Cognitive Automation im Rechnungswesen – Das steckt dahinter

Cognitive Automation im Rechnungswesen - das ist ein weiterer Meilenstein hin zur intelligenten Rechnungswesensoftware. Dank dieser Technologie werden dem Menschen Routinen im buchhalterischen Alltag abgenommen. Neben diesem positiven Effekt wirken Automatisierungen, Kostendruck und Fachkräftemangel im kaufmännischen Bereich entgegen - nicht nur im Großkonzern. Was dahinter steckt erklärt KI-Experte Martin Rückert.

Keine Chance dem Stress - kognitive Automation hält Verwaltungen im grünen Bereich

Allgemein wachsen die Anforderungen an die Buchhaltung: steigende Volumina, mehr Zahlen und Infos für die Unternehmenssteuerung sind gefordert. Um das alles bewältigen zu können, braucht die Buchhaltung Unterstützung in Form von automatisierten Prozessen. Ansonsten läuft sie in einen Teufelskreis mit Stress und Überstunden, der sich jeden Monat wiederholt.

Cognitive Automation: die kleine Schwester der KI

Denkende und autark handelnde Computer werden noch für lange Zeit den Stoff für Science-Fiction bilden. Künstliche Intelligenz ist heute eine Simulation menschlicher Intelligenz durch den Computer. KI soll sich dem Output menschlicher Tätigkeiten so weit wie möglich ähneln. Hier schlagen wir wieder den Bogen zum Rechnungswesen und Controlling: alle Aufgaben, die uns Menschen kognitiv unterfordern, die sich regelmäßig wiederholen und gerade deswegen fehleranfällig sind – all dies sind Tätigkeiten, die uns Cognitive Automation abnehmen kann und heute schon abnimmt. Ein Beispiel: Die Software erkennt die Inhalte einer Rechnung, kontiert sie, ordnet sie einem Auftrag zu, verbucht die Rechnung nach der Freigabe durch den zuständigen Mitarbeitenden und veranlasst die Zahlung. Dabei findet sie einen Fehler. Die Buchung wird nicht ausgeführt und der Anwender bekommt einen Hinweis.

Vor dem Einsatz: Training, Training, Training

Wie befähigt man eine Software, Tätigkeiten eines Menschen zu übernehmen? Durch Training. Hierfür werden Daten aus bereits getätigten Transaktionen genutzt. Bezogen auf das vorangegangene Beispiel bedeutet das: die Software würde zwar das Muster „Fehler“ oder „Ausnahme“ erkennen, ist dann aber auf die Problemlösung durch den Menschen angewiesen. Tritt das Problem erneut auf, führt der Algorithmus den Prozess eigenständig durch. Allein hierdurch entstehen enorme Potenziale an Zeit und Effizienz. Für die Software ist keine Aufgabe zu langweilig. Sie erledigt immer die gleichen Abläufe mit der gleichen Effizienz. Aus diesem Grund bieten Automatisierungen für den kaufmännischen Bereich bereits große Unterstützung im Alltag.

Schritt zwei zur Vollautomatisierung

Was mit Robotic Process Automation (RPA) begann, findet nun in der Coginitive Automation eine erste Steigerungsform. Agierten die Algorithmen zunächst regelbasiert, geriet die Rechnungswesensoftware schnell an ihre Grenzen, sobald die formalisierte Struktur verlassen wurde. Cognitive Automation mischt die Karten neu. Die Software lernt, komplexe Aufgaben zu übernehmen und ist dabei nicht mehr auf feste Regeln angewiesen. Sie lernt, sich dynamisch an neue Bedingungen innerhalb einer bekannten Aufgabe anzupassen. Damit ist ein großer Schritt getan.

Gefragt ist ein Blumenstrauß unterschiedlicher Technologien

Software muss schriftliche Sprache verstehen. Hier kommt die sogenannte Optical Character Recognition (OCR) ins Spiel. Sie wandelt eingescannte Texte in maschinenlesbare Zeichen um. Dabei ist sie in der Lage, Fehler automatisch zu korrigieren, indem sie auf Referenzmuster oder Wörterbücher zurückgreift. Nach der Konvertierung werden (per Named Entity Recognition, NER) so genannte „benannte Entitäten“ wie z.B. die Steuernummer oder Einzelpreise aus dem Volltext extrahiert und können im Rechnungswesen direkt weiterverarbeitet werden. Dabei bedient sich die NER der Hilfe von Wahrscheinlichkeiten – wie wahrscheinlich ist es, dass diese Zahl die Steuernummer ist? Darin besteht ihre Intelligenz. Im Bereich der Rechnungserkennung profitieren Rechnungswesen und Controlling schon länger von dieser Technologie. Durch Cognitive Automation lässt sich aber die Qualität der Erkennung um ein Vielfaches verbessern, was nicht zuletzt eine genauere Zuordnung der Datensätze in der Rechnungswesensoftware zur Folge hat.

Cognitive Automation im Rechnungswesen – ein Praxisbeispiel

Ein einfaches Beispiel verdeutlicht den Mehrwert von Cognitive Automation im Alltag. Im Rechnungseingang befindet sich eine Vielzahl an Eingangsrechnungen. Oftmals wiederholen sich Kreditoren oder diese stellen mehrere Rechnungen. Jetzt schlägt die Stunde der NER: Sie erkennt NER Eigennamen in den Dokumenten. Einmal erkannt, werden die Rechnungen einem Kreditor zugeordnet und geclustert. Effektiv entfallen aufwendige Routinen, die sonst ein Mitarbeitender in der Software manuell erledigt hätte. Dieser kann nun seine Zeit in andere Aufgaben investieren.

Cognitive Automation entlastet ohne zu ersetzen

Wer jetzt eine vollautomatisierte Buchhaltung vor Augen hat, sieht an der technologischen Realität vorbei. Die Steigerung an Effizienz und Genauigkeit ist ein großer Vorteil von automatisierten Prozessen im Rechnungswesen und Controlling. Die Software erledigt profane Routinen im Hintergrund ohne zu Ermüden und mit einer immer gleichbleibenden Genauigkeit. Das schafft ein großes Potenzial an freiwerdenden Kapazitäten, die für andere Aufgaben genutzt werden können. Steigendem Kostendruck und Fachkräftemangel im kaufmännischen Bereich kann so begegnet werden.

Martin Rückert
Martin leitet als Chief AI Officer das Darmstädter KI-Kompetenzzentrum von Diamant Software. Künstliche Intelligenz ist für den hochkarätigen Experten der Kernbaustein für eine ganz neue Art des Rechnungswesens und Controllings. Die intelligenteste Rechnungswesensoftware am Markt zu produzieren, ist für ihn ein extrem motivierendes Vorhaben.

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