Agentic AI: Die Zukunft der Rechnungsverarbeitung liegt im Kontextwissen

07.10.2025

Themen: KI und Machine Learning | Rechnungsverarbeitung

Künstliche Intelligenz ist längst in der Unternehmenswelt angekommen. Doch die nächste Evolutionsstufe sind Agenten, die eigenständig, proaktiv und kontextbewusst handeln – sogenannte Agentic AI. Besonders in der kreditorischen Buchhaltung hat diese Technologie das Potenzial, Prozesse tiefgreifend zu verändern und Freiräume für Mitarbeitende zu schaffen.

Entscheidend dabei ist: Nur wenn Agentic AI auf domänenspezifisches Fachwissen zurückgreift, kann sie nachhaltige Automatisierungserfolge erzielen. Ohne dieses Kontextwissen bleibt die Automatisierung oberflächlich und fragmentiert.

Warum Kontextwissen unverzichtbar ist

LLMs (Large Language Models) sind mächtige Werkzeuge. Sie können Muster erkennen, Sprache verstehen und generelle Aufgaben automatisieren. Doch in komplexen Geschäftsumgebungen reicht das nicht aus.

Damit KI-Agenten echte Mehrwerte schaffen, brauchen sie:

• Prozesswissen: z. B. wie die Rechnungsverarbeitung von der Erfassung über den Abgleich bis zur Freigabe abläuft.
• Systemwissen: z. B. wie ein SAP-System strukturiert ist, welche Felder relevant sind und wie Workflows innerhalb des Systems gestaltet sind.
• Branchenlogik: z. B. wie bestimmte Kontierungen typischerweise vorgenommen werden oder welche Abweichungen kritisch sind.

Erst durch diese domänenspezifische Expertise können Agenten nicht nur reagieren, sondern aktiv gestalten – also Abweichungen selbständig klären, Prozessschritte initiieren oder Entscheidungen vorschlagen.

Agentic AI und Hyperautomation

Viele Unternehmen haben bereits erste Schritte in Richtung Automatisierung unternommen – etwa mit RPA, iPaaS oder Low-Code-Plattformen. Doch diese Ansätze stoßen schnell an Grenzen, weil sie meist isolierte Aufgaben automatisieren, anstatt ganze Prozesse zu optimieren.

Agentic AI kann hier den entscheidenden Unterschied machen:

Sie denkt in End-to-End-Prozessen statt in Einzelschritten.

Sie initiiert eigene Aktionen und arbeitet Hand in Hand mit Fachabteilungen, IT und Finance.

Sie fordert Unternehmen heraus, ihre Workflows neu zu denken und Daten für KI-Agenten nutzbar zu machen.

Das Ziel: eine Hyperautomation, bei der wirklich alle relevanten Arbeitsschritte automatisiert oder durch intelligente Agenten unterstützt werden – und zwar nicht oberflächlich, sondern mit tiefem Prozess- und Systemverständnis.

Anwendungsfall: Kreditorische Buchhaltung

Kaum ein Bereich eignet sich so gut für Agentic AI wie die Kreditorenbuchhaltung:

• Rechnungen erfassen und prüfen: Agenten lesen Rechnungen nicht nur ein, sondern prüfen auch Abweichungen gegen Bestellungen oder Verträge.
• Prozesse steuern: Sie starten eigenständig Freigabeworkflows in SAP oder schlagen Kontierungen vor.
• Anomalien erkennen: Abweichungen werden nicht nur gemeldet, sondern gleich mit Lösungsvorschlägen versehen.

So wandelt sich die Buchhaltung von einer operativen Routinearbeit hin zu einem strategischen Steuerungsinstrument, das Transparenz in Echtzeit bietet.

Fazit: Tiefe schlägt Oberfläche

Agentic AI ist der Schlüssel zur nächsten Automatisierungswelle. Doch der Erfolg hängt davon ab, ob Unternehmen bereit sind, ihren Agenten das nötige domänenspezifische Fachwissen zur Verfügung zu stellen.

Ohne Kontext bleiben Automatisierungen statisch und oberflächlich.

Mit Prozess- und Systemverständnis wird KI zu einem strategischen Partner, der ganze Abläufe optimiert.

Gerade in der Rechnungsverarbeitung und in ERP-Systemen wie SAP zeigt sich: Die Zukunft gehört LLMs in Kombination mit tiefem Domänenwissen. Nur so kann Hyperautomation Realität werden – und Unternehmen erreichen einen echten Wettbewerbsvorteil.