KI in der Rechnungsverarbeitung: Was bringt ein LLM?

07.03.2025

Themen: KI und Machine Learning

In der heutigen Geschäftswelt ist Künstliche Intelligenz in aller Munde. Unternehmen suchen nach Wegen, KI-Technologien gewinnbringend in ihre täglichen Abläufe zu integrieren. Doch die Realität sieht anders aus: Laut der aktuellen Bitkom-Studie aus dem Jahr 2024 nutzen erst 16% der Unternehmen KI aktiv in ihren Geschäftsprozessen.

Wo liegt also die Diskrepanz zwischen Wunsch und Wirklichkeit? Und wie können Unternehmen konkret von KI profitieren? In diesem Artikel zeigen wir anhand eines praxisnahen Beispiels, wie Large Language Models (LLMs) die Rechnungsverarbeitung revolutionieren können.

Was sind Large Language Models?

Large Language Models gehören zum Bereich des Deep Learning und vereinen Machine Learning mit Neuronalen Netzen. Sie wurden entwickelt, um Texte in natürlicher Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und zu erzeugen. Bekannte Beispiele, wie ChatGPT, haben gezeigt wozu diese Technologie fähig ist.

Ein besonders wertvoller Anwendungsfall für LLMs ist das Klassifizieren und Kategorisieren von Texten und deren Inhalten – eine Fähigkeit, die in der Rechnungsverarbeitung von unschätzbarem Wert ist.

Die Herausforderung der Rechnungsverarbeitung

Ein kritischer Schritt in der Rechnungsverarbeitung ist das präzise Auslesen von Rechnungsinhalten, deren Interpretation und die korrekte Zuordnung in die entsprechenden Felder des ERP-Systems. Dieser Prozess war früher, als noch alles manuell erledigt wurde, äußerst zeitaufwändig.

Auch heute noch stellt dieser Schritt eine Herausforderung dar: Bei unseren Kunden liegt die durchschnittliche Erkennungsrate bei 85%, wobei die Besten etwa 95% erreichen. Das bedeutet, dass selbst bei optimierten Prozessen immer noch 5% aller Rechnungsdaten manuell korrigiert oder nachbearbeitet werden müssen – ein erheblicher Aufwand bei einem großen Rechnungsvolumen.

Die Grenzen klassischer Capture-Ansätze

Herkömmliche Methoden zur Datenerfassung – sei es formular-, bild-, regel- oder trainingsbasiert – stoßen hier an ihre Grenzen. Eine signifikante Verbesserung der Erkennungsraten ist mit diesen Technologien kaum noch zu erreichen.

Der LLM-Ansatz: Ein Paradigmenwechsel

Large Language Models eröffnen völlig neue Möglichkeiten in der Beleglesung:

• Es müssen keine komplexen Logiken mehr erdacht und programmiert werden, um beispielsweise Datumsformate oder Positionsdaten korrekt zu erkennen.
• Das aufwändige Training für jeden einzelnen Lieferanten entfällt.

Stattdessen leitet die KI ihre Regeln selbst ab und wendet sie an, um Werte automatisch auszulesen und zu übertragen. Der Prozess ähnelt dem, als würde man ChatGPT bitten, die Inhalte einer Rechnung zu analysieren – mit dem Unterschied, dass die KI, wie bei der Lösung von xSuite, speziell für die Anforderungen der Rechnungsverarbeitung in SAP optimiert ist.

Realistischer Mehrwert statt utopischer Versprechen

Es wäre unrealistisch zu behaupten, dass LLM-basierte Lösungen eine 100%ige Erkennungsrate garantieren können. Doch der Unterschied zwischen einer durchschnittlichen Erkennungsquote von 85% (mit klassischen Methoden) und durchschnittlich 95% (mit LLM-Unterstützung) ist bei großen Rechnungsvolumina signifikant.

Stellen Sie sich vor: Bei 100.000 Rechnungen pro Jahr bedeutet eine Verbesserung von 85% auf 95% Erkennungsrate, dass 10.000 Rechnungsdaten nicht manuell nachbearbeitet werden müssen. Bei einer Million Rechnungen wären es bereits 100.000 eingesparte manuelle Korrekturen.

Fazit: LLMs als Game-Changer in der Rechnungsverarbeitung

Large Language Models bieten einen überzeugenden Ansatz, um die Effizienz in der Rechnungsverarbeitung auf ein neues Niveau zu heben. Sie reduzieren den manuellen Aufwand erheblich und ermöglichen es Unternehmen, ihre Ressourcen für wertschöpfendere Tätigkeiten einzusetzen.

Während viele Unternehmen noch zögern, KI in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren, zeigt das Beispiel der Rechnungsverarbeitung, dass der Einsatz von LLMs einen konkreten, messbaren Mehrwert bieten kann. Für Unternehmen mit hohem Rechnungsaufkommen ist die Investition in diese Technologie nicht nur zukunftsorientiert, sondern auch wirtschaftlich sinnvoll.

Die Zeit ist reif, den Schritt von der theoretischen KI-Diskussion zur praktischen Anwendung zu vollziehen – mit LLMs in der Beleglesung für die automatisierte Rechnungsverarbeitung in SAP als überzeugendem ersten Anwendungsfall.