Künstliche Intelligenz verändert die Beleglesung derzeit grundlegend. Moderne Lösungen erkennen Inhalte robuster, interpretieren Dokumente im Kontext und lernen kontinuierlich aus Korrekturen. Gerade im SAP-Umfeld entstehen dadurch neue Möglichkeiten für eine Rechnungsverarbeitung, die weitgehend touchless abläuft.

Trotzdem bleibt eine alte Wahrheit bestehen: Garbage in, garbage out.

Denn auch die leistungsfähigste KI kann schlechte Eingangsdaten nur begrenzt kompensieren. Viele Probleme in der Rechnungsverarbeitung entstehen bereits lange bevor OCR oder KI überhaupt aktiv werden.

In der Praxis sind es oft scheinbar kleine Faktoren, die große Auswirkungen auf die Erkennungsrate haben:

• schlecht gescannte Dokumente
• Knicke oder Flecken auf Papierrechnungen
• handschriftliche Notizen
• geringe Kontraste
• verspielte Schriftarten
• unklare Layouts
• unsaubere Stammdaten im ERP-System

Gerade die Stammdatenqualität wird häufig unterschätzt. Selbst wenn ein System alle Inhalte korrekt erkennt, scheitert die automatische Verarbeitung oft daran, dass Kreditoren mehrfach angelegt wurden oder Informationen nicht eindeutig zugeordnet werden können.

Für SAP-Anwenderunternehmen hat das direkte Folgen: mehr manuelle Nachbearbeitung, geringere Automatisierungsquoten und zusätzlicher Aufwand in der Kreditorenbuchhaltung.

Dabei lassen sich viele dieser Probleme mit vergleichsweise einfachen Maßnahmen deutlich reduzieren.

Ein wichtiger Hebel ist die Qualität des Inputs. Unternehmen sollten Lieferanten aktiv dazu bewegen, Rechnungen digital oder idealerweise bereits strukturiert bereitzustellen. Selbst ein einfaches PDF schafft meist deutlich bessere Voraussetzungen als ein gescanntes Papierdokument – von maschinenlesbaren E-Rechnungen ganz zu schweigen.

Auch organisatorische Standards spielen eine wichtige Rolle. Klare Regeln für Rechnungslayouts, zentrale Rechnungseingänge und standardisierte Prozesse verbessern die Verarbeitbarkeit erheblich.

Darüber hinaus lohnt sich ein Blick auf die Stammdatenpflege in SAP. Dubletten, unterschiedliche Schreibweisen oder veraltete Lieferanteninformationen erschweren die automatische Zuordnung massiv. Wer hier sauber arbeitet, erhöht den Automatisierungsgrad oft schneller als durch jede zusätzliche Technologie.

Gleichzeitig gilt: Moderne KI-Technologien schaffen neue Möglichkeiten, mit typischen Problemen robuster umzugehen. Large Language Models können Inhalte heute deutlich besser interpretieren als klassische OCR-Systeme. Sie verstehen Zusammenhänge innerhalb von Dokumenten und können Informationen auch dann plausibel zuordnen, wenn Layouts variieren oder Angaben unvollständig sind.

Aber genau darin liegt ein wichtiger Punkt: KI ersetzt keine Prozessqualität. Sie verstärkt sie.

Unternehmen mit klaren Standards, hochwertigen Eingangsdaten und sauberen Stammdaten profitieren besonders stark von modernen KI-Lösungen. Dort entstehen die Voraussetzungen für echte Touchless-Prozesse in SAP.

Die Zukunft der Belegverarbeitung liegt deshalb nicht allein in neuer Technologie. Entscheidend ist die Kombination aus:

• guter Prozessqualität
• sauberen Daten
• intelligenter KI-Unterstützung

Wie Unternehmen diese Grundlagen schaffen und gleichzeitig moderne KI sinnvoll einsetzen können, zeigen wir in unserem aktuellen Whitepaper „OCR und KI – 6 Tipps für eine bessere Erkennungsrate in der Beleglesung“.