KI in der Buchhaltung: Warum eine einheitliche Order-to-Cash-Basis an erster Stelle stehen muss
Zentrale Erkenntnisse
- KI im Rechnungswesen erzielt nur dann Ergebnisse, wenn sie auf einem einheitlichen, automatisierten Order-to-Cash-System aufbaut.
- Ohne saubere, vernetzte Daten verstärkt KI lediglich Ineffizienzen, anstatt sie zu lösen.
- Modernisieren Sie zunächst O2C, um sinnvolle KI-Anwendungsfälle – von der Vertragsprüfung bis zur Prognose – zu erschließen, ohne Ihr Team zu überfordern.
Viele Unternehmen investieren in KI im Rechnungswesen, um alles von Vertragsprüfungen über Prognosen bis hin zur Verbesserung des Forderungsmanagements abzudecken. Diese Technologie spart Zeit und erhöht die Genauigkeit – doch hier ist der Haken – KI im Revenue Accounting ist nur dann wirkungsvoll, wenn die zugrunde liegenden Prozesse eines Unternehmens bereits optimiert sind.
Die Forschung zeigt: Ohne vollständige Integration und Automatisierung im gesamten Order-to-Cash-(O2C)-Prozess helfen die meisten KI-Tools überhaupt nicht weiter. Tatsächlich könnten sie überlastete Finanz- und Buchhaltungsteams sogar zusätzlich belasten.
In diesem Artikel erfahren Sie, warum so vieles rund um KI im Rechnungswesen immer noch nur Hype ist, welche Hindernisse einen echten Mehrwert verhindern und wie Buchhaltungsleiter praktisch die richtige Basis für künftigen KI-Erfolg schaffen.
Ehrlich gesagt, wenn wir das KI-Tool eingeführt hätten, bevor wir unseren Order-to-Cash-Prozess modernisiert haben, denke ich, dass das KI-Tool alles als Anomalie markiert hätte. Die Umstellung auf unser neues System hat es uns ermöglicht, den größtmöglichen Nutzen aus dem KI-Tool zu ziehen, sodass es tatsächlich lernen und erkennen konnte, was wirklich nicht standardmäßig war, und dem Team wirklich helfen konnte.
— Rachel Noel
Senior Director für Quote-to-Cash und Revenue Accounting bei Zuora
Der KI-Hype versus die Realität im Rechnungswesen
Anbieter machen große Versprechen, wenn es um KI im Revenue Accounting geht. Automatisierte Abstimmungen, intelligente Assistenten und prädiktive Analysen klingen verlockend, denn mit der richtigen Grundlage können sie tatsächlich die Effizienz steigern und Raum für strategischere Aufgaben schaffen. Doch trotz dieser großen Versprechen sind viele Buchhaltungsleiter und ihre Teams immer noch durch eine enorme Menge manueller Arbeit belastet.
Was passiert also wirklich?
Mit der zunehmenden Einführung von KI-Tools in Buchhaltungsteams zeigt sich ein klarer Trend: KI-Tools entlasten zwar Revenue Accountants, legen aber häufig Probleme offen oder verschärfen sie sogar, anstatt sie zu lösen.
Wir nennen das das KI-Paradoxon. Laut dem Modern Finance Leader-Bericht priorisieren mittlerweile 93 % der Finanz- und Buchhaltungsleiter KI bei der Bewertung neuer Finanztechnologien, und fast neun von zehn nutzen bereits KI-Tools in ihrem Stack. Dennoch berichten 79 % weiterhin, dass sie durch manuelle Arbeit ausgebremst werden, und 50 % nennen manuelle Fehler als größte operative Herausforderung.
Im SaaS-Sektor ist diese Diskrepanz noch deutlicher:
- 85 % haben KI in ihren Tech-Stack integriert
- 97 % sagen, dass manuelle Order-to-Cash-Aufgaben ihr Team weiterhin ausbremsen
- Fast sechs von zehn nennen manuelle Fehler als zentrales Problem
Obwohl KI im Rechnungswesen heute nahezu allgegenwärtig ist, ist sie für Revenue Accounting Teams offensichtlich keine eigenständige Produktivitätslösung. Wenn Ihre zugrundeliegenden Daten, Prozesse und Systemarchitekturen fragmentiert sind, kann Automatisierung grundlegende Probleme nicht beheben.
Technologische Lücken im Order-to-Cash-Prozess begrenzen die Wirksamkeit von KI
Ohne einen optimierten Order-to-Cash-Prozess ist KI weniger eine Lösung als vielmehr ein Spiegel, der die Probleme in den Buchhaltungsabläufen aufzeigt, die sich durch Technologie allein nicht beheben lassen. KI im Rechnungswesen kann eine enorme Lösung sein, aber um sie wirkungsvoll einzusetzen, benötigen Finanzteams die richtige Grundlage.
Das Verständnis der Lücken in Ihrer aktuellen Umgebung ist entscheidend, um die richtige Infrastruktur für KI im Rechnungswesen aufzubauen. Hier sind die wichtigsten Faktoren, die die Wirksamkeit von KI-Tools beeinträchtigen können:
Fragmentierte Daten
KI ist auf vernetzte, hochwertige Daten angewiesen. Doch die meisten Buchhaltungsteams stimmen weiterhin Informationen aus verschiedenen Systemen ab, und Billing-, CRM-, ERP- und Revenue-Tools kommunizieren häufig nicht optimal miteinander. Tatsächlich geben 95 % der SaaS-Finanz- und Buchhaltungsleiter an, dass technologische Lücken ihren O2C-Prozess beeinträchtigen, und mehr als die Hälfte (54 %) bezeichnet diese Lücken als gravierend.
Warnsignale, auf die Sie achten sollten:
- Sie verbringen mehr Zeit mit Abstimmungen als mit Prüfungen – Sie müssen Daten aus CRM, Billing und ERP zusammenziehen, nur um einen einzigen Umsatzplan abzugleichen.
- Die gleiche Vertragsänderung sieht in verschiedenen Systemen unterschiedlich aus, was zu zeitlichen Abweichungen und unerklärlichen Differenzen beim Abschluss führt.
- Nutzungs- oder Verbrauchsdaten liegen außerhalb des Billing-Systems vor, und Sie laden jeden Monat weiterhin CSV-Dateien hoch, um Umsätze zu erfassen.
- Abgegrenzte Umsatzsalden stimmen zwischen Billing und ERP nicht überein, weil Aktualisierungen in einem System nicht automatisch ins andere übertragen werden.
- Die Finanzleitung fordert eine konsolidierte Umsatzprognose an, aber Ihr Team benötigt mehrere Exporte und Pivot-Tabellen, um sie zu erstellen.
- Prüfer kennzeichnen weiterhin die „Datenintegrität“ als Risikobereich, selbst wenn Sie Ihre Kontrollen nicht geändert haben.
Wenn Ihr Team als „Datenbrücke“ zwischen Systemen fungiert, ist Ihre Automatisierungsbasis möglicherweise nicht bereit für KI.
Fragile Prozesse
Wenn Sie KI-basierte Buchhaltungsautomatisierung auf fehlerhafte Prozesse aufsetzen, verstärkt sie diese Ineffizienzen, anstatt sie zu beheben. Das bedeutet, dass auch nach Investitionen in Automatisierung die meisten Teams weiterhin Tabellenkalkulationen und manuelle Abstimmungen nutzen müssen. Daher geben 79 % der Finanz- und Buchhaltungsleiter an, dass manuelle O2C-Aufgaben ihre Teams auch nach der Einführung von KI-Lösungen weiterhin überfordern. Im SaaS-Bereich ist das Problem nahezu universell: 97 % der Führungskräfte berichten, dass manuelle Arbeiten die Abläufe weiterhin verlangsamen, wobei 53 % diese Störungen häufig erleben.
Warnsignale, auf die Sie achten sollten:
- Jede Vertragsänderung erfordert manuelles Eingreifen: neue Abrechnungsbedingungen, neue SSPs oder eine neue Serie von Tabellenkalkulationsanpassungen.
- Ihre „automatisierten“ Umsatzregeln brechen zusammen, sobald ein Geschäft Nutzungsdaten, einen Stufenplan oder ein individuelles Bundle enthält.
- Sie benötigen manuelle Buchungen, um zeitliche Abweichungen zwischen Billing und Revenue bei jedem Abschluss zu korrigieren.
- Ein KI- oder Automatisierungstool erzeugt mehr Ausnahmen als Lösungen – weil Ihre zugrunde liegende Datenlogik nicht sauber ist.
- Rückwirkende Vertragsänderungen im CRM werden nicht an Billing oder Revenue weitergegeben, wodurch Sie frühere Umsatzrealisierungen zurücksetzen müssen.
- Teammitglieder zögern, den Systemausgaben zu vertrauen, und überprüfen alles vorsichtshalber noch einmal manuell.
Wenn neue KI- oder Revenue-Automatisierungstools die manuelle Arbeit nicht reduzieren, muss Ihr End-to-End-O2C-Prozess möglicherweise grundlegend überarbeitet werden.
Begrenzte Teamkapazität
Ohne strukturelle Automatisierung verbringen Buchhalter ihre Zeit mit der Bewältigung von Transaktionsproblemen, anstatt sich auf Analysen oder Strategie zu konzentrieren. Mehr als die Hälfte (56 %) der Finanzleiter gibt an, dass ihre Teams aufgrund des manuellen Aufwands für komplexe Zuweisungen und Anpassungen überlastet sind. In SaaS-Unternehmen steigt dieser Wert auf 82 %, was zeigt, wie Komplexität von Geschäften und Flickwerk-Systeme die Buchhaltungsteams an ihre Belastungsgrenzen bringen.
Warnsignale, auf die Sie achten sollten:
- Ihr Monats- oder Quartalsabschluss fühlt sich immer wie ein Nachteinsatz an, selbst nach der Einführung von Automatisierungstools.
- Senior Accountants verbringen mehr Zeit mit der Korrektur von Zuweisungen und Umsatzplänen als mit Analysen oder Prognosen.
- Prüfer verlangen Standarddatenabzüge, aber Ihr Team braucht Tage, um die unterstützenden Dateien zu finden, abzustimmen und zu validieren.
- Neue Teammitglieder können den Prozess nicht ohne die Begleitung eines erfahrenen Kollegen erlernen, weil er undokumentiert ist oder vom Erfahrungswissen abhängt.
- Teammitglieder sind ausgebrannt und benötigen von Quartal zu Quartal immer länger für Abschlussaufgaben.
- Sie haben keine Kapazitäten für neue Initiativen wie prädiktive Analysen oder KI-gestützte Prognosen, weil die manuelle Arbeit nie aufhört.
Wenn Ihr Team keine Zeit für Analysen oder strategische Projekte hat, skaliert Ihre Automatisierung die Kapazität tatsächlich nicht.
Ohne einheitliche Automatisierung im Order-to-Cash-Prozess können KI-Tools den operativen Lärm sogar erhöhen. Sie erzeugen mehr Ausnahmen und erfordern mehr manuelle Eingriffe, wodurch mehr Probleme entstehen, als gelöst werden. Anstatt KI als Lösung für diese Ineffizienzen zu betrachten, müssen Unternehmen zunächst diese strukturellen Probleme angehen.
Warum eine einheitliche Order-to-Cash-Automatisierung an erster Stelle steht
KI liefert nur dann Mehrwert, wenn sie auf sauberen, vernetzten Daten basiert. Bevor Finanzteams sich auf prädiktive Analysen oder intelligente Assistenten verlassen können, benötigen sie eine Grundlage, die Reibungsverluste eliminiert und jeden Schritt des Umsatzprozesses miteinander verbindet.
Eine einheitliche O2C-Basis unterstützt Buchhaltungsleiter dabei:
- Kapazitäten zu schaffen. Automatisierung beseitigt repetitive Aufgaben und gibt Buchhaltern die Möglichkeit, sich auf höherwertige Tätigkeiten zu konzentrieren. Anstatt Ausnahmen hinterherzujagen, kann sich Ihr Team auf Aufgaben mit mehr Mehrwert wie Analyse und Prognose fokussieren.
- Workflows zu verbinden. Einheitliches O2C optimiert den Datenfluss zwischen Angebotserstellung, Abrechnung, Zahlungen und Umsatzrealisierung. Diese Struktur schließt Abstimmungslücken, die zu Fehlalarmen mit der KI führen können.
- Vertrauen aufzubauen. Die Automatisierung von O2C schafft eine einzige, verlässliche Datenquelle. Eine silo-freie Umgebung bietet dem Team Echtzeit-Transparenz über Vertragsänderungen, Abrechnungsereignisse und Umsatzpläne. Mit der Zeit entsteht so Vertrauen sowohl in die Daten selbst als auch in die darauf basierenden Entscheidungen.
Die Automatisierung von Buchhaltungsprozessen bildet das Fundament für eine sinnvolle Einführung von KI. Sobald diese stabile Grundlage geschaffen ist, können Sie gezielt KI-Tools einführen, die die Arbeit Ihres Teams verstärken, ohne es zu überfordern.
Vor Zuora waren unsere Finanzteams ständig mit manuellen Aufgaben überlastet: komplexe Verträge verwalten, unterschiedliche Daten abstimmen, Abrechnungsfehler korrigieren. Die von Zuora eingeführte Automatisierung hat sie davon befreit und ihnen ermöglicht, sich auf strategische Analysen und Optimierungen zu konzentrieren. Wir haben gesehen, dass sich unsere automatisierten Workflow-Aufgaben verdoppelt haben.
— Sid Sanghvi
Leiter Finanzanwendungen, Asana
Praktische KI-Anwendungen, sobald die Grundlage geschaffen ist
Nach der Schaffung einer soliden Grundlage durch Prozessoptimierung und Automatisierung gibt es zahlreiche Möglichkeiten, KI im Rechnungswesen einzusetzen. Mit einer einheitlichen Automatisierung kann KI auf Anwendungsfälle angewendet werden, die die Arbeit tatsächlich reduzieren, wie zum Beispiel:
- Vertragsprüfung. KI scannt automatisch komplexe Verträge und markiert Unstimmigkeiten oder Abweichungen. Dieser Ansatz verhindert Fehler im weiteren Verlauf und spart viele Stunden manueller Prüfung.
- Forderungsmanagement. Bewältigen Sie die Herausforderungen im Forderungsmanagement mit KI-Modellen, die vorhersagen können, welche Kunden mit hoher Wahrscheinlichkeit verspätet zahlen werden.
- Forecasting. Analysieren Sie Echtzeitdaten zu Umsatz, Churn und Zahlungstrends schneller mit KI im Rechnungswesen. Ihr Team kann so verschiedene Szenarien modellieren und Veränderungen durch Preisstrategien oder verändertes Kundenverhalten prognostizieren.
- Ausnahmemanagement. Mit der Zeit sammelt KI genügend Daten, um Anomalien, die die Aufmerksamkeit Ihres Teams erfordern, genau zu identifizieren. So wird der Aufwand reduziert und nur die Ausnahmen hervorgehoben, die menschliche Expertise benötigen.
Das Potenzial von KI-Anwendungen im Finanzbereich optimal nutzen
Von Prognosen und Anomalieerkennung bis hin zur Preisoptimierung ermöglicht KI den Finanzteams, von manuellen Prozessen zu strategischen Entscheidungen zu wechseln. Erfahren Sie, wie Finanzleiter das Beste aus den neuesten KI-Tools herausholen.
Der Weg nach vorn für Buchhaltungsleiter
Die Implementierung von KI im Rechnungswesen erfordert eine intelligente Strategie und die richtige Ressourcenzuteilung. Der Erfolg jeder Transformationsinitiative hängt maßgeblich von der Reihenfolge ab, in der neue Veränderungen eingeführt werden. Befolgen Sie diese Schritte, um eine solide Grundlage für KI zu schaffen:
- Automatisieren Sie den gesamten O2C-Prozess. Beseitigen Sie manuelle Abstimmungen, fragmentierte Workflows und redundante Systeme, die reaktive Ansätze erfordern und Ihr Team überlasten.
- Vereinheitlichen Sie die Plattform. Stellen Sie sicher, dass Abrechnung, Forderungsmanagement und Umsatzprozesse eine gemeinsame Sprache sprechen, sodass Daten über den gesamten Revenue Lifecycle hinweg frei fließen können.
- Integrieren Sie KI schrittweise. Führen Sie KI nicht sofort in allen Prozessen ein. Beginnen Sie zunächst mit Bereichen, die einen hohen Mehrwert bei geringem Risiko bieten, wie beispielsweise der Vertragsprüfung. Dieser Ansatz steigert die Teamkapazität, ohne die Abläufe zu verkomplizieren. Nach diesem Proof of Concept können Sie nach und nach weitere KI-Anwendungsfälle integrieren.
KI im Rechnungswesen ist mit viel Hype verbunden. Und auch wenn die Begeisterung für KI nachvollziehbar ist, führen viele Unternehmen diese Technologie ein, ohne zuvor die notwendigen Grundlagen zu schaffen.
KI hat ihren Platz in Ihren Workflows – aber als Buchhaltungsleiter sollten Sie sich nicht vom Hype blenden lassen, sondern sicherstellen, dass die Daten und Prozesse Ihres Unternehmens wirklich bereit für KI sind.
Anstatt aus Innovationsgründen neue Tools einzuführen, sorgt dieser Prozess dafür, dass KI tatsächlich als Beschleuniger für Ihr Unternehmen wirkt.
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Häufig gestellte Fragen
1. Warum ist ein einheitliches Order-to-Cash-System vor der Einführung von KI im Rechnungswesen unerlässlich?
Ein einheitliches Order-to-Cash-(O2C)-System stellt sicher, dass alle Finanzdaten – von Abrechnung über Umsatz bis zu Forderungen und Forecasting – über eine einzige, vernetzte und verlässliche Quelle fließen. Ohne saubere, automatisierte O2C-Prozesse verstärken KI-Tools lediglich Ineffizienzen, anstatt sie zu beheben. Die Modernisierung von O2C ist daher die Voraussetzung, damit KI präzise Erkenntnisse liefert, manuelle Arbeit reduziert und Prognosen verbessert.
2. Was passiert, wenn KI im Rechnungswesen eingeführt wird, ohne Order-to-Cash zu automatisieren?
KI, die auf fragmentierten Systemen basiert, kann echte Anomalien nicht von Dateninkonsistenzen unterscheiden. Das führt häufig zu falschen Ausnahmen und zusätzlicher Arbeit für Buchhaltungsteams. Statt Effizienzgewinnen entstehen operativer Lärm und erhöhter manueller Abstimmungsaufwand. Deshalb müssen Automatisierung und Datenvereinheitlichung vor der Implementierung von KI erfolgen.
3. Wie verbessert KI das Rechnungswesen, sobald Order-to-Cash automatisiert ist?
Nach der Automatisierung des Order-to-Cash-Prozesses kann KI Abläufe wie Vertragsprüfung, Forderungsmanagement, Forecasting und Ausnahmemanagement optimieren. KI-Modelle erkennen Umsatzanomalien, prognostizieren verspätete Zahlungen und automatisieren Abstimmungen – alles auf Basis präziser, vernetzter Daten aus einem einheitlichen System.
4. Was sind die häufigsten Hürden für eine effektive KI im Rechnungswesen?
Die Hauptbarrieren sind fragmentierte Finanzdaten, fragile manuelle Prozesse und begrenzte Teamkapazitäten. Studien zeigen, dass 97 % der SaaS-Buchhaltungsleiter auch nach Einführung von KI weiterhin mit manuellen Order-to-Cash-Aufgaben kämpfen. Ohne die Beseitigung dieser grundlegenden Lücken können KI-Tools weder wirkungsvoll eingesetzt werden noch mit dem Unternehmenswachstum skalieren.
5. Wie können Finanzleiter ihre Teams auf KI-gestütztes Rechnungswesen vorbereiten?
Finanzleiter sollten zunächst den Order-to-Cash-Prozess automatisieren und vereinheitlichen. Abrechnung, Umsatzrealisierung und Forderungsmanagement müssen in einer Plattform verbunden werden, um manuelle Abstimmungen zu eliminieren und die Datenintegrität sicherzustellen. Ist diese Grundlage geschaffen, können KI-Lösungen für prädiktive Analysen, Forecasting und Anomalieerkennung sicher eingebunden werden.