AP-KI-Anwendungen und -Tools für Kreditorenbuchhaltungsprozesse
Manuelle Kreditorenbuchhaltungsprozesse werden häufig durch vermeidbare Probleme wie Betrugsrisiken, Dateneingabefehler, verzögerte Genehmigungen und mangelnde Transparenz der Ausgaben verlangsamt. KI-gestützte Lösungen für die Kreditorenbuchhaltung beheben diese Schwachstellen, indem sie Routineaufgaben automatisieren, die Genauigkeit verbessern und eine bessere Übersicht über den gesamten Zahlungszyklus ermöglichen. Daher priorisieren über die Hälfte (54 %) der Finanzvorstände die Integration von KI-Systemen in ihre Finanzabteilungen. 1
Entdecken Sie die 11 besten KI-Anwendungen, die die Kreditorenbuchhaltung von einem Kostenfaktor zu einer strategischen Funktion machen, und die 7 besten KI-Tools für die Kreditorenbuchhaltung:
KI-basierte Tools zur Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung
PairSoft
Die KI von PairSoft ist darauf ausgelegt, die zentrale Buchhaltungsaufgabe der Codierung zu übernehmen:
- KI-gestützte Hauptbuchkodierung: Die KI lernt aus allen vergangenen Transaktionen und nutzt diese Historie, um neue Ausgaben automatisch zu kategorisieren. Dadurch wird sichergestellt, dass jeder Eintrag den Unternehmensrichtlinien entspricht und das Risiko einer Fehlklassifizierung von Ausgaben in Finanzberichten deutlich reduziert wird.
Tipalti AI
Tipalti nutzt generative KI zur Verbesserung der Rechnungsverarbeitung:
- Intelligent-Codierung: Die KI analysiert vergangene Rechnungen und sagt neue Rechnungen korrekt voraus und kodiert sie entsprechend. Dadurch wird die Verarbeitung deutlich beschleunigt und die Geldflüsse werden transparent dargestellt.
- Einfache Berichterstellung: Komplexe Berichtseinstellungen müssen nicht erlernt werden. Eine einfache Frage in verständlichem Englisch, wie z. B. „Zeig mir alle unbezahlten Rechnungen“, wird eingegeben, und die KI erstellt umgehend den gewünschten Bericht.
- Intelligente Zahlungsabwicklung: Das System lernt ständig aus den Zahlungsdaten und nutzt dieses Wissen, um die Arbeitsabläufe aktuell und effizient zu halten.
Stampli (Billy der Bot™)
Stampli nutzt seinen KI-Assistenten Billy the Bot, um viele routinemäßige, manuelle Aktionen zu automatisieren:
- Automatisierte Erfassung und Codierung: Billy the Bot liest automatisch Daten aus Rechnungen aus und codiert sie.
- Routing: Es übernimmt die komplexe Aufgabe, Rechnungen zur Genehmigung an die richtigen Personen zu senden.
- Betrugserkennung: Die KI hilft dabei, potenziellen Betrug zu erkennen, bevor Zahlungen erfolgen.
Billionen KI
Rillion konzentriert sich auf den Einsatz von KI, um die Genauigkeit zu erhöhen und die manuelle Dateneingabe in wichtigen Prozessen zu reduzieren:
- KI-gestützte Rechnungserfassung: Die KI extrahiert Details aus Rechnungen (auch aus Scans mit geringer Qualität) und lernt mit jedem Dokument. Im Gegensatz zu älteren Scantechnologien wird die KI mit der Zeit besser und genauer und passt sich neuen Rechnungsformaten an.
- KI für die Kontierung von Hauptbuchkonten: Die KI analysiert vergangene Finanzdaten (einschließlich saisonaler Schwankungen oder Abteilungsrichtlinien), um die exakten Hauptbuchkonten, Kostenstellen und Projektcodes für jede Rechnung zu empfehlen. Dies gewährleistet präzisere Finanzberichte.
- KI-gestützte Genehmigungsworkflows: Um Verzögerungen zu vermeiden, prüft die KI die Unternehmensrichtlinien und -historie, um den schnellsten und gesetzeskonformsten Weg zur Genehmigung einer Rechnung zu empfehlen und so Engpässe zu verhindern.
- KI-Assistent (Riley): Der Assistent fungiert als integrierter Leitfaden. Es können einfache Fragen gestellt werden, beispielsweise wie man eine abgelehnte Rechnung korrigiert, und die KI liefert sofortige Antworten und führt die Nutzer durch die Lösung innerhalb des Tools.
Hypatos
Hypatos nutzt seine KI-„Mitarbeiter“, um Abläufe zu optimieren und den manuellen Arbeitsaufwand zu reduzieren:
- Weniger manuelle Arbeit: Die KI übernimmt sich wiederholende Aufgaben, um die Mitarbeiter zu entlasten.
- Risiko- und Betrugsschutz: Es arbeitet aktiv daran, den Cashflow zu schützen, indem es vor finanziellen Risiken und Betrug absichert.
RECHNUNG
BILL konzentriert sich auf die Erfassung von Rechnungen, deren Zuordnung zu Bestellungen oder Belegen, die Weiterleitung von Genehmigungen und die Durchführung von Zahlungen.
- Zwei- und Dreifachabgleich: Dabei wird die Rechnung mit der Bestellung und, falls vorhanden, dem Wareneingang verglichen. Stimmen die Beträge überein, wird die Rechnung automatisch ausgeglichen.
- Integration mehrerer Standorte und Systeme: Für Unternehmen mit mehreren Standorten zentralisiert BILL die Kreditorenbuchhaltung an einem Ort. Es verbindet sich über direkte Integrationen, Dateiimporte oder APIs mit gängigen Buchhaltungssystemen, was die Datenkonsistenz verbessert und die Abstimmung vereinfacht.
Rampe
Der Agent von Ramp automatisiert die Rechnungskodierung, kennzeichnet risikobehaftete Posten und unterstützt Teams mit integrierten Schutzmechanismen bei der schnelleren Genehmigung und Bezahlung.
- Intelligente Genehmigungen. Ramp leitet Rechnungen automatisch an den richtigen Genehmiger weiter. Es empfiehlt Genehmigungs-/Ablehnungsaktionen und hebt Punkte hervor, die einer manuellen Überprüfung bedürfen, um schnellere und fundiertere Entscheidungen zu ermöglichen.
- Hilfe bei Steuern und Compliance. Ramp automatisiert die Lieferantensteuererhebung und ordnet Verbindlichkeiten den entsprechenden 1099-Kategorien zu. Es kann Formulare erstellen und einreichen, um den Jahresabschluss deutlich zu vereinfachen.
KI-Anwendungen in der Kreditorenbuchhaltung (AP AI)
Automatisierung
1. Datenerfassung
Unternehmen werden täglich mit Rechnungen überflutet. Herkömmliche OCR- Systeme (optische Zeichenerkennung) stoßen dabei oft auf Probleme mit schlechter Bildqualität, unübersichtlicher Formatierung oder handschriftlichen Notizen, sodass weiterhin eine manuelle Überprüfung erforderlich ist.
KI-Modelle lösen dieses Problem, indem sie aus historischen Daten lernen und sich im Laufe der Zeit an neue Formate anpassen. Dadurch wird die Datenerfassung schneller und deutlich genauer. Wenn diese Modelle mit Ihren spezifischen Unternehmensdaten trainiert werden, arbeiten sie noch leistungsfähiger und identifizieren automatisch Produktcodes, Mengen und weitere Details in Rechnungen, Bestellungen und Lieferscheinen, um den Wareneingang zu bestätigen.
2. Kostenkodierung
Große Organisationen verwenden komplexe Kostenkategorien. Diese Kategorien ändern sich häufig mit Markttrends und Berichtsanforderungen. Regelbasierte Systeme sind schwer zu aktualisieren und fehleranfällig.
Maschinelles Lernen bietet eine bessere Lösung. Es lernt aus historischen Daten, Kosten den richtigen Kategorien zuzuordnen, selbst wenn sich die Kategorien ändern. Dadurch entsteht ein flexibleres System, das weniger manuelle Eingriffe erfordert.
3. Genehmigeridentifizierung
Rechnungen müssen genehmigt werden, doch der zuständige Genehmiger ist nicht immer dieselbe Person. Herkömmliche Systeme basieren auf starren Regeln, die in dynamischen Teamstrukturen schnell versagen.
KI kann vergangene Genehmigungsmuster analysieren, um Rechnungen vorherzusagen und an die richtige Person weiterzuleiten. Dadurch werden Arbeitsabläufe optimiert und der manuelle Aufwand für Finanzteams minimiert.
4. Automatisierung der Abgrenzung
KI-Systeme können nun zentrale Abgrenzungsprozesse automatisieren, indem sie Rechnungen analysieren und mit den erwarteten Abgrenzungsbuchungen abgleichen. Plattformen ermöglichen es Finanzteams beispielsweise, Systeme – oft in natürlicher Sprache – so zu konfigurieren, dass sie Abgrenzungsstornierungen, Transaktionsabgleiche und Abweichungsanalysen ohne manuelle Tabellenkalkulation durchführen. 2 Diese Systeme automatisieren routinemäßige Abgrenzungs- und Zuordnungsaufgaben, was bedeutet, dass weniger Zeit für die Erstellung von Buchungssätzen, die Planung von Stornierungen und die Berechnung von Abweichungen aufgewendet werden muss und mehr Zeit für Analysen auf höherer Ebene zur Verfügung steht.
5. Dokumentenkategorisierung
Rechnungen kommen selten allein an; oft werden sie zusammen mit Verträgen, Gutschriften oder Mahnungen versandt.
Künstliche Intelligenz nutzt eine Kombination ausOCR , natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), agentenbasierter Automatisierung und maschinellem Lernen, um diese Anhänge zu lesen, zu verstehen und automatisch in die richtigen Kategorien einzuordnen. Dadurch werden unübersichtliche Papierdokumente schnell in leicht durchsuchbare digitale Dateien umgewandelt, was den Zeitaufwand für die spätere Suche nach Details erheblich reduziert.
6. Dreier-Match
Bei dem bekannten Drei-Wege-Abgleich wird eine Rechnung mit einer Bestellung (Purchase Order, PO) und einem Wareneingang verglichen. Stimmen diese überein, wird die Zahlung genehmigt.
Künstliche Intelligenz (KI) macht diesen Prozess hocheffizient. Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) erfasst neue Rechnungen per E-Mail, OCR-Tools extrahieren die Daten, und KI-Modelle gleichen die Details sofort mit Bestellungen und Belegen ab. Jede Abweichung wird umgehend erkannt, wodurch Verzögerungen und Fehler drastisch reduziert werden.
7. Sonstige sich wiederholende Aufgaben
Die Teams der Kreditorenbuchhaltung verbringen zu viel Zeit mit stupiden, sich wiederholenden Aufgaben wie Ablage, Anhängen von Belegen oder manuellem Weiterleiten von Dateien. Diese Aufgaben eignen sich ideal für KI und Automatisierung:
- Extraktion wichtiger Daten aus Dokumenten.
- Dateneingabe in Kernsysteme.
- Ausnahmen erkennen, die menschliche Aufmerksamkeit erfordern.
- Weiterleitung von Dateien anhand vordefinierter Regeln.
KI kann so angepasst werden, dass sie selbst die komplexesten, unternehmensspezifischen Compliance-Regeln einhält.
Analysen
8. Prognose der Eingangsgrößen
Die Daten der Kreditorenbuchhaltung spielen eine wichtige Rolle in der Liquiditätsplanung. Mithilfe historischer Trends und KI-gestützter Analysen können Finanzteams zukünftige Ausgaben abschätzen. Diese Prognosen ermöglichen fundiertere Entscheidungen für Budgetierung und Cash-Management.
Einhaltung
9. Sanktionsprüfung
Viele Unternehmen prüfen Lieferantendaten immer noch manuell, obwohl die Vorschriften inzwischen strenger sind. Diese Methode ist langsam und fehleranfällig. 3
KI kann die verantwortungsvolle Nutzung von Daten unterstützen, indem sie die Genauigkeit von Screenings verbessert. Zum Beispiel:
- RPA-Tools können die Eingabe von Namen in Watchlists automatisieren.
- NLP kann bei der Analyse von Dokumenten auf Risiken helfen.
- KI kann Beweise speichern, um Nutzern während der Überprüfungsphasen zu helfen.
Dadurch wird das Screening zuverlässiger und schneller.
10. Betrugserkennung
Betrug in der Kreditorenbuchhaltung kann viele Formen annehmen:
- Gefälschte Rechnungen, die von Dritten verschickt werden
- Mitarbeiter, die gefälschte Rechnungen erstellen
- Gefälschte oder gestohlene Schecks
- Überzogene Spesenabrechnungen
- Unautorisierte Banküberweisungen
- Schmiergeldvereinbarungen
KI-Tools können ungewöhnliche Muster in Rechnungen oder Zahlungen erkennen. Bei Auffälligkeiten benachrichtigt das System die Entscheidungsträger. In Kombination mit Stammdatenmanagement (MDM) kann KI auch kleine Änderungen, wie beispielsweise neue Zahlungsdetails, erkennen, die auf Betrug hindeuten könnten.
Fortschrittliche KI-gestützte Betrugserkennung begegnet nun den neuen Bedrohungen durch generative KI, die die Erstellung realistischer gefälschter Rechnungen erleichtert. Bis September 2025 werden voraussichtlich 14 % der von automatisierten Systemen der Kreditorenbuchhaltung erkannten betrügerischen Belege KI-generiert sein, und Branchenumfragen deuten darauf hin, dass rund 70 % der Finanzchefs vermuten, dass Mitarbeiter mithilfe von KI-Tools Spesenabrechnungen fälschen. 4 Pilotprojekte für AP-Software, die KI-Filter einsetzen, haben gefälschte Rechnungen im Wert von über einer Million Dollar aufgedeckt, was auf eine Veränderung der Betrugsmuster hindeutet.
11. Fehlererkennung
Menschliche Fehler wie doppelte Einträge, fehlende Rechnungen oder fehlerhafte Daten sind in der Kreditorenbuchhaltung häufig und kostspielig.
KI-Modelle können Rechnungen scannen, um Fehler oder Duplikate zu erkennen. Durch diese frühzeitige Erkennung werden Verzögerungen und Verluste vermieden. KI ersetzt zwar nicht die Arbeit von Wirtschaftsprüfern, kann sie aber unterstützen, indem sie potenzielle Probleme frühzeitig erkennt, bevor diese sich verschlimmern.
Obwohl die Erkennung betrügerischer Transaktionen und die Identifizierung von Fehlern wichtige KI-Anwendungen im Bereich der Wirtschaftsprüfung darstellen, sind sie nicht die einzigen.
Vorteile von KI in AP
Es wird erwartet, dass der Markt für Kreditorenbuchhaltung stark wachsen und bis 2034 auf 18 Milliarden US-Dollar ansteigen wird. 5
Zu den allgemeinen Vorteilen von künstlicher Intelligenz im Kreditorenbuchhaltungsprozess gehören:
- Schnellere Bearbeitungszyklen und mehr Fokus auf wertschöpfende Tätigkeiten: Die Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung ermöglicht es Unternehmen, die Rechnungsverarbeitung deutlich schneller abzuwickeln als es ein Mitarbeiter manuell könnte. Die schnellere Rechnungsbearbeitung entlastet das Team der Kreditorenbuchhaltung, sodass es sich auf wertschöpfendere Aufgaben konzentrieren kann.
- Verbesserte Finanzplanung: KI ermöglicht schnellere und präzisere Prognosen als Menschen. Erkenntnisse aus historischen Daten, wie beispielsweise wiederkehrenden Rechnungen, helfen Unternehmen zu entscheiden, wann sie Liquidität freigeben oder Skonto in Anspruch nehmen sollten.
- Weniger Fehler und verbesserte Compliance: Die manuelle Rechnungsbearbeitung birgt verschiedene Compliance- und Sicherheitsrisiken. Der Einsatz von Maschinen für diese Prozesse reduziert die Anzahl der Personen, die auf das Dokument zugreifen, und damit die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler, die zu Compliance-Problemen führen können.
- Kosteneinsparungen: Aus den oben genannten Gründen sowie durch den Wegfall hoher Kosten für die Papierlagerung und -abfrage in der Kreditorenbuchhaltung können Unternehmen, die ihre Kreditorenbuchhaltungsprozesse vollständig automatisieren, erhebliche Summen einsparen. Die vollständige Automatisierung führt im Vergleich zu Unternehmen, die Rechnungen manuell bearbeiten, zu durchschnittlichen Kosteneinsparungen von 4 %.
Leseempfehlung
FAQs
Mithilfe generativer KI automatisiert KI in der Kreditorenbuchhaltung Aufgaben wie die Rechnungskontierung, Betrugserkennung und die Prüfung von Duplikaten. Sie lernt aus Vergangenheitsdaten, um Sachkonten vorzuschlagen, Fehler zu erkennen und die Liquiditätsplanung zu verbessern. Dadurch werden die Teams in der Kreditorenbuchhaltung entlastet und können sich auf wertschöpfendere Tätigkeiten konzentrieren – ähnlich wie KI Journalisten bei der Strukturierung von Inhalten und der Identifizierung wichtiger Details unterstützt.
Referenzlinks
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