2023/6 | Fachbeitrag | Automatisierung

Die 5 Herausforderungen der Rechnungsautomatisierung - und wie Unternehmen sie meistern können

CFOs widmen dem Rechnungsmanagementprozess möglicherweise zu wenig Aufmerksamkeit, da sie annehmen, er laufe von selbst. Tatsächlich fehlt ihnen jedoch oft ein umfassender Überblick über ihre Kreditorenbuchhaltung und über die Gesamtkosten, die ihr Unternehmen im Rechnungsprozess aufbringen muss. Branchendaten zufolge treten bei über zwei Drittel der Unternehmen Fehler bei mehr als einem Prozent des gesamten Rechnungsvolumens auf, und 20 bis 30 Prozent aller Rechnungen müssen manuell bearbeitet werden.

Bildquelle: (C) Merhan Saeed / Pixabay

Daher ist es entscheidend, diesen fehleranfälligen Prozess zu verbessern. Die Automatisierung des Rechnungsmanagements bietet eine einfache und zukunftssichere Lösung. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und Cloud-Technologie können Unternehmen ihren Prozess optimieren und ihre Finanzabteilung entlasten. Die Mitarbeitenden haben dann mehr Zeit für strategischere Aufgaben.

Aber vor welchen Herausforderungen stehen Finanzabteilungen im Rechnungsmanagement? Wann kann eine Automatisierungs-Software helfen?

Herausforderung Nr. 1: Papierrechnungen und manuelle Prozesse

Laut IOFM erhält der Durchschnittsbetrieb immer noch 63 Prozent seiner Rechnungen in Papierform. Diese Abhängigkeit von Papierrechnungen beeinträchtigt die effiziente Verarbeitung von Rechnungen erheblich, da über die Hälfte der Unternehmen über 75 Prozent ihrer Papierrechnungen manuell bearbeitet.

Das führt zu einer kostspieligen und fehleranfälligen Dateneingabe, verzögerten Zahlungen, verpassten Rabatten, Compliance- und Sicherheitsrisiken, hohen Speicher- und Abrufkosten, Verzögerungen beim Hochladen von genehmigten Rechnungen in nachgelagerte Systeme sowie zeitraubenden Lieferantenanfragen.

Die Mitarbeitenden müssen Bestell-, Rechnungs- und Zahlungsinformationen manuell erfassen und abgleichen, was den Prozess mühsam und zeitaufwendig macht. Der Abgleich von Rechnungsposten mit Daten in einem Bestellsystem und die manuelle Rechnungsgenehmigung bereiten 28 Prozent der Beschäftigten in der Kreditorenbuchhaltung Probleme. 17 Prozent betrachten die Eingabe von Rechnungsdaten als größte Herausforderung, während 15 Prozent die Rechnungscodierung als Hauptanliegen nennen. Zusätzlich haben 20 Prozent der Unternehmen Schwierigkeiten, Lieferdokumente für den Abgleich zu beschaffen. Ein gleich hoher Prozentsatz kämpft mit der Verarbeitung doppelter Rechnungen bei der Bearbeitung von Papierrechnungen, so die Untersuchung von IOFM.

Lösung: Mit modernen Cloud-Lösungen gelingt es, Ausgabenverwaltungsprozesse vollständig zu automatisieren - einschließlich der Rechnungsverarbeitung. Papierrechnungen werden gescannt oder in entsprechende Plattformen hochgeladen. Das stellt sicher, dass die meisten Felder (Rechnungsnummer, Datum, Fälligkeitsdatum, Bestellnummer, Währung oder Lieferantenname) automatisch extrahiert werden. Verfügt die Lösung über KI-Technik, werden die erfassten Daten eigenständig den gewünschten Buchungskategorien zugeordnet, die verschiedenen Belege miteinander abgeglichen und fristgerecht überwiesen. Hierfür muss die Lösung nahtlos an die bestehende Systemlandschaft samt ERP-Systemen angebunden sein.

Dies reduziert nicht nur den Zeitaufwand für die Rechnungsbearbeitung, sondern sorgt auch für qualitativ hochwertige und korrekte Buchungen, da das Risiko menschlicher Fehler stark sinkt.

 


Anzeige


Herausforderung Nr. 2: Ungenaue oder unvollständige Daten

Eine weitere Herausforderung im Rechnungsmanagement ist der Umgang mit ungenauen oder unvollständigen Daten. Das liegt an der fehleranfälligen Dateneingabe per Hand und fehlenden Standardprozessen zur Rechnungserfassung. Die Folge: Inkonsistenzen bei der Dateneingabe - insbesondere dann, wenn Papierbelege und Excel-Sheets den Prozess begleiten.

Lösung: Eine automatische Texterkennung und Datenextraktion verhindert Fehler, die mit der manuellen Dateneingabe verbunden sind. Verfügt die Lösung über eine KI-Technologie, kann diese die ausgelesenen Rechnungsdaten validieren, mit Lieferanten Bestellungen abgleichen und die Codierung von Einzelposten automatisieren - einschließlich Kategorien, Kostenobjekten und Mehrwertsteuer.

Tauchen Fehler auf (zum Beispiel doppelte Rechnungen oder Daten, die betrügerisch erscheinen oder nicht mit den ERP-Daten übereinstimmen), sendet die Plattform Warnungen an voreingestellte Benutzerrollen. So stellt sie sicher, dass Ausreißer einzeln geprüft werden. Das verhindert Richtlinienverstöße und Doppelzahlungen und reduziert manuelle Eingriffe auf ein Minimum.

Herausforderung Nr. 3: Komplexe Genehmigungsworkflows

Häufig ist der Genehmigungsprozess in der Kreditorenbuchhaltung komplex, es mangelt dabei an Klarheit und Konsistenz. Dies kann an Unterschieden in der Organisationsstruktur liegen - beispielsweise in globalen Organisationen, in denen jede Einheit ein anderes Buchhaltungssystem, einen unabhängigen Prozess oder unterschiedliche Software-Lösungen verwendet. Darüber hinaus kann die Verwendung von papierbasierten Geschäftsprozessen die Genehmigungsworkflows weiter verkomplizieren und zu Verzögerungen und Fehlern führen.

Zu den Folgen komplexer Genehmigungsworkflows gehören längere Bearbeitungszeiten, höhere Kosten durch manuelle Eingriffe, potenzielle Compliance-Probleme und Schwierigkeiten bei der Nachverfolgung von Rechnungen. Rechnungen, die mehrere Genehmigungsebenen erfordern, gehen manchmal zwischen Systemen verloren, was zu verspäteten Zahlungen und verpassten Skonti für vorzeitige Zahlungen führen kann.

Lösung: Eine automatisierte Lösung ermöglicht es, für unterschiedliche Entitäten oder Arten von Rechnungen unterschiedliche Genehmigungsabläufe zu verwenden, zum Beispiel lieferantenbasierte Genehmigungen, Kostenträgergenehmigungen oder benutzerdefinierte Genehmigungen. Lieferantenbasierte Workflows weisen bei der Einreichung eine Standard-Lieferantengenehmigung zu. In diesem Fall kann die Rechnung automatisch zur Überprüfung weitergeleitet werden.

Eine weitere Option ist die Implementierung von Workflows für Vorgesetzte mit automatischer Genehmigung. Hier werden alle Rechnungen automatisch genehmigt, wenn sie unter einem bestimmten Schwellenwert liegen. Kostenträgerbasierte Workflows lassen sich ebenfalls automatisieren. In komplexeren Fällen kann eine Mischung von Genehmigungsabläufen zum Einsatz kommen, etwa kostenträgerbasierte Genehmigungsworkflows mit lieferantenbasierten automatisierten Workflows.

Eine entsprechende Software ermöglicht es außerdem, Rollen und Verantwortlichkeiten für jeden am Genehmigungsprozess beteiligten Stakeholder zu definieren. Das reduziert das Risiko doppelter oder widersprüchlicher Genehmigungen.

Herausforderung Nr. 4: Fehlende Standardisierung

Es steht noch ein weiteres großes Hindernis bei der Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung im Weg: die fehlende Standardisierung des Formats und Inhalts von Rechnungen.

Lieferanten verwenden teilweise unterschiedliche Rechnungsmethoden, beispielsweise eine Mischung aus manueller Rechnungsverarbeitung und elektronischer Rechnungsstellung. Hinzu kommt manchmal noch eine unterschiedliche Rechnungsverarbeitungs-Software für verschiedene Unternehmen. Dies führt leicht zu einem Mangel an Datenkonsistenz, was es schwierig macht, die erforderlichen Informationen automatisch zu extrahieren und zu verarbeiten.

Das Fehlen einer Standardisierung in den Arbeitsabläufen der Rechnungsverarbeitung erhöht das Risiko von Fehlern und Verzögerungen, die sich auf den gesamten Zyklus bis zur Zahlung auswirken können.

Lösung: Die Einführung einer AP-Lösung (AP steht für Accounts Payable, deutsch: Kreditorenbuchhaltung) bewirkt einheitliche Datenformate und eine reduzierte Zahl an Software-Lösungen, die nahtlos miteinander verbunden sind. Mit ihr sind Unternehmen nicht nur in der Lage, jedes Rechnungsformat zu lesen, sondern auch Rechnungen über verschiedene Kanäle, wie E-Mail, Peppol oder Lieferantenportale, zu erhalten. Die Daten werden direkt in der AP-Lösung verarbeitet und an das angebundene ERP-System geleitet. Weitere Technologien oder Tools wie Dokumentenscanner oder Workflow-Lösungen sind dann überflüssig. Auf diese Weise entsteht eine echte End-to-End-Transparenz und -Kontrolle. Dadurch verschwinden auch Datensilos, was eine Echtzeit-Analyse der Ausgaben und genauere Prognosen ermöglicht.

Herausforderung Nr. 5: Mangelnde Einblicke in den Cashflow

Leitende Finanzmanager legen großen Wert auf Cashflow-Analysen. Allerdings haben viele Unternehmen Schwierigkeiten, ihren mittelfristigen Cashflow präzise zu prognostizieren. Laut KPMG liegen nur 23 Prozent der Firmen innerhalb von fünf Prozent ihrer Prognosen, wobei ungenaue Daten ein Hauptproblem für Führungskräfte und CFOs darstellen.

Zusätzlich haben 34 Prozent der Unternehmen keinen Einblick in Rechnungs- und Zahlungsdaten. In einer papierbasierten Rechnungsverarbeitungsumgebung mangelt es Finanzabteilungen an einem umfassenden Überblick über den Workflow, was die Working-Capital-Verbesserung erschwert.

Die ineffektive Verwaltung von Geld kann sich negativ auf das gesamte Unternehmen auswirken, einschließlich höherer Kreditkosten und der Unfähigkeit, in Wachstum zu investieren. Deshalb geben 58 Prozent der Firmen an, Echtzeit-Einblicke in die Finanzdaten der Kreditorenbuchhaltung zu benötigen. In einer papierbasierten Umgebung fallen jedoch wichtige Daten unter den Tisch, zudem fließen manchmal veraltete Informationen ein.

Lösung: Ein AP-System verhindert Zahlungsverzögerungen durch Automatisierung und End-to-End-Integrationen. In einem manuellen Prozess ist es üblich, dass Verbindlichkeiten im Rechnungseingang hängen bleiben, was zu verzögerten Zahlungen von Lieferantenrechnungen führt.

Eine Automatisierungs-Software macht es einfach, automatische Genehmigungen für bestimmte Lieferanten zu implementieren, sodass die Kreditorenbuchhaltung Echtzeit-Einblicke in ausstehende Zahlungen und Zahlungszeiten erhält. Mit dem Analysemodul gelingt es dem Finanzteam, die Bearbeitungszeiten für jeden Lieferanten in weniger als einer Minute ermitteln.

Darüber hinaus erhalten sie Echtzeit-Benachrichtigungen, um Engpässe einfach zu identifizieren und zu beheben. Rechnungen landen automatisch bei den Zuständigen, um die Bearbeitungszeit zu verkürzen.

Zusätzlich verbessert die Software die Ausgabentransparenz und ermöglicht es Unternehmen, Entscheidungen auf Basis von Echtzeit-Daten zu treffen. Sie überwacht den Cashflow, verfolgt den Zahlungsstatus und stärkt die Beziehungen zu Lieferanten durch zeitnahe und genaue Zahlungen.


Der Autor:

Lars Mangelsdorf ist Mitbegründer von Yokoy und leitet das deutsche Team mit Sitz in München. Das Schweizer Fintech ist Anbieter einer KI-gesteuerten Ausgabenmanagement-Plattform für mittelständische und große Unternehmen. Mit Yokoy folgt der diplomierte Wirtschaftsfachmann seiner Leidenschaft, mithilfe von Digitalisierung und Automatisierung komplexe, alltägliche Prozesse in traditionellen Branchen zu vereinfachen und den Ruf der Schweiz als Innovationszentrum zu fördern. In diesem Zusammenhang ist Lars auch ein aktiver Angel Investor für disruptive Technologien. Bevor er Yokoy mitbegründete, sammelte er umfangreiche Erfahrungen in der SaaS-Branche als Senior Account Executive bei Beekeeper, wo er federführend an der Entwicklung der Vertriebsstrategie des Unternehmens beteiligt war. Im Jahr 2021 wurde Lars in die prestigeträchtige Forbes-Liste 30 under 30 aufgenommen.

Foto: (C) Yokoy

>> Web: https://yokoy.io/de-de/

 

 

Diese Artikel könnten Sie auch interessieren

Lernkultur: Geschichten über Fehler bringen uns weiter

WISSENplus
Explizites Wissen darüber, weshalb Fehler passieren, wie man sie gut aus der Welt schafft und was man fundiert daraus lernt, ist fundamental. Denn wenn das Umfeld komplex und die Zukunft unvorhersehbar ist, werden Fehlversuche zur Normalität. Um sich eine fehlertolerante Lernkultur zu erschließen, sind Storylistening, Storytelling und eine Erzählwerkstatt erste Wahl...

Weiterlesen

Warum KI erst im Prozess nachhaltig wirkt

WISSENplus
Künstliche Intelligenz gilt als einer der zentralen Treiber für Effizienz und Innovation in Unternehmen. In der Praxis zeichnet sich jedoch häufig ein anderes Bild: Während einzelne, isolierte Anwendungsfälle beeindruckende Ergebnisse liefern, scheitert die breite Skalierung von KI-Initiativen oft. Viele Projekte bleiben hinter den Erwartungen zurück oder werden nach ersten Tests gar nicht erst i...

Weiterlesen

Wie aus Erfahrungswissen ein Corporate Brain entsteht

WISSENplus
Bis zum Jahr 2036 gehen in Deutschland laut Statistischem Bundesamt fast 19,5 Millionen Menschen der Babyboomer-Generation mit den Geburtsjahren 1957 bis 1968 in den Ruhestand. Jährlich scheiden dabei durchschnittlich rund 1,3 Millionen Erwerbstätige aus dem Arbeitsmarkt aus. Dadurch verschärft sich nicht nur der Fachkräftemangel - in Unternehmen droht zugleich ein erheblicher Verlust an Erfahrungs...

Weiterlesen

Demografischer Wandel: Was kann Führung leisten?

WISSENplus
Seit mehreren Jahren ist von einer "neuen Arbeitswelt" die Rede, in der sich mehrere Generationen gleichzeitig zurechtfinden sollen. Mit Blick auf die deutsche Gesellschaft wird der demografischen Wandel relativ deutlich. Bezogen auf den Arbeitsmarkt bedeutet das, dass Arbeitnehmende immer älter werden, während jüngere Genrationen - wie die Gen Z - schrittweise auf den Markt drängen. Die ...

Weiterlesen

Kompetenzaufbau im Arbeitsalltag: Wenn KI zum Lernbegleiter wird

WISSENplus
KI verändert als lernendes System Arbeitsprozesse und Aufgaben. Im Unterschied zu vielen bekannten Werkzeugen kann KI kognitive und repetitive Tätigkeiten übernehmen, datenbasiert Entscheidungen vorbereiten und zugleich als Dialogpartner fungieren. Die Grenzen zwischen der Nutzung als Unterstützungstool - wie wir sie von klassischen Werkzeugen oder dem PC kennen - und interaktiver Zusammenarbeit s...

Weiterlesen

Wenn KI den Code schreibt: Wo KI-gestütztes Programmieren an Grenzen stößt

WISSENplus
Python gehört seit Jahren zu den bekanntesten Programmiersprachen der IT-Welt - zuletzt insbesondere im Umfeld von KI-Anwendungen und datengetriebenen Systemen. Im Vergleich zu Programmiersprachen wie Java oder C++ gilt Python als vergleichsweise niedrigschwelliger Einstieg ins Coding. Mit Selbstdisziplin und kontinuierlichem Lernen lassen sich auch ohne Informatikstudium erste Anwendungen entwickeln....

Weiterlesen

AI, Big Data und Cloud – das ABC der Digitalisierung

WISSENplus
In zahlreichen Digitalisierungsprojekten zeigt sich immer wieder dieselbe Frage: Was bedeutet Digitalisierung in Unternehmen eigentlich konkret? Die Antworten reichen von SAP-Migration über Automatisierung und den Aufbau von Cloud-Plattformen bis hin zu datengetriebenen Geschäftsmodellen und aktuell verstärkt zu Agentic AI. Jede dieser Antworten ist für sich richtig und beschreibt doch nur einen Te...

Weiterlesen