Künstliche Intelligenz ist ein zentrales Thema in der heutigen Geschäftswelt. Unternehmen suchen aktiv nach Wegen, KI-Technologien in ihre täglichen Abläufe zu integrieren, um Effizienz und Rentabilität zu steigern. Die Realität zeichnet jedoch ein anderes Bild: Laut einer Bitkom-Studie aus dem Jahr 2024 nutzen beispielsweise nur 16 % der deutschen Unternehmen derzeit KI in ihren Geschäftsprozessen.

Woher kommt also die Lücke zwischen Anspruch und Wirklichkeit? Und wie können Unternehmen tatsächlich von KI profitieren? In diesem Artikel zeigen wir – anhand eines Praxisbeispiels – wie Large Language Models (LLMs) die Rechnungsverarbeitung revolutionieren können.

Was sind Large Language Models?

Large Language Models gehören zum Bereich des Deep Learning und kombinieren maschinelles Lernen mit neuronalen Netzen. Sie sind darauf ausgelegt, Texte in natürlicher Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und zu generieren. Bekannte Beispiele wie ChatGPT haben die beeindruckenden Fähigkeiten dieser Technologie bereits unter Beweis gestellt.

Eine der wertvollsten Anwendungen von LLMs ist die Textklassifizierung und -kategorisierung – eine Fähigkeit, die ein immenses Potenzial für die Rechnungsverarbeitung birgt.

Die Herausforderung der Rechnungsverarbeitung

Ein entscheidender Schritt in der Rechnungsverarbeitung ist das präzise Extrahieren von Rechnungsdaten, deren Interpretation und die korrekte Zuordnung zu den entsprechenden Feldern in einem ERP-System. In der Vergangenheit, als dies noch manuell geschah, war der Prozess extrem zeitaufwendig.

Auch heute bleibt dieser Schritt eine Herausforderung: Unsere Kunden erreichen eine durchschnittliche Erkennungsrate von 85 %, wobei Spitzenreiter etwa 95 % erzielen. Das bedeutet, dass selbst bei optimierten Prozessen 5 % aller Rechnungsdaten noch manuell korrigiert oder nachbearbeitet werden müssen – ein erheblicher Aufwand, insbesondere für Unternehmen mit hohen Rechnungsvolumina.

Die Grenzen traditioneller Erfassungsmethoden

Traditionelle Ansätze zur Datenerfassung – ob formularbasiert, bildbasiert, regelbasiert oder trainingsbasiert – sind an ihre Grenzen gestoßen. Mit diesen Technologien signifikante Verbesserungen der Erkennungsraten zu erzielen, wird immer schwieriger.

Der LLM-Ansatz: Ein Paradigmenwechsel

Large Language Models führen einen völlig neuen Ansatz für die Rechnungserfassung ein:

• Keine Notwendigkeit für komplexe Logikprogrammierung zur korrekten Identifizierung von Datumsformaten oder Positionsdaten.
• Das mühsame Training für jeden einzelnen Lieferanten entfällt.

Stattdessen leitet die KI autonom Regeln ab und wendet diese an, um Werte automatisch zu extrahieren und zu übertragen. Der Prozess ist vergleichbar damit, ChatGPT um die Analyse einer Rechnung zu bitten – jedoch mit dem entscheidenden Unterschied, dass die KI in Lösungen wie xSuite speziell für die Rechnungsverarbeitung in SAP-Umgebungen optimiert ist.

Realistischer Mehrwert statt überzogener Versprechen

Es wäre unrealistisch zu behaupten, dass LLM-basierte Lösungen eine Erkennungsrate von 100 % garantieren. Der Unterschied zwischen einer durchschnittlichen Erkennungsrate von 85 % (mit traditionellen Methoden) und 95 % (mit LLM-Unterstützung) ist jedoch bei hohen Rechnungsvolumina signifikant.

Bedenken Sie Folgendes: Wenn ein Unternehmen jährlich 100.000 Rechnungen verarbeitet, bedeutet eine Verbesserung der Erkennungsrate von 85 % auf 95 %, dass 10.000 Rechnungsdatenpunkte keine manuelle Korrektur mehr erfordern. Bei einem Unternehmen, das eine Million Rechnungen bearbeitet, entspricht dies 100.000 eingesparten manuellen Korrekturen.

Fazit: LLMs als Game-Changer in der Rechnungsverarbeitung

Large Language Models bieten einen überzeugenden Ansatz zur deutlichen Steigerung der Effizienz in der Rechnungsverarbeitung. Sie reduzieren den manuellen Aufwand drastisch und ermöglichen es Unternehmen, Ressourcen für wertschöpfendere Tätigkeiten einzusetzen.

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

Die Zeit ist gekommen, von theoretischen Diskussionen über KI zur praktischen Umsetzung überzugehen – mit LLMs beim Auslesen von Dokumenten als leistungsstarkem ersten Schritt in Richtung einer automatisierten Rechnungsverarbeitung in SAP.