Digitalisierung im Rechnungswesen: Voraussetzungen, Mögl ... / 3.4 Künstliche Intelligenz

Die Künstliche Intelligenz (KI) ist der Schlüssel für viele digitale Anwendungen, in denen autonome Prozesse Entscheidungen treffen. Dabei wird Intelligenz nur vorgetäuscht, im Grunde geht es um programmierte Zusammenhänge, riesige Datenmengen und Wahrscheinlichkeiten. Die Ergebnisse allerdings sind vergleichbar mit denen analoger Abläufe, oft sogar besser. Das gilt auch für digitale Anwendungen im Rechnungswesen.

• In der Buchhaltung werden komplexe Entscheidungen z. B. zur Bewertung oder Aktivierung durch KI autonom ermöglicht. Im Controlling werden die Menschen entlastet, z. B.bei der Bewertung von Abweichungen und in der Planungsrechnung.
• Die Steuerung der Abläufe erfolgt auch bei Einsatz von KI durch die Vorgabe von Parametern, allerdings auf einer weit höheren Ebene. Je weiter weg die Steuerungsparameter von den operativen Aufgaben sind, desto höher ist der Grad der Digitalisierung. Erste Anwendungen verändern die vom Menschen gesetzten Parameter eigenständig, die Systeme werden lernfähig.

• Die Ergebnisse der Prozesse mit KI sind nur schwer nachvollziehbar. Das ist bei der begrenzten Anzahl von Optionen in der Buchhaltung kein Problem. Hier kann eine Plausibilitätsprüfung die Übereinstimmung mit Gesetzen und Vorgaben feststellen. Im Controlling ist der Entscheidungsspielraum deutlich größer, Entwicklungen und Daten können auf unterschiedliche Weise interpretiert werden. Daher sind die Entscheidungen durch KI hier nicht einfach nachzuprüfen.

  Hinweis

  Die Verantwortlichen im Rechnungswesen sollten sich auf KI vorbereiten

  Noch ist er Einsatz von KI in den digitalen Systemen im Rechnungswesen sehr begrenzt. Doch die Art der notwendigen Entscheidungen und die große Menge an verfügbaren Trainingsdaten (z. B. aus abgelaufenen Jahren und von anderen Unternehmen) macht eine baldige Zunahme der Nutzung wahrscheinlich. Es ist also notwendig, dass sich die Verantwortlichen im Rechnungswesen darauf vorbereiten. Vorhandene Entscheidungswege sollten gestrafft, Entscheidungsregeln vereinfacht werden. So können die autonomen Abläufe besser strukturiert und die Ergebnisse besser nachvollzogen werden. Das schafft Vertrauen und ebnet den Weg für weitere Anwendungen.