KI im Rechnungswesen schrittweise einführen – was jetzt zu tun ist
Stand: 15.12.2025
Die Diskussion um Künstliche Intelligenz (KI) ist längst im Rechnungswesen angekommen. Dort erfolgt ihre Umsetzung meist leise, oft unbemerkt und selten in einem großen Schritt. Statt großer Umbrüche erleben wir eine stille Veränderung: Belegerkennung, automatische Kontierungsvorschläge oder dynamische Prognosen arbeiten im Hintergrund – ohne dass immer klar ist, wo KI bereits eingesetzt wird, welche Daten genutzt werden und welche Auswirkungen dies hat.
In diesem Beitrag zeige ich, wie Unternehmen KI-Technologien sinnvoll und kontrolliert in Ihre Buchhaltungsprozesse integrieren, welche organisatorischen und technischen Voraussetzungen erfüllt sein sollten – und worauf es beim schrittweisen Einstieg ankommt.
In meinen Seminaren zu KI im Rechnungswesen werden diese Fragestellungen praxisnah und strukturiert behandelt.
1. KI beginnt mit Struktur – nicht mit Technik
Wer KI im Rechnungswesen einführen möchte, sollte zuerst die Voraussetzungen im eigenen Haus klären. Grundlage ist eine saubere digitale Infrastruktur:
- durchgängiger Datenfluss zwischen ERP, Buchhaltung und Controlling
- strukturierte Abläufe und Buchungsrichtlinien (z. B. Buchungshandbuch)
- gepflegte Stamm- und korrekte Bewegungsdaten
- klare Rollen und Verantwortlichkeiten.
Beispiel aus der Praxis: In einem mittelständischen Maschinenbauer wurden über mehrere Jahre verschiedene Excel-Listen parallel zur Buchhaltungssoftware geführt. Erst als diese Datenquellen in ein ERP-System überführt wurden, konnten KI-gestützte Tools zur Auswertung und Prognose sinnvoll genutzt werden.
2. Wo KI bereits unterstützt– oft unbemerkt
Viele Unternehmen nutzen KI bereits – ohne es zu wissen. Moderne Buchhaltungssoftware enthält oft unsichtbare Lernmechanismen, z. B.:
- automatische Belegerkennung
- intelligente Zuordnung zu Sachkonten und Kostenstellen
- Vorschläge zur Skontoberechnung
- Analyse von Zahlungsflüssen und Mahnverhalten
Beispiel: Viele ERP-Systeme und Anwendungen wie DATEV Unternehmen online, Candis, LucaNet, Sage oder weclapp setzen in vielen Bereichen auf lernende Algorithmen, um Belege zu erfassen und zu verarbeiten – teilweise ohne, dass dies ausdrücklich als „KI“ gekennzeichnet wird.
3. KI ersetzt keine Fachkräfte – sie ergänzt sie
Ein häufiger Irrtum: KI macht den Menschen überflüssig. In der Praxis ist das Gegenteil der Fall: KI braucht fachliche Kontrolle. Denn KI schlägt vor, erkennt Muster, lernt aus Abweichungen und liefert Analysen – aber KI entscheidet nicht.
Beispiel: Ein KI-gestütztes System erkennt auf einem Lieferantenbeleg ein Leistungsdatum oder einen Leistungszeitraum und schlägt automatisch einen Buchungsschlüssel vor. Doch nur eine erfahrene Fachkraft erkennt, dass es sich um eine mehrjährige Vorauszahlung handelt – mit Folgen für die Periodenabgrenzung.
4. Einstiegsmöglichkeiten für den KI-Einsatz im Rechnungswesen
Wer bewusst in den Einsatz von KI einsteigen will, sollte schrittweise beginnen. Drei praxiserprobte Startpunkte:
1. Automatisierte Belegerkennung verbessern
Nutzen Sie vorhandene Scan- und Erkennungstools gezielt und trainieren Sie die Kontierungslogik aktiv mit. Programme wie GetMyInvoices oder Candis bieten hier einfache Einstiegsmöglichkeiten.
2. Analyse von Abweichungen automatisieren
Mit Tools wie Tableau, OpenSense oder Power BI können Sie Abweichungen von Planzahlen automatisch erkennen lassen – inklusive Ursachenanalyse (z. B. Preis, Menge, Zeit).
3. Zahlungsvorschläge mit KI prüfen lassen
Moderne ERP-Systeme erkennen saisonale Schwankungen oder wiederkehrende Muster in Zahlungsströmen und helfen, Liquiditätsengpässe frühzeitig zu erkennen.
5. Risiken erkennen und kontrollieren
Beim Einsatz von KI im Rechnungswesen stellen sich wichtige Fragen:
- Wie nachvollziehbar sind die Vorschläge der KI?
- Wer prüft die Ergebnisse?
- Wer übernimmt die Verantwortung?
- Wer hat Zugriff auf sensible Daten?
- Wer liest bei Aufgabenstellungen und Lösungsvorschlägen mit?
Empfohlene Vorgehensweise:
- Dokumentieren Sie alle KI-gestützten Prozesse – idealerweise mit Screenshots und Kommentaren.
- Führen Sie regelmäßig Plausibilitätsprüfungen durch.
- Setzen Sie KI nur dort ein, wo die Datenqualität hoch genug ist.
- Schulen Sie Ihr Team, um die Technologie zu verstehen und Antworten und Risiken richtig einzuschätzen.
6. Fazit: KI ist kein Projekt – sondern ein Prozess
Die Einführung von KI im Rechnungswesen ist kein IT-Großprojekt, sondern ein kontinuierlicher Lern- und Verbesserungsprozess. Unternehmen, die jetzt beginnen, ihre Daten zu strukturieren, erste intelligente Funktionen gezielt zu nutzen und Mitarbeiter einzubinden, verschaffen sich einen klaren Vorsprung – nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch.
Alle Fragestellungen werden auch in meinen Seminaren zu KI im Rechnungswesen praxisnah behandelt und anhand konkreter Beispiele eingeordnet
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