Die Technologien hinter der Künstlichen Intelligenz

​Themenreihe Esker Talks KI, Teil 1

Auch in 2024 ist Künstliche Intelligenz ein hoch aktuelles Thema in den deutschen Unternehmen und weltweit. So gibt es die Early Adopter der Firmen in Deutschland, die ihre Teams mit KI-gestützten Softwarelösungen von allerlei zeitraubenden und arbeitsintensiven Tätigkeiten befreien und ihnen Freiräume für strategisch relevante Entscheidungsfindungen schaffen. Hierzulande ist zwar noch vorsichtige Skepsis in vielen Anwendungsbereichen und Branchen gegeben, doch je ausgereifter die künstliche Intelligenz wird, desto mehr Akzeptanz erhält sie auch in Deutschland. Bei Esker selbst nimmt die Künstliche Intelligenz einen hohen Stellenwert ein. Daher möchten wir Sie in unserer Themenreihe zu KI auf eine Reise mitnehmen, die Ihnen im ersten Teil die Technologien, die hinter dem Sammelbegriff Künstliche Intelligenz verborgen sind, näherbringen.

Lassen Sie uns gemeinsam die wichtigsten Teilbereiche betrachten, mit denen die KI vielen Teams unterstützend zur Seite steht und was die einzelnen Technologien leisten.
 

Die verschiedenen Technologien hinter der Künstlichen Intelligenz: Machine Learning, fortgeschrittene Algorithmen, visuelle Erkennung, natürliche Sprachverarbeitung

Machine Learning (ML) in der Buchhaltung bietet zahlreiche Vorteile. Hier sind einige der wesentlichen Aspekte:

• Automatisierung und Effizienz: ML-basierte Systeme können sich wiederholende und fehleranfällige Aufgaben in der Buchhaltung übernehmen. Jede eingehende Rechnung und jedes eingehende Dokument wird für eine kontinuierliche, selbstständige Weiterentwicklung genutzt. Die Algorithmen passen sich zudem an die Vorlieben der Nutzenden an und verarbeiten Daten gemäß deren Bedürfnissen.
• Präzision und Fehlerminimierung: Durch die automatisierte Datenverarbeitung ohne menschlichen Übertrag reduziert sich die Fehlerquote merklich. Auch erkennen die Modelle Muster und führen genaue Analysen durch. Während dieser Schritte ist kein menschliches Eingreifen erforderlich, weshalb Verarbeitung und Auswertung maximal genaue Ergebnisse bereitstellen.
• Compliance und Gesetzestreue: KI-Systeme unterstützen bei der Einhaltung von Gesetzen und Regeln im Finanzwesen. Nach der Definition der jeweils anzuwendenden Gesetzesvorgaben laufen Prüfungen automatisiert ab und sichern so die Einhaltung der spezifischen Vorschriften. Diese können gesetzlich vorgegeben oder nochmals verfeinert durch die Wiedergabe eines internen Code of Conducts abgebildet werden.
• Zeitersparnis: ML beschleunigt Prozesse, sodass Mitarbeitende mehr Zeit für strategische Aufgaben haben. Dabei variieren die Kennzahlen je nach eingesetzter Lösung und können beispielsweise bei der Rechnungsverarbeitung annähernd 100 % Automatisierungsquote erreichen, während die Automatisierung im Bereich des Kreditmanagements aktuell bei etwa 40 % liegt. In jedem Falle bedeuten diese Automatisierungsquoten eine entscheidende Arbeitsentlastung, die zu einer verbesserten Gesundheit der Angestellten und einer sinkenden Fluktuation führt. 

Fortgeschrittene Algorithmen

• Künstliche Neuronale Netze (ANN)

ANN werden für die automatische Klassifizierung von Belegen, Rechnungen und Buchungssätzen eingesetzt. Inspiriert von biologischen Neuronen, bestehen ANN aus Schichten von künstlichen Neuronen. Sie können komplexe Zusammenhänge in den Daten erkennen und weiterverarbeiten.

• Zeitreihenanalysen

Zeitreihenmodelle werden für die Vorhersage von Finanzdaten wie Umsatz, Liquidität und Budgets verwendet. Zeitreihenanalysen sind in der Buchhaltung äußerst nützlich, um Trends, Muster und zukünftige Entwicklungen zu verstehen. Sie analysieren vorhandene historische Daten, um zukünftige Trends zu prognostizieren. Hier sind einige Beispiele für ihre Anwendung:

• Umsatzprognosen

Unternehmen verwenden Zeitreihenanalysen, um den Umsatz im Laufe der Zeit vorherzusagen. Dies hilft bei der Planung von Ressourcen, der Lagerhaltung und der Budgetierung.

• Kosten- und Ausgabenverfolgung

Durch die Analyse von Zeitreihendaten können Unternehmen ihre Kosten und Ausgaben über verschiedene Zeiträume hinweg überwachen. Dies ermöglicht eine effiziente Ressourcenallokation.

• Liquiditätsmanagement

Zeitreihenanalysen helfen bei der Vorhersage von Liquiditätsbedarf und -verfügbarkeit. Dies ist entscheidend für die finanzielle Stabilität eines Unternehmens.

• Betriebskapitalmanagement

Durch die Analyse von Zeitreihendaten zu Lagerbeständen, Forderungen und Verbindlichkeiten können Unternehmen ihre Betriebskapitalanforderungen optimieren.

• Währungsschwankungen

In multinationalen Unternehmen werden Zeitreihenanalysen verwendet, um Wechselkursschwankungen zu überwachen und sich darauf vorzubereiten.

• Betrugserkennung

Durch die Analyse von Transaktionszeitreihen können verdächtige Muster identifiziert werden, die auf Betrug hindeuten könnten.

• Budgetierung und Finanzplanung

Zeitreihenanalysen helfen bei der Erstellung realistischer Budgets und langfristiger Finanzpläne. Ein konkretes Beispiel: Ein Unternehmen analysiert seine monatlichen Umsatzdaten der letzten fünf Jahre, um saisonale Trends zu erkennen und die Umsatzprognose für das nächste Quartal zu erstellen.

Visuelle Erkennung (OCR)

Optische Zeichenerkennung (OCR) ist eine Technologie, die Texte und Schriftzeichen auf beliebigen Dokumenten entziffern kann. Sie ermöglicht es Computern, Texte auf Papierbelegen, PDF-Dateien, Word-Dokumenten und anderen Formaten zu lesen. Hier sind einige Beispiele für die Verwendung von OCR in der Buchhaltung:

• Automatisierte Rechnungserfassung

Unternehmen verwenden OCR, um Rechnungen automatisch zu scannen und die darauf aufgeführten Posten zu erkennen. Diese Daten können direkt in die Buchhaltungssoftware übertragen und verbucht werden.

• Schnellere Bearbeitungszeiten

Durch OCR können Rechnungen schneller verarbeitet werden, was zu kürzeren Durchlaufzeiten und einer beschleunigten Zahlungsabwicklung führt.

• Genauigkeit und Fehlerminimierung

OCR reduziert menschliche Fehler bei der manuellen Dateneingabe und verbessert die Genauigkeit der Buchhaltungsdaten.

• Skalierbarkeit

Unternehmen können OCR-Software skalieren, um große Mengen an Finanzdokumenten effizient zu verarbeiten.

Ein Beispiel aus der Praxis: Stellen Sie sich vor, ein Unternehmen erhält eine Eingangsrechnung. Mithilfe von OCR wird der Text auf der Rechnung erfasst, die relevanten Informationen extrahiert und automatisch in das Buchhaltungssystem übertragen.

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache befasst. Ziel von NLP ist es, Maschinen dazu zu befähigen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren. Hier sind einige Beispiele für die Verwendung von NLP in der Buchhaltung:

• Automatisierte Rechnungserfassung

NLP kann Rechnungen automatisch scannen und die darauf aufgeführten Posten erkennen. Diese Daten können direkt in die Buchhaltungssoftware übertragen und verbucht werden.

• Kategorisierung von Rechnungen und Spesenabrechnungen

NLP hilft bei der automatischen Kategorisierung von Rechnungen und der Identifizierung auffälliger Abrechnungen.

• Berichterstattung in natürlicher Sprache

Mit NLP können auf Basis von Echtzeitdaten geschäftsrelevante Berichte in natürlicher Sprache generiert werden. Dies beschleunigt den Zugriff auf Berichte und reduziert den Aufwand für deren Erstellung.

• Automatische Texterkennung in Belegen und Dokumenten

NLP ermöglicht die automatische Extraktion von relevanten Informationen aus Belegen wie Rechnungen, Verträgen und anderen Dokumenten.

• Kundenkommunikation und Support

NLP-basierte Chatbots können Kundenanfragen in natürlicher Sprache verstehen und beantworten.

Eine Vielzahl technologischer Ansätze arbeitet also gemeinsam innerhalb der Künstlichen Intelligenz präzise und zeitsparend für die Entlastung der Teams in den Unternehmensbuchhaltungen. Doch wie wird darauf geachtet, dass die Digitalisierung mit selbstlernenden Lösungen nicht aus dem Ruder läuft? Wie stellen wir sicher, dass diese mächtige Maschinerie positive Zwecke und keine menschengefährdenden Gebaren integriert, wie aus vielen Apokalypse-Blockbustern bekannt? In der kommenden Woche nehmen wir Sie mit auf eine Entdeckungsreise rund um den EU AI Act, die Bedeutung der DSGVO und ethische Rahmenbedingungen.

In der Zwischenzeit legen wir Ihnen unseren ersten Teil der Esker Talk-Reihe ans Herz. Verfolgen Sie die Unterhaltung mit dem Experten für KI, Prof. Dr. Steffen Herbold, Leiter des Instituts für AI Engineering an der renommierten Universität Passau mit unserem Country Manager Deutschland Dr. Rafael Arto-Haumacher und Head of Professional Services Deutschland Maxi Kleinen. Die drei teilen Erfahrungen, Wissen und interessante Einblicke in Bezug auf die Arbeit mit der Künstlichen Intelligenz - von der Entwicklung bis hin zur Anwendung. Hier geht es zur ersten Folge von Esker Talks KI.
 

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