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xSuite powered by KI: Der Game-Changer für Ihre Buchhaltung
Noch schneller, noch intelligenter, noch autonomer. Mit der KI-Technologie von xSuite wird Ihre kreditorische Buchhaltung revolutioniert.
xSuite powered by KI: Der Game-Changer für Ihre Buchhaltung
Noch schneller, noch intelligenter, noch autonomer. Mit der KI-Technologie von xSuite wird Ihre kreditorische Buchhaltung revolutioniert.
Wir kombinieren modernste KI-Technologien mit unserem bewährtem Prozess- und SAP-Know-how
Unser Ziel ist ambitioniert: 100 % Automatisierung in der Rechnungsverarbeitung. Jede Rechnung soll vollständig im Hintergrund in SAP verbucht werden können – ohne manuelle Eingriffe. Die Zukunft der Buchhaltung beginnt jetzt.
Beleglesung neu definiert
Vergessen Sie herkömmliche Capture-Technologien. Unsere KI nutzt Large-Language-Modelle (LLMs), die Beleginhalte auf einem völlig neuen Niveau erfassen. Das bedeutet:
- Höhere Erkennungsraten und weniger Fehler.
- Weniger manuelle Nacharbeiten in der Validierung.
- Schnellere und präzisere Belegverarbeitung
KI ersetzt komplexe, starre Erfassungsmethoden und sorgt für einen echten Automatisierungsschub.
Vereinfachte Verarbeitung von Rechnungen
In der SAP-integrierten Prüfung und Freigabe von Rechnungen unterstützt Sie unser Prediction Server. Basierend auf Deep-Learning-Algorithmen bietet er verschiedene Vorschlagsfunktionen an, um Arbeitsschritte wie die Kontierung oder die Bearbeiterfindung zu unterstützen. So wird die Rechnungsverarbeitung noch einfacher und schneller.
Fachkräftemangel in der Buchhaltung kompensieren
Wir setzen künstliche Intelligenz in unseren xSuite-Lösungen ein, um Buchhaltungsabteilungen optimal in ihrer Arbeit zu unterstützen. Unser Ziel ist es, repetitive, manuelle Arbeiten weitestgehend zu vermeiden. Genau dort setzen unsere KI-Lösungen an, um Beschäftigte in der Buchhaltung zu entlasten und den Fachkräftemangel zu kompensieren.
Rechnungsverarbeitung mit KI – Schritt für Schritt erklärt
Die Beleglesung ist in vielen Unternehmen der fehleranfälligste Schritt bei der automatisierten Verarbeitung von eingehenden Rechnungen. Formular-, Bild- und Regel-basierte Capture-Ansätze erreichen nur mit großem Aufwand gute oder sehr gute Ergebnisse in der Beleglesung. Manuelle Nacharbeiten sind die Folge. Large-Language-Modell sind ein ganz neuer Ansatz in der Beleglesung. Sie ersetzen hoch-komplexe traditionelle Capture-Ansätze.
Damit reduziert sich der Aufwand für ein Capture-Projekt um bis zu 80%. Gleichzeitig steigen die Erkennungsraten bei der Beleglesung. Eine Verbesserung von 85% auf 95% Erkennungsrate auf Feldebene ist realistisch.
In der Verarbeitung von Rechnungen unterstützt unsere KI-Komponente Prediction Server. Dieser basierte auf Deep-Learning-Technologie und bietet verschiedene Vorschlagsfunktionen. Für die Buchhaltung werden automatisch Vorschläge generiert, welche Nutzer der zuständige Prüfer und Vervollständiger ist. Außerdem werden Buchungskreis und Lieferant vorgeschlagen, falls diese nicht von der Beleglesung erkannt wurden. In der sachlichen Prüfung von Rechnungen können das Sachkonto, die Kostenstelle und der Innenauftrag vorgeschlagen werden.
Der Prediction Server kann zudem den Schutz vor Rechnungsbetrug (Fraud Protection) verbessern. Mit Predictive Analytics erkennt er Muster und Anomalien in Rechnungsdaten frühzeitig. Das System analysiert dazu historische Transaktionen und identifiziert verdächtige Abweichungen, etwa ungewöhnliche Beträge, unbekannte Lieferanten oder sich wiederholende Rechnungen. Dies ermöglicht es Unternehmen, betrügerische Aktivitäten zu blockieren oder zusätzliche Prüfungen auszulösen, bevor Zahlungen freigegeben werden. So verbessert KI die Sicherheit, reduziert finanzielle Verluste und minimiert den manuellen Prüfaufwand.
Wissenswertes zu künstlicher Intelligenz
Welche KI-Technologien genau kommen in xSuite zum Einsatz?
In den xSuite-Lösungen kommen verschiedene KI-Technologien zum Einsatz. Die Vorschlagsfunktionen im Workflow (Prediction Server) basieren auf Deep Learning. Bei der Beleglesung handelt es sich um einen Mix: Einfache Schritte, wie das selbstlernende Lieferantentraining, basieren auf Machine Learning. Bei der Bilderkennung kommt ein R-CNN-Modell (Region Based Convolutional Neural Network) zum Einsatz. Darüber hinaus ist es möglich, auf ein Large Language Model in der Beleglesung zurückzugreifen.
Was ist der Unterschied zwischen "künstlicher Intelligenz", "Machine Learning" und "Deep Learning"?
Künstliche Intelligenz ist der Oberbegriff für Anwendungen, die menschenähnliche Intelligenz zeigen und Probleme lösen können. Ein Teilbereich davon ist Machine Learning, bei dem Algorithmen aus Daten lernen, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning wiederum ist eine spezialisierte Form des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzen mit vielen Schichten basiert und besonders leistungsfähig bei großen Datenmengen und komplexen Aufgaben ist. Während künstliche Intelligenz viele verschiedene Methoden umfasst, ist Machine Learning ein spezifischer Ansatz, und Deep Learning stellt die fortschrittlichste Form davon dar.
Welche Verbesserungen in der Beleglesung sind realistisch zu erwarten mit Hilfe von KI?
Mit dem Einsatz von LLM-Modellen lassen sich in zwei Bereichen deutliche Verbesserzungen in der Beleglesung erreichen. Ein zentraler Punkt sind die Erkennungsraten. Eine Verbesserung von 85% auf 95% Erkennungsrate auf Feldebene ist realistisch. Außerdem reduziert sich der Aufwand für ein Capture-Projekt um bis zu 80%.
Kann ich die Eingaben der KI noch nachträglich korrigieren?
Ja! Die KI liefert nur Vorschläge. Bei einer hohen Wahrscheinlichkeit werden die vorgeschlagenen Werte zwar automatisch eingetragen, aber ein Prüfschritt erfolgt in jedem Fall dennoch. Die KI ist als Assistent gedacht, der die Beschäftigten in ihren täglichen Arbeitsschritten unterstützt, aber nicht ablöst.
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