Die Zahlungszuordnung (Cash Application auf Englisch) ist einer jener finanziellen Prozesse, die sich ideal für die Automatisierung mit KI zu eignen scheinen. Es geht dabei darum, eingehende (und ausgehende) Zahlungen – ob Kontoauszüge, Zahlungsavise oder Lockboxen – den richtigen Rechnungen zuzuordnen. Traditionell wird diese Aufgabe durch eine Reihe von regelbasierten Automatisierungen bewältigt, die darauf abzielen, den Abgleichprozess zu automatisieren, den manuellen Aufwand zu reduzieren und die Effizienz zu steigern. Die Regeln brauchen jedoch Zeit, um eingerichtet und gepflegt zu werden, und wenn es zu viele Regeln gibt, verliert man leicht den Überblick.
Hier kommt die Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel, eine Technologie, die verspricht, die Herangehensweise an die Zahlungszuordnung zu revolutionieren. KI zeichnet sich darin aus, Muster zu erkennen, sich an neue Informationen anzupassen und große Datenmengen zu verarbeiten – Eigenschaften, die sie zu einer idealen Lösung für die Komplexität der Zahlungszuordnung machen. Tatsächlich hat sich gezeigt, dass KI beim Abgleich von Zahlungen mit Rechnungen außergewöhnlich gut ist und oft eine Genauigkeit von 97-98 % erreicht. Diese Automatisierungsquote ist beeindruckend, insbesondere im Vergleich zu älteren Methoden. Doch es gibt einen Haken…
Der Haken: Die 2-3% Fehlerquote
In den meisten Geschäftsprozessen mag eine Fehlerquote von 2-3 % als akzeptabel oder zumindest beherrschbar angesehen werden. Doch in der Buchhaltung, wo Präzision von größter Bedeutung ist, kann selbst eine kleine Fehlerquote erhebliche Folgen haben. Wenn ein KI-System eine Zahlung falsch einer Rechnung zuordnet, löst dies eine Kette von Problemen aus. Die falsch zugeordnete Rechnung wird aus dem System entfernt, was sie für die korrekte Zahlung unzugänglich macht. Dieser Fehler kann sich ausweiten und zu einer Kaskade von Falschzuordnungen führen, die im Laufe der Zeit immer problematischer werden.
Diese Fehler können insbesondere in großen Organisationen, in denen das Transaktionsvolumen hoch ist, besonders störend sein. Eine Fehlerquote von 2-3 % mag auf kleiner Ebene nicht viel erscheinen, aber bei Tausenden oder Millionen von Transaktionen kann der Einfluss erheblich sein. Darüber hinaus kann die Korrektur dieser Fehler äußerst zeitaufwendig und damit kostspielig sein, was die Effizienzgewinne, die die KI ursprünglich bringen sollte, oft zunichtemacht.
Warum macht KI diese Fehler?
Die Stärke der KI liegt in ihrer Fähigkeit, aus Daten zu lernen und Vorhersagen basierend auf Mustern zu treffen. Dies bedeutet jedoch auch, dass KI-Systeme durch Anomalien, ungewöhnliche Muster oder unvollständige Daten aus dem Tritt geraten können. Im Kontext der Zahlungszuordnung könnte eine KI Schwierigkeiten haben, mit Zahlungen umzugehen, die nicht den erwarteten Mustern entsprechen, oder mit Rechnungen, die ungewöhnliche Bedingungen aufweisen. Wenn die Trainingsdaten, auf denen die KI basiert, nicht umfassend genug waren, könnte sie in realen Szenarien, die von ihrer Trainingsumgebung abweichen, schlecht abschneiden.
Darüber hinaus fehlt der KI das kontextuelle Verständnis eines menschlichen Buchhalters. Ein Mensch könnte beispielsweise erkennen, dass eine Zahlung mit einer bestimmten Referenznummer einer spezifischen Rechnung zugeordnet werden sollte, auch wenn das KI-Modell dieses Muster noch nicht gesehen hat. Diese Art von nuancierter Urteilsfähigkeit ist etwas, worauf die KI noch hinarbeitet, und deshalb können trotz hoher Gesamtgenauigkeit Fehler auftreten.
Der Weg nach vorne: Menschliche Aufsicht und kontinuierliche Verbesserung
Angesichts dieser Herausforderungen ist klar, dass KI zwar ein mächtiges Werkzeug für die Zahlungszuordnung ist, aber kein Allheilmittel darstellt. Organisationen, die KI in diesem Bereich implementieren möchten, müssen dies mit Vorsicht tun. Der Schlüssel besteht darin, die Stärken der KI mit menschlicher Aufsicht zu kombinieren. Buchhalter sollten in den Prozess eingebunden sein, nicht nur um Fehler zu erkennen und zu korrigieren, sondern auch um das KI-System kontinuierlich zu trainieren und zu verbessern. Dieser fortlaufende Verbesserungsprozess ist entscheidend, um die Fehlerquote zu senken und sicherzustellen, dass das System sich an neue Muster und Anomalien anpasst, sobald sie auftreten.
Darüber hinaus sollten Organisationen robuste Fehlerbehandlungsprozesse einrichten. Dies beinhaltet das Kennzeichnen potenziell falsch zugeordneter Zahlungen zur Überprüfung durch den Menschen und ein System zur einfachen Korrektur von Fehlern, wenn sie auftreten. Durch die Integration von KI in einen gut gestalteten Arbeitsablauf, der menschliches Eingreifen einschließt, können Unternehmen die Vorteile der Automatisierung nutzen und gleichzeitig die Risiken minimieren.
Fazit: KI in der Buchhaltung – mächtig, aber unvollkommen
KI hat das Potenzial, die Zahlungszuordnung zu transformieren, indem sie neue Effizienz- und Genauigkeitsniveaus in einen traditionell manuellen Prozess bringt. Doch wie jedes mächtige Werkzeug muss sie mit Bedacht eingesetzt werden. Die 2-3% Fehlerquote, die auf den ersten Blick gering erscheint, kann in der Buchhaltung, wo Präzision entscheidend ist, erhebliche Auswirkungen haben. Durch die Kombination von KI mit menschlicher Aufsicht und kontinuierlicher Verbesserung können Organisationen die Kraft der KI nutzen und gleichzeitig deren Grenzen absichern. In der Buchhaltung, wie in vielen anderen Bereichen, ist KI ein Game-Changer – aber kein Ersatz für sorgfältiges, durchdachtes Management.