Die 9 besten KI-Agenten im Rechnungswesen in 2026

Tools wie Dext, AutoEntry und Hubdoc automatisieren die Datenextraktion und die Buchung von Transaktionen. Diese Systeme basieren jedoch im Wesentlichen immer noch auf Regeln , sodass Buchhalter häufig zwischen verschiedenen Tabellenkalkulationen wechseln müssen. Nach Durchsicht der Dokumentation und dem Ansehen von Demos habe ich daher die besten Systeme ausgewählt:

• KI-gestützte Buchhaltungsassistenten , die Formulare für die tägliche Buchhaltung und den Monatsabschluss automatisch ausfüllen.
• Open-Source-ERP-/Buchhaltungssysteme , die mit Low-Code-/No-Code-Automatisierungsplattformen integriert werden können.

Beispiele für KI-Agenten im Bereich der kommerziellen Buchhaltung

Kommerzielle Buchhaltungsagenten sind vorgefertigte Low-Code-/No-Code-Tools, die sich optimal für die Automatisierung von Arbeitsabläufen in Unternehmen und für eine schnelle Bereitstellung eignen.

Open-Source-Buchhaltungsframeworks

Diese webbasierten ERP-Frameworks können für die Buchhaltung verwendet und mit Low-Code/No-Code-Automatisierungsplattformen ( z. B. Beam AI ) integriert werden, um eine autonome Buchhaltung zu ermöglichen.

Demos von Buchhaltungsagenten aus der Praxis

Hier habe ich gezeigt, wie man verschiedene Buchhaltungsaufgaben mit Buchhaltungsagenten optimieren/automatisieren kann:

Automatisierung von Rechnungs-Workflows:

In dieser Demo optimiert der Buchhaltungsagent das Datenverarbeitungssystem.

1. Ein Google Drive-Ordner dient üblicherweise als Ausgangspunkt , wo eingehende Rechnungen gespeichert werden. Alternativ können Rechnungen auch über ein separates E-Mail-Postfach empfangen werden, entweder direkt von Auftragnehmern gesendet oder von einer allgemeinen Geschäftsadresse weitergeleitet.
   
2. Nach dem Empfang extrahiert der KI-Agent alle relevanten Daten , ähnlich wie es ein Mensch in der Buchhaltung tun würde.
   
3. Die extrahierten Daten werden in XML konvertiert , ein Format, das mit den meisten Buchhaltungsprogrammen kompatibel ist.
   
4. Von dort werden die Daten entweder in eine Tabellenkalkulation eingefügt oder automatisch in ein ERP-System , QuickBooks , Xero oder ein anderes Zielsystem übertragen.

Hier ein GUI-basiertes Beispiel für Barauszahlungen und Rechnungen:

Transformation des Hauptbuchs:

In diesem Beispiel ermöglicht ein KI-gestützter Buchhaltungsagent den Benutzern, eine Rohdatendatei hochzuladen, KI-vorgeschlagene Kontenzuordnungen anzuzeigen und Anpassungen mithilfe intuitiver Dropdown-Menüs vorzunehmen.

Nach Abschluss des Vorgangs erzeugt ein Klick auf „Transformieren“ sofort eine Vorschau der bereinigten Daten , die als CSV-Datei zur Integration in Buchhaltungssysteme heruntergeladen werden kann.

Kontenplan kategorisieren:

In diesem Beispiel können Sie sehen, wie die LLMs von Google als Co-Pilot-Sprachassistent zur Kategorisierung der Kontenplanung in QuickBooks eingesetzt werden.

Bewertung von KI-Agenten für die kommerzielle Buchhaltung

Docyt

Docyt AI eignet sich am besten für kleine und mittelständische Unternehmen, Wirtschaftsprüfungsgesellschaften und Organisationen mit mehreren Standorten, die eine durchgängige Automatisierung ihrer Buchhaltung anstreben.

Docyt verbindet sich direkt mit Bankfeeds, QuickBooks Online und über 30 Kassensystemen. Seine Agenten wie GARY (Generative Accounting Retrieval System) und Docyt Copilot automatisieren Aufgaben von der Dokumentenextraktion bis zur Analyse finanzieller Abweichungen. Docyt Copilot ist besonders hilfreich, um Anomalien in der Gewinn- und Verlustrechnung zu erkennen und KPI-Dashboards zu erstellen.

Hauptmerkmale:

• Vollständige Buchhaltungsautomatisierung
  
• Gary kümmert sich um Arbeitsabläufe, Aufgaben und die Koordination von Genehmigungen.
  
• Docyt Copilot für Varianzanalyse und Erkennung finanzieller Anomalien
  
• Prognosen mit prädiktiven KI-Modellen
  
• Berichterstattung über mehrere Einheiten und Abteilungen
  

Preisgestaltung

Enterprise – Individuelle Preisgestaltung basierend auf dem Funktionsumfang

Accy.ai

Aktuell gibt es eine Warteliste , die Plattform befindet sich in der privaten Beta-Phase.

Accy.ai kann Rechnungen per E-Mail oder manuell hochladen, sie mithilfe von KI analysieren und die entsprechenden Steuerkennzeichen je nach Rechtsordnung anwenden. Beispielsweise erkennt das System, dass der Einkauf eines britischen Unternehmens bei einem US-amerikanischen Lieferanten nicht der Mehrwertsteuer unterliegt und kategorisiert ihn entsprechend.

Jeder KI-Agent kann so angepasst werden, dass er spezifische Compliance-Anforderungen wie UK GAAP, US GAAP oder IFRS erfüllt.

Preisgestaltung :

Individuell – Preisgestaltung basierend auf der Anzahl der Agenten, ERP-Integrationen und dem Volumen.

Vic.ai

Vic.ai eignet sich am besten für mittelständische Unternehmen bis hin zu Großunternehmen , die ihre Kreditorenbuchhaltungsprozesse mit hohem Transaktionsvolumen automatisieren müssen.

Das System importiert und kategorisiert automatisch Hunderte von Rechnungen, ohne dass manuelle PDF-Uploads erforderlich sind. Es lernt Ihre bevorzugten Kontierungsarten kennen, wodurch Korrekturen reduziert und mehr Zeit für vorausschauende Finanzplanung gewonnen wird. Eine offene API ist verfügbar.

Hauptmerkmale:

• VicInbox™ für KI-gestützte Rechnungserfassung und -kategorisierung
• VicPay™ für Zahlungsfreigaben, Rabattverfolgung und Terminplanung
• VicCard™ für kontrollierte Unternehmensausgaben
• VicAnalytics™ für Dashboards zur Leistungs- und Produktivitätsanalyse im Kreditorenmanagement
• Bestellabgleich mit automatisierten Abweichungswarnungen
• Offene API zur Integration mit ERP-, Beschaffungs- und Finanzsystemen
• Automatisierte Verarbeitung für die berührungslose Rechnungsbearbeitung
• SOC 2-zertifiziert

Preisgestaltung:

Individuell – Basierend auf Rechnungsvolumen, Funktionen und Unternehmensgröße.

Stapel

30 Tage kostenlos testen

Stacks richtet sich an Buchhaltungsteams, die ihren Finanzabschluss automatisieren und Abstimmungen optimieren möchten. Es integriert Google Sheets, Datenbanken und ERP-Systeme und ermöglicht so den Echtzeitzugriff auf Datentrends, Abweichungen und Kontextinformationen.

Hauptmerkmale:

• KI-gestütztes Close-Management
• Automatisierte Kontoabstimmungen
• Automatisierung von Journaleinträgen
• Finanzanalyse in Echtzeit (z. B. konsolidierte Umsätze/Aufwendungen)

Preisgestaltung:

Individuell – auf Anfrage.

FloQast

FloQast eignet sich optimal für kleine bis mittelgroße Teams und bietet einen hohen Mehrwert bei der Automatisierung von Abstimmungs- und Finanzabschlussprozessen. Die Monatsabschlussfunktion, der Prüfpfad und die Abstimmungsautomatisierung arbeiten nahtlos zusammen.

Die Plattform bietet außerdem eine Funktion namens Fluxanalyse (zur Analyse von Veränderungen bei Betriebskosten, Einnahmen und Abteilungen), die für Teams mit komplexen Abstimmungsanforderungen nützlich ist.

Preisgestaltung:

• Enterprise – Ab ca. 40.000 US-Dollar/Jahr
• Beinhaltet die Implementierung (ca. 5.000 US-Dollar) und modulare Erweiterungen.

Numerisch

Numeric eignet sich optimal für einen strukturierten Finanzabschlussprozess, bevor man auf stärker automatisierte Tools wie FloQast oder Stacks umsteigt. Es bietet eine kostenlose Monatsabschluss-Checkliste, eine Flux-Analyse und eine Checkliste für den Monatsabschluss.

Der Nachteil ist, dass es weniger robust ist als Enterprise-Tools und in der kostenlosen Version nur eine eingeschränkte Workflow-Automatisierung bietet.

Preisgestaltung:

• Kostenlos – inklusive Checklistenmodul
• Kostenpflichtig – nutzungsbasiert (abhängig von der ERP-Integration und der Benutzeranzahl)

Relevanz KI

Relevance AI ist ein Workflow-Automatisierungstool zur Entwicklung von KI-Systemen für die Buchhaltung. Es eignet sich hervorragend für Prototypen und ist besonders nützlich für grundlegende Aufgaben wie Dateneingabe, Rechnungskategorisierung oder die Erstellung von Finanzberichten.

Preisgestaltung:

• Kostenlos – Vollständig nutzbare Sandbox-Umgebung
• Kostenpflichtig – nutzungsbasiert (API-Aufrufe, Agenten, Speicher)

Akira AI

Akira AI ist eine Agentenplattform für Agentenorchestrierung, Automatisierung und Analyse. Sie bietet eine Reihe spezialisierter KI-Agenten, wie z. B. Daten- und Rechnungsverarbeitungsagenten, die zur automatischen Rechnungserstellung und Automatisierung von Buchhaltungsprozessen entwickelt wurden.

Preisgestaltung:

Individuell – Angebot basierend auf der Anzahl der Agenten

Schaltung

Der KI-gestützte Agent von Circit zur Transformation von Hauptbuchdaten. Er basiert auf Frameworks zur Agentenentwicklung (LangChain, Streamlit, GitHub Copilot).

Es optimiert den Datenmapping- und Normalisierungsprozess und wandelt unstrukturierte CSV- oder Excel-Hauptbuchdateien mithilfe eines KI-gestützten, benutzergesteuerten Workflows in strukturierte, standardisierte Formate um:

1. Upload – Der Benutzer wählt eine Rohdatei der Hauptbuchhaltung (CSV/Excel) aus.
   
2. KI-Analyse – Der Agent scannt und schlägt Spalten-zu-Schema-Zuordnungen vor.
   
3. Menschliche Überprüfung – Benutzer bestätigen oder passen die von der KI vorgeschlagenen Zuordnungen über Dropdown-Menüs an.
   
4. Transformation – Es wird eine bereinigte, standardisierte Ledger-Datei zum Download generiert.

Preisgestaltung:

Kostenlos – Zugriff auf das grundlegende GL-Transformationswerkzeug.

Was sind KI-Agenten im Rechnungswesen?

KI-Agenten sind LLM -erweiterte Softwarekomponenten und Frameworks zur Aufgabenautomatisierung, die bei Buchhaltungsaufgaben mit minimalem menschlichen Eingriff helfen können.

Im Rechnungswesen können diese Systeme komplexe Arbeitsabläufe wie Monatsabschlüsse und Abstimmungen steuern.

• Master-Orchestrierungsagent : Koordiniert alle Agenten.
• Daten- und Rechnungsverarbeitungsagent : Ruft Rechnungen für Verbindlichkeiten und Forderungen ab und generiert diese automatisch.
• Prüf- und Abgleichsbeauftragter : Gleicht Lieferantenrechnungen mit Bestellungen ab und gleicht eingehende Zahlungen mit Kundenrechnungen ab.
• Zahlungs- und Cashflow-Agent : Plant Lieferantenzahlungen.

Hauptfähigkeiten von KI-Buchhaltungsagenten

• Dokumentenanalyse : Extrahiert strukturierte Daten aus Rechnungen, Quittungen, Kontoauszügen und Steuerformularen.
• Autonome Datenklassifizierung: Transaktionen werden automatisch anhand erlernter Muster und des Anbieterkontexts kategorisiert (z. B. wird eine AWS-Gebühr als IT-Ausgabe klassifiziert).
  
• Automatisierte Abstimmung: Rechnungen mit Zahlungen abgleichen, Abweichungen identifizieren.
  
• Abgrenzungs- und Buchungsplanung: Verwalten Sie abgegrenzte Aufwendungen oder Ertragspläne durch die automatische Generierung monatlicher Buchungssätze.
  
• Kontextanalyse: Suchen Sie online oder in internen Quellen nach Informationen zu unbekannten Anbietern oder Dienstleistungen, um die korrekte Zuordnung im Hauptbuch und die steuerliche Behandlung sicherzustellen.
  
• Anomalieerkennung: Identifizierung ungewöhnlicher Transaktionen, Duplikate oder Betrugsrisiken durch Mustererkennung und Ausreißererkennung.
  
• Automatisierte Kundenkommunikation: Erstellen Sie personalisierte E-Mails an Kunden und Stakeholder.
  
• Integration mit ERP-Systemen: Nutzen Sie APIs, um Daten von Plattformen wie QuickBooks, Xero, NetSuite oder kundenspezifischen ERP-Systemen zu empfangen und zu übertragen.

Anwendungsfälle von KI-Agenten im Rechnungswesen

• Buchhaltung: Dokumentation aller Finanztransaktionen.
• Finanzabschluss : Automatisiert die Kontenabstimmung, kennzeichnet Unstimmigkeiten und schlägt Anpassungen vor.
• Ausgabenkategorisierung : Klassifiziert Belege und Rechnungen mithilfe von Mustererkennung und bisherigem Verhalten.
• Finanzprognose : Nutzt historische und externe Daten, um präzise Prognosen zu erstellen.
• Finanzberichterstattung: Erstellt Abschlüsse wie Bilanzen und Gewinn- und Verlustrechnungen.
• Steuererklärung : Wendet aktualisierte Steuervorschriften an, ermittelt Abzüge und berechnet die Steuerschuld.
• Vorbereitung von Audits : Erstellt Dokumente, gleicht Daten ab und entwirft vorläufige Berichte.

Die Rolle agentenbasierter KI in der Buchhaltung

Quelle: ⁵

Agentic AI könnte die Routinearbeiten im Rechnungswesen und Steuerwesen automatisieren .

Rechnungslegungsvorschriften und Jahresabschlüsse beinhalten jedoch häufig mehrere Interpretationen und erfordern analytische Entscheidungsfindung. Agentische KI verfügt nicht über das moralische Urteilsvermögen und den Rahmen für logisches Denken, um Entscheidungen zu Rechnungslegungsgrundsätzen zu treffen. In solchen Fällen kann sie keine Entscheidungen treffen und komplexe kontextuelle Nuancen sowie ethische Überlegungen nicht bewerten.

Weiterführende Lektüre

• Vergleich von 20 LLM-Sicherheitstools und Open-Source-Frameworks
• Was sind die 10 größten Sicherheitsrisiken im LLM-Studium?

Referenzlinks

1.

AI Takes Over Accounting? 🤖 Real Demo Automates Chart of Accounts Like Magic! - YouTube

2.

I built my first AI Agent – using AI | ICAEW

3.

Google AI + Bookkeeping in QuickBooks - YouTube

4.

AI Agents in Finance: Redefining Payable and Receivable Accounts

ElixirClaw

5.

Impact of Automation on Accounting Practices

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

Vollständiges Profil anzeigen

Seien Sie der Erste, der kommentiert

Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Alle Felder sind erforderlich.

Name

E-Mail-Adresse

Kommentar

0/450

Kommentar posten