Die Zuweisung von Attributen wie Kreditoren, Ausgabekonten, USt-Sätze, Kostenstellen, Kostenträgern und anderen Dimensionen zu Transaktionen, Rechnungen und Rückerstattungen folgt in jedem Unternehmen verschiedenen Regeln, Mustern und Vorgehensweisen.
Der KI-Vorkontierungs-Agent codiert automatisch den Großteil deiner Transaktionen, Rechnungen sowie deine Geschäftsausgaben im Modul „Spesenabrechnung“, für dich vor.
So funktioniert es:
Aus deinen Daten lernen
Die KI-Vorkontierung prüft die Buchhaltungsattribute, die du beim Export von Ausgaben zuweist. Diese historischen Zuordnungen bilden die Grundlage, anhand derer das System lernt, wie deine Organisation Ausgaben kontiert.
Aufbau eines KI-Modells für deine Organisation 🤖
Sobald du die ersten 150 Transaktionen, 25 Rechnungen oder 25 Geschäftsausgaben (Rückerstattungen) exportiert hast, trainieren wir auf der Grundlage deiner Daten ein KI-Modell für dein Unternehmen und deine Ausgaben. Das Modell analysiert, wie deine Sachkonten, Umsatzsteuersätze und andere Dimensionen zuvor zugeordnet wurden. Auf der Grundlage dieser Muster trifft es Vorhersagen für zukünftige Posten.
Vorhersage mit KI 🤖
Für alle zukünftigen Transaktionen, Rechnungen und Rückerstattungen versucht das Modell dann, die Umsatzsteuer, das Sachkonto und andere Dimensionen vorherzusagen. Diese Vorhersage basiert auf Wahrscheinlichkeiten. Wenn die Wahrscheinlichkeit für einen einzelnen Wert unter den Mindestschwellenwert fällt, bleibt das Feld leer, statt dass ein Wert geraten wird. So wird das Risiko falscher Zuordnungen reduziert.
Wenn es mehrere Optionen mit höherer Wahrscheinlichkeit gibt, zeigt die KI-Vorkontierung bis zu fünf Vorschläge in den Dropdown-Menüs an, die oben angeheftet sind, sodass Buchhalter schnell den richtigen Wert auswählen können, ohne die gesamte Liste durchsuchen zu müssen. Wenn kein Vorschlag die Mindestschwelle erreicht, werden im Dropdown-Menü keine Vorschläge angezeigt und die Felder bleiben für die manuelle Eingabe leer.
Unsere internen Daten zeigen, dass die KI-Vorkontierung häufiger korrekte Buchhaltungsattribute zuweist als statische Regeln. Wir empfehlen daher, in den Einstellungen die Option „KI-Vorkontierung überschreibt Regeln“ zu aktivieren, damit die besten Vorhersagen Vorrang haben. Die Standardeinstellung ist „Regeln zuerst“, sodass die Regeln so lange maßgeblich bleiben, bis du diese Option aktivierst.
Selbstlernen mit AI 🤖:
Der Agent verbessert sich kontinuierlich durch eine Feedbackschleife. Wenn er eine falsche Vorhersage trifft, kannst du diese korrigieren, und der Agent lernt aus dieser Korrektur. Jedes Mal, wenn du Transaktionen, Rechnungen oder Erstattungen exportierst, erstellen wir ein aktualisiertes Modell, das deine vorherigen Korrekturen und die neuesten exportierten Daten berücksichtigt.
Wenn du ein bestimmtes Sachkonto, einen USt-Satz oder einen anderen Wert löschst, überarbeiten wir das Modell, sodass diese Werte nicht mehr vorhergesagt werden.
Welche Ausgabentypen werden unterstützt und welche Felder können vorhergesagt werden?
Kartentransaktionen
Felder mit Vorhersage: Sachkonto, USt-Satz, Kostenstelle, Kostenträger, benutzerdefinierte Dimensionen (falls vorhanden), Kreditor
Rechnungen
Felder mit Vorhersage: Sachkonto, USt-Satz, Kostenstelle, Kostenträger, benutzerdefinierte Dimensionen (falls vorhanden), Buchungstext
Rückerstattungen (nur Geschäftsausgaben)
Felder mit Vorhersage: Sachkonto, USt-Satz, Kostenstelle, Kostenträger, benutzerdefinierte Dimensionen (falls vorhanden)
Vorhersagen mit niedriger Wahrscheinlichkeit
Wenn die KI-Vorkontierung bei einer Vorhersage weniger sicher ist, wird das Feld gelb hervorgehoben. Das bedeutet, dass der Wert vorab ausgefüllt wurde, aber unter dem Schwellenwert für eine hohe Wahrscheinlichkeit liegt. Du solltest ihn prüfen, bevor du ihn bestätigst.
Gelbe Vorhersagen verhalten sich wie alle anderen vorab ausgefüllten Werte: Du kannst sie unverändert übernehmen, bearbeiten oder löschen. Wenn du eine gelbe Vorhersage korrigierst, lernt die KI-Vorkontierung aus dieser Korrektur und verbessert sich mit der Zeit.
Wenn die Wahrscheinlichkeit selbst für eine gelbe Vorhersage zu niedrig ist, bleibt das Feld leer und stattdessen werden Vorschläge im Dropdown-Menü angezeigt.
Wann sagt der Agent keine Daten vorher (und was kann ich tun)?
Neues oder selten verwendetes Sachkonto oder USt-Sätze
Die KI-Vorkontierung benötigt Beispiele, um zu lernen. Wenn ein Wert nur selten in deinen Daten vorkommt (beispielsweise in weniger als ~10 Transaktionen), ist es unwahrscheinlich, dass er zuverlässig vorhergesagt werden kann. Der Wert wird dann möglicherweise ignoriert.
Identische Posten, die mit unterschiedlichen Konten verknüpft sind
Wenn identische Transaktionen oder Rechnungen routinemäßig unterschiedlichen Konten zugeordnet werden (z. B. derselbe Kreditor wird manchmal unterschiedlichen Kostenstellen angerechnet), wird es für die KI-Vorkontierung schwierig, ein klares Muster zu erkennen, und sie neigt dazu, den häufigsten Wert auszuwählen.
Hinweis: Die Modelle des Vorkontierungs-Agenten werden anhand von Daten (neu) trainiert, die in dein Buchhaltungssystem exportiert wurden. Das Zuweisen von Buchhaltungsattributen ohne den Export von Transaktionen, Rechnungen oder Rückerstattungen verbessert die zukünftigen Vorhersagen nicht. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, solltest du regelmäßig Daten exportieren und darauf achten, dass diese korrekt sind.