Von der Automatisierung zur autonomen Finanzabteilung
Künstliche Intelligenz (KI) verändert zunehmend die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Geschäftsprozesse gestalten. Besonders in der Rechnungsverarbeitung eröffnen sich durch den Einsatz intelligenter Technologien erhebliche Effizienzpotenziale. Der manuelle Aufwand kann deutlich reduziert, die Datenqualität erhöht und Prozesse schneller sowie präziser gestaltet werden. Dieser Artikel bietet einen Überblick über zentrale Begriffe der KI und zeigt auf, wie diese konkret in der automatisierten Rechnungsverarbeitung zur Anwendung kommen.
Künstliche Intelligenz als Dachbegriff für intelligente Prozessautomatisierung
Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ beschreibt die Fähigkeit technischer Systeme, Aufgaben auszuführen, die traditionell menschliches Denkvermögen erfordern – etwa Lernen, Problemlösen oder Entscheiden. In der Rechnungsverarbeitung bedeutet das: KI-Systeme können Informationen aus Rechnungen automatisch extrahieren, auf Plausibilität prüfen und auf Basis historischer Daten Buchungsvorschläge unterbreiten.
Machine Learning – Lernen aus Erfahrung
Ein zentraler Bestandteil moderner KI ist das Machine Learning (ML). Hierbei werden Algorithmen mit großen Datenmengen trainiert, um Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen oder Handlungen abzuleiten. Innerhalb dieser Disziplin spielen sowohl Deep Learning als auch Large Language Models eine zentrale Rolle – zwei Technologien, die aktuell maßgeblich zur Weiterentwicklung intelligenter Dokumentenverarbeitung beitragen.
Neuronale Netze – Technologische Inspiration aus der Biologie
Grundlage vieler KI-Anwendungen sind künstliche neuronale Netze, die in Aufbau und Funktionsweise vom menschlichen Gehirn inspiriert sind. Diese Netzwerke bestehen aus vielen miteinander verbundenen künstlichen Neuronen und ermöglichen es dem System, komplexe Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen – ein entscheidender Faktor für die präzise Analyse und Interpretation von Rechnungsdaten.
Deep Learning – Für höchste Präzision in der Datenverarbeitung
Deep Learning bezeichnet eine fortgeschrittene Form des Machine Learning, bei der besonders tief geschichtete neuronale Netze zum Einsatz kommen. In der Praxis kann ein Deep-Learning-Modell etwa erlernen, welche Rechnungspositionen welchen Kostenstellen zugeordnet werden sollten – basierend auf historischen Buchungsdaten. Das Ergebnis: präzisere Buchungsvorschläge und weniger manuelle Korrekturen.
Generative AI – Wenn KI Inhalte erzeugt
Neben der Analyse bestehender Daten eröffnet Generative AI (Gen AI) neue Möglichkeiten: Diese Systeme sind in der Lage, eigenständig Inhalte wie Texte, Bilder oder Quellcode zu generieren. Im Gegensatz zu klassischen ML-Modellen, die lediglich bestehende Muster erkennen, erschaffen generative Modelle neue, kontextuell sinnvolle Informationen – eine Fähigkeit, die zunehmend auch in der Finanzautomatisierung Anwendung findet.
Large Language Models – Neue Maßstäbe in der Beleginterpretation
Large Language Models (LLMs) sind eine besonders leistungsfähige Ausprägung generativer KI, spezialisiert auf die Verarbeitung und Erzeugung natürlicher Sprache. In der Rechnungsverarbeitung ermöglichen LLMs die Interpretation unstrukturierter Dokumente und können fehlende Informationen kontextbezogen ergänzen. Die Qualität und Vollständigkeit extrahierter Daten lässt sich durch diese Modelle signifikant steigern.
Autonome KI-Systeme – Die Vision selbststeuernder Finanzprozesse
Die Fortschritte in den oben genannten Technologien münden zunehmend in der Entwicklung autonomer Software-Agenten, sogenannter Agentic AI. Diese Systeme lernen nicht nur selbstständig, sondern sind auch in der Lage, Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu steuern – ohne menschliches Eingreifen. Branchenanalysten sprechen in diesem Zusammenhang von „Autonomous Finance“: einer Vision, in der Prozesse in der Finanzabteilung durch lernfähige KI-Systeme weitgehend automatisiert und gesteuert werden.
Fazit: Die Zukunft gehört der intelligenten Rechnungsverarbeitung
Von klassischen Machine-Learning-Ansätzen über Deep Learning bis hin zu Large Language Models und autonomen Agenten – die jüngsten Entwicklungen in der KI eröffnen Unternehmen weitreichende Möglichkeiten zur Optimierung ihrer Rechnungsverarbeitung. Die Zukunft der Finanzautomatisierung wird geprägt sein von Systemen, die nicht nur Empfehlungen aussprechen, sondern eigenständig Entscheidungen treffen und Prozesse adaptiv steuern. Damit steht die Rechnungsverarbeitung an der Schwelle zu einer neuen Ära intelligenter, selbstlernender Automatisierung.
Dina Haack,
Senior Lead Marketing,
xSuite Group
xSuite ist Softwarehersteller von Anwendungen für dokumentenbasierte Prozesse und stellt weltweit standardisierte, digitale Lösungen bereit, die einfaches, sicheres und schnelles Arbeiten ermöglichen. Die Automatisierung wichtiger Arbeitsprozesse in Verbindung mit einem durchgängigen Dokumentenmanagement steht im Mittelpunkt. Kernkompetenz ist die Eingangsrechnungsverarbeitung in SAP inkl. E-Invoicing für führende Unternehmen weltweit sowie öffentliche Auftraggeber. Ergänzt wird dies durch Anwendungen für Einkaufs- und Auftragsprozesse sowie Archivierung. Die Software wird in der Cloud oder hybrid betrieben. xSuite liefert alles aus einer Hand (Softwarekomponenten und Dienstleistungen). Regelmäßige SAP-Zertifizierungen bestätigen den hohen Qualitätsstandard. Sie gelten für verschiedene Lösungen und Einsatzumgebungen von SAP. Mit xSuite verarbeiten mehr als 300.000 User pro Jahr über 80 Millionen Dokumente in über 60 Ländern.
www.xsuite.com
Bilder: © xSuite Group, Fotostudio Cornelia Hansen