Laut einer Studie von PwC sehen 73 % der befragten CFOs (Chief Financial Officers) in Deutschland die Digitalisierung der Finanzfunktionen als hohe Priorität an. Das verdeutlicht, dass eine starke Mehrheit der Finanzvorstände die Digitalisierung als entscheidend für ihren Geschäftserfolg betrachtet.

Während fast die Hälfte der Finanzverantwortlichen die Reduzierung des Aufwands bei der Rechnungsverarbeitung priorisiert, belegen Untersuchungen, dass die Automatisierung mehr als 80 % der Dateneingabearbeit einsparen kann. Darüber hinaus können Unternehmen durch KI-gestützte Systeme mehr als 70 % der Zeit zurückgewinnen, die üblicherweise für routinemäßige Buchhaltungsaufgaben aufgewendet wird.

Mit der verpflichtenden Einführung der elektronischen Rechnungsstellung in Deutschland ab Januar 2025 wird die Bedeutung effizienter Verarbeitungssysteme noch wichtiger. In diesem Artikel untersuchen wir die Erfahrungen von einigen Händlern mit automatischer Rechnungserkennung und zeigen auf, wie KI im Einzelhandel die Rechnungsverarbeitung nachhaltig verändert.

Aktuelle Herausforderungen im Rechnungsmanagement

Die manuelle Rechnungsverarbeitung stellt deutsche Firmen vor erhebliche Herausforderungen, die sich direkt auf die Effizienz und Rentabilität auswirken können. Besonders im Einzelhandel, wo täglich hunderte Rechnungen verarbeitet werden müssen, zeigen sich die Grenzen traditioneller Bearbeitungsprozesse deutlich. Jede Rechnung ist unterschiedlich strukturiert und folgt einem anderen Aufbau. Das erschwert eine einheitliche Prozessabwicklung zusätzlich.

Zeitaufwand bei manueller Verarbeitung

Die durchschnittliche Bearbeitungszeit einer einzelnen Rechnung beträgt bei manueller Verarbeitung bemerkenswerte 10,9 Tage. Zu den üblichen Verarbeitungsschritten in diesen knapp elf Tagen zählen der Rechnungseingang, die Rechnungsüberprüfung, die Rechnungsbearbeitung und folgende Freigaben sowie Zahlungen. Darüber hinaus entstehen pro Rechnung Kosten zwischen 16 und 21 Euro. Eine amerikanische Einzelhandelskette benötigte so beispielsweise vor der Einführung von künstlicher Intelligenz im Rechnungsmanagement durchschnittlich 15 Tage für die vollständige Bearbeitung einer Rechnung.

Häufige Fehlerquellen

Die Association for Intel Information Management berichtet, dass schätzungsweise 7,5 % aller Dokumente bei der Bearbeitung verloren gehen. Folglich müssen Mitarbeiter wertvolle Zeit damit verbringen, fehlende Rechnungen zu suchen oder Lieferanten um Kopien zu bitten. Das kann unter gewissen Umständen langfristig die Lieferantenbeziehung schädigen.

Zusätzlich führt die manuelle Dateneingabe häufig zu:

• Fehlerhaften Buchungen durch Tippfehler
• Mehrfacherfassung von Eingangsrechnungen
• Doppelten Zahlungen aufgrund unzureichender Kontrollen
• Verzögerungen bei der Freigabe durch komplexe Genehmigungsprozesse

Steigende Dokumentenvolumen

Eine besondere Herausforderung stellt das wachsende Rechnungsvolumen dar. Moderne Einzelhandelsunternehmen arbeiten täglich mit mehreren hundert Rechnungen in verschiedenen Formaten. Dabei liegt der Anteil der Papierrechnungen laut IOFM noch immer bei 59 % die dann auch tatsächlich noch per Post versendet werden, wobei der Großteil der Unternehmen seine Rechnungen manuell weiterbearbeitet.

Die Komplexität wird zusätzlich durch unterschiedliche Eingangskanäle erhöht. Rechnungen erreichen Unternehmen über:

• Klassische Postwege
• Verschiedene E-Mail-Adressen
• Online-Portale
• Digitale Übertragungswege wie EDI

Erschwerend kommt hinzu, dass einige Unternehmen Schwierigkeiten haben, Lieferdokumente für den Abgleich zu beschaffen. Ebenso viele Firmen kämpfen mit der Verarbeitung doppelter Rechnungen bei der Bearbeitung von Papierrechnungen. Diese Herausforderungen führen nicht nur zu erhöhtem Zeitaufwand, sondern auch zu steigenden Prozesskosten und verzögerten Zahlungen.

KI im Einzelhandel: Technologie im Praxistest

Die praktische Anwendung von künstlicher Intelligenz im Einzelhandel zeigt bemerkenswerte Fortschritte bei der Rechnungsverarbeitung. Moderne KI-Systeme nutzen fortschrittliche Algorithmen, um Rechnungsdaten präzise zu erfassen und zu verarbeiten.

OCR-Genauigkeit im Alltag

Die Optical Character Recognition (OCR) Technologie hat sich als Grundpfeiler der automatischen Rechnungserkennung etabliert. Aktuelle Benchmarks zeigen, dass KI-gestützte OCR-Systeme eine Erkennungsgenauigkeit von über 85 % bei der Extraktion wichtiger Rechnungsdaten erreichen. Besonders beeindruckend ist dabei die Fähigkeit, verschiedene Dokumentenformate zu verarbeiten:

• Handgeschriebene Formulare
• Gescannte Papierrechnungen
• Digitale PDF-Dokumente
• XML-basierte Rechnungsformate

Darüber hinaus ermöglicht die Integration von Deep Learning (automatisierte Merkmalsverarbeitung aus großen Datenmengen) und bildgebenden Technologien eine präzise Extraktion selbst aus komplexen Tabellenstrukturen. Das System lernt kontinuierlich aus den verarbeiteten Dokumenten und verbessert dadurch stetig seine Erkennungsleistung.

Automatisierungsgrad der Systeme

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Handel hat den Automatisierungsgrad der Rechnungsverarbeitung während der vergangenen zehn Jahre deutlich erhöht. Moderne Systeme können inzwischen nahezu den gesamten Prozess selbstständig abwickeln. Eine Studie mit 500 befragten Händlern zeigt, dass durchschnittlich 80 % der Rechnungsprozesse vollautomatisch ablaufen.

Die KI-gestützten Systeme übernehmen dabei folgende Kernaufgaben:

• Automatische Datenextraktion und Validierung
• Intelligente Klassifizierung von Dokumenten
• Selbstständige Kontierung und Buchungsvorschläge
• Automatischer Abgleich mit Bestelldaten

Besonders effektiv zeigt sich die Technologie bei der Verarbeitung wiederkehrender Rechnungsformate. Das System ist bereits mit Millionen unterschiedlicher Rechnungslayouts trainiert und kann dadurch neue Formate schneller erkennen und korrekt verarbeiten.

Allerdings zeigen Schätzungen aus der Praxis auch, dass etwa 40 – 60 % aller Rechnungen noch manueller Bearbeitung bedürfen. Dies betrifft hauptsächlich komplexe Sonderfälle oder Rechnungen mit ungewöhnlichen Formaten. Dennoch hat sich die durchschnittliche Bearbeitungszeit pro Rechnung durch den Einsatz von KI von mehreren Minuten auf wenige Sekunden reduziert.

Die Integration in bestehende ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning) erfolgt dabei nahtlos, wodurch eine durchgängige Prozesskette von der Rechnungserfassung bis zur Buchung entsteht. Moderne KI-Systeme, wie bspw. Yokoy, Emagia, Abbyy, Workist, d.velop oder Basware können zudem mehrsprachige Dokumente verarbeiten und automatisch die relevanten Informationen in die gewünschten Formate überführen.

Implementierungserfahrungen der Händler

Die Erfahrungen von Unternehmen bei der Implementierung von KI-gestützten Rechnungsverarbeitungssystemen zeigen sowohl Erfolge als auch Herausforderungen auf. Besonders aufschlussreich sind dabei die praktischen Erkenntnisse aus dem Einzelhandel.

Durchschnittliche Einführungszeit

Die technische Installation eines ERV-Systems (Elektronische Rechnungsverarbeitung) nimmt durchschnittlich zwei Tage in Anspruch. Allerdings erstreckt sich der gesamte Implementierungsprozess, einschließlich der Prozessanpassungen und Schulungen, über einen längeren Zeitraum. Der Zeitraum kann sich von einigen Tagen bis hin zu mehreren Monaten erstrecken, in Abhängigkeit von der Unternehmensgröße. Zunächst werden die Systeme mit einfacheren Kreditorenrechnungen trainiert, bevor schrittweise komplexere Fälle integriert werden.

Mitarbeiterschulung und Akzeptanz

Gemäß Artikel 4 des europäischen AI-Acts sind Unternehmen verpflichtet, KI-Kompetenz im Unternehmen aufzubauen, wenn sie Betreiber und Anbieter von KI-Anwendungen sind oder KI-Anwender sind. Die Schulungsinhalte müssen dabei auf die verschiedenen Zielgruppen zugeschnitten werden:

• Anwender (alle Beschäftigten)
• Entwickler / IT
• Rechtsabteilung / Compliance
• Management / Führungsebene

Besonders wichtig ist die frühzeitige Einbindung der Mitarbeiter, um Vorbehalte gegenüber der neuen Technologie abzubauen. Das Feedback der Mitarbeiter zur Implementierung ist überwiegend positiv, insbesondere aufgrund der verbesserten Transparenz und spürbaren Arbeitsentlastung.

Technische Herausforderungen

Eine zentrale Herausforderung liegt in der Integration in bestehende ERP-Systeme. Darüber hinaus berichten Unternehmen von anfänglichen Schwierigkeiten bei der Erkennung unterschiedlicher Rechnungsformate. Die OCR-Erkennung (Optical Character Recognition) hat sich jedoch in den letzten Jahren deutlich verbessert und erreicht bei neuen Lieferanten inzwischen eine sehr hohe Genauigkeit trotz unterschiedlicher Rechnungsformate.

Erfolgreiche Integrationsbeispiele

Ein bemerkenswertes Beispiel liefert ein internationales Unternehmen, das jährlich zwischen 5.000 und 10.000 Rechnungen verarbeitet. Nach der Implementierung erreichte das System eine Trefferquote von nahezu 100 % bei der automatischen Erkennung und die Digitalisierungsrate der Rechnungsverarbeitung lag ebenfalls bei 100 %. Für eine effiziente Bearbeitung nutzen die Mitarbeiter zwei Bildschirme: einen für die digitalen Belege und einen für das Buchungssystem.

Die Implementierung erfolgt idealerweise abteilungsweise, um den Transformationsprozess so reibungslos wie nur möglich zu gestalten. Dadurch können Unternehmen von Beginn an von den Vorteilen profitieren, wie beispielsweise einer verringerten Durchlaufzeit von Rechnungen über eine Webschnittstelle, was besonders für international tätige Unternehmen mit vielen Homeoffice-Mitarbeitern vorteilhaft ist.

Messbare Vorteile der KI-gestützten Rechnungserkennung

Die Einführung von KI-gestützten Systemen zur Rechnungserkennung zeigt in der Praxis beeindruckende Resultate. Eine DATEV-Studie belegt signifikante Verbesserungen sowohl bei der Verarbeitungsgeschwindigkeit als auch bei den Prozesskosten. Dadurch sind Unternehmen in der Lage, ihre Buchhaltungseffizienz um bis zu 50 % zu steigern.

Zeitersparnis in Zahlen

Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz im Handel reduziert sich die durchschnittliche Bearbeitungszeit einer Rechnung von ursprünglich 15 Tagen auf bemerkenswerte 2 – 3 Tage. Diese Effizienzsteigerung ermöglicht es Unternehmen, etwa 70 % der Zeit einzusparen, die normalerweise für routinemäßige Buchhaltungsaufgaben aufgewendet wird.

Kosteneinsparungen pro Rechnung

Die finanziellen Vorteile der KI-gestützten Rechnungsverarbeitung sind ebenfalls beachtlich. Unternehmen können ihre Prozesskosten um bis zu 80 % reduzieren. Diese Einsparungen resultieren hauptsächlich aus:

• Effizienterem Personalaufwand durch automatisierte Verarbeitung
• Reduzierten Fehlerquoten und damit verbundenen Nachbearbeitungszeiten
• Optimierter Ressourcennutzung durch schlankere Prozesse

Ein konkretes Beispiel aus dem Maschinenbau verdeutlicht das Einsparpotenzial: Bei einem jährlichen Volumen von 45.000 Rechnungen konnten innerhalb der ersten drei Jahre Prozesskosten in Höhe von 876.000 Euro eingespart werden. Zusätzlich wurden durch verkürzte Durchlaufzeiten und die damit verbundene Nutzung von Skonti weitere 1,62 Millionen Euro eingespart.

Die Investition in KI-gestützte Rechnungsverarbeitung amortisiert sich dabei bereits im ersten Jahr der Nutzung. Darüber hinaus profitieren Unternehmen von einer verbesserten Qualität ihrer Finanzbuchhaltung und höherer Transparenz in ihren Geschäftsprozessen.

Allerdings zeigt sich auch, dass der Return on Investment (ROI) nicht immer unmittelbar messbar ist. Neben den direkten Kosteneinsparungen müssen auch indirekte Vorteile wie gesteigerte Kundenzufriedenheit, verbesserte Lieferantenbeziehungen und erhöhte Mitarbeiterzufriedenheit berücksichtigt werden.

Fazit

Zusammenfassend zeigen die Erfahrungen der befragten Händler eindeutig: KI-gestützte Rechnungserkennung bewährt sich im Geschäftsalltag. Die beeindruckenden Zahlen sprechen für sich – Kosteneinsparungen von bis zu 80 % bei der Datenerfassung und eine Reduzierung der Bearbeitungszeit von 15 auf 2 – 3 Tage machen diese Technologie zu einem wichtigen Werkzeug für zukunftsorientierte Unternehmen.

Tatsächlich überwiegen die Vorteile deutlich gegenüber den anfänglichen Implementierungsherausforderungen. Die durchschnittliche Amortisationszeit von unter einem Jahr sowie die stark verbesserte Prozessqualität rechtfertigen die Investition. Darüber hinaus schätzen Mitarbeiter die Entlastung von monotonen Aufgaben und die gewonnene Zeit für wichtigere Tätigkeiten wie die Jahresabschlusserstellung.

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Angesichts der verpflichtenden elektronischen Rechnungsstellung ab 2025 wird die Bedeutung effizienter, KI-gestützter Verarbeitungssysteme weiter zunehmen. Unternehmen, die jetzt in diese Technologie investieren, verschaffen sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil und sind bestens für die digitale Zukunft gerüstet.