Wie KI-gestützte Software im Rechnungswesen eingesetzt werden kann

Es gibt immer mehr Anbieter von Software, die künstliche Intelligenz (KI) für Aufgaben im Rechnungswesen nutzbar macht. Auch geben Unternehmen zunehmend an, dass sie bereits KI im Rechnungswesen einsetzen. Bei einer Befragung von 209 Unternehmen im Frühjahr 2026 durch die Wirtschaftsprüfungsgesellschaft KPMG AG waren es 20 % der befragten Unternehmen, weitere 33 % berichteten von Plänen für einen KI-Einsatz. Das Thema kommt also mit Macht, weshalb dieser Artikel eine Orientierung geben soll.

Weshalb sich das Rechnungswesen für den KI-Einsatz eignet

Im Rechnungswesen gibt es zahlreiche Tätigkeiten, die sich regelmäßig wiederholen, z. B. Prüfung und Verarbeitung empfangener Rechnungen, Durchführung entsprechender Buchungen, Freigabe durch eine zuständige Person, Schreiben von Rechnungen und Mahnungen. Bei all diesen Vorgängen gibt es zahlreiche Konstanten, weshalb teilweise schon vor dem Einsatz von KI-Software regelbasierte Automatisierungen vorgenommen wurden. KI-Software bietet hier beispielsweise den Vorteil, dass sie aus vorhandenen Vorgängen den spezifischen Workflow in dem Unternehmen, in dem sie eingesetzt wird, sehr schnell erlernt.

Hinzu kommt, dass bei den repetitiven Tätigkeiten große Präzision gefragt ist, weil Verarbeitungs- oder Buchungsfehler zeitaufwendig gefunden und korrigiert werden müssen. Im schlimmsten Fall können Fehler zu Geldverlusten führen, wenn etwa die Vorsteuer aus fehlerhaften Rechnungen bei einer Außenprüfung des Finanzamts nicht anerkannt wird und es zu Steuernachzahlungsforderungen kommt. KI kann sowohl bei der Fehlervermeidung als auch bei der Suche nach Fehlern helfen, denn Mustererkennung in großen Datenmengen wie auch das Erkennen von Abweichungen ist eine KI-Kernkompetenz.

Einstieg: Nutzung von Chatbots wie ChatGPT

Die Nutzung von KI im Rechnungswesen kann niederschwellig beginnen, etwa mit einem Chatbot. Bekannte Chatbots sind beispielsweise:

• ChatGPT von OpenAI
• Gemini von Google
• Copilot von Microsoft
• Meta AI (LLaMA) von Meta
• DeepSeek von Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research
• Claude von Anthropic
• Perplexity.ai von Perplexity AI

Wenn man eine Anfrage an einen Chatbot stellt, einen sogenannten "Prompt", dann sollte man Folgendes beachten:

• Der Prompt sollte in Hochdeutsch und ohne Dialektausdrücke verfasst sein, weil der Chatbot sonst fehleranfällig ist. Auch sollten Rechtschreibung und Grammatik korrekt sein, um eine hochwertige Antwort zu erhalten.
• Für eine brauchbare Antwort sollten alle wichtigen Informationen im Prompt enthalten sein.
• Die Formulierung sollte sehr präzise sein: Statt "Kannst du bitte versuchen, die Daten zu analysieren …" einfach: "Analysiere die Daten …"
• Die Antwort fällt genauer aus, wenn man dem Chatbot den Zusammenhang nennt, z. B.: "Es geht um Rechnungen, die ein kleines Unternehmen im Einzelhandel erhält."
• Man kann dem Chatbot eine Rolle zuweisen: "Als Buchhalter des Unternehmens …"
• Wenn es sinnvoll ist, kann auch eine Zielgruppe genannt werden: "Die Informationen sollen für Auszubildende geeignet sein."
• Damit die Antwort nicht zu lang wird, kann man sie auf eine konkrete Wörterzahl begrenzen.
• Es kann auch die Ausgabeart angegeben werden: Neben Fließtext kann das eine Tabelle, eine Schritt-für-Schritt-Anleitung oder ein Code für eine Excel-Formel sein.
• Wenn die Antwort nicht zufriedenstellend ist, sollten die Fragestellung und/oder die Kontextinformationen abgeändert werden, um iterativ ein gutes Ergebnis zu erzielen.
• Wenn man die Antwort in einem bestimmten Format benötigt, kann man dem Chatbot auch Beispiele in Form von PDF-Dateien geben.

Die Chatbots basieren in der Regel auf einem großen Sprachmodell (Large Language Model, LLM), sodass sie sich gut für das Verfassen von Texten eignen. So könnte der Chatbot E-Mails an Kollegen, Vorgesetzte oder Kunden schreiben, beispielsweise eine "Bitte um eine korrigierte Rechnung" oder das "Erbitten einer dringend benötigten Information". Zumindest bei ChatGPT kann man auch buchhalterisches Basiswissen abrufen und Verständnisfragen stellen. Gut funktioniert auch die Abfrage einer Schritt-für-Schritt-Anleitung für bestimmte Tätigkeiten, etwa die Buchung in einem Standardkontenrahmen.

Man kann Chatbots aber auch für andere Aufgaben im Rechnungswesen nutzen. Beispielsweise können bei ChatGPT PDF-Dateien hochgeladen werden, die man überprüfen lassen oder aus denen man bestimmte Daten extrahiert haben möchte. Bei einer langen Rechnung mit verschiedenen Mehrwertsteuersätzen ist es möglich, die KI prüfen zu lassen, ob die Nettobeträge und die Mehrwertsteuer korrekt zusammengezählt wurden. Oder der Promptschreiber lässt sich vom Chatbot bestimmte Daten aus mehreren Rechnungen in einer Tabelle ausgeben. Grundsätzlich kann man sich vom Chatbot auch Rechnungen schreiben lassen, aber es ist zu prüfen, ob man mit der üblicherweise verwendeten Software nicht schneller ist.

Zwei Beispiele für Prompts:

• "Ein guter Kunde hat eine Rechnung, die wir vor 55 Tagen an ihn geschickt haben, trotz zweifacher Erinnerung noch nicht bezahlt. Schreib eine freundlich formulierte Mahnung an das Unternehmen XX zur Rechnung vom 26.06.26 für das Produkt YY über die Kaufsumme ZZ. Verwende dazu nicht mehr als 150 Wörter."
• "Prüfe bei den hochgeladenen Rechnungen, ob alle Pflichtangaben nach § 14 UstG vorhanden sind und ob logische Fehler darin zu finden sind. Gib die gefundenen Fehler in einer nach den Rechnungen sortierten Tabelle an."

Beispiele für den KI-Einsatz bei konkreten Aufgaben

Der KPMG-Studie zufolge sind die häufigsten heute schon genutzten KI-Anwendungen das Erfassen der Daten von Eingangsrechnungen und die Rechnungsprüfung. Werden die Rechnungen an eine speziell dafür eingerichtete E-Mail-Adresse geschickt, dann werden die Texte und Zahlen darin automatisiert mittels OCR (Optical Character Recognition) in ein bearbeitbares Format überführt. Die KI lernt anhand von früheren Rechnungserfassungsvorgängen, wo die entscheidenden Angaben zu finden und wie sie strukturiert zu erfassen sind.

Anfangs sind solche Prozesse oft noch mit manuellen Korrekturen durch einen Menschen verbunden. Der Mitarbeiter gleicht den Dokumentenscan mit den von der KI-Software erfassten Daten ab und korrigiert sie gegebenenfalls. Doch die Software lernt aus den Fehlern, sodass es immer weniger werden. Mit der Zeit kann die KI-gestützte Software auch fehlerfrei mit den unterschiedlichen Layouts der Eingangsrechnungen umgehen. Aus diesem Grund sollten KI-Funktionen nach und nach eingeführt werden: Wenn eine Funktion gute Ergebnisse bringt, kann die nächste Funktion angegangen werden.

Auch die Rechnungsprüfung kann mithilfe von KI automatisiert werden. Dabei sind die formelle und die sachliche Prüfung zu unterscheiden. Die formelle Prüfung ist einfacher umzusetzen, denn dabei geht es darum, ob eine Rechnung den gesetzlichen Anforderungen entspricht. Allgemein sind die Pflichtangaben auf einer Rechnung in § 14 Abs. 4 UstG (Umsatzsteuergesetz) aufgeführt. Für Rechnungen bis maximal 250 Euro gilt eine Vereinfachung nach § 33 UStDV (Umsatzsteuer-Durchführungsverordnung). Nur wenn alle Pflichtangaben erhalten sind, ist das Ziehen der Vorsteuer rechtens. Wenn die KI-Software die Daten korrekt erfasst hat, ist die formelle Prüfung anhand der Gesetzesvorgaben kein Problem. Teilweise werden die in einer Rechnung gefundenen Fehler direkt in eine E-Mail übertragen, die dann an den Kunden mit der Bitte um eine korrigierte Rechnung geschickt werden kann.

Schwieriger ist die sachliche Prüfung, denn sie erfordert den Abgleich mit anderen Dokumenten, die für die Software verfügbar sein müssen. Konkret geht es um folgende Fragen:

• Wurde genau das berechnet, was bestellt worden ist? (Abgleich mit der Auftragsbestätigung)
• Ist das Bestellte in vollem Umfang eingegangen? (Abgleich mit dem Auftragseingang)
• Sind alle Rabatte berücksichtigt und alle Konditionen eingehalten worden? (Abgleich mit dem Auftrag/der Bestellung)
• Gibt es genügend Unterlagen, die die in der Rechnung genannten Transaktionen belegen?

Wenn das Rechnungswesen vollständig digitalisiert ist, kann auch die sachliche Prüfung eingerichtet werden. Mit der entsprechenden Software ist es dann auch möglich, in anderen Sprachen verfasste Rechnungen zu verarbeiten und die für die Freigabe der Rechnung zuständige Person automatisiert zu ermitteln. Dann erhält diese Person neben der Rechnung alle Prüfungsergebnisse und kann, wenn die KI keine Fehler entdeckt hat, die Rechnung zur Bezahlung freigeben. Einige Anbieter werben auch damit, dass ihre KI-Software automatisch bucht sowie Rechnungen und Mahnungen schreibt.

Anbieter von KI-Tools und -Modulen im Rechnungswesen

Das Angebot KI-gestützter Software ist derzeit noch sehr heterogen. Deshalb lohnt sich ein genauer Blick auf die Funktionen, die eine Software anbietet. Teilweise kommen die KI-Funktionen auch frei Haus, etwa als neue Features in der bewährten ERP-Software. Die folgende Liste, die mithilfe des KI-Modus der Google-Suche erstellt wurde, zählt einige Anbieter von KI-Software und deren wichtigste Funktionen auf. Weder bei den Anbietern noch bei den Features besteht ein Anspruch auf Vollständigkeit.

• bimetrics: KI-Belegerfassung und Datenextraktion, KI-Agenten und individuelle Automatisierung, intelligentes Banking und Zahlungsabgleich (Dashboard, DATEV-Export), Effizienz- und Workflow-Tools, Dokumentenmanagement
• BuchhaltungsButler: intelligente Belegerkennung, automatisierte Vorkontierung, smartes Beleg-Matching, lernende Algorithmen, smarte To-do-Listen, DATEV-Kompatibilität, GoBD-Konformität, zahlreiche Schnittstellen (z. B. zu Banken, PayPal, Shopify)
• Candis: automatisierte Datenerfassung, intelligente Rechnungsprüfung, KI-Assistent, Vorkontierung und Workflowlogik, dynamische Freigabeprozesse, Schnittstellen zu DATEV, SAP Business One, Microsoft Business Central, Vertragsmanagement, digitale Kreditkarten
• FastBill: intelligente Belegerfassung; automatisierter Zahlungsabgleich (Banking 2.0), Vorkontierung und Kategorisierung, smartes Mahnwesen, Belegassistent für externe Portale, DATEV-Schnittstelle
• Finmatics: automatisierte Belegextraktion, KI-Buchungsvorschläge, automatisches Trennen und Sortieren, Workflow für Rechnungsfreigabe, Schnittstellen zu DATEV, BMD, RZL und Agenda, Shared Service Center für schwer lesbare Belege, mobile App
• Serrana: automatisierte Datenintegration, prädiktive Analysen, KI-gestützte Algorithmen zur Analyse von Nutzerpräferenzen, Prozessautomatisierung (RPA), Echtzeit-Reporting
• sevDesk: intelligente Belegerkennung, automatischer Zahlungsabgleich, Buchungsvorschläge, Echtzeit-Auswertungen, Steuer-Automatisierung (Vorbereitung der Umsatzsteuer-Voranmeldung)
• xSuite: berührungslose Rechnungsverarbeitung und KI-Agenten, automatisierte Kontierung und Workflow-Vorschläge, E-Invoicing und Formatkonvertierung (xSuite eDNA), Integration und Best Practices (tief in SAP S/4HANA und SAP Business Technology Platform (BTP) integriert)

letzte Änderung S.P. am 09.02.2026 Autor(en):  Stefan Parsch

Autor:in

	Herr Stefan Parsch Stefan Parsch ist freier Journalist und Lektor. Er schreibt Fachartikel für die Portale von reimus.NET und Artikel über wissenschaftliche Themen für die Deutsche Presse-Agentur (dpa). Für den Verein Deutscher Ingenieure lektoriert er technische Richtlinien. Mehr als zwölf Jahre lang war er Pressesprecher der Technischen Hochschule Brandenburg.
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