Software für Robotic Process Automation (RPA) kommt vor allem in Unternehmensbereichen mit sich oft wiederholenden manuellen Prozessen zum Einsatz. Insofern eignet sich die Technologie ideal für eine automatisierte Buchhaltung. Drei Beispiele aus verschiedenen Teilbereichen zeigen: Passende Lösungen nehmen der Belegschaft nicht nur eintönige Arbeit ab, sie verringern darüber hinaus auch die Fehleranfälligkeit der Abläufe.
Szenario 1: OCR-Lösungen aus der Cloud für den Rechnungseingang
Der Einsatz von automatischer Texterkennung (OCR) zur Digitalisierung eingegangener Rechnungen ist nicht neu. Entsprechende Software, die die Formulare und Belege nach den für die Umsatzsteuer relevanten Feldern wie Bruttobetrag, Nettobetrag, Steuer, Empfängername oder IBAN scannt und dann zur Verarbeitung an das Backend weiterleitet, wird bereits in vielen Unternehmen verwendet. Das Problem: Diese Einzellösungen für OCR funktionieren standardisiert und lassen sich meistens nicht so einfach in bestehende IT-Systeme integrieren. Um den Prozess automatisieren zu können, brauchen Unternehmen kein Programm von der Stange, sondern individuell anpassbare Software.
OCR-Lösungen: Ein Praxisbeispiel
Hier kommen konfigurierbare OCR-Lösungen für Rechnungsverarbeitung aus der Cloud ins Spiel, die sich auf die unternehmensspezifischen Abläufe zuschneiden lassen. Dafür liefern Anbieter wie SAP oder Microsoft einen „Baukasten“, mit dem Unternehmen die benötigten Funktionen als automatisierte Prozesse zusammenstellen können. Dann liest ein entsprechend programmierter Bot auf Basis eines Standard-OCR-Modells über die digitalisierten Formulare und Dokumente, untersucht sie auf die für die Buchhaltung relevanten Felder, erfasst Informationen anhand wiederkehrender Muster und überträgt sie direkt ins Buchhaltungssystem, beispielsweise in SAP.
Fällt ein Dokument durch die dem Bot bekannten Raster, weil er das Format nicht kennt oder eine Handschrift nicht entziffern kann, bekommt der Nutzer eine automatische Benachrichtigung mit der Aufforderung, das Dokument selbst zu überprüfen. Das menschliche Feedback wird dann zurück in das Überprüfungsmodell für die automatisierte Buchhaltung gespielt, um die Erkennung stetig zu verbessern. Ist das Modell entsprechend trainiert, liegt die Fehleranfälligkeit nahezu bei null. Wer hingegen von Hand unzählige Male am Tag 22-stellige IBANs eintippen muss, dem unterlaufen immer mal wieder Zahlendreher. Dem Bot passiert so etwas nicht.
Szenario 2: Kontenpflege für Wareneingang/Rechnungseingang (WE/RE)
Im günstigsten Fall läuft es für die (oftmals noch nicht automatisierte) Buchhaltung beim Wareneingang/Rechnungseingang (WE/RE) folgendermaßen ab: Eine Bestellung wird angeliefert, anschließend wird der Wareneingang vom zuständigen Mitarbeiter auf Basis der Bestelldaten verbucht. Dann registriert der Lagerist im System, dass die – laut Bestellschein angeforderten – fünf Paletten mit Verpackungsmaterial vollständig eingetroffen sind. Später stellt der Lieferant eine Rechnung, auf der Preis und Menge exakt mit den Daten beim Wareneingang übereinstimmen, und der entsprechende Posten kann in SAP ausgeziffert werden. Soweit die Theorie.
In der Realität kommt es jedoch leider oft zu Diskrepanzen: Mal stimmt die Menge nicht, mal der Preis, manchmal sogar beides. Und das hat mitunter ernste Konsequenzen, denn zu spät bemerkte Differenzen können unter anderem Gewinnprognosen verfälschen, also hochgradig geschäftsschädigend sein. Unterschiede zu erkennen und ihnen auf den Grund zu gehen, ist also sehr wichtig – aber auch arbeitsintensiv: Firmen betreiben tagtäglich einen hohen manuellen Aufwand und investieren viel Zeit, um diesen Kontoausgleich wiederherstellen zu können.
WE/RE-Kontenpflege: Ein Praxisbeispiel
Unternehmen wie SAP bieten ihren Kunden oft schon Lösungen wie einen WE/RE-Monitor für einen besseren Überblick. Das ist zwar hilfreich, bestenfalls aber nur ein erster Schritt. In einem idealen Szenario läuft der Prozess im Sinne einer automatisierten Buchhaltung ganz anders ab: Ein RPA-Bot scannt alle relevanten, digitalisierten Dokumente im Hinblick auf Bestellnummer sowie Position und die dazugehörigen Belege und liefert die entsprechenden Daten direkt an das SAP-Backend. Auf dieser Informationsbasis lässt sich dann eine übersichtliche visuelle Darstellung aller aktuell laufenden WE/RE-Vorgänge ausgeben. Kommt zusätzlich noch künstliche Intelligenz dazu, deren Algorithmus bestimmte Muster untersucht, können eventuell vorhandene Unterschiede schnell ermittelt werden. Das erleichtert die Fehlersuche und beschleunigt nötige Korrekturmaßnahmen.
Szenario 3: Automatisches Erkennen von Kontoauszügen
Die elektronische Erfassung von Kontoauszügen ist bereits fester Bestandteil der täglichen Rechnungsverarbeitung, egal, ob die Buchhaltung automatisiert ist oder nicht. SAP hat beispielsweise eine eigene Funktion, mit der sich diese Informationen digitalisieren, auslesen und direkt in das System laden lassen. Auf dieser Basis wird dann individuell konfiguriert, wie die interne Buchung erfolgen soll, also zu welchem Vorgang die eingegangene Bezahlung gehört. Gibt der Kunde beim Überweisungsbetreff alles so an wie gewünscht, funktioniert diese Zuordnung schnell und ohne Probleme.
Doch dieser Optimalfall kommt in der Praxis leider relativ selten vor, und mangelnde oder fehlende Informationen bei der Überweisung sind keine Seltenheit. Gerade wenn es nicht um regelmäßig gestellte Rechnungen geht, kann es immer wieder passieren, dass der Kunde für die Zuordnung wichtige Daten wie Rechnungsnummer oder Kundennummer vergisst oder nicht vollständig angibt. Stimmt dann zusätzlich vielleicht noch der überwiesene Betrag aus irgendeinem Grund nicht mit dem Rechnungsbetrag überein, wird es kompliziert. Dann muss die Buchhaltung in einem aufwendigen Prozess herausfinden, zu welcher gestellten Rechnung der überwiesene Betrag gehört.
Kontoauszugserkennung: Ein Praxisbeispiel
Hier zeigen sich die Vorteile KI-basierter Lösungen für automatisierte Buchhaltung. SAP setzt beispielsweise bereits auf intelligente Algorithmen – und werden diese noch um RPA-Kapazitäten erweitert, steigt die Effizienz beim Abgleich enorm. Dann lassen sich Kontoauszugsdaten ganz einfach und automatisch auslesen, sammeln und anschließend einer (idealerweise möglichst kleinen) Auswahl an noch offenen Rechnungen gegenüberstellen. Die Auswahl der relevanten Dokumente erfolgt dann zum Beispiel anhand des Rechnungsbetrags. Wurden etwa 550,00 € überwiesen, werden alle offenen Rechnungen mit einem Betrag zwischen 450,00 € und 600,00 € genauer geprüft. Der qualitative Abgleich zwischen Kontoauszug und Rechnungen kann dann nach der Automatisierung auch vom Buchhaltungspersonal vorgenommen werden, wichtig ist in erster Linie, die bei der täglichen Anzahl an Rechnungen für den einzelnen Fall relevanten digitalen Dokumente schnell zu finden und miteinander in Beziehung zu setzen.
Automatisierte Buchhaltung mit dem passenden Partner umsetzen
Gerade in Verbindung mit der Cloud bieten Buchhaltungslösungen viele Ansatzpunkte für Automatisierungen, die Mitarbeitenden das Leben einfacher machen können. Es ist aber wichtig zu verstehen, dass das Etablieren entsprechender Mechanismen und Lösungen nicht von heute auf morgen passieren kann. Vielmehr geht es darum, dass Menschen und digitale Helfer zusammenarbeiten, damit das wertvolle Fachwissen der Belegschaft in die Prozesse für eine funktionierende automatisierte Buchhaltung einfließen kann. Damit das erfolgreich funktioniert, sollten sich Unternehmen am besten einen erfahrenen IT-Dienstleister an die Seite holen, mit dem sie gemeinsam maßgeschneiderte IT-Lösungen für ihr Unternehmen entwickeln und umsetzen können. Das spart der Buchhaltungsabteilung dann Zeit, Geld – und Nerven.
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