Rechnungsverarbeitung mit KI spart Euro pro Rechnung

Schouten kann die Zeit- und Kosteneinsparungen (vor allem Personalkosten) konkret beziffern. „Die Verarbeitung einer Rechnung kostet im Durchschnitt mehr als zehn Euro pro Rechnung. Die Rechnungserkennung mit nextAI ist in über 90 % der Fälle erfolgreich. In der Praxis sehen wir Einsparungen von mindestens zwei Euro pro Rechnung und in einigen Fällen sogar bis zu sechs Euro pro Rechnung. Wenn man bedenkt, dass wir jährlich mehrere zehn Millionen Rechnungen verarbeiten, wird das enorme Einsparpotenzial deutlich.“ 

Die Rechnungsverarbeitung lässt sich in drei Schritte unterteilen: (1) Eingang und Erkennung, (2) Abgleich und Kontierung sowie (3) Verbuchung im ERP-System. „Für den ersten Schritt stellen wir eine zentrale Sammlung von Prompts zur Verfügung, die 99 % aller Rechnungsköpfe und -positionen erkennen. In manchen Fällen sind zusätzliche kundenspezifische Prompts erforderlich.“

Im zweiten Schritt geht es vor allem um die Kontierung der Rechnungsbestandteile, die Zuordnung zu Kostenstellen sowie die Kommunikation mit Lieferanten. „Die korrekte Kontierung wird mithilfe von Algorithmen bestimmt, die unter anderem auf historischen Daten und den Rechnungsinhalten basieren“, erläutert Schouten. „Bei einigen Kunden werden inzwischen mehr als 80 % der Rechnungen vollständig touchless verarbeitet.“

ISPnext setzt seine KI-Agenten mittlerweile auch beim Auslesen von Angeboten und Verträgen ein. „Wir haben viel Entwicklungszeit in nextAI für die AP-Automatisierung investiert“, erklärt Schouten die schnelle Weiterentwicklung. „Die Anpassung der Prompts für Angebote und Verträge war daher vergleichsweise einfach.“

Alle Datenpunkte eines Angebots (wie Lieferant, Dokumentnummer und Betrag) werden von nextAI in eine Bestellung umgewandelt. Gleiches gilt für Verträge, die mitunter bis zu 80 Seiten umfassen können. Das Tool erstellt eine Zusammenfassung des Vertrags und überführt relevante Inhalte in eine Bestellung. „Diese muss dann nur noch geprüft und freigegeben werden. Das System zeigt zudem an, an welchen Stellen der Vertrag von Ihren Einkaufsbedingungen abweicht. Bei Vertragsverlängerungen werden die Unterschiede zum vorherigen Vertrag hervorgehoben. Das spart erheblich Zeit und Aufwand.“

Nutzer der Source-to-Pay-Plattform von ISPnext können selbst festlegen, in welchem Rahmen das System autonom agieren darf. „Wir machen transparent, wie Entscheidungen von nextAI zustande kommen“, sagt Schouten.

Die KI unterstützt zudem bei der Erkennung von Betrugsfällen. „Unsere Software erkennt Muster und Abweichungen. Darüber hinaus können Rechnungen automatisch mit Verträgen und Bestellungen verknüpft werden.“

Er betont, dass nextAI vollständig in Eigenregie entwickelt wurde und ausschließlich innerhalb der eigenen Plattform betrieben wird. „Sicherheit hat für uns oberste Priorität. Sie ist wichtiger als zusätzliche Funktionen. Um Dokumente in allen Sprachen verarbeiten zu können, nutzen wir LLM-Modelle, beispielsweise von OpenAI. Kundendaten werden jedoch nicht zum Training dieser Modelle verwendet. Es findet kein Datenaustausch mit Dritten statt. Unsere Plattform arbeitet vollständig innerhalb der EU-Datengrenzen. Zur weiteren Absicherung streben wir eine ISO 42001-Zertifizierung für nextAI an.“

Abschließend ordnet Schouten den Einsatz von KI in den größeren Kontext des Source-to-Pay-Prozesses ein. „KI bietet zweifellos erhebliche Vorteile. Der eigentliche Mehrwert entsteht jedoch erst, wenn sie in einen gut strukturierten Prozess eingebettet wird. Sie ist ein leistungsstarkes Mittel, um Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Kontrolle zu erreichen, während Datenqualität und die Zusammenarbeit innerhalb der Organisation sowie mit Partnern entlang der Wertschöpfungskette entscheidend bleiben.“

Ein reibungsloser Source-to-Pay-Prozess geht über die reine Finanzbuchhaltung hinaus. Er beginnt bereits in der Vorphase, beispielsweise mit Lieferanten-Onboarding und Vendor Management sowie der Arbeit mit Verträgen und Bestellungen. Durch die strukturierte und digitale Abbildung dieser Schritte entsteht ein End-to-End-Prozess, der technologisch optimal unterstützt und kontinuierlich verbessert werden kann. Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit mit internen Teams sowie starke Partnerschaften mit Lieferanten, die ebenfalls von einer schnellen und planbaren Rechnungsverarbeitung profitieren.

Schouten bezeichnet die Rechnungsverarbeitung als den Endpunkt. „Sie ist der finanzielle Abschluss des gesamten Beschaffungsprozesses. Alles, was im Vorfeld nicht sauber organisiert ist, zeigt sich letztlich in der Rechnung. Genau deshalb verschiebt sich unsere Rolle zunehmend hin zur Beratung bei der Optimierung des gesamten Source-to-Pay-Prozesses. Gemeinsam mit unseren Kunden analysieren wir, wo im End-to-End-Prozess Optimierungspotenziale bestehen und wie Technologie zu nachhaltigen Verbesserungen beitragen kann.“