KI revolutioniert die Rechnungsverarbeitung in Unternehmen

Worum geht es?

In der heutigen Geschäftswelt ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) nicht nur ein technisches Highlight, sondern auch ein strategischer Schlüssel zur digitalen Transformation für viele Unternehmen. Dennoch zeigt eine aktuelle Studie von Bitkom aus dem Jahr 2024, dass nur 16 Prozent der deutschen Unternehmen KI tatsächlich in ihren Geschäftsprozessen implementiert haben. Diese ernüchternde Zahl verdeutlicht die Lücke zwischen dem technologischen Potenzial von KI und der realen Anwendung in der Unternehmenspraxis. Ein vielversprechender Anwendungsbereich für KI ist die automatisierte Rechnungsverarbeitung. Hierbei zeigen insbesondere Large Language Models (LLMs), eine spezielle Form von neuronalen Netzwerken im Bereich des Deep Learnings, bemerkenswerte Ergebnisse in Bezug auf Genauigkeit und Effizienz. LLMs, wie das bekannte GPT-4, sind in der Lage, große Mengen an Text zu analysieren, Inhalte zu verstehen und darauf basierende Zusammenhänge abzuleiten. Diese Fähigkeit ist besonders nützlich, wenn es darum geht, strukturierte Informationen aus unstrukturierten Textquellen, wie Rechnungen, zu extrahieren. Die Extraktion relevanter Daten aus Rechnungen ist in der Praxis jedoch oft eine erhebliche Herausforderung. Rechnungen kommen in vielfältigen Layouts und Formaten vor, was die Datenerfassung schwierig macht. Herkömmliche Texterkennungs- und Capture-Systeme erreichen dabei durchschnittliche Trefferquoten von nur etwa 85 Prozent. Trotz bereits gut trainierter Systeme liegt die Erfolgsgrenze bei rund 95 Prozent. Diese Lücke führt dazu, dass ein erheblicher Teil der Rechnungsdaten manuell überprüft und korrigiert werden muss, was bei großen Belegvolumina einen immensen Aufwand bedeutet. Herkömmliche Verfahren zur Datenerfassung, sei es regelbasiert oder bildgestützt, stoßen an ihre Grenzen. Oftmals bringen Weiterentwicklungen dieser Systeme nur marginale Verbesserungen in der Erkennungsqualität und erfordern gleichzeitig einen hohen Wartungsaufwand. Jede Änderung im Rechnungsdesign kann eine aufwändige Anpassung der Systeme nach sich ziehen. Im Gegensatz dazu können LLMs das gesamte Prozedere revolutionieren. Sie sind in der Lage, selbständig Muster zu erkennen und die relevanten Informationen, wie Beträge oder Daten, korrekt zu interpretieren, unabhängig vom spezifischen Layout der Rechnungen. Wenn LLMs in Optimierungslösungen, etwa in Verbindung mit SAP-Systemen, eingebunden werden, kann der Automatisierungsgrad erheblich steigen und der Pflegeaufwand für Templates und Regeln sinkt. Die daraus resultierenden Effizienzsteigerungen sind signifikant. Eine Verbesserung der Erkennungsrate von 85 auf 95 Prozent bedeutet bei 100.000 Rechnungen jährlich, dass 10.000 manuelle Korrekturen eingespart werden können. Bei einer Million Rechnungen summiert sich der Vorteil auf 100.000 potenziell vermeidbare Eingriffe. Dies bedeutet nicht nur eine erhebliche Entlastung der Mitarbeiter, sondern auch einen klaren wirtschaftlichen Vorteil, insbesondere in Shared-Service-Umgebungen oder dezentralen Finanzabteilungen. Zusammenfassend bieten Large Language Models in der Rechnungsverarbeitung eine zukunftsweisende Lösung, die nicht nur die Datenqualität verbessert, sondern auch die operativen Prozesse entlastet. Sie ermöglichen es Unternehmen, ihre Rechnungsverarbeitungsprozesse erheblich zu optimieren und damit die Grundlage für weitergehende digitale Transformationen zu legen.

Zusammenfassung

• Nur 16 Prozent der deutschen Unternehmen setzen Künstliche Intelligenz aktiv in ihren Geschäftsprozessen ein, laut einer Bitkom-Studie aus 2024.
• Large Language Models (LLMs) ermöglichen eine effiziente und automatisierte Rechnungsverarbeitung, indem sie relevante Daten zuverlässig erkennen und verarbeiten.
• Der Einsatz von LLMs kann den manuellen Aufwand in der Rechnungsverarbeitung erheblich reduzieren und die Effizienz steigern.

Was heißt das genau?

Die Erkenntnisse aus der Anwendung von LLMs in der Rechnungsverarbeitung sind für Tech-Interessierte von großem Wert. Die Einführung solcher Technologien bietet Unternehmen nicht nur die Möglichkeit, die Effizienz ihrer Prozesse zu steigern, sondern auch, mit der fortschreitenden digitalen Transformation Schritt zu halten. Es ist entscheidend zu erkennen, dass KI nicht nur ein technisches Trendthema ist, sondern dass die Implementierung von LLMs einen praktischen und wirtschaftlich sinnvollen Einstieg in die Nutzung von Künstlicher Intelligenz darstellt. Durch die Optimierung der Rechnungsverarbeitung können Unternehmen sowohl Kosten senken als auch ihre Prozesslandschaft zukunftsfähig gestalten. Die Beschäftigung mit

 
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Quelle

Diese Zusammenfassung basiert auf dem Beitrag Effizienzsteigerung in der Rechnungs­verarbeitung: Potenziale durch den Einsatz von Large Language Models (LLMs)
Quelle: manage it – IT-Strategien und Lösungen
Tue, 29 Apr 2025 08:07:48 +0000