KI in der Rechnungsprüfung Positionen erkennen Regelverstöße markieren Nachfragen vorschlagen

Erstgespräch

Rechnungsprüfung ist eine alltägliche aber entscheidende Aufgabe in jedem Unternehmen: Sie sorgt für korrekte Zahlungen verhindert Betrug und sichert die Einhaltung steuerlicher und vertraglicher Vorgaben. Mit KI lässt sich dieser Prozess deutlich schneller zuverlässiger und skalierbarer gestalten. In diesem Beitrag erkläre ich praxisnah wie KI Rechnungspositionen automatisch erkennt Regelverstöße markiert und gezielte Nachfragen vorschlägt — und worauf Sie bei Einführung und Betrieb achten sollten.

Wie KI Rechnungen versteht: von Bild zu semantischen Positionen

Der erste Schritt ist die Digitalisierung der Rechnung: eingescanntes PDF oder E-Mail-Anhang werden mittels optischer Zeichenerkennung (OCR) in maschinenlesbaren Text verwandelt. Moderne OCR kombiniert klassische Texterkennung mit Layout-Analyse sodass nicht nur Worte sondern auch Spalten Tabellen und Positionen korrekt extrahiert werden können. Die KI ordnet Felder wie Rechnungsnummer Datum Mehrwertsteuersatz Gesamtbetrag und einzelne Positionen (Artikelbeschreibung Menge Einzelpreis) semantisch zu.

Warum das wichtig ist: nur wenn Positionen sauber erkannt und strukturiert vorliegen lassen sich Prüfregeln automatisiert anwenden — etwa ob der korrekte Steuersatz verwendet wurde ob Mengen plausibel sind oder ob Preisabweichungen zur Bestellung auftreten.

Positionen erkennen: Technik und Praxistipps

Mehrlagige Extraktion: Erfolgreiche Systeme kombinieren OCR mit spezialisierten KI-Modellen für Layout- und Entitäts-Extraktion. OCR liefert den Grundtext Layout-Modelle erkennen Tabellen und Blöcke NER-Modelle (Named Entity Recognition) extrahieren Produkt- und Preisinformationen. So entstehen strukturierte Positionen die weiterverarbeitet werden können.
Domänenspezifische Anpassung: Rechnungen verschiedener Lieferanten unterscheiden sich stark in Format und Sprache. Ein robustes System lernt typische Layoutvarianten Ihrer Lieferanten und verbessert die Erkennungsrate durch Feintraining auf eigenen Rechnungsdaten.
Fehlertoleranz und Human-in-the-loop: Selbst die beste KI macht Fehler — deshalb ist ein Prüfworkflow wichtig der unsichere Felder markiert und einfache Korrekturen durch Mitarbeitende erlaubt. Das verbessert die Datenqualität und liefert zusätzlich Trainingsdaten für die KI.

Regelverstöße automatisch finden: welche Regeln Sinn machen

Sobald Positionen strukturiert vorliegen können Prüfregeln automatisiert ablaufen. Solche Regeln lassen sich in drei Kategorien einteilen:

Formale Prüfungen: Vollständigkeit von Pflichtangaben (Rechnungsnummer Steuersatz UID) korrekte Formatierung von Daten Übereinstimmung von Summen und Zwischensummen. Diese Prüfungen sind deterministisch und sehr zuverlässig automatisierbar.
Plausibilitätsprüfungen: Mengen Preise und Beträge werden gegen Bestellungen vertragliche Konditionen oder historische Daten abgeglichen. Hier erkennt die KI ungewöhnliche Abweichungen (z. B. erhebliche Preiserhöhungen gegenüber dem Standardtarif).
Compliance- und Betrugsindikatoren: Dubletten ungewöhnliche Lieferantenkonten Abrechnungen außerhalb von Geschäftszeiten oder geografische Unstimmigkeiten können verdächtig sein. KI-gestützte Anomalieerkennung erkennt Muster die klassische Regeln übersehen.

Praktisches Beispiel: Eine Position weist einen ungewöhnlich hohen Einzelpreis auf. Die KI vergleicht historische Preise für denselben Artikel erkennt eine Abweichung von 200 % und markiert die Position als prüfungsbedürftig. Gleichzeitig prüft sie ob eine entsprechende Bestellung vorliegt und ob die Lieferanten-ID vertrauenswürdig ist.

Wie Regelverstöße markiert und priorisiert werden

Ein entscheidendes Designprinzip ist Transparenz: Die KI sollte nicht nur rot markieren sondern erklären warum eine Position problematisch ist (z. B. Steuersatz fehlt Preis +200 % vs. Historie keine Bestellung gefunden). Das schafft Vertrauen und beschleunigt Entscheidungen.

Priorisierung hilft dem Team: nicht alle Warnungen sind gleich wichtig. Systeme können Schweregrade vergeben (kritisch hoch mittel niedrig) basierend auf monetärem Risiko rechtlicher Relevanz und Unsicherheit der Erkennung. Dadurch konzentriert sich das Prüfpersonal zuerst auf die Fälle mit dem höchsten Impact.

Nachfragen vorschlagen: Kommunikation automatisieren Rückfragen intelligent formulieren

Eine der größten Zeitfresser in der Rechnungsprüfung sind Rückfragen an Lieferanten oder interne Stellen. KI kann hier konkret entlasten indem sie präzise und kontextsensible Nachfragen vorschlägt:

Automatisch formulierte Rückfragen: Basierend auf dem erkannten Regelverstoß schlägt die KI formulierte Nachrichten vor — z. B. Bitte bestätigen Sie die abgerechnete Menge für Position 3 laut Bestellung waren 10 Einheiten vereinbart abgerechnet wurden 15.
Kontextbezug: Vorschläge enthalten Referenzen (Bestellnummer Rechnungsposition erkannte Differenz) und optional Anhänge (Auszug der Bestellung) damit Empfänger die Frage schnell verstehen und beantworten.
Varianten und Tonalität: Manche Rückfragen sind förmlich andere eher pragmatisch. Die KI kann Vorlagen je nach Empfänger-Typ (großer Geschäftspartner vs. Einzelunternehmer) anpassen.
Automatisierte Workflows: Bei einfachen Unstimmigkeiten lässt sich ein halbautomatischer Prozess einrichten: KI sendet Rückfrage überwacht Frist und übernimmt Mahnstufen bei ausbleibender Antwort. Bei komplexen Fällen wird ein Sachbearbeiter eingebunden.

Mensch und Maschine: sinnvoller Rollenmix

KI beschleunigt und standardisiert ersetzt aber nicht die finale Verantwortung. Empfehlenswert ist eine hybride Arbeitsweise:

Automatisch freigeben: Kleine regelmäßige Rechnungen die alle Prüfregeln bestehen können automatisch freigegeben werden.
Menschliche Freigabe bei Risiko: Bei größeren Beträgen Compliance-Themen oder unsicheren Erkennungen greift ein Mensch ein.
Lernschleife: Jede manuelle Entscheidung sollte das System weiter trainieren (Active Learning). So werden wiederkehrende Fehler der KI reduziert und Erkennungsraten steigen kontinuierlich.

Datenschutz Audit und Nachvollziehbarkeit

Rechnungsdaten sind sensibel: Kunden- und Lieferantendaten Bankverbindungen steuerliche Angaben. Achten Sie auf:

Datensparsamkeit und verschlüsselte Speicherung.
Zugriffsprotokollierung und Audit-Trails: Jede Prüfung jede Änderung und jede Freigabe muss nachvollziehbar sein.
Rechtliche Rahmenbedingungen: Je nach Branche und Land gelten unterschiedliche Vorgaben zur Aufbewahrung und Verarbeitung von Finanzdokumenten — diese Vorgaben müssen vom System abgedeckt werden.

Erfolgsfaktoren für Einführung im Unternehmen

Klare Zielsetzung: Definieren Sie welche KPIs Sie verbessern wollen (Durchlaufzeit Fehlerquote manuelle Nachfragen pro Monat).
Schrittweiser Rollout: Starten Sie mit einem Pilot für einen Lieferantenstamm oder eine Abteilung optimieren Sie Modelle und Regeln bevor Sie erweitern.
Qualität der Trainingsdaten: Je sauberer historische Rechnungen und Bestellungen sind desto schneller lernt die KI. Investieren Sie anfangs in Datenbereinigung.
Mitarbeitereinbindung: Schulungen und ein einfaches Interface für Korrekturen sorgen für Akzeptanz. Menschen müssen die KI als Helfer nicht als Blackbox erleben.

Kleine Checkliste vor dem Start

Sind Ihre Rechnungsdaten digitalisiert und zentral verfügbar?
Haben Sie passende Referenzdaten (Bestellungen Verträge)?
Gibt es definierte Prüfregeln und Eskalationsstufen?
Ist ein Datenschutz- und Auditkonzept implementiert?
Ist ein Pilotteam für Feedback und Training benannt?

Fazit: Mehr Tempo bessere Qualität weniger Routineaufwand

Mit KI wird Rechnungsprüfung schneller genauer und skalierbarer. Die wichtigsten Vorteile sind automatisches Erkennen und Strukturieren von Positionen zuverlässiges Markieren von Regelverstößen und das Generieren kontextsensitiver Nachfragen die Rückläufe beschleunigen. Entscheidend ist eine hybride Lösung die menschliche Kontrolle erklärbare KI-Ausgaben und klare Datenschutz- und Auditmechanismen verbindet. So wird Rechnungsprüfung vom zeitfressenden Verwaltungsakt zur schlanken kontrollierten und wertschöpfenden Prozesskomponente.

Wenn Sie möchten erstellen wir für Ihr Unternehmen eine unverbindliche Pilotplanung: welche Rechnungsarten sich am besten eignen welche KPIs erreichbar sind und wie ein praxisnaher Rollout aussieht.