiter. Im Finanzwesen rückt die Buchhaltungsfunktion als etwas Einzigartiges ins Rampenlicht – zumal es auf beiden Seiten des Arguments gleichermaßen Unstimmigkeiten zu geben scheint, da KI-Befürworter und Neinsager beide eine hitzige Debatte darüber führen, was (oder was) wird wird nicht passieren.

Es ist noch unklar, wie genau diese schnelle Transformation erreicht werden soll – und hier ziehen die meisten Diskurse über die Vorteile von ChatGPT im Besonderen (und KI im Allgemeinen) die Grenze.

Der Bedarf an KI im Rechnungswesen

Bei traditionellen Buchhaltungsvorgängen sind Unternehmen bei der Abwicklung ihrer Kreditorenbuchhaltung häufig auf manuelle Prozesse, umfangreichen Papierkram und sich wiederholende Aufgaben angewiesen. Bei diesen Aufgaben handelt es sich um Aktivitäten wie Dateneingabe, Rechnungsverarbeitung und Finanzanalyse, die für die Entscheidungsfindung, die Betriebsplanung und das Risikomanagement von entscheidender Bedeutung sind.

Allerdings erfordern diese Prozesse Zeit (und Geld). Die größten Nachteile der manuellen Buchhaltungsarbeit sind:

Die manuelle Dateneingabe birgt ein hohes Fehlerpotenzial, da Menschen bei der Eingabe großer Datenmengen Fehler machen können. Denken Sie an Felder wie Rechnungsnummern, Daten, Dollarbeträge – wenn Sie etwas falsch machen, hat dies schwerwiegende Folgen.

Es ist zeitaufwändig und erfordert viele Arbeitsstunden, um Konten abzugleichen, Berichte zu erstellen und Finanzanalysen durchzuführen.

Es ist stark auf synchrone Kommunikation ausgerichtet. Sind Ihnen Situationen wie die folgenden begegnet?

A. Genehmigungen erfolgen erst, wenn Sie den Kunden und den CPA telefonisch erreichen

B. Einzelposten werden erst gelöst, wenn der Kunde ein Treffen mit Ihrem Team vereinbart, das für die Rechnungsdateneingabe und Dokumentenverwaltung zuständig ist

All dies führt zu Verzögerungen beim Monatsabschluss für Kunden, verspäteten Zahlungen von Lieferanten, unzureichender Ausgabenplanung und Schwierigkeiten bei der Aufrechterhaltung der finanziellen Integrität.

KI für die Buchhaltung muss keine komplette Überarbeitung bedeuten

Die oben aufgeführten Probleme sind gut dokumentiert – und wenn man sie fragt, werden die meisten Buchhaltungsteams zustimmen, dass ihnen die Einführung von KI auf jeden Fall weiterhelfen wird. Technologien wie maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache können die Buchhaltungsfunktion tiefgreifend revolutionieren – vorausgesetzt, sie werden auf die richtige Weise implementiert und integriert.

Dies führt jedoch meist zu dem Schluss, dass KI-basierte Automatisierung nichts für sie ist – die Implementierung erscheint umständlich, zeitaufwändig und teuer.

Die Realität könnte jedoch nicht unterschiedlicher sein – heute ist es möglich, innerhalb weniger Minuten mit der Nutzung von KI für Ihren Buchhaltungsprozess zu beginnen. Und Sie können dies erreichen, ohne Kompromisse bei der Zuverlässigkeit, Sicherheit und Effizienz Ihres aktuellen Prozesses einzugehen.

Lassen Sie generative KI und LLMs für einen Moment beiseite – die Realität ist, dass selbst KI-Automatisierung auf Einstiegsniveau erheblich zur Bewältigung dieser Probleme beitragen kann. Selbst die bescheidene OCR – die es schon seit Jahrzehnten gibt – reduziert die Zeit, die für die Bearbeitung einer Rechnung benötigt wird, um mindestens 60 % und spart Buchhaltungsteams jeden Monat mehrere Tage. Dennoch ist die Einführung dieser Technologie noch nicht weit verbreitet.

Mögliche Anwendungsfälle für KI im Buchhaltungsprozess

Wie genau sollen Sie KI in Ihren Buchhaltungsprozess integrieren? Wo fängst du an?

Zunächst sollten Sie sich ansehen, welcher Teil des Prozesses wirklich die meiste Zeit in Anspruch nimmt. Typische Engpässe, die von Buchhaltungsteams gemeldet werden, sind Aktivitäten wie:

1. Rechnungscodierung
2. Zuordnung des Hauptbuchs (GL).
3. Überprüfung der Zahlungsdetails (zur Prüfung auf Betrug)
4. Doppelte Erkennung

Hier liegt ein ganz klares Grundthema vor: Die manuelle Dateneingabe und -überprüfung macht diese Aufgaben mühsam und zeitaufwändig.

Diese Umfragegrafik oben (aus dem Bericht „Automatisierungstrends 2022“) verrät viel – fast 70 % der Menschen haben die dringendsten Probleme in ihrem Buchhaltungsprozess immer noch nicht automatisiert. Die oben aufgeführten Aufgaben sind alle manuell – jemand muss sich die tatsächlichen Daten auf der Rechnung ansehen und bestätigen, dass sie korrekt sind, bevor er fortfahren kann.

Daher könnte die Automatisierung dieser Aufgaben überwältigend sein, da Sie nun darauf vertrauen, dass eine Maschine über das gleiche Maß an Diskretion verfügt wie ein (geschulter) Mensch.

Die guten Nachrichten? Auch KI lässt sich genauso gut trainieren! Im Folgenden gehen wir näher auf einige Anwendungsfälle ein.

1. Rechnungscodierung und Hauptbuchkontenzuordnung

Eine der vielleicht am schwierigsten zu automatisierenden Aufgaben ist die Zuordnung von Rechnungen und Belegen zur richtigen Kategorie und zum richtigen FIBU-Code in Ihrem Buchhaltungssystem. Warum ist das besonders schwierig?

Oftmals gibt es mehrere Hauptbuchcodes, die sich auf dieselbe Ausgabe beziehen, aufgeteilt nach Einzelposten/einzelnen Produktcodes. Die Zuweisung dieser GL-Codes erfolgt normalerweise manuell und muss in Absprache mit den Geschäftsteams und dem CFO erfolgen.

Die Zuweisung eines FIBU-Codes zu einer Rechnung ist manchmal subjektiv. Während beispielsweise reguläre Verkaufsrechnungen in Ihrem Kontenplan immer „Umsätze“ zugeordnet werden, wird manchmal genau das gleiche Rechnungsformat für Auftragnehmer und Nicht-Mitarbeiter verwendet. Dies kann dazu führen, dass Vertragsausgaben von einfachen Automatisierungstools fälschlicherweise als „Umsätze“ gekennzeichnet werden.

Wie kann KI hier helfen?

Automatisieren Sie die Rechnungscodierung auf Basis der LLM-Verarbeitung – hier sagt Ihnen die KI im Grunde, in welches Hauptbuch diese Rechnung kategorisiert werden soll, und dies kann so konfiguriert werden, dass mehrere Vorschläge angeboten werden, die angemessen sein können. Dies erleichtert die Arbeit des Benutzers etwas.

Lernen und merken Sie sich Benutzereingaben – sobald ein Benutzer tatsächlich den FIBU-Code auswählt, kann sich das System die Auswahl merken und sie beim nächsten Mal für denselben Lieferanten automatisieren.

2. Betrugserkennung und Fehlerbehandlung

Eine weitere wichtige Aufgabe eines Buchhaltungsteams besteht darin, Fehler zu erkennen, bevor sie auftreten. Es kann sich um falsche Zahlungsangaben und Rechnungsbetrug handeln, aber auch einfach um eine doppelte Rechnung.

Ohne Zweifel lässt sich diesen Problemen am besten vorbeugen, bevor sie auftreten. Die meisten Organisationen bestehen darauf, diesen Prozess manuell zu gestalten. Allerdings ist es schwierig, jede Rechnung von einem Menschen prüfen zu lassen, weil:

Es stellt einen einzigen Fehlerpunkt (und Engpass) für den Prozess dar – obwohl es gut ist, alle Ausgaben von einem Mitarbeiter auf Fehler überprüfen zu lassen, kann es manchmal passieren, dass Dinge durchs Raster fallen.

Es stellt sicher, dass nur die Person mit dem meisten Hintergrundwissen zu Buchhaltungseinträgen (CFO/Buchhaltungsleiter) Korrekturen vornehmen kann und niemand sonst. Das gesamte Wissen und der gesamte Kontext sind nur bei wenigen Personen vorhanden und nicht über die gesamte Organisation verteilt.

Wie kann KI hier helfen?

Intelligentere Duplikaterkennung/falsche Informationen – Einfache Dateiduplikatprüfungen überprüfen nur, ob die beiden Dateien identisch sind. Mit erweiterten KI-Duplikatprüfungen können Sie noch einen Schritt weiter gehen und prüfen, ob der Inhalt zweier verschiedener Dateien verdächtig ähnlich ist.

Mehrere Datenvalidierungen für Rechnungsdaten – Das bloße automatische Auslesen der Rechnungsdaten nützt nichts, wenn sich jemand ohnehin anmelden und überprüfen muss. Fortschrittliche KI-Tools können jetzt eine Datenvalidierung durchführen, um Hygienekontrollen sicherzustellen (wenn beispielsweise eine neue Bankkontonummer auf einer Rechnung nicht mit der üblichen für einen Lieferanten übereinstimmt, werden Sie benachrichtigt!)

3. Einfache Aktionen erlernen, die wiederholbar sind

Wenn man jemanden fragt, was er WIRKLICH von der KI erwartet, erhält man die Antwort, die den ersten Platz einnimmt – viele Menschen sind der Meinung, dass der wahre Wert der KI darin liegt, dass sie ihre Muster lernen und ihnen Zeit sparen kann.

Beispielsweise gibt es viele kleine Aufgaben, die für verschiedene Arten von Rechnungen/Quittungen genau auf die gleiche Weise erledigt werden. Einige Beispiele:

Zuweisen einer Rechnung zur richtigen Kategorie/Klasse/Projekt in Ihrem ERP

Ändern der FIBU-Zuordnung für einen bestimmten Einzelposten einer Rechnung

Senden Sie die Rechnung eines bestimmten Lieferanten jedes Mal zur Genehmigung an dieselbe Person

Wie kann KI hier helfen?

Der erste Schritt besteht darin, die Schritte im Buchhaltungsprozess zu identifizieren, die sich ideal für wiederholtes Umlernen eignen (d. h. Aktivitäten, die Sie täglich ausführen, die schließlich von der KI gespeichert und in 90 % der Fälle automatisiert werden können).

Gute Beispiele hierfür sind:

Zuweisung von GL-Codes – Die Logik hier ist einfach: Wenn die Anwendung einer Rechnung den richtigen FIBU-Code zuweist, ist das großartig! Wenn nicht, ändern Sie es selbst und die KI merkt sich diese Änderung für das nächste Mal. Dadurch wird die automatische FIBU-Codezuweisung mit jedem Klick besser.

Kategorie-/Klassen-/Projektklassifizierung – Wenn eine bestimmte Lieferantenrechnung nicht automatisch in die richtige Kategorie eingeordnet werden kann, kann die KI Muster in Ihrer Auswahl lernen (klassifizieren Sie Uber-Belege beispielsweise immer als „Projektkosten“ statt als „Reisen“?). Mit der Zeit wird dies zu einem Regelsatz innerhalb Ihrer Plattform und wird automatisch angewendet.

Wie Nanonets Ihnen bei der Implementierung von KI in Ihrem Buchhaltungsprozess helfen kann

Die oben genannten Beispiele sind wahrscheinlich nur die Spitze des Eisbergs – es gibt viel mehr als KI für Ihren Buchhaltungsprozess tun kann, das nur dadurch begrenzt wird, wie tief Sie in den Prozess der Automatisierung und des maschinellen Lernens einsteigen können.

Glücklicherweise müssen Sie heute nicht mehr technisch versiert sein, um mit der Implementierung von KI-Funktionen in Ihren Buchhaltungsprozess zu beginnen – es gibt Tools, mit denen Sie fast sofort loslegen können.

Nanonets ist beispielsweise eine KI-Plattform, die Ihren aktuellen Buchhaltungsprozess transformieren und diese wichtigen KI-Elemente zu Ihrem Arbeitsablauf hinzufügen kann. Es kann alles, was oben gezeigt wurde – und noch viel, viel mehr.

Einfach zu implementieren und dennoch komplex in seinen Funktionen, ist dies der ideale Ausgangspunkt für diejenigen, die ihren Buchhaltungsprozess wirklich verbessern und ihre Arbeitsbelastung effizienter skalieren möchten. Kontaktieren Sie uns noch heute für eine kostenlose Demonstration, was diese KI-Plattform für Ihre Buchhaltungsfunktion leisten kann.

• SEO-gestützte Content- und PR-Distribution. Holen Sie sich noch heute Verstärkung.
• PlatoData.Network Vertikale generative KI. Motiviere dich selbst. Hier zugreifen.
• PlatoAiStream. Web3-Intelligenz. Wissen verstärkt. Hier zugreifen.
• PlatoESG. Kohlenstoff, CleanTech, Energie, Umwelt, Solar, Abfallwirtschaft. Hier zugreifen.
• PlatoHealth. Informationen zu Biotechnologie und klinischen Studien. Hier zugreifen.
• Quelle: https://nanonets.com/blog/ai-automation-for-accounting-2/