Größtenteils ja. Das Verknüpfen von Banktransaktionen mit offenen Posten ist genau die Art von Arbeit, für die automatisiertes Matching geeignet ist: eine feste Struktur, hohe Volumina und ein Fehler, der sich meist schnell beheben lässt. Wo die Bankanbindung aktiv ist und die Matching-Regeln klar sind, ist dies heute schon Arbeit, die größtenteils von Software erledigt wird, wobei ein Mitarbeiter die übrig bleibenden Ausnahmen behandelt.
Ein Kontoauszug ist eine strukturierte Datei: feste Felder für Betrag, Datum, Gegenkonto und Beschreibung. Ein offener Posten in der Buchhaltung hat dieselbe Art von Feldern. Matching ist dann größtenteils eine Frage von Betrag und Referenz gegeneinander abgleichen, und das ist eine Aufgabe, die nach Regeln verläuft, keine Aufgabe, die pro Fall eine neue Abwägung erfordert. Hinzu kommt, dass das Volumen oft groß ist: ein Unternehmen mit Hunderten oder Tausenden Transaktionen pro Monat hat viel zu gewinnen bei einem Prozess, der nicht anhält, um Kaffee zu trinken.
Die Fehlerkosten liegen im mittleren Bereich. Eine falsche Verknüpfung trifft nicht direkt einen Kunden und führt selten zu einer Strafe, kann aber dazu führen, dass eine Buchhaltung auf dem Papier stimmt, während die Wirklichkeit anders ist. Deshalb bleibt Kontrolle nötig, nicht weil die Technik es nicht kann, sondern weil sich ein einzelner Mismatch erst später zeigt, zum Beispiel bei einem Abgleich am Ende des Monats.
Eine Transaktion von 1.240 Euro mit der Beschreibung „Rechnung 20345“ wird automatisch mit dem offenen Posten mit dieser Rechnungsnummer und diesem Betrag verknüpft. Das geht fehlerlos, solange Betrag und Referenz übereinstimmen. Kommt eine Teilzahlung herein, ein gerundeter Betrag, oder eine Beschreibung ohne Rechnungsnummer, dann stockt der automatische Abgleich und muss ein Mitarbeiter beurteilen, welcher Posten dazugehört. Das ist genau der Unterschied zwischen dem, was ein System erledigt, und dem, was für einen Menschen übrig bleibt: nicht weil es schwierig ist, sondern weil die Angabe fehlt, um die Regel anzuwenden.
Die Technik, die diese Arbeit heute bewältigt, lässt sich als RPA charakterisieren: Software, die nach festen Regeln Transaktionen erkennt, vergleicht und verknüpft. Das ist kein selbstlernendes System, das selbst einschätzt, was wahrscheinlich zusammengehört; es ist eine Ausführung von Vereinbarungen, die vorab festgelegt wurden. Das bedeutet auch, dass die Qualität des Ergebnisses von der Qualität dieser Vereinbarungen abhängt, nicht von der Cleverness der Software.
Zwei Rahmenbedingungen bestimmen, ob dies bei einem Unternehmen funktioniert. Erstens eine aktive Bankanbindung: ohne automatisierte Anlieferung von Auszügen in die Buchhaltung gibt es nichts zum Abgleichen. Zweitens klare Matching-Regeln: je eindeutiger die Vereinbarung darüber, was einen Match ausmacht, desto weniger bleibt für einen Mitarbeiter übrig. Fehlt eines von beidem, verschiebt sich die Arbeit automatisch zurück zur manuellen Kontrolle, und das ist dann kein Mangel der Technik, sondern der Einrichtung davor.
Bei einem Unternehmen, das über mehrere Zahlungsanbieter neben der Bank arbeitet, liegt dies etwas anders: dann spielt auch eine Rolle, wie das Abgleichen von Transaktionen von Zahlungsanbietern eingerichtet ist, denn das folgt nicht automatisch aus einer Bankanbindung. Und bei einem Unternehmen, wo viele Teilzahlungen oder abweichende Referenzen vorkommen, bleibt der Anteil an Handarbeit größer als bei einem Unternehmen mit festen, erkennbaren Zahlungsströmen.
Diese Aufgabe veranschaulicht ein Muster, das breiter gilt: Arbeit, die nach Regeln verläuft und in hohem Volumen vorkommt, verschiebt sich eher zu Software als Arbeit, die pro Fall Beurteilung erfordert. Dasselbe Muster sehen wir bei dem Verbuchen von Einkaufsrechnungen im Buchhaltungssystem und bei dem Überwachen von Fälligkeitsdaten von Einkaufsrechnungen für rechtzeitige Zahlung, beide Aufgaben mit einer festen Struktur und Wiederholung. Bei einem Unternehmen, wo dieselben Prozesse weniger standardisiert sind, verläuft diese Verschiebung langsamer, nicht weil KI dort weniger kann, sondern weil die Grundlage dafür noch gelegt werden muss.
Was übrig bleibt, ist kein Zufall: es ist der Teil, wo ein Urteil nötig ist, das nicht in eine Regel passt. Wer das für die eigene Verwaltung scharf bekommen möchte, tut gut daran, auch das Erstellen der Liste offener Posten für Debitoren und Kreditoren zu betrachten, denn diese beiden Aufgaben hängen in der Praxis oft zusammen.
Dies ist kein Personalratschlag und keine Begründung für eine Entscheidung über Funktionen oder Personalbestand. Was eine Organisation mit freigewordener Kapazität macht, ist Sache der Organisation selbst. Spielt eine Frage rund um die Mitbestimmung bei der Neugestaltung solcher Prozesse, gelten dafür eigene gesetzliche Anforderungen; siehe wann der Betriebsrat dafür zuständig ist.
Ob diese Verschiebung bei Ihrer eigenen Buchhaltung schon so weit ist, hängt von Ihrer Bankanbindung und der Schärfe Ihrer Matching-Regeln ab. Das ist von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich, und eine Aussage, ohne diese Angaben zu kennen, ist nicht mehr als eine Vermutung. Der kostenlose Quickscan von FTE TO AI gibt dafür eine erste Indikation: zwölf Fragen, ohne Konto, mit einer Angabe, welcher Anteil der Stunden in diesem Profil heute von KI übernommen werden kann. Der vollständige Werkscan, der die Arbeit Ihres gesamten Unternehmens auf diese Weise auseinanderlegt, befindet sich noch im Aufbau.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.