IT gestützte Prozesse im Rechnungswesen sind an sich bereits digitale Prozesse. Daher gilt es grundsätzlich, die Aufmerksamkeit auf den Digitalisierungsgrad und die durch KI, respektive Machine Learning damit einhergehende Automatisierungstiefe zu richten.
Das Stichwort – digitalisieren und automatisieren
Spricht man im derzeitigen Umfeld von Digitalisierung, ist fast immer vollumfänglich von der digitalen und (teil-)automatisierten Belegverarbeitung die Rede. Also von jenem Bereich, der traditionell die intensivste manuelle Be- und Verarbeitungsintensität und somit das aus reiner Prozesssicht höchste Digitalisierungs- und Automatisierungspotential in sich birgt. Daher ist es folgerichtig, gerade eben diesen manuell und zeitintensiv zu bearbeitenden Teil so weit wie möglich zu digitalisieren und automatisieren.
Doch bereits an dieser Stelle muss zunächst klar differenziert werden. Es ist zu unterscheiden zwischen den noch immer überwiegend papierbeleggestützten Prozessen und den bereits vollständig digitalisierten Belegverarbeitungsprozessen. Erstere werden im Zeitablauf durch letztere immer weiter zurückgedrängt und schließlich vollständig substituiert werden. Insofern scheint es auf der Hand zu liegen, dass sämtliche zur Verfügung stehende und zukünftige Digitalisierungs- und Automatisierungsschritte papierbeleggestützter Prozesse als schiere und unumgängliche Brückentechnologie verstanden werden muss.
Bewährte und seit vielen Jahren verfügbare optoelektronische Beleglesemethoden arbeiten ohne jegliche KI gestützte Verfahren, sei es durch Free Form Reading bzw. durch Templatenutzung, oder mit einer Kombination aus beiden Verfahren. Eine wie auch immer geartete Interpretation der Inhalte bleibt außen vor. Insofern wird auch eine mindestens merkliche Fehlerquote hinsichtlich der Inhaltserkennung und strukturbasierten Zuordnung nicht unterschritten. Also handelt es sich um eine simple schematagestützte Darstellungsform der Inhalte.
Digitalisierungsaufwand bewirkt Produktivitäts- und Qualitätssteigerungen!?
Ab dem Zeitpunkt der Digitalisierung papierhafter Informationen fallen die oben differenzierten Prozesse wieder zusammen und der Aufwand zur Digitalisierung papierhafter Belege wird evident. Sämtliche Prozessschritte im Bereich der optoelektronischen Belegverarbeitung dienen also nur dazu, die in Papierform vorliegenden Daten zu digitalisieren und die gleiche Ausganssituation, wie bei a priori digitalen Belegen, herzustellen. Die Vorteile ausschließlich digital verfügbarer Belege sind insoweit unübersehbar, dass selbst der erhebliche Digitalisierungsaufwand papierhafter Belege deutliche Produktivitäts- und Qualitätssteigerungen bewirkt und somit einfach und effizient umsetzbar sind. Sobald Informationen digital vorliegen, können diese in einem optimierten Automatisierungsgrad mittels KI bzw. Machine Learnig weiterverarbeitet werden. Ab der Nutzung dieser KI gestützten Verarbeitungsprozesse sind die größten Effizienzsteigerungen zu erwarten, nebst einer Minimierung der inhärenten und manuellen Fehlerquoten. Es wird also nicht mehr nur der Inhalt eines einzelnen Beleges dargestellt und in einem zuvor definierten starren Zuordnungsprozess zur Weiterverarbeitung vorgeschlagen, sondern mit zurückliegenden Verarbeitungsprozessen abgeglichen, interpretiert und entsprechend vollautomatisiert bis hin zur fertigen Buchung, also als Gesamtprozessschritt, abgearbeitet.
Jetzt alles automatisch?
Natürlich stellt sich die Frage, ob nicht sämtliche Prozesse automatisiert werden können. Technologisch werden sich fraglos weitere Optionen ergeben. Allerdings wird der Kernprozess, nämlich die mandantenindividuelle Beratung, immer als Beratungsleistung manuell geleistet werden müssen, um ideale Ergebnisse erreichen zu können. Andererseits sind zukünftig wohl immer mehr diesen Kernprozess umgebenden Hilfsprozesse automatisierungsfähig. Vorstellbar sind hier z.B. KI unterstützte Planungs- und Prognosemethoden oder auch Teile des Konsolidierungsprozesses, speziell die AuE- und Schuldenkonsolidierung.
Die Lücke zwischen verfügbaren und genutzten Daten
Ein besondere Aufmerksamkeit verdienender Prozess wird im Bereich der Digitalisierung der Dokumentenanalyse vorzufinden sein. Neben den bisher ausschließlich betrachteten Belegen sind es die in Organisationen verfügbaren Schriftstücke aller Art und jeder Form, die gerade keine Belege sind, die erhebliches Nutzungs- und Automatisierungspotential in sich tragen. Die Lücke zwischen in Organisationen verfügbaren und genutzten Daten dürfte immens sein. Besonders das Wissen darüber, über welche digitalen oder zu digitalisierenden Daten (Informationen) eine Organisation überhaupt verfügt und wie diese für interne Zwecke genutzt werden können. Eben diese Fragestellung wirft den Bedarf hinsichtlich der Analysefähigkeit unter Nutzung von Standardsoftwareprodukten auf. Hierbei sind im Wesentlichen drei Punkte relevant. Erstens das schnelle und zuverlässige Auffinden relevanter Informationen, zweitens die konsequente Prozessdigitalisierung und drittens die sog. Document Intelligence, mit der die Fähigkeit des schnellen Erfassens von Insights (Kerninformationen) in Dokumentenkörpern beliebigen Inhalts beschrieben wird. Dies setzt jedoch die spezielle Nutzung bestimmter Algorithmen und Methoden voraus. Mögliche Anwendungsszenarien zur effizienten Nutzung KI basierter Suchen und Analysen in Dokumenten könnten beispielsweise die automatisierte Bereinigung von Dokumenten, automatische Recherchen in Web, Black-List Abgleiche, die automatisierte Erkennung von Klauseln und Dokumentenpunkten in Verträgen, die automatisierte Prüfung von Antragsunterlagen auf Plausibilität und die automatisierte Zuordnung von Artikeln in ERP-Systemen etc. sein.
Über den Autor:
Michael Brhel
ist geschäftsführender Gesellschafter der Simba Computer Systeme GmbH mit Hauptsitz in Ostfildern. Die Simba Computer Systeme GmbH entwickelt seit über 30 Jahren Finanzsoftware für Steuerkanzleien, Unternehmen sowie kirchliche & soziale Einrichtungen.