Papierstapel adé: Digitale Rechnungsverarbeitung mit KI

Es ist nicht überraschend, dass die Kreditorenbuchhaltung als die arbeitsintensivste und papierlastigste Funktion im Finanzwesen eingestuft wird. ¹

Allerdings kann KI hier Abhilfe schaffen. Die Digitalisierung, Automatisierung und Anwendung der neuesten KI-Technologien auf diese wesentlichen Prozesse kann diesen Büro-Dinosaurier vollständig in einen schnittigen Sportwagen verwandeln.

Intelligente Datenerfassung aus Lieferantenrechnungen

Gibt es etwas Mühsameres als das manuelle Eingeben von Rechnungen? Dieser manuelle Prozess ist nicht nur zeitaufwendig, sondern verlangsamt auch die Zahlungsabwicklung, bindet wertvolle Ressourcen und verhindert, dass sich Ihr Team auf strategisch wichtigere Aufgaben konzentrieren kann.

Die Extraktion von Daten aus Rechnungen ist ein ideales Einsatzfeld für Künstliche Intelligenz. Durch das Zusammenspiel spezialisierter Technologien kann sie relevante Informationen in kürzester Zeit präzise und effizient erfassen.

Doch wie funktioniert die automatische Datenerfassung aus Rechnungen?

Eine Möglichkeit, um Daten aus Rechnungen zu extrahieren, stellt ein Mix aus verschiedenen Erkennungstechnologien und maschinellem Lernen dar.

• Zeichenextraktion: Extrahiert relevante Informationen aus der Rechnung mithilfe intelligenter Datenerfassungstechnologien wie optischer Zeichenerkennung (OCR) und Deep-Learning-Fähigkeiten.
• First Time Recognition: Extrahiert Daten aus Rechnungen, die zum ersten Mal erkannt werden, indem vordefinierte Felder auf dem Dokument identifiziert und falls konfiguriert, mit den Daten historischer Dokumente und ERP-Stammdaten vergleicht.
• Maschinelles Lernen: Eine maschinelle Lerntechnologie, die automatisch aus Korrekturen der User lernt, um zukünftige Erkennungsraten zu erhöhen. Ebenso ist es möglich, Erkennungskriterien für spezifische wiederkehrende Rechnungen explizit zu definieren, damit sie jedes Mal genau erkannt werden.

Welche konkreten Vorteile ergeben sich durch die digitale Rechnungsverarbeitung?

• Erhöhte Geschwindigkeit und Effizienz: KI kann große Mengen an Rechnungen in Sekunden verarbeiten, wodurch die Bearbeitungszeiten erheblich verkürzt und rechtzeitige Zahlungen sichergestellt werden.
• Genauigkeit und Konsistenz: KI kann Daten genau extrahieren, selbst aus komplexen Layouts und unstrukturierten Dokumenten – und maschinelles Lernen hilft ihr, sich im Laufe der Zeit weiter zu verbessern.
• Skalierbarkeit und Kosteneinsparungen: Automatisierte Dateneingabe reduziert Arbeitskosten und minimiert die Auswirkungen von Fehlern oder Verzögerungen und das auch bei wachsendem Arbeitsvolumen.
• Verbesserte Zufriedenheit: Ihr Team kann sich auf strategische Aufgaben konzentrieren, was die Arbeitszufriedenheit verbessert und das Risiko von Burnout durch monotone, repetitive Tätigkeiten verringert.

Prädiktive Codierung von Lieferantenrechnungen

Non-PO-Rechnungen sind der Fluch jeder Kreditorenbuchhaltung. Aber sie sind eine Tatsache des Lebens, besonders in Ausgabenkategorien wie Büromaterial oder Verwaltungskosten, die oft eine Aufteilung der Rechnungskosten auf verschiedene Kostenstellen erfordern.

Das manuelle Sortieren dieses Durcheinanders ist nicht nur zeitaufwändig, sondern beinhaltet auch eine hohe Fehlerquote. KI-basierte prädiktive Codierung kann die richtige Codierung für Non-PO-Rechnungen für Sie vorschlagen.

Wie funktioniert die richtige Codierung von Non-PO-Rechnungen?

Die KI beobachtet und lernt von einem User, der Non-PO-Rechnungen korrekt codiert. Von dort aus verwendet sie diese Beispiele, um anwendbare Codierungen für zukünftige Non-PO-Rechnungen zu empfehlen. Die KI lernt weiterhin aus den Korrekturen des Users und verbessert kontinuierlich ihre Vorhersagegenauigkeit. Typischerweise werden nach nur wenigen Wiederholungen Non-PO-Rechnungen automatisch der richtigen Kostenstelle, dem Kostentyp und dem Steuersatz zugewiesen.

Worin liegt der Hauptvorteil der automatischen Codierung von Non-PO-Rechnungen?

Kurz gesagt in der Genauigkeit. Die neu gewonnene Präzision ermöglicht ein neues Level an Effizienz bei der Rechnungsverarbeitung und führt nebenbei zu verbesserten Lieferantenbeziehungen.

Anomalieerkennung in Lieferantenrechnungen

Wenn ein ungewöhnlich großer oder kleiner Betrag auf einer Lieferantenrechnung auftaucht, ist es wichtig, diesen zu kennzeichnen, damit Sie bestätigen können, ob er legitim oder ob es sich um Fehler handelt. KI kann dies in wenigen Sekunden erkennen.

Wie erkennt die KI in Sekundenschnelle eine Anomalie in einer Lieferantenrechnung?

Eine KI-Lösung lässt sich so konfigurieren, dass Sie automatisch gewarnt werden, falls ungewöhnliche Mengen oder Beträge für einen bestimmten Artikel und/oder Lieferanten auftreten. Sie analysiert Ihre historischen Bestelldaten und Rechnungen, um Anomalien im Zahlungsbetrag oder in der Bestellmenge zu erkennen und benachrichtigt Sie.

Welche Vorteile ergeben sich aus KI-gestützten Lösung?

• Entlastung: Anstatt dass Ihr Personal wertvolle Zeit damit verbringen muss, Bestellanforderungen und Lieferantenrechnungen nach Unregelmäßigkeiten zu durchsuchen, übernimmt die KI diese Aufgabe – und das schneller und genauer.
• Risikominderung: Das Erkennen aller Anomalien verringert das Risiko, eine falsche Bestellung aufzugeben oder eine fehlerhafte Zahlung zu tätigen.

Fazit

Manuelle, papierbasierte Prozesse in der Kreditorenbuchhaltung sind nicht mehr zeitgemäß. Finanzteams, die wettbewerbsfähig und agil in einer sich verändernden Welt bleiben wollen, setzen heute auf KI-Lösungen.

1: 2023 Benchmarking Report: Automation Trends, IOFM