KI in der Buchhaltung – 6 Beispiele aus der Praxis

Künstliche Intelligenz (KI) in der Buchhaltung klingt oft wenig greifbar. Doch als ehemaliger BWL-Student und KI-Experte kann ich die Aussage „Es sind die kleinen Schritte, die uns voranbringen“ von Herrn Nikolaus Zöllner nur unterstützen. Es sind oft die kleinen Dinge im Leben, die den größten Unterschied machen. Hierzu präsentiert Herr Zöllner bereits Praxis-Tipps für Ihre effiziente Buchführung.

Auch KI kann in der Buchhaltung im Kleinen beginnen, bevor man die Einführung umfangreicher Systeme anstrebt. In diesem Artikel möchte ich daher praxisorientierte Empfehlungen vorstellen, die auf meiner Erfahrung basieren und durch kleine, aber wirkungsvolle Veränderungen für Ihre Buchhaltung bieten.

Bitte beachten Sie: Bei einfachen KI-Systemen sind Fehler nicht ausgeschlossen, da diese Systeme nur nach bestem Wissen Antworten generieren und dieses Wissen hängt von den Daten ab, auf denen diese trainiert wurden. Dieser Artikel soll zeigen, dass KI in der Buchhaltung bei typischen Aufgaben unterstützen kann. Gerade bei einfachen KI-Tools, die nicht speziell für den Einsatz im kaufmännischen Einsatz trainiert und konfiguriert wurden, sollten Sie mit einem geschulten buchhalterischen Blick die Ergebnisse kritisch prüfen.

Was ist KI in der Buchhaltung?

Auch ohne große Software kann man sich bei der täglichen Buchhaltung von Künstlicher Intelligenz (KI) unterstützen lassen, insbesondere Large Language Models (LLMs) haben den Zugang zu KI besonders einfach gemacht. Diese KI-gestützten Modelle bieten jeder Person eine Vielzahl von Möglichkeiten, repetitive Aufgaben zu automatisieren und Prozesse effizienter zu gestalten.

Über den Autor

Christopher Helm studierte BWL an der Universität Mannheim und Quantitative Finance an der TU München. Trotz der Bezeichnung als „Nerd“ durch die Frankfurter Allgemeine Sonntagszeitung im Jahr 2015 zeigte der autodidaktische Programmierer nie Interesse an Harry Potter oder Computerspielen. Getreu seinem Kindheitstraum, Gärtner zu werden, fördert er das Wachstum intelligenter Systeme durch KI-Technologie. Seine Artikel sind bewusst ohne KI erstellt.

LLMs, die auf natürlicher Sprachverarbeitung basieren, können viele Aufgaben übernehmen, die traditionell manuell erledigt werden müssen. Dies kann für Buchhalter eine Erleichterung darstellen. Dabei gibt es jedoch auch Herausforderungen, die berücksichtigt werden müssen, wie die sogenannten „Halluzinationen“ der KI. Diese Fehler können auftreten, wenn die Modelle aufgrund von unscharfen Trainingsdaten ungenaue oder falsche Informationen liefern.

Es gibt eine Reihe von LLM-Anbietern, die spezialisierte Lösungen für Unternehmen entwickeln. Diese Modelle haben das Potenzial, alltägliche Aufgaben im Rechnungswesen zu erleichtern, erfordern jedoch präzise Vorgaben und menschliche Kontrolle, um Fehler zu vermeiden. Für den folgenden Leitfaden benötigen Sie nur einen Account bei einem von diesen Anbietern.

Wie nutze ich KI in der Buchhaltung?

1. Chatbot starten: Öffnen Sie den Chatbot über die entsprechende Anwendung oder Webseite. Meist gibt es ein Eingabefeld, in das Sie direkt schreiben können.
2. Fragen stellen: Sie können dem Chatbot direkt Fragen stellen, wie „Wie buche ich eine Eingangsrechnung?“ oder „Was ist der aktuelle Steuersatz?“ Der Chatbot wird Ihnen mit Antworten auf Basis von Daten und Regeln aus der Buchhaltung antworten.
3. Arbeit an den Chatbot übertragen: Formulieren Sie Ihre Fragen so klar wie möglich. Geben Sie Hinweise, die Sie auch einem Auszubildenden nennen würden, wenn Sie Ihre Aufgabe an diesen übergeben würden.
4. Verständnis der Antworten: Der Chatbot wird Ihnen häufig einfach strukturierte Antworten geben, um Ihnen zu helfen, ohne dass Sie tiefgehendes Fachwissen benötigen. Falls eine Antwort unklar ist, können Sie einfach nach weiteren Erklärungen fragen. Wenn Sie die richtigen Rückfragen stellen, fällt dem Chatbot manchmal selbstständig auf, dass er Fehler gemacht hat. Wenn dies nicht der Fall ist, helfen Sie dem Chatbot und weisen Sie ihn direkt auf Unstimmigkeiten hin und bitten Sie um eine Überarbeitung.

6 Beispiele, wie LLMs in der Buchhaltung unterstützen können

1. Offene Posten analysieren

In der Buchhaltung können KIs als Unterstützung für Dateneingaben, Analyse und Beratung dienen. Allerdings erfordert es präzise Anweisungen und menschliche Kontrolle, um verlässliche Ergebnisse zu erzielen. Die Integration dieser Technologien kann schrittweise erfolgen, was bedeutet, dass selbst kleine Veränderungen eine erhebliche Wirkung haben können.

Im folgenden Video zeigen wir Ihnen konkret, wie Sie mit einem Chatbot eine offene Postenliste analysieren. Sie erhalten klare Schritt-für-Schritt-Anweisungen, die Ihnen helfen, die Funktionalitäten von KI in Ihrer täglichen Buchhaltung zu nutzen. Schauen Sie sich das Video an und entdecken Sie, wie Sie diese Technologie effizient einsetzen können, um Ihre Buchhaltungsprozesse zu optimieren.

2. Bilanzen interpretieren mit Screenshot aus dem Bundesanzeiger

Stellen Sie sich vor, sie möchten eine Bilanz aus dem Bundesanzeiger anhand eines Screenshots analysieren und interpretieren.

Prompt
Bitte analysiere die folgende Bilanz und gib eine Zusammenfassung der finanziellen Situation des Unternehmens. Achte dabei auf Kennzahlen wie Eigenkapitalquote, Liquidität und Rentabilität.

Ergebnis

Die Bilanz der Kliniken Allianz München GmbH zum 31. Dezember 2021 zeigt, dass die Summe der Aktiva und Passiva jeweils 393.565,58 € beträgt.

• Eigenkapital: 64.534,86 € Eigenkapitalquote: (64.534,86 € / 393.565,58 €) × 100 ≈ 16,4 %

• Eine Eigenkapitalquote von 16,4 % weist auf eine moderate finanzielle Stabilität hin.

• Umlaufvermögen: 226.033,87 € Verbindlichkeiten: 202.494,11 € davon kurzfristige Verbindlichkeiten: 5.000,00 €

• Die langfristigen Verbindlichkeiten belaufen sich auf 197.494,11 €.

• Liquiditätsquote: (226.033,87 € / 202.494,11 €) ≈ 1,12

• Eine Liquiditätsquote von 1,12 zeigt, dass das Unternehmen in der Lage ist, seine kurzfristigen Verbindlichkeiten zu decken.

• Jahresüberschuss: 43.902,35 €

Die moderate Eigenkapitalquote und eine Liquiditätsquote über 1 deuten darauf hin, dass die finanzielle Stabilität des Unternehmens insgesamt positiv ist.

Hinweis: Auch hier ist Vorsicht geboten, da die Interpretation durch ein LLM je nach Qualität des Screenshots und der Trainingsdaten fehlerhaft sein kann. Eine nachfolgende Überprüfung durch einen Fachmann ist immer notwendig.

3. Mahnliste analysieren

Nehmen Sie an, dass Sie fällige Debitoren für die Geschäftsleitung analysieren. Wir verwenden die anonymen Daten aus der Autohaus A-Trainer Mahnliste.

Prompt
Hier ist eine Mahnliste, bitte erstelle für mich als Maximilian Korn eine Auswertung, die ich der Geschäftsführung als E-Mail senden kann. Die Geschäftsführung hat wenig Zeit, stelle daher nur heraus, was für die Geschäftsführung wichtig ist. Beachte die Debitoren, mit denen ein Gespräch geführt werden sollte. Formatiere als Fließtext für Entscheider und berücksichtige den Tag des Exports im Verhältnis der Fälligkeit.

Ergebnis

Betreff: Auswertung der Mahnliste

Sehr geehrte Damen und Herren,

anbei erhalten Sie eine kurze Auswertung der aktuellen Mahnliste, die am 05. Februar 2008 exportiert wurde.

Dringliche Debitoren

• Nachname, Vorname (Debitor 10025): Gesamtsumme von 928,00 € (Fälligkeit bereits seit 27.04.2006). Gespräche sollten priorisiert werden, um eine Klärung herbeizuführen.

• Schreiner, Frank (Debitor 10021): Offene Beträge von insgesamt 68,62 € aus zwei Rechnungen. Fälligkeit am 22.01.2008. Ein Follow-up ist notwendig.

• Acker, Jens (Debitor 10039): Mehrere offene Beträge, summierend auf 55.681,31 €, mit Fälligkeiten bereits am 10.12.2007. Dringende Kontaktaufnahme empfohlen.

Mahnstufen

• Debitor 10025 befindet sich in Mahnstufe 3, was eine sofortige Reaktion erforderlich macht.

• Debitor 10021 in Mahnstufe 1 und Debitor 10039 in Mahnstufe 2. Gespräche sollten zeitnah geführt werden.

Angesichts der betroffenen Beträge und Fälligkeiten ist eine zeitnahe Klärung dieser offenen Posten entscheidend für die Liquidität des Unternehmens.

Mit freundlichen Grüßen

Maximilian Korn

4. Eine Mahnung per KI basierend auf einer Rechnung formulieren

Folgender Fall könnte auftreten, wenn eine Firma keinen automatischen Mahnprozess in der Buchhaltungssoftware nutzt: Ein Buchhalter muss einen Kunden per E-Mail mahnen.

Prompt
Bitte verfasse eine höfliche E-Mail, in der du auf die im Screenshot dargestellte Rechnung Bezug nimmst und diese erstmalig mahnst.

Ergebnis

Betreff: Erste Mahnung zur Rechnung Nr. 2015-1234

Sehr geehrter Herr Mustermann,

ich hoffe, es geht Ihnen gut.

Hiermit möchte ich auf die Rechnung Nr. 2015-1234 Bezug nehmen, die am 07.08.2015 ausgestellt wurde. Der Gesamtbetrag von 1.800,00 € war bis zum 14.08.2015 zur Zahlung fällig.

Leider habe ich bis heute keinen Zahlungseingang verzeichnen können. Ich möchte Sie daher höflich bitten, den ausstehenden Betrag in Kürze zu begleichen.

Sollten Sie die Rechnung bereits überwiesen haben, betrachten Sie dieses Schreiben bitte als gegenstandslos. Ansonsten stehe ich Ihnen bei Fragen oder Unklarheiten jederzeit gerne zur Verfügung.

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit.

Mit besten Grüßen,

Max Mustermann

Hinweis: LLMs sind nützlich bei der Erstellung von Standard-E-Mails, jedoch sollte der generierte Text immer auf den spezifischen Kontext überprüft werden, um eine vollständige und genaue Kommunikation sicherzustellen.

5. Pflichtangaben in Rechnungen automatisch prüfen

Ein Buchhalter erhält täglich Rechnungen, die automatisch erfasst und geprüft werden sollen.

Prompt
Erstelle eine detaillierte Zusammenfassung der Rechnung, die den Rechnungsbetrag, die Mehrwertsteuer und den Lieferanten umfasst. Achte auf potenzielle Fehler wie doppelt berechnete Artikel oder fehlende Angaben.

Ergebnis

Hier ist eine Tabelle, die die relevanten Informationen der Rechnung in Bezug auf die Grundsätze ordnungsgemäßer Buchführung (GoB) überprüft:

Hinweis: Automatisierung durch LLMs kann die Effizienz steigern, jedoch sollten die Ergebnisse immer manuell überprüft werden, um Fehler in der Erfassung zu vermeiden.

Fazit

LLMs bieten gute Möglichkeiten zur Automatisierung von Tätigkeiten in der Buchhaltung und Unterstützung von Aufgaben im Bereich der Buchhaltung. Dennoch ist es entscheidend, die von KI-gestützten Modellen gelieferten Ergebnisse stets kritisch zu hinterfragen und durch qualifizierte Fachkräfte zu validieren. So können Unternehmen die Vorteile von KI nutzen, während sie gleichzeitig die Qualität und Genauigkeit ihrer Buchhaltungsprozesse sicherstellen.

6. Einen Buchungssatz mit KI erstellen

Sie möchten herausfinden, wie Sie ein hochpreisiges Geschenk an eine Geschäftspartner buchen.

Prompt
Für eine Kapitalgesellschaft im deutschen Standardkontenrahmen (SKR03) möchte ich ein Geschenk an einen Geschäftspartner im Inland über 120 EUR brutto buchen. Erstelle den Buchungssatz.

Ergebnis in der ersten Version

Hinweis: LLMs können hierbei sehr hilfreich sein, jedoch müssen Buchungssätze stets überprüft werden, da KI-Modelle gelegentlich Fehler oder »Halluzinationen« produzieren können, die die Qualität und Richtigkeit der Ergebnisse beeinträchtigen. Außerdem sollten Sie darauf achten, dass die Trainingsdaten der KI nicht tagesaktuell sind. Daher kann es sein, dass die jüngste Rechtsprechung nicht berücksichtigt wird. Wenn Sie den Verdacht haben, dass ein Fehler vorliegt, können Sie z. B. eine Rückfrage stellen.

Rückfragen stellen

Wie man mit einem geschulten Blick in dem letzten Beispiel sieht, können Antworten Fehler enthalten. Hier lohnt es sich, erneut nachzufragen und das Ergebnis infrage zu stellen.

Prompt
Ist das nach aktueller Rechtsprechung wirklich korrekt?

Ergebnis in der zweiten Version

Zusammenfassung KI in der Buchhaltung

Wie man an den Beispielen sieht, bleibt Ihr geschulter buchhalterischer Blick auch in Zukunft relevant. Gerade bei Systemen, die nicht speziell für die Anwendung in der Finanzabteilung konfiguriert sind, sind Fehler nicht ausgeschlossen. Dennoch bieten die genannten Alltagsbeispiele gute Möglichkeiten, sich mit KI in der Buchhaltung vertraut zu machen und Anwendungsfälle zu identifizieren, die durch KI-Experten qualitativ optimiert und automatisiert werden können.