Kurz gesagt
Wenn sich die Entscheidung in einem Satz eindeutig beschreiben lässt, sie sich oft wiederholt und bei einem Fehler nachvollziehbar sein muss. Eine Regel kostet wenig, lässt sich prüfen und erklärt sich selbst. KI gehört dorthin, wo interpretiert werden muss, etwa bei freiem Text, unbekannten Layouts und mehrdeutigen Fällen. Im Rechnungseingang bedeutet das, zuerst die Regeln auszuschöpfen und KI für den Rest einzusetzen.
Woran man den Regelfall erkennt
Drei Merkmale reichen für die Einordnung. Erstens, die Entscheidung lässt sich vollständig aus Feldern ableiten, die bereits vorhanden sind, also aus Bestellnummer, Betrag, Lieferant, Kostenstelle. Zweitens, sie fällt mehrmals am Tag auf dieselbe Weise. Drittens, ein Prüfer oder ein Kollege muss später verstehen können, warum so entschieden wurde. Wenn alle drei zutreffen, ist eine Regel die bessere Lösung. Sie liefert bei gleicher Eingabe immer dasselbe Ergebnis, sie läuft ohne Modellanbieter, und ihr Fehler steht in der Regel selbst.
KI kann dort helfen, wo eines der drei Merkmale fehlt. Die Eingabe ist unstrukturiert, die Fälle ähneln sich nur ungefähr, oder die Entscheidung braucht Kontext, der in keinem Feld steht, aber im Dokument. Fehlt die Information auch dort, hilft keine Methode, dann ist eine Rückfrage fällig. Und bei seltenen Fällen ist die manuelle Bearbeitung oft günstiger als jede Automatisierung.
Beispiele aus dem Rechnungseingang
| Entscheidung | Regel oder KI | Begründung |
|---|---|---|
| Rechnung mit Bestellnummer, Betrag innerhalb der Toleranz | Regel | Alle Felder vorhanden, Entscheidung eindeutig, täglich hundertfach |
| Doppelte Rechnung erkennen | Regel | Lieferant, Rechnungsnummer, Betrag und Datum als Ausgangspunkt, Abweichungen in der Schreibweise brauchen Toleranzen |
| Rechnung ohne Bestellnummer einer Kostenstelle zuordnen | KI | Die Zuordnung ergibt sich aus der Leistungsbeschreibung, also aus Text |
| Positionen einer Scan-Rechnung lesen | KI | Layout unbekannt, Text als Bild |
| Mail mit vier Anhängen, davon eine Rechnung, ein Lieferschein, zwei Werbeblätter | KI | Dokumentart aus Inhalt erkennen |
| Skonto berechnen und Fälligkeit setzen | Regel | Zahlungsbedingung ist ein Feld |
| Rechnung mit Bestellbezug, Betrag weicht um 30 Prozent ab | Regel, dann Mensch | Die Abweichung erkennt die Regel, die Ursache beurteilt der Sachbearbeiter |
Die Tabelle zeigt ein Muster. Die Regel entscheidet, wenn die Daten da sind. Die KI beschafft die Daten, wenn sie fehlen. Und der Mensch entscheidet, wenn die Daten da sind und trotzdem nicht zusammenpassen. In Rechnungsprojekten, die ich gesehen habe, wurde die Reihenfolge öfter umgekehrt, und ein Modell sollte Entscheidungen treffen, die eine Regel mit zwei Feldern sicherer getroffen hätte.
Die Reihenfolge im Aufbau
Zuerst werden die Regeln ausgeschöpft. Das deckt in einem eingespielten Rechnungseingang den größten Teil der Belege ab, und zwar mit nachvollziehbarer Begründung. Dann kommt KI für den Rest, also für die Belege, die an einer fehlenden oder unlesbaren Angabe hängen bleiben. Das ist der Gedanke hinter Vor der Automatisierung kommt die Ausnahme, nur von der anderen Seite betrachtet.
Der dritte Schritt wird oft vergessen. Was die KI liefert, prüft wieder eine Regel. Ein extrahierter Betrag muss zur Summe der Positionen passen, eine erkannte Kostenstelle muss existieren und für den Lieferanten zulässig sein. Die Regel ist damit auch das Sicherheitsnetz unter dem Modell. Umgekehrt gilt, dass eine Regel nur so gut ist wie ihre Eingangsdaten, ein falscher Stammsatz oder eine gestörte Schnittstelle erzeugt auch mit der besten Regel falsche Buchungen. Dieses Zusammenspiel aus trainierten Modellen, Sprachmodellen und festen Regeln beschreibt auch die Arbeitsteilung im ECM.
Woran man den Fehlgriff erkennt
Ein Modell, das eine eindeutige Entscheidung trifft, fällt an drei Stellen auf. Der Fachbereich kann nicht erklären, warum ein Beleg so gebucht wurde. Dieselbe Rechnung wird an zwei Tagen unterschiedlich behandelt. Und die Kosten je Beleg sind höher als bei der Lösung, die vorher lief. Welche Lösung passt, zeigen am Ende die Fehlerfolgen, der Wartungsaufwand und ein Test mit echten Belegen. In den drei genannten Fällen fällt er meist zugunsten der Regel aus.
Regeln sind unspektakulär, und das ist ihr Vorzug. Sie werden nicht vorgeführt, sie laufen. Wer KI dort einsetzt, wo eine Regel reicht, bezahlt mit Geld, Nachvollziehbarkeit und Stabilität für einen Effekt, den niemand im Betrieb braucht.