Zwischen Regelwerk und Intelligenz: KI verändert das Rechnungswesen
Traditionelle Accounting-Systeme in SAP bleiben führend, aber KI kann sie bereichern.
Keyfacts:
- Künstliche Intelligenz kann Buchhaltung und Rechnungswesen effizienter gestalten – der Mensch sollte der Technologie aber klare Leitplanken geben.
- Empfehlenswert ist ein Mittelweg, der etablierte Regelwerke in SAP-Systemen mit KI‑Unterstützung verbindet.
- Über den Erfolg des KI-Einsatzes in Finance‑Prozessen entscheiden die Datenqualität und die richtige Steuerung.
Das Rechnungswesen in Banken und Versicherungen muss strengen regulatorischen Anforderungen standhalten. Seien es etablierte Standards wie der International Financial Reporting Standard (IFRS) des International Accounting Standards Board (IASB), Solvency II, die Mindestanforderungen an das Risikomanagement (MaRisk) oder der Digital Operational Resilience Act (DORA) – sie verlangen alle höchste Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Compliance.
Die in diesen Regularien vorgegebenen Kausalitäten – auch deterministische Regeln genannt – garantieren verlässliche Abschlüsse. Sie erfordern aber ein umfangreiches Berichtswesen mit umfangreichen Auswertungen von großen Datenvolumina – das wird nach wie vor oft manuell gelöst. Der stets steigende Datenumfang und Fachkräftemangel verschärfen die Situation zusätzlich.
Problem für das Rechnungswesen: Ergebnisse von KI beruhen letztlich auf Wahrscheinlichkeiten
Während die Prozessierung von Geschäftsvorfällen durch geprüfte Regelwerke wie Kontenfindung oder Buchungsschemata in Finanz- und Accounting-Systemen wie SAP reproduzierbar arbeitet, erzeugen KI‑Modelle selbst bei hoher Qualität letztlich Ergebnisse, die auf Wahrscheinlichkeiten beruhen. Genau darin besteht ein Risiko: Können Ergebnisse nicht lückenlos erklärt und reproduziert werden, ist die Nachvollziehbarkeit nicht gegeben – Dokumentation und Prüfbarkeit leiden.
Die zentrale Frage lautet daher: Wie lässt sich die Flexibilität moderner KI nutzen, ohne dass die Regelbasierung des Rechnungswesens gefährdet wird?
Mehr als klassische Automatisierung: Anwendungsbeispiele von KI im Rechnungswesen
Wird sie richtig eingesetzt, kann künstliche Intelligenz im Accounting Effizienzgewinne erzeugen, welche die der klassischen Prozessautomatisierung übersteigen. Das verdeutlichen allein schon die folgenden, naheliegenden Beispiele:
- Belegverarbeitung und Buchungsvorschläge: KI liest Rechnungen aus, schlägt automatisch Kontierungen vor und identifiziert zuständige Bearbeitende. Nachvollziehbare Buchungsvorschläge werden direkt mit Verweis auf das Kontierungshandbuch und Arbeitsanweisungen publiziert.
,, - Ad-hoc- und Management-Reporting: KI unterstützt bei der Zulieferung für das Management-Reporting, reduziert manuelle Tätigkeiten und verbessert die Datenqualität für Controlling und Planung. Insbesondere kurzfristige Reporting-Anforderungen mit hohem Recherche- und Analyseaufwand können durch den Einsatz von KI deutlich schneller und mit erheblich geringerem Aufwand erfüllt werden.
Zudem können Large Language Models basierend auf den Finanzdaten in SAP-Systemen (oder anderen) Berichte oder Geschäftsberichte vorformulieren (zum Beispiel Managementanalysen oder Anhangtexte). Die Buchhaltung prüft und finalisiert die Schriftstücke.
- Anomalieerkennung und Compliance: Machine-Learning-Modelle erkennen Unregelmäßigkeiten in Buchungen, prüfen Transaktionen auf Regelkonformität und stärken das interne Kontrollsystem. Fehlende Buchungen aus Schnittstellen oder Fehlbuchungen können über alle Kontierungsmerkmale hinweg fortlaufend geprüft werden. Das führt zu einer deutlichen Entlastung im Abschluss.
Der Mehrwert zeigt sich also überall dort, wo Mitarbeitende im Rechnungswesen heute manuell interpretieren, prüfen oder erklären müssen, insbesondere bei kurzfristigen Anfragen mit hohem Analyseaufwand und bei wiederkehrenden Analysen der gleichen Zusammenhänge.
Mit KI heben Finanzinstitute das Interne Kontrollsystem auf eine neue Stufe
Das Interne Kontrollsystem (IKS) in Finanzunternehmen hat sich in den vergangenen Jahren erheblich weiterentwickelt – getrieben vor allem durch komplexere Geschäftsprozesse und steigende regulatorische Anforderungen. Erfahren Sie, was das IKS der Zukunft ausmacht und wie Banken & Co. es entwickeln sollten.
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Jetzt lesenKI ist keine Softwareeinführung – sie muss zur Kernkompetenz werden
Finanzorganisationen stehen an einem strategischen Wendepunkt: Jede Ineffizienz wird umgehend zum Wettbewerbsnachteil. Und was heute noch als Zusatzfunktion betrachtet wird, entwickelt sich rasant zur unverzichtbaren Prozesskompetenz.
Künstliche Intelligenz wird künftig nicht mehr als separates Tool eingesetzt, sondern läuft, nahtlos eingebettet, in der SAP-Finanzarchitektur mit – insbesondere in Abschluss-, Planungs- und Reporting-Prozessen.
Unsere Empfehlung lautet daher: Investieren Sie in die Transformation als eine Aufgabe des gesamten Unternehmens. Fördern Sie ein Umfeld, in dem sich KI-Anwendungsfälle aus der täglichen Arbeit heraus ergeben und schaffen Sie Bedingungen, unter denen sich Ideen niedrigschwellig umsetzen lassen.
Denn die Einführung KI-gestützter Prozesse und Agenten erfordert zum einen neue Kompetenzen im Accounting und zum anderen ein Umdenken in der Arbeitsweise. Beginnen Sie dort, wo Ihre Accounting-Prozesse heute an Effizienz- oder Qualitätsgrenzen stoßen. Analysieren Sie zugleich potenzielle Skalierungsblocker – etwa fehlende Daten in der erforderlichen Granularität und einem angemessenen Harmonisierungslevel. In solchen Fällen sollte ein Projekt zur Datenanreicherung und -vereinheitlichung eingeplant werden.
