Ein Gastbeitrag von xSuite
Das Themengebiet: KI und maschinelles Lernen
Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in betriebliche Abläufe gewinnt zunehmend an Bedeutung. Besonders in der automatisierten Verarbeitung von Eingangsrechnungen eröffnen KI-Technologien neue Effizienzpotenziale und ermöglichen eine deutliche Reduktion manueller Tätigkeiten. In diesem Beitrag erläutern wir zentrale Fachbegriffe aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz und zeigen auf, wie diese Technologien konkret in der Rechnungsverarbeitung eingesetzt werden können.
Was versteht man unter Künstlicher Intelligenz?
Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ beschreibt Systeme, die menschenähnliche Denkprozesse nachbilden können – etwa durch Lernen, logisches Schlussfolgern oder Entscheidungsfindung. In der Rechnungsbearbeitung bedeutet dies etwa, dass eine KI automatisch Inhalte aus Rechnungsdokumenten ausliest, prüft und passende Buchungsvorschläge generiert.
Maschinelles Lernen: Datenbasierte Mustererkennung
Als Teilgebiet der KI beschäftigt sich das Maschinelle Lernen (ML) mit Algorithmen, die auf Basis umfangreicher Datenmengen trainiert werden, um eigenständig Muster zu erkennen und daraus Schlüsse zu ziehen. Hierzu zählen unter anderem Deep Learning und die Arbeit mit Large Language Models (LLMs).
Neuronale Netze: Nachbildung biologischer Strukturen
Moderne KI-Anwendungen basieren vielfach auf Künstlichen Neuronalen Netzen, die vom Aufbau des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Sie bestehen aus vielen miteinander verbundenen Knotenpunkten – den künstlichen „Neuronen“ – die Informationen verarbeiten und weiterleiten.
Deep Learning: Präzision durch tiefe Netzstrukturen
Deep Learning ist eine besonders leistungsstarke Form des maschinellen Lernens, bei der tiefe neuronale Netzwerke mit zahlreichen Verarbeitungsschichten zum Einsatz kommen. Im Kontext der Rechnungsverarbeitung kann ein Deep-Learning-Modell beispielsweise historische Buchungsdaten analysieren und daraus lernen, welche Rechnungspositionen welchen Kostenstellen zugeordnet werden sollten.
Generative AI: KI schafft neue Inhalte
Generative KI – oder Generative AI – steht für Systeme, die eigenständig neue Inhalte generieren können. Im Unterschied zu klassischen ML-Modellen, die bestehende Daten analysieren, erzeugen diese Systeme neue Texte, Bilder oder Software-Code. In der Rechnungsverarbeitung kann dies etwa bedeuten, plausible Ergänzungen für fehlende bzw. nicht gefundenen Angaben in Dokumenten zu generieren.
Sprachmodelle (LLMs): Textverständnis auf neuem Niveau
Large Language Models (LLMs) sind eine Unterkategorie der generativen KI, die speziell für die Verarbeitung natürlicher Sprache entwickelt wurden. Sie können unstrukturierte Texte – wie etwa eingescannten Rechnungsinhalt – verstehen, interpretieren und im Kontext analysieren. So sind sie in der Lage, fehlende Informationen zu ergänzen oder präzisere Extraktionsergebnisse zu liefern.
Autonome Systeme: Die nächste Stufe der Automatisierung
Der technologische Fortschritt im Bereich KI führt zu immer leistungsfähigeren, autonomen Software-Agenten. Diese sogenannten Agentic AI-Systeme treffen Entscheidungen eigenständig, optimieren Prozesse kontinuierlich und lernen fortlaufend dazu. Analysten sehen in der Vision „Autonomous Finance“ einen Wendepunkt: Finanzprozesse werden in Zukunft zunehmend von solchen Agenten gesteuert – effizient, lernfähig und weitgehend automatisiert.
Fazit: Die Zukunft gehört der intelligenten Finanzautomatisierung
Von klassischen Machine-Learning-Methoden bis hin zu hochentwickelten autonomen KI-Systemen – die Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz revolutionieren die Finanzautomatisierung und insbesondere die Rechnungsverarbeitung. Unternehmen, die heute auf intelligente Systeme setzen, legen den Grundstein für eine Finanzabteilung, in der repetitive Aufgaben automatisiert, Daten intelligent ausgewertet und Entscheidungen zunehmend durch lernfähige Technologien getroffen werden.
