In der Welt der Kreditorenbuchhaltung hat das Auslesen von Dokumenten schon immer eine zentrale Rolle gespielt – war jedoch auch besonders fehleranfällig. Manuelle Dateneingabe, OCR-basierte Extraktion und regelbasierte Logiken stoßen oft an ihre Grenzen, insbesondere bei unstrukturierten oder inkonsistenten Dokumenten. Genau hier kann Künstliche Intelligenz (KI) – insbesondere in Form von Generativer KI (GenAI) und Large Language Models (LLMs) – ihr volles Potenzial entfalten. Doch was passiert, wenn die E-Rechnung zur Pflicht wird und Rechnungen standardmäßig maschinenlesbar sind? Macht dies die KI überflüssig?

Die Antwort ist ein klares Nein – und hier ist der Grund dafür.

E-Rechnung: Fortschritt mit Einschränkungen

Obwohl immer mehr Länder die E-Rechnung zur Pflicht machen – wie etwa Italien, Frankreich, Polen, Belgien und Deutschland –, sind diese Regelungen bei weitem nicht flächendeckend. In Deutschland beispielsweise sind B2C-Rechnungen (an Endverbraucher) derzeit ausgenommen. Auch Kleinstbeträge unter 250 € fallen nicht unter die E-Rechnungspflicht. Außerhalb Europas verlangen viele Länder weder E-Rechnungen, noch planen sie die Einführung entsprechender Gesetze in naher Zukunft. In diesen Fällen bleiben traditionelle Rechnungsformate – ob PDFs oder gescannte Dokumente – die Norm. Und hier ist die KI-gestützte Dokumentenerfassung nach wie vor unverzichtbar.

Rechnungsverarbeitung ist mehr als nur „Lesen“

Selbst wenn eine Rechnung vollständig maschinenlesbar ist, stellt die Datenextraktion nur den ersten Schritt dar. In der Praxis sind wichtige Informationen oft nicht direkt auf der Rechnung enthalten – Daten, die für eine korrekte buchhalterische Kontierung, Budgetzuweisung oder die Integration in komplexe Beschaffungsworkflows erforderlich sind. Hier wird Kontextwissen entscheidend: Für welches Projekt wurde die Leistung erbracht? Welche Kostenstelle ist verantwortlich? Wie soll die Buchung im Hauptbuch erfolgen? Genau bei diesen Aufgaben glänzt die KI. LLMs können auf interne Unternehmensdaten, historische Muster und externe Kontexte zurückgreifen, um intelligente, automatisierte und adaptive Empfehlungen zu generieren.

P2P ist mehr als nur Rechnungen

Es gibt noch einen weiteren wichtigen Aspekt: Der Purchase-to-Pay-Prozess (P2P) umfasst eine Vielzahl von Dokumententypen jenseits von Rechnungen. Auftragsbestätigungen, Lieferscheine, Zahlungsavise und Gutschriften – viele dieser Dokumente sind nicht standardisiert und fallen nicht unter die Anforderungen für E-Rechnungen. Auch hier bleibt der Schritt der „Erfassung“ – das intelligente Extrahieren und Interpretieren von Daten – essenziell. KI-Systeme, die sich an verschiedene Dokumententypen anpassen und kontinuierlich dazulernen, sorgen auch in diesen Bereichen für erhebliche Effizienzgewinne.

Fazit: Gemeinsam stärker – E-Rechnung und KI

Der Aufstieg der E-Rechnung markiert einen bedeutenden Meilenstein auf dem Weg zur Digitalisierung und Automatisierung. Sie eliminiert viele manuelle Fehlerquellen und beschleunigt den Datenaustausch. Sie ersetzt jedoch nicht den ganzheitlichen, intelligenten Ansatz, den KI in die Rechnungsverarbeitung einbringt. Tatsächlich ergänzen sich diese beiden Technologien perfekt: Die E-Rechnung schafft eine saubere Datengrundlage, während die KI sicherstellt, dass der Rest des Prozesses intelligent, kontextbezogen und autonom abgewickelt wird.

Das gemeinsame Ziel bleibt dasselbe: Finanzprozesse – wie die Rechnungsverarbeitung – so weit wie möglich zu automatisieren. Mitarbeiter sollen von repetitiven Aufgaben befreit werden, um sich auf strategischere und wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren zu können. In dieser Vision spielt die KI eine entscheidende Rolle – auch (und gerade) in einer Welt der E-Rechnung.