Rechnungswesen und Controlling mit KI-Unterstützung Wie KI den kaufmännischen Bereich entlastet

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Anwendungen, die auf Künstlicher Intelligenz (KI) basieren, werden im betrieblichen Kontext immer mehr zum Standard. Neben der Text- oder Bildproduktion wird die Technologie vor allem bei der Generierung von Codes und in der Datenauswertung im Bereich Forschung und Entwicklung eingesetzt.

Diese Zunahme der Nutzung erklärt sich nicht zuletzt durch den derzeitigen Hype um Anwendungen mit generativer KI wie beispielsweise ChatGPT. Doch die Anwendungsgebiete sind noch viel breiter. Gerade der kaufmännische Bereich ist wie kaum ein anderer prädestiniert für den Einsatz von KI.

Laut einer aktuellen, vom Digitalverband Bitkom beauftragten Studie sehen sowohl 29 Prozent der befragten deutschen als auch knapp ein Drittel (30 Prozent) der amerikanischen Unternehmen in der Buchhaltung ein geeignetes Anwendungsgebiet, um ihre Abläufe zu perfektionieren. Insbesondere für die zahlreichen repetitiven und zeitraubenden Aufgaben wie das Management von Rechnungseingängen, die Verarbeitung von Bankauszügen und die Analyse im Bereich Controlling bietet die Nutzung von KI erhebliche Vorteile. Wenn Unternehmen diese Tätigkeiten an KI-Systeme delegieren, steht den Mitarbeitenden mehr Zeit und Kapazität für Kernfunktionen und anspruchsvollere Aufgaben zur Verfügung.

Volles Potenzial der KI für Rechnungswesen abrufen

KI-gestützte Softwareanwendungen finden schon länger Verwendung im Bereich des Rechnungswesens und Controlling. Dennoch beschränken sich viele dieser Lösungen im Wesentlichen auf vergleichsweise einfache Aufgaben und schöpfen das volle Potenzial der KI nicht umfassend aus. Ein klassisches Anwendungsbeispiel ist die automatische Informationserfassung von Papierrechnungen in die Buchhaltungssoftware. KI-Modelle ermöglichen das automatische Scannen von Rechnungen, die Extraktion der relevanten Informationen und die Einleitung weiterer Schritte im Rechnungsmanagement.

Dies reduziert die Arbeitsbelastung der Mitarbeitenden und erhöht die Geschwindigkeit sowie den Durchsatz. Auf Fehler weist die KI die Mitarbeitenden gezielt hin, sodass sie nicht mehr jede einzelne Rechnung manuell bearbeiten müssen. Der Mensch übernimmt dabei die Rolle eines „Prozesspiloten”, der die Übersicht behält. Auch die Zuordnung zu den entsprechenden Konten, die Identifizierung offener Posten und das Versenden von Mahnungen können bereits automatisch durchgeführt werden.

Der nächste Schritt: Zusammenspiel von Mensch und Maschine

Die beiden Beispiele der Bankauszugsverarbeitung und des Rechnungseingangsmanagements zeichnen sich durch qualitativ hochwertige Datensätze aus, die mühsam manuell gepflegt werden müssen. Erst im nächsten Entwicklungsschritt wird die KI für kaufmännische Prozesse so richtig spannend. Künstliche Intelligenz zeichnet sich grundsätzlich durch ihre Fähigkeit aus, zu lernen und Muster sowie Gesetzmäßigkeiten zu erkennen. Fortgeschrittene KI-Systeme können von Fachleuten im Bereich Rechnungswesen und Controlling lernen und dadurch Prozesse weiter optimieren.

Deutlich wird es am Beispiel des Rechnungseingangsmanagements: Durch die Extraktion von Rechnungsdaten lässt sich bereits ein hoher Grad der Automatisierung erreichen, da Dokumente eigenständig eingelesen, Daten zugeordnet und Prozesse initiiert werden. Eine weiterentwickelte KI-basierte Rechnungswesen-Software erkennt von selbst, wenn sie ein Dokument nicht mit ausreichender Genauigkeit zuordnen kann, und signalisiert dies einem menschlichen Experten. Dieser gibt der KI Feedback und die KI lernt daraus für die Zukunft. Mit jeder Iteration des Feedbackprozesses wird der Prozess verbessert und beschleunigt. Dieses schrittweise Lernverfahren wird als „Human in the Loop” (HITL) bezeichnet.

Die lernende Technologie bringt auch Vorteile für die Kontierung, da sich Kontenstrukturen kontinuierlich verändern und Kunden unterschiedlichste Kontenrahmen oder -pläne haben. Um vor diesem Hintergrund eine konstant hohe Erkennungsrate zu gewährleisten, müssen die angewandten Modelle regelmäßig aktualisiert werden. Für die zeitige Aktualisierung sollten Hersteller von KI-Modellen eine intelligente Auswahl von Feedback-Daten treffen, um effizient damit umzugehen.

Dies kann durch inkrementelle Lernverfahren wie „active learning” erreicht werden. Schon heute reicht eine geringe Anzahl von Lernbeispielen aus, um den menschlichen Aufwand bei ähnlichen zukünftigen Rechnungen im Rechnungseingangsmanagement vollständig zu reduzieren. Die Lerngeschwindigkeit solcher Modelle ist auf diese Weise ähnlich hoch wie die menschliche Lernrate. An dieser Stelle zeigen sich die wohl größten Vorteile von KI-Anwendungen: Er ist ein wirksames Mittel, um dem Fachkräftemangel entgegenzuwirken und zugleich die Produktivität in Unternehmen zu steigern.

Fachkräftemangel trifft vor allem kaufmännischen Bereich

Während der Fachkräftemangel in einigen Branchen und Berufsbereichen im Sommer 2023 zurückgegangen ist, bildet der Bereich „Unternehmensorganisation, Buchhaltung, Recht und Verwaltung“ eine Ausnahme. Hier stieg die Anzahl der offenen Stellen weiter um 3,3 Prozent im Vergleich zum vorherigen Quartal. Das berichtet das Kompetenzzentrum Fachkräftesicherung (Kofa) des arbeitgebernahen Instituts der deutschen Wirtschaft (IW) in seinem Fachkräftereport von Juni 2023. Auch der Anstieg um 53,3 Prozent an offenen Stellen im Vergleich zum zweiten Quartal 2021 verdeutlicht den wachsenden Bedarf an qualifizierten kaufmännischen Fachkräften. Laut der Horváth CFO-Study 2023 bleibt jede zehnte Stelle in den Finanz- und Controlling-Abteilungen unbesetzt.

Die Sorge, dass künstliche Intelligenz Arbeitsplätze „frisst”, ist in Anbetracht dieser Zahlen unbegründet. KI hilft Unternehmen dabei, den Mangel an Personal auszugleichen. So führt ein Viertel der im Jahr 2022 durch IBM befragten Unternehmen KI aufgrund von Arbeitskräftemangel ein.

Technologie mit Zukunft

Künstliche Intelligenz ist aktuell eines der am schnellsten wachsenden Forschungsfelder. Wo sich die Technologie in den kommenden zehn Jahren stehen wird, ist dementsprechend schwer vorherzusagen. Eines ist jedoch gewiss: Die Qualität der Vorhersagen von KI wird sich erheblich verbessern und zudem immer weniger Daten benötigen. Es ist ebenfalls sicher, dass wesentliche manuelle Eingaben und Klassifizierungsaufgaben bereits innerhalb der nächsten fünf Jahren automatisiert werden.

Darüber hinaus wird sich die Benutzerfreundlichkeit weiter erhöhen. Sprachassistenzsysteme spielen diesbezüglich eine wichtige Rolle, da sie eine schnelle und barrierefreie Nutzung ermöglichen. Absehbar ist zudem, dass KI-basierte Software in der Lage sein wird, zukünftige Benutzereingaben vorherzusagen, sie den Nutzern vorschlagen oder sogar automatisch ausführen kann. Dies könnte beispielsweise neue Funktionen zur finanziellen Gesundheit oder zur Vorhersage von Ausfallrisiken bei Zahlungen umfassen.

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