Buchen mit künstlicher Intelligenz

18.10.2005
Rechnungen prüfen, kontieren, buchen und ablegen ist das täglich Brot der Buchhaltung. Lange Zeit widersetzten sich Eingangsrechnungen der automatischen Verarbeitung. Aber immer bessere, selbstlernende Systeme rücken der Belegflut mit KI-Algorithmen zu Leibe. Sie verringern den manuellen Aufwand erheblich und versprechen einen schnellen RoI.

"Wir sind sehr zufrieden mit unserem System zur automatischen Rechnungsverarbeitung", sagt Jens Witten, SAP-Koordinator und Projektleiter von der Nordmilch eG. Er setzt das System 4Invoice von der Seeburger AG zu automatischen Rechnungserkennung und verarbeitung ein. Die Quote der vollständig automatisch verarbeiteten Eingangsrechnungen liegt bei etwa 20 bis 30 Prozent. "Das liegt hauptsächlich daran, dass wir das System in so sensibel eingestellt haben, dass es beim geringsten Zweifel Alarm schlägt", sagt der Projektverantwortliche. Denn auf diese Weise sei es möglich, die Lernfähigkeit des Systems besonders gut auszunutzen.

Aber auch für Prüfung und Nachbearbeitung der Rechnungen, die nicht komplett erkannt werden, sind Arbeitsaufwand und Fehlerquote auf einen Bruchteil der vorher praktizierten manuellen Erfassung gesunken. Mit dem jetzt anstehenden Versions-Update rechnet Witten mit einer weiteren Steigerung der Erkennungsrate. Zudem sollen neue Funktionen zur Weiterverarbeitung der Rechnung im SAP-System, wie etwa Eskalationsmechanismen, hinzukommen.

Workflow des Rechnungsverarbeitungssystems bei der Nordmilch eG
Workflow des Rechnungsverarbeitungssystems bei der Nordmilch eG

Nordmilch ist eines der bedeutendsten Unternehmen der Milchwirtschaft in Deutschland und liegt mit dem System im Trend: Immer mehr mittelständische Unternehmen entscheiden sich für die automatische Rechnungsverarbeitung. Das Ziel ist nicht nur, der Papierflut Herr zu werden, sondern auch die Fehlerquote bei der Eingabe in das ERP-System zu senken und den manuellen Aufwand zu verringern. Möglich wird das durch immer ausgeklügeltere Software, die den gescannten Eingangsrechnungen zusätzlich zur reinen Texterkennung mit intelligenten Algorithmen zu Leibe rückt. Dabei kommen auch Verfahren aus der Künstlichen Intelligenz zum Einsatz, die im Zusammenspiel mit Wissensdatenbanken Trefferquoten weit über denen einer reinen OCR (Optical Character Recognition) erreichen.