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Rechnungsverarbeitung mit KI: Was Sie zuerst automatisieren und was manuell bleibt

Rechnungen sind ein naheliegendes erstes KI-Projekt, doch nicht jeder Schritt sollte automatisiert werden. Hier lohnt sich KI, und hier entscheidet ein Mensch.

Von Nichita Railean, CTOVeröffentlicht 5. Oktober 20265 Min. Lesezeit

Die Kreditorenbuchhaltung ist oft der erste Bereich, auf den Finanzteams schauen, wenn sie über KI nachdenken. Die Arbeit wiederholt sich jede Woche, der Input besteht aus Dokumenten, und Fehler sind teuer genug, dass sie immer jemandem auffallen. Das macht Rechnungen zu einem guten Kandidaten, aber nur, wenn klar ist, welche Schritte ein Modell übernimmt und welche bei einem Menschen bleiben.

Dieser Artikel geht den Rechnungsprozess Schritt für Schritt durch, zeigt, wo KI sich lohnt, und nennt die Kontrollen, die wir in unseren Projekten darum herum aufbauen.

Beginnen Sie mit dem Format, in dem Ihre Rechnungen eintreffen

Nicht jede Rechnung braucht KI. Nach EU-Recht ist eine elektronische Rechnung eine Rechnung, die in einem strukturierten Datenformat ausgestellt, übermittelt und empfangen wird, das eine automatische Verarbeitung ermöglicht, auf Grundlage der europäischen Norm EN 16931. Ein PDF im Anhang einer E-Mail erfüllt diese Definition nicht. Kommt eine Rechnung als strukturierte Daten an, etwa über das Peppol-Netzwerk, sind die Felder bereits vorhanden, und ein regelbasierter Import ist günstiger und zuverlässiger als jedes Modell.

Der Anteil strukturierter Rechnungen wächst. In Deutschland müssen alle inländischen Unternehmen seit dem 1. Januar 2025 E-Rechnungen empfangen können, und andere Formate dürfen sie nur noch bis Ende 2026 versenden, oder bis Ende 2027, wenn ihr Vorjahresumsatz höchstens €800.000 betrug. Auf EU-Ebene bringt das Paket VAT in the Digital Age, im März 2025 verabschiedet, ab dem 1. Juli 2030 digitale Meldepflichten für grenzüberschreitende B2B-Umsätze und erlaubt den Mitgliedstaaten, eine verpflichtende nationale E-Rechnung einzuführen. KI ist am nützlichsten für den Rest: PDFs, Scans, Fotos von Belegen und den langen Schwanz an Lieferanten, die noch nicht umgestellt haben.

Der Rechnungsprozess Schritt für Schritt

Schritt	Gut geeignet für KI	Bei Menschen oder festen Regeln belassen
Eingang	Das Postfach in Rechnungen, Gutschriften, Mahnungen, Kontoauszüge und Anfragen sortieren	Dokumente, die niemand zuordnen kann
Auslesen	Lieferant, Daten, Beträge, USt-IdNr. und Rechnungspositionen aus PDFs und Scans lesen	Felder mit geringer Konfidenz oder Summen, die nicht aufgehen
Abgleich	Bestellung und Wareneingang finden, auch wenn Referenzen anders geschrieben sind	Preis- oder Mengenabweichungen außerhalb der vereinbarten Toleranz
Kontierung	Sachkonto, Kostenstelle und Steuerschlüssel auf Basis früherer Buchungen vorschlagen	Ungewöhnliche umsatzsteuerliche Behandlung, etwa Reverse Charge oder gemischte Nutzung
Freigabe und Zahlung	An die richtige freigebende Person weiterleiten, mit einer Zusammenfassung der Prüfungen	Ausgaben freigeben, Zahlungen anweisen und Bankdaten von Lieferanten ändern

Was Sie zuerst automatisieren

Die besten ersten Schritte haben viel Volumen und erfordern wenig Ermessen. In unseren Projekten sind das meist drei Dinge.

Eingang und Klassifizierung. Ein gemeinsames Kreditorenpostfach sammelt Rechnungen, Zahlungserinnerungen, Kontoauszüge und Anfragen von Lieferanten. Ein Modell kann sie sortieren und jedes Dokument in die richtige Warteschlange leiten, was erstaunlich viele manuelle Klicks spart.
Felder aus unstrukturierten Rechnungen auslesen. Sprachmodelle, die Bilder lesen können, kommen mit Layouts zurecht, die sie nie zuvor gesehen haben, was ältere vorlagenbasierte OCR nicht konnte. Das Ergebnis sollte immer derselbe strukturierte Datensatz sein, den Ihr Buchhaltungssystem erwartet, damit eine gescannte Rechnung und eine Peppol-Rechnung im weiteren Ablauf identisch aussehen.
Kontierungsvorschläge. Die meisten Unternehmen buchen denselben Lieferanten Monat für Monat auf dasselbe Konto und dieselbe Kostenstelle. Ein Modell, das die Kontierung aus früheren Buchungen vorschlägt und begründet, spart Zeit und hält die Entscheidung sichtbar.

Was manuell bleibt

Manche Schritte bleiben bei Menschen. Nicht, weil KI keine Antwort liefern könnte, sondern weil eine falsche Antwort zu teuer ist oder weil die Verantwortung bei einer benannten Person liegen muss.

Änderungen der Bankdaten von Lieferanten. Die Bitte, eine Bankverbindung zu ändern, ist ein klassischer Weg für Rechnungsbetrug. Bestätigen Sie sie über einen bekannten Kontakt und einen separaten Kanal, nie durch eine Antwort auf die Nachricht, die die Änderung verlangt.
Zahlungen anweisen. KI kann den Zahlungslauf vorbereiten. Eine Person mit der Befugnis, das Geld auszugeben, gibt ihn frei.
Neue Lieferanten und ungewöhnliche Umsatzsteuerfälle. Eine erste Rechnung eines neuen Lieferanten oder ein grenzüberschreitender Umsatz bzw. ein Reverse-Charge-Fall sollte von einem Menschen geprüft werden, bis belegt ist, dass das System ihn korrekt verarbeitet.
Streitfälle und größere Abweichungen. Abweichungen, die ein Gespräch mit dem Lieferanten erfordern, sind Beziehungsarbeit, keine Datenarbeit.

Die Kontrollen, die Vertrauen schaffen

Ein Rechnungssystem ist nur so gut wie die Kontrollen um es herum. Diese bauen wir von Anfang an ein.

Konfidenzschwellen pro Feld. Werte, bei denen sich das Modell unsicher ist, landen in einer Prüfwarteschlange, statt unbemerkt gebucht zu werden.
Rechen- und Vollständigkeitsprüfungen. Die Positionen müssen die Summen ergeben. Die EU-Mehrwertsteuerrichtlinie listet die Angaben auf, die eine Rechnung enthalten muss, etwa die USt-IdNr. des Lieferanten, eine fortlaufende Nummer und den angewandten Steuersatz, deshalb werden fehlende Angaben vor der Buchung markiert.
Dublettenerkennung. Vergleichen Sie Lieferant, Rechnungsnummer, Betrag und Datum. Dieselbe Rechnung kommt oft zweimal: per E-Mail und über ein Portal oder per Post.
Abgleichstoleranzen, die die Finanzabteilung festlegt. Die zulässige Abweichung bei Preis oder Menge ist eine Geschäftsregel. Halten Sie sie schriftlich fest und setzen Sie sie im Code durch, statt sie dem Modell zu überlassen.
Ein Prüfpfad. Die Mehrwertsteuerrichtlinie verlangt, dass die Echtheit der Herkunft, die Unversehrtheit des Inhalts und die Lesbarkeit einer Rechnung gewährleistet sind, zum Beispiel durch innerbetriebliche Kontrollverfahren, die einen verlässlichen Prüfpfad zwischen Rechnung und Leistung schaffen. Speichern Sie das Originaldokument, die ausgelesenen Daten, jede Änderung und wer sie freigegeben hat.
Eine wöchentliche Stichprobe. Prüfen Sie eine Zufallsstichprobe automatisch verarbeiteter Rechnungen, nicht nur die markierten. Nur so finden Sie Fehler, bei denen sich das System sicher war.

Wie Sie anfangen

Messen Sie zuerst einige Wochen lang den aktuellen Prozess: wie viele Rechnungen eingehen, über welche Kanäle, wie lange jede dauert und wo sie hängen bleiben. Wählen Sie dann den Schritt aus der Tabelle, der zu Ihrem größten Engpass passt. Für die meisten Teams sind das Eingang und Auslesen, wobei im ersten Monat ein Mensch jeden vorgeschlagenen Buchungssatz prüft. Weiten Sie die Automatisierung nur dort aus, wo die Prüfung zeigt, dass die Fehlerquote niedrig genug ist, um ihr zu vertrauen.

Um abzuschätzen, was das Ihrem Team sparen könnte, beschreiben Sie den Prozess im ROI-Rechner. Wenn Sie noch überlegen, wo Sie beginnen, lesen Sie fünf Fragen, die den richtigen ersten Prozess finden, oder sehen Sie sich typische Workflows nach Unternehmensbereich an.