{"id":17754,"date":"2020-02-26T09:26:58","date_gmt":"2020-02-26T08:26:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.thomas-krenn.com\/de\/tkmag\/?p=17754"},"modified":"2022-03-09T15:41:37","modified_gmt":"2022-03-09T14:41:37","slug":"buchhaltung-mit-kuenstlicher-intelligenz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.thomas-krenn.com\/de\/tkmag\/allgemein\/buchhaltung-mit-kuenstlicher-intelligenz\/","title":{"rendered":"Buchhaltung mit k\u00fcnstlicher Intelligenz"},"content":{"rendered":"\n

In diesem Gastbeitrag des langj\u00e4hrigen Thomas-Krenn-Kunden FIS-ASP beschreibt Business Development und Innovation Manager Martin Tempel, wie k\u00fcnstliche Intelligenz bei einem mittelst\u00e4ndischen IT-Dienstleister Einzug h\u00e4lt. Bei FIS-ASP werden lokal betriebene GPU-Systeme bei der Entwicklung von KI-Anwendungen f\u00fcr Business-Software eingesetzt – etwa f\u00fcr den Bereich Buchhaltung. Die unmittelbare Folge: H\u00f6here Wettbewerbsf\u00e4higkeit<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Die betriebswirtschaftlichen Anwendungen, die FIS-ASP hostet oder im Auftrag seiner Kunden betreibt, lassen sich besonders leicht mit neuen Features ausstatten, die st\u00e4ndig weiterentwickelt werden. Neben der eigentlichen Produktentwicklung verf\u00fcgen wir \u00fcber eine eigene Abteilung, die innovative Technologien auf Anwendbarkeit f\u00fcr unsere Produkte untersucht, Machbarkeitsstudien erstellt und Prototypen entwickelt. Das geschieht oft in Zusammenarbeit mit Pilotkunden, an deren Prozessen wir uns orientieren und deren Daten wir verwenden.<\/p>\n\n\n\n

Methoden der k\u00fcnstlichen Intelligenz sind f\u00fcr uns schon vor einiger Zeit in den Mittelpunkt des Interesses ger\u00fcckt. Viele Routineabl\u00e4ufe, etwa bei der Verarbeitung von Dokumenten in der Buchhaltung, erfordern immer noch das Zutun von Sachbearbeitern. Aber auch dort gibt es oft Muster, die sich mit Hilfe neuronaler Netze erkennen lassen und dann eine automatisierte Bearbeitung erlauben.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\u00dcber FIS-ASP<\/strong>\n\n

Die FIS GmbH ist ein unabh\u00e4ngiges, europaweit t\u00e4tiges Systemhaus mit Schwerpunkt SAP. Als SAP-Partner mit Gold-Status besch\u00e4ftigt das Unternehmen europaweit \u00fcber 700 Mitarbeiter. Ein wichtiger Teil der Firmengruppe ist die Tochtergesellschaft FIS-ASP GmbH<\/a><\/strong>, die Managed Services, Hosting und Cloud-Dienstleistungen f\u00fcr mittelst\u00e4ndische SAP-Kunden anbietet und mehrere Rechenzentren in verschiedenen L\u00e4ndern Europas betreibt.<\/p><\/div>\n\n\n\n

Buchhaltungs-KI\nkontiert Rechnungen<\/h2>\n\n\n\n

Deshalb galt unser erstes KI-Projekt dem Dokumentenmanagement, speziell der Bearbeitung von Kostenrechnungen in der Buchhaltung. Unser Ziel war, aus einer gescannten Rechnung oder einem PDF die Kontierungsdetails zu ermitteln, die Kostenstelle zuzuordnen und die Person im Unternehmen zu benachrichtigen, die f\u00fcr die Genehmigung der Zahlung zust\u00e4ndig ist.<\/p>\n\n\n\n

Bei Materialrechnungen funktioniert das auch ohne KI, denn dieser Prozess ist stark formalisiert und der Genehmigungsprozess wird bereits bei der Bestellanforderung durchlaufen. Anders sieht das bei Rechnungen von Dienstleistern aus. Hier sind die Merkmale so individuell, dass die Durchf\u00fchrung bisher von Hand erfolgen musste.<\/p>\n\n\n\n

In KI-Terminologie handelt es sich dabei um ein sogenanntes Klassifizierungsproblem. Das hei\u00dft, eingehende Rechnungen sollen je nach Zuordnung zu Kostenstellen oder anderen Kontierungsmerkmalen bestimmte Labels erhalten. Dabei nutzen wir das Konzept des Supervised Machine Learnings mit Hilfe eines neuronalen Netzes. Technologisch setzen wir auf TensorFlow, das popul\u00e4rste Open Source Framework f\u00fcr Machine Learning, und einen Python-basierten Development Stack auf einer Ubuntu-Server-Distribution, erg\u00e4nzt durch selbst entwickelte Tools.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Das Modell wird also mit Hilfe von Trainingsdaten erstellt und das Resultat bei Testdaten anhand der im Vorhinein bekannten richtigen Zuordnungen abgeglichen.<\/em> Als Test- und Trainingsdaten dienen echte Rechnungen unseres Pilotkunden.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Das Projekt auf einen Blick:<\/strong>\n\n\n\n