2022: Künstliche Intelligenz krempelt Geschäftsprozesse um

Während die Philosophie noch um die Abgrenzung zwischen starker und schwacher KI (Künstliche Intelligenz) und damit verbundene ethische Fragen ringt, ist das Thema mittlerweile in der Praxis ankommen; der fortschreitenden Digitalisierung sei Dank. Ob privat oder im B2B-Bereich finden sich zahlreiche KI-Anwendungen: Chatbots, Kaufempfehlungen im Online-Handel, Risikoanalysen zum Schutz vor Betrugsversuchen u.v.m. Unternehmen können 2022 durch Künstliche Intelligenz Geschäftsprozesse wie z. B. die Rechnungsverarbeitung effizienter steuern und fehlerminimiert ablaufen lassen.

2022: Künstliche Intelligenz krempelt Geschäftsprozesse um

Stets geht es dabei um die schwache KI-Ausprägung, was bedeutet, dass einzelne menschliche Fähigkeiten auf Maschinen übertragen werden (Erkennung von Texten, Bilder, Sprache etc.)

Vom Hype kommt man langsam zu realistischen Vorstellungen und Erwartungen. Deshalb wird die tatsächliche Nutzung von künstlicher Intelligenz für die Automatisierung dokumentenbasierter Geschäftsprozesse in 2022 weiter stark zunehmen. Hier sind drei verschiedene Stoßrichtungen erkennbar:

  1. Automatisierung/Vereinfachung von Prozessen. Beispiel: Eine KI-Engine findet automatisch die richtigen Bearbeiter für eine Rechnung und erstellt Kontierungsvorschläge basierend darauf, wie die Kontierung der letzten Rechnungen des Lieferanten für den Buchungskreis erfolgt ist. Damit einher geht eine deutliche Arbeitserleichterung, da niemand mehr die kompletten Kontierungsinformationen auswendig wissen bzw. jeweils nachschlagen muss.
  2. Forecasting. Beispiel: Über Predictive Analytics sagt die KI aus Vergangenheitswerten zu einem Buchungskreis und Lieferanten den erwarteten Rechnungseingang vorher. Nutzen u.a.: Wieviele Beschäftigte aus der Buchhaltung können in der Zeit gleichzeitig in den Urlaub?
  3. Anomalieerkennung, die auf Abweichungen von der Norm hinweist und damit Betrugsversuche erkennt. Beispiel: KI-Software macht darauf aufmerksam, wenn ein Lieferant plötzlich dreimal so viele Rechnungen wie sonst schickt oder der Betrag um ein Vielfaches über dem Üblichen liegt.

Internationale Analysten prognostizierten den Trend zur „Hyperautomation“ bereits für Mitte 2020. Demnach werden verschiedene neue Technologien wie KI oder Robotic Process Automation zusammengefasst, um Prozesse maximal zu automatisieren und damit zu optimieren. Mit einiger Verspätung dürfte KI in diesem Zusammenhang nun in 2022 wirklich durchstarten.

2022: Künstliche Intelligenz krempelt Geschäftsprozesse um

Ausgefeilte Automatismen in der Cloud mit KI

Eng daran gekoppelt ist die zunehmende Nutzung von Public-Cloud-Angeboten. Denn KI-Ansätze benötigen Daten als Lernmenge – und diese ist in einer Public-Cloud-Lösung ungleich größer als bei einem einzelnen, on-premises installierten System. Zudem gibt es aus der Cloud bereits Out-of-the-Box-Lösungen, auf die man sinnvollerweise zugreifen kann. In 2021 nutzten laut Bitkom schon 46 Prozent der deutschen Unternehmen Public-Cloud-Angebote für die Unterstützung ihrer Geschäftsprozesse. Der pandemie-bedingte Digitalisierungs- und Cloud-Schub hat sie gelehrt, wie praktisch solche Cloud-Angebote sind. Das „unsichere“ Image der Public Cloud als Basis für Geschäftsprozesse und unternehmenskritische Daten verblasst mehr und mehr. Erfahrene Cloud-Provider können die erforderlichen Datensicherheits- und Datenschutzvorschriften ebenso gut erfüllen wie das einzelne Unternehmen in seinem Rechenzentrum vor Ort – wenn nicht sogar besser.

Hybride Szenarien, sogenannte 2-Tier-Strategien, werden dabei die Regel sein. Beim hybriden Ansatz interagieren in Eigenregie betriebene, hochindividualisierte On-premises-Systeme mit modernen Technologien wie Künstlicher Intelligenz, die aus der Cloud kommen.

Das Beispiel Eingangsrechnungsverarbeitung

Am Beispiel der Eingangsrechnungsverarbeitung in SAP lässt sich gut darstellen, wie ein hybrides Szenario funktionieren kann.

(1) Die gesamte Eingangspost wird – unabhängig vom Eingangskanal (analog oder digital) – in der Cloud mit Hilfe eines auf Machine Learning basierenden Regelwerks automatisch sortiert und Klassen zugeordnet, z. B. Auftragsbestätigungen, Verträge (mit Lieferanten), Rechnungen. Den Klassen entsprechend werden die Dokumente an die jeweils zuständigen Personen oder Folgesysteme weitergegeben. Rechnungen zum Beispiel werden direkt im Archiv in der Cloud abgelegt und parallel in die Beleglesung zur automatisierten Verarbeitung weitergegeben.

(2) Das Auslesen z. B. des Rechnungsbelegs findet ebenfalls in der Cloud statt; bei der anschließenden Validierung kann gewählt werden: wahlweise in der Cloud oder im On-Premises-SAP-System.

(3) Die nächsten Bearbeitungsschritte der Rechnung – wie Prüfung, Vervollständigung und Freigabe – laufen im lokalen SAP-System ab.

(4) Das abschließende Workflow-Protokoll wird zum bereits anfangs in der Cloud archivierten Rechnungsbeleg im Archiv revisionssicher abgelegt.

Mit diesem Szenario nutzt ein Unternehmen die Vorteile der Cloud wie schnelles, standortunabhängiges Arbeiten und hat gleichzeitig eine hohe Individualisierbarkeit, die ein lokales SAP-System gegenüber einer Public Cloud Lösung bietet.

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