Künstliche Intelligenz: Terminologie und Anwendungsfall „Rechnungsverarbeitung"

07.03.2025

Themen: KI und Machine Learning

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Prozesse automatisieren und optimieren. Besonders in der Verarbeitung von Eingangsrechnungen kann KI dazu beitragen, manuelle Aufwände drastisch zu reduzieren. Dabei spielen verschiedene Teilbereiche der KI eine entscheidende Rolle, um ein leistungsfähiges und effizientes System zu schaffen. Der folgende Artikel gibt einen Überblick über die wichtigste Fachterminologie im Kontext der KI und ihren Anwendungsbezug in der Rechnungsverarbeitung.

Künstliche Intelligenz – Der Überbegriff für intelligente Automatisierung

Künstliche Intelligenz bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen, menschenähnliche kognitive Fähigkeiten zu entwickeln. Dazu gehören Lernen, Problemlösung und Entscheidungsfindung. In der Rechnungsverarbeitung bedeutet das beispielsweise, dass KI automatisch Daten aus Rechnungen extrahieren, prüfen und Buchungsvorschläge generieren kann.

Machine Learning – Lernen aus Daten

Machine Learning (ML) ist ein Teilbereich der KI, bei dem Algorithmen auf Basis großer Datenmengen trainiert werden, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Sowohl Deep Learning als auch Large Language Models fallen darunter.

Neuronale Netze – Inspiration aus der Biologie

Neuronale Netze bilden die Grundlage vieler moderner KI-Systeme. Sie sind inspiriert vom menschlichen Gehirn und bestehen aus miteinander verbundenen künstlichen Neuronen.

Deep Learning – Der Schlüssel zu höherer Genauigkeit

Deep Learning ist eine spezialisierte Form von Machine Learning, die besonders tiefe neuronale Netze mit vielen Schichten verwendet. In der Rechnungsverarbeitung kann ein Deep-Learning-Modell beispielsweise lernen, welche Rechnungspositionen bestimmten Kostenstellen zugeordnet werden müssen, indem es historische Buchungsdaten analysiert und daraus Vorschläge ableitet.

Generative AI – KI generiert Inhalte

Generative AI (Gen AI) ist eine Form der Künstlichen Intelligenz, die neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code generieren kann. Im Gegensatz zu klassischen Machine-Learning-Modellen, die Muster erkennen, erzeugt Gen AI eigenständig neue, sinnvolle Daten.

Large Language Models – Revolution in der Beleglesung

Large Language Models (LLMs) sind eine Unterform von Gen AI, die sich auf Textgenerierung spezialisiert. Es handelt sich um leistungsfähige KI-Modelle, die große Mengen an Textdaten kontextspezifisch analysieren und verstehen können. Sie bieten eine neue Dimension in der Beleglesung, indem sie unstrukturierte Rechnungsdokumente interpretieren und sogar Vorschläge für fehlende Daten aus dem Kontext ableiten können. Diese Technik verbessert die Extraktionsergebnisse von Rechnungsdaten.

Autonome KI-Systeme – Selbstlernende Software-Agenten als Zielbild

Mit den Fortschritten in den oben genannten Teilbereichen der KI entstehen zunehmend autonome Software-Agenten (Agentic AI), die nicht nur lernen, sondern auch eigenständig Entscheidungen treffen und Prozesse optimieren. Führende Analysten sehen „Autonomous Finance“ als Zielbild für die Finanzabteilung der Zukunft: Prozesse und Aktivitäten in der Finanzabteilung werden (teilweise) von selbstlernenden Software-Agenten gesteuert und mehrheitlich automatisiert.

Die aktuellen Entwicklungen in der Künstlichen Intelligenz – von Machine Learning über Deep Learning bis hin zu Generative AI und autonomen KI-Systemen – bieten Unternehmen neue Möglichkeiten zur Optimierung ihrer Rechnungsverarbeitung. Während einige Software-Systeme bereits weitreichende Automatisierungen ermöglichen, wird sich der Trend zu selbstlernenden und autonomen Lösungen weiter fortsetzen. Die Zukunft der Finanzautomatisierung gehört intelligenten, selbstlernenden Systemen, die Entscheidungen nicht nur vorbereiten, sondern eigenständig treffen – eine Revolution für die Rechnungsverarbeitung und darüber hinaus.