Buchhaltung mit KI
Von der Belegerfassung über Kontierung und Freigabe bis hin zum Bankabgleich, Analyse und Abschlusshilfe.Alle Schritte mit KI-Unterstüzung, so sparen Sie Zeit, reduzieren Fehler und reduzieren Belastungen in Spitzenzeiten
1. Belege erfassen & archivieren
Ziel: Weg von Papier und manueller Ablage, hin zu strukturierter, durchsuchbarer Belegbasis.
E-Mail- und Ordner für Papierbelege (PDF/Scan).
OCR-basierte Texterkennung der Belege in einer Workflow-Lösung.
Extraktion von Basisfeldern wie Lieferant, Rechnungsnummer, Datum, Betrag, Steuerkennzeichen.
Volltextsuche über alle Belege.
KI-Ansatz: Verwendung von OCR plus einfache KI-Regeln/Prompting für Feldextraktion und Normalisierung (z.B. Datumsformate, Nettobetrag vs. Bruttobetrag).
Nutzen: Entlastet die Buchhaltung von manueller Dateneingabe und schafft die Grundlage für weitere Automatisierungsschritte.
2. Automatisiert kontieren & freigeben
Ziel: Standardfälle in der Kreditorenbuchhaltung weitgehend automatisieren.
Regelbasierte und KI-gestützte Kontierung (Sachkonto, Kostenstelle, Projekt).
Abgleich mit Kreditorenstamm und ggf. Bestellungen.
Workflow für Genehmigung (z.B. Freigabegrenzen, mehrstufige Freigabe)
Export/Integration in bestehende Buchhaltungs-/ERP-Systeme.
ML-/LLM-Modelle, die aus vergangenen Buchungen Kontierungsvorschläge und Kostenstellenzuordnung ableiten (Lernen aus Korrekturen).
KI-gestützte Vorschläge für Freigaberouting (z.B. typische Freigebende für bestimmte Kostenarten).
Nutzen: Weniger manuelle Kontierungsarbeit, schnellere Bearbeitungszeiten, konsistent kontieren.
3. Anomalien erkennen & Cashflow managen
Ziel: Tägliche Routinearbeiten rund um Kontoauszüge, Zahlungsabgleiche und Plausibilitätsprüfungen automatisieren.
Automatisierter Bankabgleich: Zuordnung von Banktransaktionen zu offenen Posten.
KI-gestützte Kategorisierung von Transaktionen (z.B. Gebühren, wiederkehrende Abos etc.).
Anomalieerkennung (ungewöhnliche Buchungen, Betragsabweichungen, doppelte Rechnungen).
Basis-Cashflow-Prognosen auf Basis historischer Zahlungsströme.
Modelle für Transaktionskategorisierung, Anomalieerkennung und Mustererkennung bei wiederkehrenden Zahlungen.
LLM-Assistenz zur Erklärung von Auffälligkeiten und zur Erzeugung kurzer Management-Notizen.
Nutzen: Höhere Datensicherheit (Fehlererkennung), bessere Transparenz und proaktive Hinweise auf Risiken oder Liquiditätsengpässe.
4. Asisstenz & Abschlusshilfe
Ziel: Die Buchhaltung als „augmented“ Prozess betreiben, bei dem die KI aktiv unterstützt – bis hin zum Periodenabschluss.
Chat-Interface („Buchhaltungs-Assistenz“) über allen Daten: Fragen wie „Zeig mir alle offenen Posten älter als 30 Tage“ oder „wie hat sich die Reisekostenposition entwickelt?“
Automatisierte Vorbereitung des Monats-/Jahresabschlusses: Prüflisten, Abweichungsanalysen, Vorschläge für Rückstellungen und Abgrenzungen.
KI-gestützte Erstellung von Berichten (BWA-Interpretation, Management-Summaries, begleitende Texte für Banken/Investoren).
Optionale Automatisierung von Steuer-Vorbereitung (z.B. USt-VA-Datenaufbereitung).
LLMs für natürlichsprachliche Interaktion und domänenspezifischen Regeln/Modellen für Abschlusshilfen.
Nutzung strukturierter Buchungsdaten plus semantischer Suche in Belegen und Notizen.
Nutzen: Deutliche Entlastung beim Abschluss, höherer Informationsgrad für Geschäftsführung und schnellere Entscheidungsfindung.