Management Summary
Anwendungen der künstlichen Intelligenz im Rechnungswesen
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Management Summary zum Beitrag: Anwendungen der künstlichen Intelligenz im Rechnungswesen
Originaltitel: A mesterséges intelligencia alkalmazási területei a számvitelben = Applications of artificial intelligence in accounting, Polyák, I. (2024, Juli). Akadémiai Kiadó. Budapest: Akadémiai Kiadó.
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Mit den Management Summaries fassen wir Fachlitertur zu KI-Themen in einem festen Format zusammen. Schnell erfassbar zu ihrem Vorteil.
1. Einleitung/Einordnung
Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in das Rechnungswesen eröffnet neue Möglichkeiten zur Automatisierung und Effizienzsteigerung. Die Potenziale von Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) tragen dazu bei, Prozesse wie die Belegerfassung, Rechnungsprüfung und Erstellung von Prognosen in der Buchhaltung grundlegend zu transformieren. Ziel ist es, Aufgaben automatisiert zu bewältigen, die bislang auf menschlicher Entscheidungslogik beruhten, und so die Genauigkeit sowie den Zeitaufwand in buchhalterischen Prozessen erheblich zu verbessern.
2. Kernaussagen (Key Takeaways)
1. Paradigmenwechsel erforderlich: Der Übergang zu KI-basierten Buchhaltungslösungen erfordert ein Umdenken weg von traditionellen Algorithmen hin zu autonomen, selbstlernenden Systemen, die auch ohne menschliche Eingriffe präzise Ergebnisse liefern.
2. Unterstützung durch Neuronale Netze: Neuronale Netze können Belege wie Rechnungen und Gutschriften automatisch vorerfassen und vorkontieren, was die Effizienz des Belegverarbeitungsprozesses erhöht.
3. Risikomanagement und Anomalieerkennung: KI-Modelle, insbesondere durch Unsupervised Learning, unterstützen das Audit und die Prüfung von Finanzdaten, indem sie potenziell fehlerhafte oder betrügerische Transaktionen identifizieren.
4. Verbesserung von Prognosen: In der Bilanzierung von Schätzungen, etwa bei Garantieverpflichtungen oder Forderungsbewertungen, erhöhen maschinelle Lernmethoden die Prognosegenauigkeit und optimieren das Risikomanagement in der Buchhaltung.
3. Praktische Beispiele und Anwendungsszenarien
• Automatische Vorerfassung und Vorkontierung: Mit neuronalen Netzen können Systeme Dokumente wie Rechnungen analysieren, kategorisieren und autonom vorkontieren. Dies geschieht über Klassifizierungsmodelle, die aus historischen Transaktionsdaten lernen und so automatisch geeignete Hauptbuchkonten vorschlagen.
• Bilanzielle Schätzungen: KI kann auch die Berechnung der Restwerte von Vermögensgegenständen verbessern. Durch Machine-Learning-Regressionen wird der Abschreibungswert auf Basis historischer Werte und Marktdaten vorhergesagt, was die finanzielle Genauigkeit erhöht.
• Audit-Überprüfungen durch Anomalieerkennung: Im Rahmen des Audits unterstützen neuronale Netze die Analyse von Buchhaltungsdaten durch die Identifikation von Ausreißern, die auf Datenfehler oder potenziellen Betrug hindeuten könnten.
4. Analyse der Implikationen für das Management
Die Einführung von KI in die Buchhaltung verlangt wesentliche Anpassungen in den Bereichen:
• Datenqualität und -vorbereitung: Effiziente KI-Anwendungen erfordern standardisierte und strukturierte Daten, die mittels OCR (Optical Character Recognition) aus nicht strukturierten Quellen wie PDF-Rechnungen extrahiert und in ein konsistentes Format überführt werden müssen.
• Automatisierte Entscheidungsfindung: Da KI-Modelle autonom operieren, ist eine hohe Datenverfügbarkeit und -zuverlässigkeit unerlässlich, um Verzerrungen in der Entscheidungsfindung zu vermeiden und das Vertrauen in automatisierte Buchhaltungsprozesse zu stärken.
• Erweiterte Sicherheitsmechanismen: Bei der Verarbeitung sensibler Finanzdaten müssen besonders robuste Sicherheitsprotokolle implementiert werden, um potenziellen Missbrauch durch KI-gestützte Analyseinstrumente entgegenzuwirken.
5. Empfehlungen für die Praxis
1. Investition in Datenvorbereitung: Unternehmen sollten in Tools zur strukturierten Datenerfassung und -aufbereitung investieren, um KI-Prozesse in der Buchhaltung effektiv zu unterstützen.
2. Schulung der Mitarbeitenden im Umgang mit KI-gestützten Tools: Die Einführung solcher Systeme erfordert, dass das Personal mit den Technologien vertraut ist, um das Potenzial der Systeme voll ausschöpfen zu können.
3. Nutzung von KI für präzisere Schätzungen und Risikoabschätzungen: Die Implementierung von Machine-Learning-Modellen in der Schätzung von Garantieverpflichtungen und bei der Bewertung von Forderungen reduziert finanzielle Unsicherheiten und verbessert das Risikomanagement.
4. Sicherstellung der Anomalieerkennung im Audit: Unternehmen sollten auf Self-Organizing Maps und andere Unsupervised-Learning-Modelle setzen, um Anomalien in großen Datensätzen frühzeitig zu erkennen und so die Compliance zu stärken.
6. Fazit und Ausblick
Die Integration von KI in das Rechnungswesen bietet erhebliche Chancen zur Automatisierung und Optimierung von Finanzprozessen. Besonders neuronale Netze und Machine Learning ermöglichen es, Routineaufgaben wie die Belegerfassung und -klassifizierung deutlich effizienter zu gestalten und bieten präzisere Entscheidungshilfen. KI-basierte Schätzverfahren und Anomalieerkennung können das Risikomanagement entscheidend verbessern und den Prüfungsprozess unterstützen. Zukünftig könnten KI-Technologien weitere, bisher noch manuelle Aufgaben in der Buchhaltung übernehmen und so zu einer „intelligenten“ Finanzorganisation beitragen.
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