KI-Buchhaltung: Was Unternehmen automatisieren können und wo Kontrolle zählt

Der Monatsabschluss rückt näher, aber wichtige Eingangsrechnungen liegen noch in E-Mail-Postfächern, Papierordnern oder einzelnen Portalen. Mitarbeitende übertragen Rechnungsdaten manuell, ordnen Kostenstellen zu und prüfen Belege, bevor der Steuerberater die Buchungen in DATEV übernehmen kann.

KI-gestützte Systeme können viele dieser vorbereitenden Aufgaben automatisieren. Sie lesen Rechnungsdaten aus, schlagen Kontierungen vor und leiten unklare Belege zur Prüfung weiter. Die fachliche Beurteilung, Freigabe und Verantwortung bleiben jedoch beim Finanzteam.

Dieser Artikel zeigt, welche Aufgaben sich mit KI bereits automatisieren lassen, wo menschliche Kontrolle notwendig bleibt und worauf deutsche Unternehmen bei der Auswahl einer Lösung achten sollten.

Was bedeutet KI-Buchhaltung?

KI-Buchhaltung bedeutet nicht, dass ein System die gesamte Buchhaltung autonom übernimmt. Gemeint ist vielmehr der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in einzelnen Prozessschritten, die bisher manuell erledigt wurden.

Dazu zählen beispielsweise:

• das Auslesen von Rechnungs- und Belegdaten

• die Zuordnung zu Lieferant:innen und Kategorien

• Vorschläge für Sachkonten, Umsatzsteuer und Kostenstellen

• die Erkennung von Dubletten

• die Prüfung auf fehlende Angaben

• die Weiterleitung an die zuständige Person

• die Vorbereitung des Exports an DATEV oder ein ERP-System

Damit unterscheidet sich KI-Buchhaltung von einer klassischen Buchhaltungssoftware. Ein Buchhaltungssystem speichert und verarbeitet Buchungen. Eine KI-gestützte Lösung kann zusätzlich dabei helfen, Informationen aus unstrukturierten Dokumenten zu erkennen, Vorschläge zu machen und Ausnahmen zu priorisieren.

Die endgültige Buchung und die steuerliche Beurteilung bleiben davon unberührt. KI unterstützt das Finanzteam, ersetzt aber nicht automatisch die fachliche Kontrolle.

Laut dem Bitkom Digital Office Index 2024 setzten neun Prozent der befragten deutschen Unternehmen mit mindestens 20 Beschäftigten KI in Buchhaltung, Finanzen und Controlling ein. Weitere 16 Prozent planten den Einsatz. Im März 2026 nutzten laut Bitkom Research 41 Prozent der befragten Unternehmen mit mindestens 20 Beschäftigten KI.

Welche Buchhaltungsaufgaben kann KI automatisieren?

Die besten Einsatzmöglichkeiten liegen bei wiederkehrenden Aufgaben mit klaren Mustern. Dazu gehört vor allem die vorbereitende Verarbeitung von Eingangsrechnungen.

Ein System kann eine Rechnung aus einem PDF, einem Scan oder einem E-Mail-Anhang auslesen und wichtige Informationen erkennen. Dazu gehören beispielsweise Rechnungsnummer, Rechnungsdatum, Lieferant, Nettobetrag, Umsatzsteuer, Bruttobetrag und Zahlungsziel.

Anschließend kann die Software Vorschläge für die weitere Verarbeitung erstellen. Dazu gehören das Sachkonto, die Kostenstelle, die Umsatzsteuerkategorie oder die zuständige Person für die Freigabe. Die Vorschläge können auf Lieferant:innen-Regeln, bisherigen Buchungen oder maschinellem Lernen basieren.

Auch die Prüfung auf fehlende oder widersprüchliche Angaben lässt sich automatisieren. Das System kann beispielsweise erkennen, dass eine Rechnungsnummer fehlt, der Gesamtbetrag nicht mit den Einzelpositionen übereinstimmt oder eine Rechnung bereits verarbeitet wurde.

Wenn beispielsweise ein Unternehmen regelmäßig Rechnungen eines Hosting-Anbieters erhält, erkennt das System Lieferant:innen, übernimmt die Rechnungsdaten und schlägt anhand früherer Buchungen das passende Sachkonto und die zuständige Kostenstelle vor. Die Rechnung wird automatisch an die richtige Person zur Freigabe weitergeleitet. Weicht der Betrag deutlich von früheren Rechnungen ab, wird sie zusätzlich zur Prüfung markiert.

Der Vorteil liegt nicht darin, dass jede Rechnung ohne Kontrolle gebucht wird. Der Vorteil besteht darin, dass Standardfälle schneller vorbereitet werden und sich das Finanzteam auf unklare oder ungewöhnliche Vorgänge konzentrieren kann.

OCR, Machine Learning und regelbasierte Automatisierung

Nicht jede Automatisierung ist automatisch KI. Für eine realistische Bewertung sollten Unternehmen zwischen mehreren Technologien unterscheiden:

• OCR, also optische Zeichenerkennung, liest Text aus Bildern, Scans oder PDF-Dateien aus. OCR erkennt beispielsweise eine Rechnungsnummer oder einen Betrag. Die Technologie entscheidet jedoch nicht zuverlässig, welches Sachkonto oder welche Kostenstelle zu einem Geschäftsvorfall gehört.

• Machine Learning kann erkannte Informationen bestimmten Rechnungsfeldern, Kategorien oder Konten zuordnen. Einige Systeme nutzen historische Buchungsdaten, um ihre Vorschläge an die Buchungsmuster eines Unternehmens anzupassen. Ob und wie ein System aus Korrekturen lernt, hängt vom jeweiligen Anbieter und der konkreten Funktion ab.

• Regelbasierte Automatisierung arbeitet dagegen mit vorgegebenen Bedingungen. Eine Regel kann beispielsweise lauten: Rechnungen eines bestimmten Lieferanten werden an eine bestimmte Kostenstelle weitergeleitet. Solche Regeln sind nachvollziehbar und für wiederkehrende Standardfälle besonders geeignet.

In der Praxis ergänzen sich beide Ansätze. Machine Learning kann Vorschläge erstellen, während Regeln Betragsgrenzen, Freigaben und Eskalationen steuern. Unternehmen sollten sich deshalb nicht nur fragen, ob eine Lösung mit „KI“ wirbt. Entscheidend ist, an welcher Stelle KI eingesetzt wird und welche Aufgaben weiterhin regelbasiert funktionieren.

Was bedeuten Konfidenzwerte und Ausnahmeprozesse?

Moderne Systeme können für einzelne erkannte Felder einen Konfidenzwert ausgeben. Dieser Wert beschreibt, wie sicher das System seine eigene Erkennung einschätzt. Ein niedriger Wert kann beispielsweise entstehen, wenn ein Beleg schlecht lesbar ist, das Rechnungsformat unbekannt ist oder mehrere Steuerbeträge vorkommen.

Ein Konfidenzwert ist jedoch keine Garantie für die Richtigkeit. Auch ein Feld mit hoher Erkennungssicherheit kann fachlich falsch interpretiert worden sein. Deshalb sollten Unternehmen zusätzlich fachliche Prüfungen definieren.

Eine Rechnung kann beispielsweise in eine manuelle Prüfung weitergeleitet werden, wenn:

• Pflichtangaben fehlen

• Lieferant:in noch nicht bekannt ist

• der Betrag stark von früheren Rechnungen abweicht

• eine Dublette vermutet wird

• Bestellung, Lieferung und Rechnung nicht zusammenpassen

• mehrere Kostenstellen oder Umsatzsteuersätze betroffen sind

Die Ausnahmequote ist dabei eine wichtige Kennzahl. Sie sollte jedoch nicht pauschal mit einem bestimmten Zielwert bewertet werden. Sie hängt unter anderem vom Rechnungsbestand, der Qualität der Eingangsdaten, den Validierungsregeln und den gewählten Konfidenzschwellen ab.

Wo menschliche Kontrolle unverzichtbar bleibt

KI kann Daten erkennen und Vorschläge erstellen. Sie kann aber nicht jeden geschäftlichen oder steuerlichen Zusammenhang zuverlässig beurteilen.

Das zeigt sich beispielsweise bei Bewirtungsbelegen. Ein System kann den Betrag, das Datum und den Namen des Restaurants auslesen. Ob der geschäftliche Anlass ausreichend dokumentiert ist, eine Teilnehmerliste vorliegt und die steuerlichen Voraussetzungen erfüllt sind, muss eine zuständige Person prüfen.

Ähnlich verhält es sich bei:

• ungewöhnlichen oder sehr hohen Rechnungsbeträgen

• neuen Lieferanten

• gemischten Warenkörben mit unterschiedlichen Umsatzsteuersätzen

• Splitbuchungen auf mehrere Kostenstellen

• Gutschriften und Stornorechnungen

• fehlenden oder widersprüchlichen Pflichtangaben

• steuerlich besonders relevanten Ausgaben

Auch Freigaben und Zahlungsentscheidungen sollten nicht pauschal an ein KI-System übertragen werden. Unternehmen benötigen ein Rollen- und Berechtigungskonzept, das festlegt, welche Aufgaben automatisiert werden dürfen und wann eine menschliche Entscheidung erforderlich ist.

E-Rechnungen: strukturierte Daten statt OCR

Strukturierte E-Rechnungen vereinfachen die automatische Verarbeitung, weil die relevanten Daten bereits in einem maschinenlesbaren Format vorliegen. OCR ist in diesen Fällen häufig nicht erforderlich.

Eine XRechnung ist ein strukturiertes XML-Format, das insbesondere im öffentlichen Auftragswesen verwendet wird. ZUGFeRD kombiniert eine PDF-Darstellung mit strukturierten XML-Daten.

Die maschinelle Verarbeitung ist jedoch nicht automatisch fehlerfrei. Auch strukturierte E-Rechnungen können unvollständig sein, falsche Angaben enthalten oder vom Zielsystem nicht vollständig unterstützt werden. Unternehmen sollten deshalb prüfen, ob ihre Lösung die verwendeten Formate und Versionen verarbeitet und wie fehlerhafte Rechnungen behandelt werden.

Seit dem ersten Januar 2025 müssen inländische Unternehmen grundsätzlich in der Lage sein, E-Rechnungen zu empfangen. Für die Ausstellung gelten Übergangsregelungen und Ausnahmen. Für Rechnungen, die im Jahr 2027 ausgestellt werden, gilt die Übergangsregelung unter anderem für Unternehmen, deren Vorjahresumsatz höchstens 800.000 Euro beträgt. Ab 2028 gelten die neuen Vorgaben grundsätzlich umfassender, ebenfalls mit gesetzlichen Ausnahmen. Die Details regeln unter anderem § 14 UStG und § 27 UStG.

KI-basierte Systeme können Rechnungsdaten erfassen und Buchungsvorschläge erstellen. Die fachliche Prüfung und Verantwortung bleiben beim Finanzteam.

GoBD, Datenschutz und Datensicherheit

KI-gestützte Buchhaltungsprozesse können GoBD-konform betrieben werden. Der Einsatz von KI allein garantiert jedoch keine GoBD-Konformität. Entscheidend sind der gesamte Prozess, die Konfiguration der Software und die Einbindung in die bestehende Systemlandschaft.

Die GoBD stellen unter anderem Anforderungen an Nachvollziehbarkeit, Vollständigkeit, Unveränderbarkeit, Zugriffsrechte, zeitnahe Verarbeitung und Verfahrensdokumentation.

Für die Aufbewahrung gelten unterschiedliche Fristen. Buchungsbelege müssen grundsätzlich acht Jahre aufbewahrt werden. Für Bücher, Inventare und Jahresabschlüsse gilt grundsätzlich eine Frist von zehn Jahren. Geschäftsbriefe sind grundsätzlich sechs Jahre aufzubewahren. Die Vorgaben finden sich in § 147 AO und § 257 HGB.

Bei der Auswahl einer KI-Lösung sollten Unternehmen außerdem prüfen, wo Belege verarbeitet und gespeichert werden, welche Unterauftragnehmer beteiligt sind und ob ein Auftragsverarbeitungsvertrag nach Artikel 28 DSGVO vorliegt. Ein Hosting innerhalb der Europäischen Union kann internationale Datentransfers reduzieren, ersetzt aber keine vollständige Datenschutzprüfung.

Auch die Datensicherheit verdient besondere Aufmerksamkeit. Relevante Kriterien sind unter anderem Verschlüsselung, Rollen- und Berechtigungskonzepte, Zwei-Faktor-Authentifizierung, Protokollierung und ein nachvollziehbarer Zugriff auf Originalbelege und Verarbeitungsschritte. Eine Zertifizierung nach ISO/IEC 27001 kann ein zusätzliches Prüfsignal sein, sollte aber immer im Zusammenhang mit dem Geltungsbereich des jeweiligen Zertifikats bewertet werden.

Worauf sollten Unternehmen bei der Auswahl achten?

Eine passende Lösung sollte nicht nur Rechnungen auslesen, sondern den gesamten vorbereitenden Prozess unterstützen. Dazu gehören die Erfassung verschiedener Eingangsformate, nachvollziehbare Kontierungsvorschläge, Prüfungen auf fehlende Angaben, konfigurierbare Freigaben und ein klarer Umgang mit Ausnahmen.

Auch die Anbindung an die bestehende Buchhaltung ist entscheidend. Prüfen Sie, ob die Lösung den verwendeten Kontenrahmen, Kostenstellen und Umsatzsteuerlogiken unterstützt. Bei einer DATEV-Anbindung sollten Sie außerdem zwischen einem einfachen Export, einer nativen Schnittstelle und einem vollständigen Datenaustausch unterscheiden.

Fragen Sie Anbieter konkret:

• Welche Daten erkennt das System automatisch?

• Wie werden niedrige Konfidenzwerte behandelt?

• Können Regeln und Freigaben selbst konfiguriert werden?

• Welche Daten werden für Machine-Learning-Vorschläge verwendet?

• Wie lassen sich Korrekturen und Freigaben nachvollziehen?

• Welche E-Rechnungsformate werden unterstützt?

• Welche Daten werden an DATEV oder das ERP-System übertragen?

• Wo werden die Daten verarbeitet und gespeichert?

• Wie können Originalbelege und Prüfprotokolle exportiert werden?

Eine allgemeine Liste der „besten KI-Buchhaltungstools“ ist dagegen wenig hilfreich. Die Eignung hängt vom Rechnungsvolumen, den bestehenden Systemen, dem Kontenrahmen, den Freigabeprozessen und dem gewünschten Automatisierungsgrad ab.

KI-Buchhaltung in fünf Schritten einführen

1. Belegflüsse analysieren: Erfassen Sie, woher Rechnungen und Belege kommen, welche Formate verwendet werden und an welchen Stellen heute manuelle Arbeit entsteht. Berücksichtigen Sie Eingangsrechnungen, Firmenkartenzahlungen, Spesen und bereits bestehende DATEV-Prozesse.

2. Einen abgegrenzten Prozess auswählen: Starten Sie mit einem klar definierten Anwendungsfall, beispielsweise Eingangsrechnungen eines bestimmten Lieferant:innen-Kreises. So lässt sich prüfen, wie gut die Daten erkannt werden und welche Ausnahmen tatsächlich auftreten.

3. Buchhaltungs- und Freigaberegeln definieren: Legen Sie fest, wer welche Ausgaben freigibt, welche Kostenstellen verwendet werden und ab welchem Betrag eine zusätzliche Prüfung notwendig ist. Diese Regeln sollten vor dem Rollout dokumentiert und im System abgebildet werden.

4. Steuerberatung und Buchhaltung einbinden: Stimmen Sie Kontenrahmen, Exportformat, Kostenstellen und Prüfprozesse frühzeitig mit dem Steuerberater ab. So vermeiden Sie, dass automatisch erstellte Vorschläge später manuell korrigiert werden müssen.

5. Qualität und Ausnahmequote messen: Beobachten Sie, wie viele Rechnungen ohne manuelle Korrektur verarbeitet werden, wie häufig Angaben fehlen und wie lange die Prüfung dauert. Auch die Dauer des Monatsabschlusses und die Zahl fehlender Belege liefern wichtige Hinweise darauf, ob die Automatisierung funktioniert.

Wie Spendesk KI in der Buchhaltung einsetzt

Spendesk ist keine eigenständige Buchhaltungssoftware, sondern eine Ausgabenmanagement-Plattform mit Funktionen für Firmenkarten, Rechnungen, Freigaben, Belege, vorbereitende Buchhaltung und Buchhaltungsintegrationen.

Spendesk kann Rechnungs- und Belegdaten per AI und OCR erfassen. Strukturierte E-Rechnungen werden mit ihren vorhandenen strukturierten Daten verarbeitet. Auf Basis von Unternehmensregeln und historischen Buchungen können Sachkonten, Umsatzsteuer und analytische Felder vorgeschlagen werden. Diese Vorschläge müssen vor der Freigabe oder Übergabe an die Buchhaltung geprüft und bei Bedarf angepasst werden.

Für die Kontrolle lassen sich Freigabeprozesse nach Betrag, Kostenstelle, Ausgabenkategorie oder Rolle konfigurieren. Mit Play by the Rules können Unternehmen außerdem Fristen und Schwellenwerte für fehlende oder verspätete Belege festlegen. Bei Erreichen der konfigurierten Schwelle können bestimmte physische und virtuelle Karten blockiert werden. Eine solche Regel ersetzt jedoch keine individuelle Prüfung der jeweiligen Ausgabe.

Spendesk bietet außerdem eine direkte DATEV-Unternehmen-online-Integration. Verbindlichkeiten und zugehörige Belege können von Spendesk an DATEV UO übertragen werden. Zahlungsdaten werden separat als CSV-Datei exportiert. Die Schnittstelle ist kein vollständiger bidirektionaler Austausch sämtlicher Stammdaten. Die fachliche Prüfung und der abschließende Buchhaltungsprozess bleiben weiterhin erforderlich.

Fazit

KI kann die vorbereitende Buchhaltung deutlich entlasten. Besonders geeignet sind wiederkehrende Aufgaben wie Belegerfassung, Datenextraktion, Kontierungsvorschläge, Dublettenprüfung und die Weiterleitung von Ausnahmen.

Eine vollständig autonome Buchhaltung ist jedoch weder für jeden Prozess realistisch noch aus fachlicher Sicht wünschenswert. Unternehmen brauchen klare Prüfregeln, nachvollziehbare Freigaben, sichere Datenverarbeitung und eine saubere Anbindung an ihre Buchhaltung.

Der sinnvollste Einstieg besteht deshalb nicht in der Suche nach der „besten KI-Buchhaltung“, sondern in der Analyse eines konkreten Prozesses. Wer mit einem klar abgegrenzten Anwendungsfall beginnt, menschliche Kontrolle einplant und die Ergebnisse anhand eigener Daten misst, schafft eine belastbare Grundlage für weitere Automatisierung.

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