Künstliche Intelligenz – zweifelsohne eines der aktuellen Buzzwords. Mit diesem Schlagwort verbinden sich zuweilen gewaltige Erwartungen. Einige Marktpropheten sagen bereits eine Revolution voraus oder skizzieren übermächtige Bedrohungen á la Skynet. Wer jetzt an den Film „Terminator“ von 1984 denkt, denkt richtig.

 

Doch was genau verbirgt sich hinter dem Begriff eigentlich? „Der Begriff künstliche Intelligenz, abgekürzt KI, steht für Computersysteme, die menschliche Intelligenz nachahmen. […]“ Dabei dient der Begriff als Überbegriff einer Gruppe von Technologien, die die klassischen Grenzen der IT-Systeme erweitern. So definierte es jedenfalls der „Spiegel“ in einer Ausgabe.

In meiner Wahrnehmung und gemessen an den Entwicklungen in der digitalen Rechnungsverarbeitung der letzten Jahre entsteht leicht der Eindruck von Lösungen, die zumeist über einen hohen Reifegrad verfügen. Die Entwicklung von Produkten für die Rechnungsverarbeitung scheint daher, quer über alle Anbieter, aktuell eher von Optimierungen in den Details als von sensationellen Entwicklungssprüngen getrieben.

KI im Alltag

Eine webbasierte Nutzung durch die Anwender darf inzwischen als Standard betrachtet werden und auch spezialisierte Apps, die mobile Endgeräte nahtlos in den Prüfungs- und Freigabeprozess einbinden, erfreuen sich inzwischen einer breiten Verfügbarkeit. Kein Konzernunternehmen kommt heute noch ohne eine entsprechende Lösung aus. Auch im Mittelstand hat die Mehrzahl der Unternehmen nachgezogen oder befindet sich gerade in der Einführung entsprechender Lösungen. Idealerweise sind diese Lösungen dynamisch in die IT-Welt des Unternehmens verbunden und arbeiten nahtlos mit den Backend-Systemen zusammen.

Doch haben sich, vielfach unbemerkt, längst KI-basierte Methoden in unseren Alltag eingeschlichen und sind zum selbstverständlichen Teil unserer Umgebung im Privatleben wie im Beruf geworden. Dies gilt natürlich auch, aber bei weitem nicht ausschließlich, für Lösungen zur elektronischen Rechnungsverarbeitung. Am deutlichsten wird dies vielleicht, wenn wir uns einige Beispiele ansehen, wie sich diese Methoden bereits etabliert haben.

Intelligente Erfassung von Papierbelegen

Beginnen wir mit der elektronischen Erfassung von Papierbelegen und der Bereitstellung der Informationen für die weitere Bearbeitung. Bereits die heute weit verbreiteten Komponenten ermöglichen erstaunlich gute Erkennungsraten bei einer einfachen Bedienung. Dabei wurden die Grenzen der Technik in den Jahren kontinuierlich nach vorne verschoben. So stellten vor einigen Jahren schlechte Vorlagen noch ein großes Problem dar, weil beispielsweise dünnes und durch­scheinendes Papier verwendet wurde oder Knicke, Unterschriften oder Stempel die automatisierte Lesbarkeit der Dokumente erschweren.

Moderne Systeme erfassen heute einen sehr hohen Anteil dieser Dokumente treffsicher. Dies gelingt durch die Kombination von spezialisierten Algorithmen: Bilderkenner nutzen KI-Mechanismen zur Eliminierung von Störungen und zur Optimierung der Bildqualität. Fehlertolerante Systeme (Fuzzy-Logik) identifizieren Informationen auch bei nicht vollständigen Eingangswerten. Und mehr­dimensionale Vektor-Systeme lernen durch das Training mit Beispieldaten, beispielsweise bei unbekannten Adressformaten.

Vom Menschen lernen heißt… die Algorithmen optimieren

Im immer stärkeren Maße werden selbstlernende Systeme ihre Leistungsfähigkeit und ihre Erkennungsraten allein dadurch steigern, dass sie menschliche Benutzer bei ihrer Arbeit beobachten, das heißt die Algorithmen optimieren sich durch den kontinuierlichen Abgleich von Eingangs­informationen mit den von menschlichen Spezialisten für die Weiterverarbeitung erfassten Informationen.

Im weiteren Teil des Beitrags werfe ich einen genaueren Blick auf das Thema Intelligenz, etwa im Kontext von Posteingangslösungen oder im Bereich von Assistenzsystemen.

Intelligente Eingangspostbehandlung

Wird ein Eingangskanal nicht ausschließlich für den Rechnungseingang genutzt, sondern dient auch als Eingangstor für weitere Informationen, bewegen wir uns im Dunstkreis der so genannten Posteingangslösungen oder auch Digital-Mailroom-Lösungen. Auch hier kommen bereits seit langen KI-basierte Lösungen zum Einsatz. Dabei basiert eine Klassifizierung der Dokumente nicht mehr rein auf der Erkennung von Schlüsselbegriffen oder isolierten, formalen Kriterien. Eine semantische Analyseeinheit analysiert und „versteht“ den Inhalt eines Briefs oder einer E-Mail soweit, dass nicht nur die Art der Information zuverlässig erkannt wird, sondern auch alle relevanten Informationen für die Weiterverarbeitung strukturiert bereitstehen. Es liegt auf der Hand, dass durch die Reduzierung manueller Schritte die Prozessgeschwindigkeit steigt und Kosten eingespart werden können.

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Stimmungslage des Absenders erkennen

Die am weitesten entwickelten Systeme erfassen dabei nicht nur die enthaltenen Informationen, sondern können darüber hinaus auch die Stimmungslage des Absenders erkennen (mood analysis). Diese Informationen unterstützen gerade in Anwendungsbereichen wie dem Beschwerde­management und der Reklamationsbearbeitung massiv. Verwandte Techniken analysieren so beispielsweise bereits heute kontinuierlich bestimmte Kanäle in sozialen Medien und prognostizieren mit einer hohen Treffergenauigkeit und sehr frühzeitig den Erfolg oder Misserfolg von Produkten.

Sprachsteuerung hilft

Beobachten wir Lösungen für die Rechnungsbearbeitung in der Praxis, so stellen wir fest, dass die Prüfung und Freigabe von Rechnung, trotzt aller digitaler Unterstützung, oft noch ein Zeitfresser im Gesamtablauf darstellt. Häufig ist der Grund darin zu finden, dass die jeweiligen Verantwortlichen häufig und lange unterwegs sind. Die oben bereits erwähnten spezialisierten Apps für die Bearbeitung auf mobilen Endgeräten sorgen hier bereits für spürbare Entlastung.

Hier kommen weitere Lösungen aus dem Feld der KI zum Einsatz. Aus dem privaten Bereich kennen wir bereits seit einiger Zeit Assistenzsysteme wie beispielsweise Siri, Google Assistent oder Alexa. Nutzen wir nun die Fähigkeit solcher Systeme, Informationen sinnvoll und in natürlicher Sprache bereitzustellen und auf gesprochene Anweisungen zu reagieren, schließt sich eine weitere Lücke in den Finanz-Prozessen der Unternehmen. Was spricht also dagegen, unterwegs und zum Beispiel auf Autofahrten zwischen dem, sprachgesteuerten, Starten einer Playlist und dem Abruf von E-Mails auch noch eben einige Rechnungen freizugeben und so die Skontoeinsparungen sicher zu stellen?

Systeme lernen selbstständig

In naher Zukunft werden wir mit intelligenten IT-Systemen ebenso intuitiv zusammenarbeiten wie heute mit menschlichen Assistenten. Viele, heute noch manuelle oder halbmanuelle Schritte, werden uns intelligente Softwaresysteme abnehmen, die Kommunikation wird, wo sinnvoll, durch natürliche Sprache erfolgen. Die Systeme werden selbständig dazulernen und die Anwender aktiv unterstützen.

Durch die Analyse großer Datenmengen (Big Data) steigt die Transparenz über die vorhandenen Informationen und werden Trends frühzeitig erkennbar. Die intelligenten Assistenten nutzen diese Informationen, vernetzen sie in Echtzeit mit zahlreichen weiteren, internen wie externen, Informations­­quellen, kennen die Bedarfe ihrer Benutzer und unterstützen die Anwender aktiv bei ihren Tätigkeiten und ihren täglichen Entscheidungen.

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Über Thomas Schiffmann
Thomas Schiffmann und sein Team bei EASY sind verantwortlich für das Produktmarketing und das EASY-Extranet. Wenn er nicht arbeitet, kocht er gerne und verbringt Zeit mit Familie und Freunden. Er verbringt seinen Urlaub meist auf Reisen und trifft dabei gerne interessante Menschen.
Thomas Schiffmann

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