Johanna Köhler
25.8.2023
Die Buchhaltung (engl. Accounting) ist oft von zeitaufwendigen administrativen Prozessen geprägt.
All diese Aufgaben erfordern eine Menge Zeit und Ressourcen. Unterstützende Softwarelösungen, wie zum Beispiel ERP-Systeme oder Cloud-basierte Buchhaltungssoftware sind für zahlreiche Mitarbeitende seit vielen Jahren schon nicht mehr wegzudenken. Sie haben die manuellen Aufwände in etlichen Teilprozessen bereits deutlich reduzieren können. Diese Systeme ermöglichen größtenteils eine nahtlose Integration aller buchhalterischen Aufgaben in einem Programm. Nichts desto trotz sind für viele Unternehmen die Aufwände noch deutlich erkennbar.
Die Finanzplanung stellt einen weiteren wesentlichen Bestandteil der Budgetverhandlungen in zahlreichen Bereichen und Abteilungen der Organisationen dar. Ganz klar hilft sie, die finanzielle Stabilität des Unternehmens zu gewährleisten und langfristige Ziele zu erreichen. Allerdings kann die Erstellung des Finanzplans auch mit erheblichem Aufwand verbunden sein:
Was vereint all diese Prozesse der finanziellen Abstimmung in den Unternehmen? Ein gut durchdachter und realistischer Finanzplan trägt maßgeblich dazu bei, das Wachstumspotenzial des Unternehmens auszuschöpfen und es erfolgreich am Markt zu positionieren. Ohne die präzise Bearbeitung der ein- und ausgehenden Geldmittel in der Buchhaltung wäre jedoch auch jede perfekte Prognose hinfällig.
Mit der Antwort auf diese Fragestellungen nehmen wir uns die Möglichkeiten von KI-basierten Softwarelösungen im Accounting, insbesondere der Rechnungsbearbeitung, sowie der Finanzplanung vor und geben Einblick, welche Unterstützung mit den Technologien möglich wird und inwiefern sie bei der Digitalisierung im Unternehmen helfen.
In den letzten Jahren hat sich die Rolle von Künstlicher Intelligenz in der Buchhaltung stark verändert. Von der Übernahme repetitiver Aufgaben, wie zum Beispiel in der Rechnungsbearbeitung bis hin zu Prognoseanwendungen für die Finanzplanung im Unternehmen selbst, findet sich eine Vielzahl an Unterstützungen wieder. Von den Basics, wie Rechnungsverarbeitung bis zu den innovativen neuen Lösungen, wie Unternehmensprognosen, haben wir drei Use Cases für die Buchhaltung und Finanzplanung in den Geschäftsprozessen beleuchtet.
Eine automatisierte Bearbeitung der eingehenden Rechnungsdokumente ermöglicht es Unternehmen, ihre Buchhaltungsprozesse vor allem im Hinblick auf Zeit- und Kosteneinsatz zu optimieren. Die KI-Software ist in der Lage, Rechnungen und Belege schnell und präzise zu verarbeiten. Dank ihrer Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren und automatisch Muster zu erkennen, kann die Software innerhalb von Sekundenbruchteilen eine Vielzahl an Informationen aus den Rechnungen extrahieren. Dabei erkennt sie nicht nur wichtige Angaben wie Betrag und Datum, sondern auch Details wie Steuersätze oder Produktnummern. Zusätzlich zu der schnellen Verarbeitung von Belegen werden Fehlerquoten zeitgleich deutlich minimiert - ein großer Pluspunkt für jede Buchhaltungsabteilung. Durch den Einsatz dieser Technologie können in den Abteilungen Arbeitsabläufe insbesondere im Hinblick auf die stark repetitiven und müßigen Prozessschritte rationalisiert werden. Dem Team wird es nun wieder möglich, deutlich wichtigere Aufgaben zu fokussieren und Kapazitäten neu einzuteilen.
Beim Einsatz von KI-basierten Prognosen sollen die Softwarelösungen im Wesentlichen zwei Aufgaben erfüllen: Die Erstellung von Prognosen über zukünftige Einnahmen und Ausgaben automatisieren sowie die Finanzen des Unternehmens in ihrer Planung und dem Monitoring natürlich auch optimieren.
Bei der Erstellung der zukünftigen Einnahmen-Ausgaben-Planung in der Finanzplanung kommt die Fähigkeit von KI-Systemen, große Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen, klar zum Vorschein. Durch die Integration von Finanzdaten wie Umsatzberichten, Rechnungen und Forderungen sowie weiterer historischer Daten und aktueller Markttrends können zukünftige Einnahmen und Ausgaben genauer prognostiziert werden.
Mit dem Automatisieren von Prognosen besteht außerdem die Möglichkeit zur kontinuierlichen Anpassung an Veränderungen im Marktgeschehen oder bei internen Geschäftsprozessen. Es können laufend neue Informationen verarbeitet und die Vorhersagen entsprechend aktualisiert werden. Saisonale Schwankungen oder weitere exogene Veränderungen im Markt werden frühzeitig erkannt und schaffen wichtige Reaktionsräume im Unternehmen. Mit der Möglichkeit rechtzeitig geeignete Maßnahmen und Anpassungen umzusetzen, minimieren sich ebenso potentielle Risiken.
Diesen Prognose-Lösungen kommen die immensen Datenmengen, mit denen die KI-Modelle trainiert werden, deutlich zugute. Während konventionelle Software mit der Limitierung an Regeln, Parametern und weiteren relevanten Faktoren für die Analysen unweigerlich an ihre Grenzen stoßen, gilt dies für KI-basierte Prognosetools nicht. Die KI-Modelle beziehen bei der Datenverarbeitung noch wesentlich mehr Datenpunkte in die Lösung ein und können dadurch noch genauere Vorhersagen treffen. Dabei werden verschiedene Algorithmen eingesetzt, um Trends in den Daten zu identifizieren. Beispielsweise können lineare Regression oder neuronale Netze verwendet werden, um historische Daten auszuwerten und daraus Schlüsse für die Zukunft abzuleiten.
Bei der Erstellung von Finanzberichten kommen erneut die grundlegenden Eigenschaften zur Verarbeitung von großen Datenmengen bei KI-Modellen zum Tragen. Dank der schnellen und präzisen Auswertung sämtlicher Daten in einem KI-Modell können wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden, die bei der Entscheidungsfindung helfen.
Entscheidend dabei ist, dass jegliche Informationen und Daten des Unternehmens herangezogen werden, die einen direkten oder auch indirekten Einfluss auf die Lösung haben. Somit werden wesentlich mehr Datenpunkte in die Berichtserstellungen eingebunden und führen zu den genaueren Ergebnissen. Durch die präzise Analyse der Finanzdaten eröffnet sich auch wieder der Raum, auf mögliche Risiken und Chancen frühzeitig zu reagieren. So kann beispielsweise eine schlechte Zahlungsmoral bei Kund:innen rechtzeitig erkannt werden, um Maßnahmen zur Verbesserung der Liquidität zu ergreifen. Die KI-Systeme sind in der Lage, Muster und Trends zu erkennen sowie Abweichungen von den erwarteten Ergebnissen aufzuzeigen.
Darüber hinaus dienen Berichte weiterhin als relevante Datengrundlage für Entscheidungen und Prognosen zur zukünftigen strategischen Unternehmensausrichtung. Dies ist besonders wichtig für Investor:innen, die weitere Anlage- und Investitionsentscheidungen anstreben. Durch eine fundierte Analyse der Finanzdaten kann das Risiko in entscheidendem Maße minimiert werden. Ein weiterer Vorteil von KI im Accounting zeigt sich auch in der Reduzierung menschlicher Fehlerquellen sowie Zeit-und Kostenersparnis durch die Digitalisierung und gleichzeitige Automatisierung wiederkehrender Aufgaben.
Wir haben uns drei Einsatzbereiche für die buchhalterischen Prozesse und die Finanzplanung in Unternehmen angesehen - von Herausforderungen bis zu den Potentialen, die mit Künstlicher Intelligenz und Automatisierung möglich sind.
Die technologische Unterstützung der Automatisierung hat dazu geführt, dass zahlreiche manuelle und repetitive Aufgaben in der Buchhaltung effizienter erledigt werden können, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist. Zudem ermöglicht KI eine verbesserte Datenverarbeitung und Analyse, wodurch sich schnellere und genauere Einblicke in die finanzielle Situation ergeben.
Doch die KI hat noch viel mehr Potenzial in der Buchhaltung. Durch den Einsatz von Machine Learning können Algorithmen lernen, Muster und Zusammenhänge zu erkennen, um beispielsweise Betrugsfälle schneller aufzudecken oder im Bereich der Budgetprognosen noch genauer zu werden. Ein weiterer Vorteil von automatisierten Prozessen ist die Möglichkeit zur Einrichtung von Zahlungen per Lastschriftverfahren oder Überweisungen auf Knopfdruck. Das bedeutet nicht nur weniger Arbeit für Finanzbuchhalter:innen, sondern auch schnellere Zahlungen an Lieferanten und Dienstleister.
Insgesamt bietet die Digitalisierung und Automatisierung der Buchhaltungsprozesse zahlreiche Vorteile für Unternehmen jeder Größe. Von Einsparungen bei Kosten und Ressourcen bis hin zur Verbesserung des Cashflows – wer seine buchhalterischen Abläufe optimiert, erhöht seine Wettbewerbsfähigkeit am Markt deutlich.
Die Verwendung von künstlicher Intelligenz bringt enorme Möglichkeiten zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit in der Buchhaltung - solange sie verantwortlich eingesetzt wird. Für einen sicheren Umgang und Einsatz muss in jeder Organisation sichergestellt werden, dass sie über ausreichende Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen verfügen. Denn wenn sensible Finanzdaten in falsche Hände geraten oder manipuliert werden, kann dies schwerwiegende Folgen haben.
Darüber hinaus sollten Unternehmen darauf achten, dass ihre Mitarbeitenden angemessen geschult sind. Nur so können sie die Technologie effektiv nutzen und verstehen auch deren Grenzen. Es ist wichtig zu betonen: Künstliche Intelligenz sollte niemals als Ersatz für menschliches Urteilsvermögen betrachtet werden - es handelt sich lediglich um ein Werkzeug zur Unterstützung bei Entscheidungen.
Ein weiterer essentieller Faktor ist Transparenz: Unternehmen sollten offenlegen, welche Daten gesammelt werden und wie diese verwendet werden. Dies schafft nicht nur Vertrauen bei Kund:innen und Geschäftspartner:innen, sondern sorgt auch dafür, dass Missbrauch vermieden wird.
Letztendlich wird es zum Einen an den Unternehmen selbst liegen, sicherzustellen, dass künstliche Intelligenz ethisch korrekt eingesetzt wird. Wenn dies gelingt, bietet uns diese Technologie enorme Möglichkeiten zur Verbesserung unserer Arbeit im Bereich der Buchhaltung. Des Weiteren sind es immer noch Menschen, die Entscheidungen treffen – basierend auf Datenanalysen durch KI-Systeme, aber mit dem nötigen Fingerspitzengefühl und Erfahrungswerten ausgestattet. Insgesamt zeichnet sich dennoch ein klares Bild: Die Zukunft des Finanzwesens wird maßgeblich durch künstliche Intelligenz geprägt sein!
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