Wie KI die Rechnungsverarbeitung transformiert

Herausforderungen der manuellen Rechnungsverarbeitung

Die manuelle Bearbeitung von Rechnungen stellt viele Unternehmen vor große Herausforderungen: Sie ist zeitaufwendig, fehleranfällig und bindet wertvolle personelle Ressourcen. Besonders problematisch ist die Vielfalt an Rechnungsformaten, die eine einheitliche Verarbeitung erschwert. Fehlerhafte Zuordnungen und inkonsistente Daten führen zu aufwendigen Korrekturschleifen – mit steigender Rechnungsanzahl wachsen auch Aufwand und Kosten.

‍Automatisierungspotenziale durch KI

Künstliche Intelligenz kann zentrale Schritte der Rechnungsverarbeitung automatisieren – von der Erkennung über die Betragsprüfung bis hin zur korrekten Zuordnung. Dabei bleibt die menschliche Kontrolle erhalten, während die Effizienz steigt und Fehler deutlich reduziert werden. Der größte Vorteil: spürbare Kostenersparnis und eine deutlich schnellere Abwicklung.

Darüber hinaus ermöglicht die zentrale Speicherung und Analyse der Rechnungsdaten neue Einblicke: Wiederkehrende Fehlerquellen oder auffällige Dienstleister lassen sich identifizieren und gezielt optimieren. So wird die Prozessqualität kontinuierlich verbessert.

Prozessorientierter Lösungsansatz

Zur technischen Umsetzung empfehlen wir den Aufbau einer modularen Prozesspipeline: Nach dem Rechnungseingang erfolgt zunächst die Klassifikation (z. B. Rechnung ja/nein, Art der Rechnung), anschließend die Extraktion relevanter Daten und deren Validierung gegen bestehende Datenbanken. Zur Klassifikation kommen KI-Modelle zum Einsatz, für die Berichterstattung generative KI wie ChatGPT.

Der Lösungsansatz ist technologieoffen und lässt sich flexibel in bestehende IT-Landschaften integrieren – ob in Cloud-Umgebungen wie AWS oder in lokale Datenbanken. Unsichere Daten werden zur manuellen Prüfung weitergeleitet. Durch kontinuierliches Retraining passt sich die Lösung neuen Rechnungsarten an und bleibt langfristig einsatzfähig.

‍Projektvorgehen und Change Management

Die Einführung erfolgt schrittweise: von der Machbarkeitsprüfung über die Wirtschaftlichkeitsanalyse und den Proof of Concept bis hin zur Generalisierung und dem Go-Live. Ein erfolgreiches Change Management ist dabei entscheidend – transparente Kommunikation, Workshops zur Business Logic und die frühzeitige Einbindung aller relevanten Stakeholder fördern die Akzeptanz und minimieren Widerstände.

‍Praxisbeispiel: Automatisierte Rechnungsverarbeitung in der Baubranche

Ein konkreter Anwendungsfall aus der Baubranche zeigt, wie KI die Rechnungsprüfung bei Warenlieferungen deutlich vereinfachen und beschleunigen kann:

Bei der Lieferung von Baumaterialien wird der Soll-Rechnungsbetrag auf Basis der vorhandenen Auftragsdaten berechnet – etwa durch Abgleich von bestellten Mengen, Einheiten und Preisen. Die eingehende Ist-Rechnung wird anschließend automatisiert geprüft: KI-Modelle extrahieren relevante Informationen aus PDF-Dokumenten, wie z. B. Artikelnummern, Mengenangaben und Preise. Diese Daten werden strukturiert dargestellt, während irrelevante Inhalte – etwa Werbeblöcke oder Fußnoten – ausgeblendet werden.

Die extrahierten Informationen lassen sich direkt in bestehende Datenbanken überführen oder als Excel-Datei exportieren. So entsteht ein durchgängiger digitaler Prozess, der manuelle Prüfungen reduziert und die Datenqualität erhöht.

‍Weitere Vorteile des Ansatzes:

• Formatunabhängigkeit: Verarbeitung von Bild- und PDF-Rechnungen, sofern lesbar.

• Spam- und Phishing-Erkennung: Regelwerke und Filter schützen vor unerwünschten Inhalten.

• Technologieoffenheit: Flexible Anbindung an verschiedene Datenbanken und Speicherorte.

• Skalierbarkeit: Erweiterbar auf Cash Management und Zahlungsprüfung bei entsprechender technischer Anbindung.

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‍Fazit zur Rechnungsverarbeitung mit KI

Die KI-gestützte Rechnungsverarbeitung ist mehr als nur ein Effizienz-Booster – sie ist ein strategischer Hebel zur Digitalisierung und Prozessoptimierung. Unternehmen profitieren von geringeren Kosten, höherer Datenqualität und schnellerer Bearbeitung. Gleichzeitig schafft die Lösung Transparenz und neue Analysepotenziale, die weit über die reine Rechnungsprüfung hinausgehen.

Nutzen Sie das Potenzial der KI für Ihre Rechnungsverarbeitung. Beginnen Sie mit einem Proof of Concept und erleben Sie, wie schnell sich Effizienz und Transparenz steigern lassen. ‍Unser Tipp: Für die Testphase empfehlen sich 10–20 Beispielrechnungen, um unterschiedliche Fälle abzudecken.

Sie möchten mehr erfahren oder ein Pilotprojekt starten? Kontaktieren Sie uns für eine individuelle Beratung und erfahren Sie, wie sich die Lösung nahtlos in Ihre bestehende IT-Landschaft integrieren lässt.