KI im Unternehmen — Finanzen & Controlling — Belege automatisch

Im Bereich Finanzen und Controlling können Unternehmen durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz erheblich profitieren, insbesondere durch die automatisierte Extraktion von Belegen. Dies führt nicht nur zu einer deutlichen Effizienzsteigerung, sondern auch zur Verringerung von Fehlern und Kosten. Durch die Implementierung solcher Systeme können repetitive Aufgaben, die bislang manuell und fehleranfällig bearbeitet wurden, nun zuverlässig und schnell automatisiert durchgeführt werden.

Typische Fehler bei der Belegextraktion

Mangelnde Datenqualität der Ausgangsdaten: Einer der häufigsten Fehler bei der automatischen Belegextraktion ist die unzureichende Qualität der gescannten oder hochgeladenen Dokumente. Unklare Scans, schlechte Beleuchtung oder verknitterte Dokumente können die Erkennungsrate deutlich beeinträchtigen. Die Lösung liegt in der Sicherstellung einer hohen Datenqualität: Unternehmen sollten auf hochwertige Scanner setzen und darauf achten, dass die digitalen Dokumente klar und gut lesbar sind. Zudem kann eine automatische Qualitätsprüfung in den Workflow eingebaut werden, sodass unzureichende Scans sofort erkannt und korrigiert werden können.

Fehlende Flexibilität der KI-Systeme: Ein weiterer häufiger Fehler ist die unzureichende Anpassung der KI an unterschiedliche Rechnungsformate und -strukturen. Wenn die KI nicht flexibel genug ist, um mit variierenden Layouts umzugehen, können wichtige Informationen übersehen oder fehlerhaft erfasst werden. Dieses Problem lässt sich durch maschinelles Lernen lösen: Unternehmen sollten ihre Systeme mit einer breiten Palette von Belegen und fortlaufendem Feedback trainieren, sodass die KI-Systeme kontinuierlich dazulernen und ihre Erkennungsrate verbessern können.

Unzureichende Integration in bestehende Systeme: Oftmals wird die Implementierung einer KI-Anwendung als isolierter Prozess betrachtet, während die Integration in bestehende ERP- oder Buchhaltungssysteme unzureichend erfolgt. Das führt zu Medienbrüchen und doppeltem Aufwand. Um dies zu vermeiden, sollte die Belegextraktionssoftware nahtlos in die bestehenden IT-Systeme integriert werden. Eine umfassende Analyse der vorhandenen Infrastruktur und eine sorgfältige Auswahl der kompatiblen Software sind hierbei von entscheidender Bedeutung.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

In den kommenden vier Wochen lassen sich die Grundlagen für eine effektive automatische Belegextraktion schaffen:
Tag 1-7: Lagebestimmung und Analyse: Inventarisieren Sie alle Quellen der Belege, die im Unternehmen anfallen. Untersuchen Sie die Vielfalt der Formate und qualifizieren Sie die bestehenden digitalen Dokumente hinsichtlich der Lesbarkeit und Qualität. Evaluieren Sie die aktuellen IT-Systeme auf ihre Kompatibilität mit potenziellen KI-Integrationen.

Tag 8-14: Pilot angefangen: Wählen Sie eine kleine, repräsentative Menge an Belegen, um mit der Implementierung eines Pilotprojekts zu beginnen. Priorisieren Sie dabei die problematischsten Formate. Stellen Sie sicher, dass das KI-System in einer kontrollierten Umgebung getestet wird und erste Anpassungen frühzeitig vorgenommen werden können.

Tag 15-21: Systemtraining und Anpassung: Sammeln Sie erste Erfahrungen aus dem Pilotprojekt, um das System gezielt zu trainieren und anzupassen. Nutzen Sie die gewonnenen Daten, um die Flexibilität der KI zu erhöhen. Führen Sie genaues Feedback ein, um ein kontinuierliches Lernsystem zu etablieren.

Tag 22-30: Integration und Rollout: Bereiten Sie den schrittweisen Rollout der Lösung im gesamten Unternehmen vor. Stellen Sie sicher, dass die Integration in die bestehenden ERP- oder Buchhaltungssysteme nahtlos erfolgt. Schulen Sie die Mitarbeiter in der Handhabung des neuen Systems, um potenzielle Anfangsschwierigkeiten zu minimieren.
Durch eine gezielte und strukturierte Herangehensweise an die automatisierte Belegextraktion lassen sich in kurzer Zeit beträchtliche Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen erzielen. Dies trägt nicht zuletzt dazu bei, dass sich das Unternehmen auf wertschöpfendere Aufgaben konzentrieren kann.