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.