Autonome KI-Assistenten für die Debitorenbuchhaltung: Eine Kurzanleitung

Sind Sie auf die neuen Grenzen der KI-Technologien vorbereitet? Wissen Sie, wie sie in Ihre Debitorenbuchhaltung passen? Über 70 % der Finanzführungskräfte nutzen bereits KI, um das Inkasso zu rationalisieren und den Cashflow zu beschleunigen. Aber was ist mit KI-Finanztools der nächsten Generation wie Generative AI (GenAI) und autonomen KI-Assistenten, die als Agentic AI bekannt sind? Im Jahr 2025 werden 25 % der Unternehmen, die GenAI einsetzen, mit agentischer KI experimentieren, und bis 2027 wird diese Zahl laut Deloitte auf 50 % steigen. Die nächste Welle der Transformation ist da – Agentic AI – und es ist die bisher mächtigste Evolution. Es hat das Potenzial, die Debitorenbuchhaltung „selbstfahrend“ zu machen.

Vielleicht sind Sie mit Agentic AI nicht vertraut, aber Sie werden es bald sein. Bis 2028 erwartet Gartner , dass 15 % aller täglichen Arbeitsentscheidungen autonom von Agentic AI getroffen werden. Das bedeutet, dass die Early Adopters von heute in wenigen Jahren nicht nur Fortschritte machen werden, sondern messbar die Nase vorn haben werden. Die Lücke wird sich so schnell vergrößern, dass Nachzügler Schwierigkeiten haben werden, überhaupt aufzuholen. Wo werden Sie stehen und wie wird sich das auf Ihren Erfolg in der Debitorenbuchhaltung auswirken?

Wenn Sie bisher gezögert haben, das volle Potenzial der KI auszuschöpfen, besteht immer noch eine Chance, voranzukommen. Wir sind sicher, dass Sie viele Fragen haben, und wir haben die Antworten. Das neue E-Book von Billtrust „KI-Assistenten sind autonom: Die neue Ära der Debitorenbuchhaltung ist da“ bietet einen tiefen Einblick in die Art und Weise, wie Agentic die „autonome Debitorenbuchhaltung“-Revolution vorantreibt und welche Maßnahmen Buchhaltungsleiter ergreifen sollten, um Herausforderungen zu meistern und voranzukommen. Hier ist eine kurze Zusammenfassung.

Was genau ist agentische KI?

Herkömmliche KI arbeitet nach festen Regeln, wie z. B. der automatischen Anwendung von Zahlungen, wenn die Rechnungsdaten übereinstimmen. GenAI analysiert Muster, um neue Inhalte zu erstellen, z. B. das Verfassen personalisierter Zahlungserinnerungen auf der Grundlage der Kundenhistorie. Agentische KI nutzt traditionelle KI und die großen Sprachmodelle (LLMs) von GenAI, um über beide hinauszugehen – Beobachten, Entscheiden und Handeln allein. Einfach ausgedrückt sind diese autonomen Agenten der kumulative Vorteil früherer KI-Modelle. LLMs, Datenanalyse und Argumentationstools sind die Bausteine der Agentic AI, die es ihr ermöglichen, allein im Namen des Menschen zu "denken" und zu handeln.

Forbes nennt Agentic AI "nicht nur ein weiteres Modewort der Branche, sondern einen Paradigmenwechsel", während führende Futuristen vorhersagen, dass sie Multi-Billionen-Dollar-Möglichkeiten eröffnen wird.

• 2023: Die KI macht einen Quantensprung: OpenAI führt GPT-4 ein und führt multimodale Funktionen (Text + Bilder) ein, während Google Gemini, seine bisher fortschrittlichste Konversations-KI, einführt.
• 2024: Unternehmen beeilen sich, GenAI in Arbeitsabläufe zu integrieren, während die EU wegweisende KI-Vorschriften umsetzt und damit die Voraussetzungen für eine globale Compliance schafft.
• 2025: Agentische KI steht im Mittelpunkt. Unternehmen beginnen mit dem Einsatz autonomer KI-Agenten, um Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, Arbeitsabläufe zu automatisieren und die Effizienz auf ein unvorhergesehenes Niveau zu heben.

Wie funktioniert agentische KI?

Datensynthese in Echtzeit

Agentische KI sammelt nicht nur Daten. Es greift kontinuierlich auf ERPs, Zahlungshistorien, Kundenkommunikation und Quellen von Drittanbietern zurück, um ein dynamisches Echtzeitbild jedes Kunden zu erstellen. Traditionelle KI analysiert statische Datensätze, während sich die agentische KI mit jeder neuen Eingabe weiterentwickelt.

Von der Erkenntnis zum Handeln

Während die traditionelle KI bei der Identifizierung von Mustern aufhört, geht die agentische KI den nächsten Schritt, indem sie entscheidet, was mit diesen Informationen geschehen soll, und sie ausführt. Zum Beispiel kann der "Agent" auf Trends bei verspäteten Zahlungen reagieren, indem er die Kontaktaufnahme oder die Bedingungen automatisch anpasst.

Echte Autonomie

Agentische KI arbeitet unabhängig innerhalb definierter Leitplanken, trifft Entscheidungen und führt Aufgaben über den gesamten Debitorenbuchhaltung-Lebenszyklus hinweg aus. Anders als bei herkömmlicher KI, bei der die Benutzer Erkenntnisse interpretieren und selbstständig darauf reagieren, ist der „Agent“ für den gesamten Prozess verantwortlich. Aber keine Sorge – es läuft nicht schief. Der Mensch behält die Kontrolle und verfügt bei Bedarf über vollständige Transparenz und Genehmigungsoptionen.

Integriertes Lernen und Anpassen

Jede Aktion der Agentic AI wird in das System zurückgemeldet, sodass es lernt, was funktioniert, und seine Strategien im Laufe der Zeit verfeinert. Herkömmliche KI-Modelle müssen manuell neu trainiert werden, während sich die agentenbasierte KI im Hintergrund kontinuierlich verbessert.

Wo soll man anfangen: Den Grundstein für agentische KI legen

Eine vollwertige Agenten-KI entsteht nicht über Nacht. Es erfordert einen strategischen Ansatz, die richtige Grundlage und eine klare Vision. Als führendes Unternehmen im Bereich der KI-gesteuerten Finanztransformation empfiehlt Billtrust folgende erste beiden Schritte:

1. Bringen Sie Ordnung in Ihr (Daten-)Haus. Bessere Daten führen zu besseren Entscheidungen. Führende Unternehmen bauen zentralisierte KI- und Daten-Hubs auf, um saubere, strukturierte und zugängliche Informationen sicherzustellen, denn sie wissen, dass KI nur so gut ist wie die Daten, mit denen sie trainiert wird.
2. Entwickeln Sie Use Cases mit klaren Geschäftszielen. Die größten KI-Erfolge beginnen mit klar definierten Zielen. Welche spezifischen Herausforderungen in der Debitorenbuchhaltung kann KI lösen? Wie wird der Erfolg gemessen? Finanzteams, die von Anfang an klare KPIs und finanzielle Folgenabschätzungen festlegen, erzielen schneller einen echten ROI.

Sehen Sie sich alle sechs Schritte unten an.

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Führende Debitorenbuchhaltung (O2C)-Software-Automatisierungsplattformen wie Billtrust sind mit autonomen Workflows und virtuellen Assistenten ausgestattet, die auf dem größten Finanzdatennetzwerk der Branche geschult und von Experten perfektioniert wurden, die jedes Jahr Tausende von KI-Finanztransformationen durchführen. Als Grundlage erkennen unsere Kunden eine Übereinstimmungsrate von bis zu 95 % bei der Bargeldanwendung , eine Verbesserung der Days-Sales-Outstanding-Werte um bis zu 50 %, eine Produktivitätssteigerung von bis zu 80 % und eine Verbesserung des Cashflows um bis zu 25 %.