Buchhaltung mit Large Language Models (LLMs)

Sind Large Language Models die Zukunft der Buchhaltung?

Kurz gesagt: Ja. Die schnelle Entwicklung von Large Language Models (LLMs) verändert viele Branchen – auch die Buchhaltung. Weil LLMs natürliche Sprache sehr gut verstehen und komplexe Inhalte erfassen können, eignen sie sich ideal, um manuelle und wiederkehrende Aufgaben stark zu reduzieren. Sie sind damit ein wichtiger Schritt hin zu einer weitgehend automatisierten und effizienten Buchhaltung.

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Das Wichtigste zuerst

• LLMs sind ein wichtiger Teil der Zukunft der Buchhaltung. Sie verstehen natürliche Sprache und können komplexe Inhalte verarbeiten. Damit eignen sie sich sehr gut für die Automatisierung von manuellen und wiederkehrenden Aufgaben in der Buchhaltung.
• LLMs sind vielseitig. ChatGPT ist nur ein Beispiel. Diese Modelle können Texte schreiben, übersetzen, zusammenfassen und Inhalte einordnen.
• Für den Einsatz in der Buchhaltung müssen Grundmodelle angepasst werden. Durch Fine-Tuning und klare Sicherheitsmechanismen arbeiten sie sicher und zuverlässig.
• LLMs erstellen Buchungstexte, ordnen Geschäftspartner zu und erkennen passende Sachkonten. Das macht die Prozesse schneller und einfacher.

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Was sind Large Language Models?

Large Language Models (LLMs) sind ein spannender Bereich der KI. Diese Systeme sind darauf trainiert, menschliche Sprache zu verstehen und Texte zu erstellen. Sie arbeiten mit großen neuronalen Netzen und können riesige Mengen an Text analysieren, um Sprache sehr genau zu verstehen.

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Large Language Modelle sind mehr als ChatGPT

Viele denken bei LLMs zuerst an ChatGPT. Das Tool von OpenAI ist ein Beispiel dafür, wie LLMs in Gesprächen eingesetzt werden können. ChatGPT wurde speziell dafür entwickelt, mit Nutzern zu sprechen und auf Fragen zu antworten. Aber LLMs können viel mehr als nur chatten.

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Große Sprachmodelle (LLMs) nutzen moderne Methoden des maschinellen Lernens, wie Transferlernen und selbstüberwachtes Lernen. So verbessern sie ihr Sprachverständnis ständig weiter. Durch ihre Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen, lassen sich LLMs in vielen Bereichen einsetzen.

Dazu gehören zum Beispiel: automatisch Texte schreiben (etwa für E-Mails, Stellenanzeigen oder Artikel), Übersetzungen, Chatbots, das Verarbeiten von Tabellen, das Zusammenfassen von Texten oder das Einordnen von Inhalten. Sie sind vielseitige Werkzeuge, die viele Aufgaben erleichtern können.

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Der Weg vom Modell zur Anwendung in der Buchhaltung

Der Weg von einem einfachen Sprachmodell zu einer praxistauglichen Buchhaltungs-KI braucht klare Schritte. Zuerst steht das Grundmodell, also das Foundational Model. Dieses wird dann gezielt angepasst und mit passenden Sicherheitsfunktionen ergänzt. So entsteht eine KI, die die speziellen Anforderungen der Buchhaltung sicher und zuverlässig erfüllt.

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Was sind Foundational Models?

„Foundational Models“ sind Grundmodelle der künstlichen Intelligenz. Sie dienen als Basis, auf der weitere, spezialisierte KI-Systeme aufgebaut werden. Diese Modelle werden mit sehr großen Datensätzen trainiert und entwickeln dabei ein breites Verständnis für Sprache oder andere Datenarten. Auf dieser Grundlage können Entwickler schnell neue und gezielte Anwendungen bauen.

Ein gutes Beispiel für ein solches Grundmodell sind Large Language Models (LLMs) wie GPT. Sie werden mit vielen Texten trainiert und lernen dabei, Sprache zu verstehen und selbst zu erzeugen.

Foundational Models sind ein wichtiger Motor für den Fortschritt in der KI. Sie geben eine stabile Grundlage für neue Technologien in vielen Bereichen. Seit 2022 haben sich diese Modelle extrem schnell weiterentwickelt und ermöglichen heute den breiten Einsatz moderner KI.

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Spezifische Anpassung von LLMs für den Einsatz in der Buchhaltung

Zuerst muss das Grundmodell auf den gewünschten Einsatz zugeschnitten werden. Das passiert durch Fine-Tuning. Dabei wird das Modell mit Daten trainiert, die genau zum Anwendungsfall in der Buchhaltung passen.

Ein weiterer wichtiger Schritt ist das Einbauen von „Guardrails“. Das sind Schutzmechanismen, die dafür sorgen, dass das Modell sicher, fair und zuverlässig arbeitet. Sie verhindern Probleme wie Verzerrungen, falsche Antworten oder unerwünschtes Verhalten. Überwachungs- und Kontrollfunktionen stellen sicher, dass das Modell verantwortungsvoll genutzt wird.

Wenn das Modell angepasst und abgesichert ist, kann es für den gewünschten Zweck eingesetzt werden.

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Anwendungen von LLMs in der Buchhaltung

Auch in der Buchhaltung kommen Large Language Models (LLMs) bereits zum Einsatz. Sie unterstützen vor allem bei wiederkehrenden Aufgaben und ergänzen die Automatisierung mit Finmatics, etwa bei der Vorkontierung oder der Belegtrennung. LLMs können dabei weitere wichtige Schritte übernehmen. Diese drei Beispiele zeigen, wie LLMs Routineaufgaben in der Buchhaltung effizienter machen. Sie entlasten Kanzleien und ermöglichen eine höhere Qualität und Transparenz der Buchungsdaten.

1. Buchungstexte mit LLMs automatisch erstellen

Buchungstexte erklären kurz, worum es bei einer Buchung geht. Sie helfen dabei, Transaktionen besser zu verstehen. Obwohl sie früher oft nur selten genutzt wurden, steigt ihre Bedeutung heute stark – vor allem durch die zunehmende Automatisierung.

LLMs können Rechnungen verstehen und den Inhalt richtig einordnen. Dadurch erstellen sie Buchungstexte automatisch und ohne zusätzlichen Aufwand. Das erhöht die Transparenz und macht die Buchhaltung leichter nachvollziehbar.

2. Geschäftspartner automatisch zuordnen

Die Pflege von Stammdaten ist für viele Kanzleien mühsam. Gut gepflegte Daten sind wichtig für hohe Automatisierungsquoten, kosten aber viel Zeit. Gerade bei knappen Ressourcen wird das schnell zur Belastung.

Auch hier helfen LLMs. Sie können Muster erkennen und aus einem Fall auf andere schließen (Reasoning). So können Geschäftspartner automatisch zugeordnet werden – selbst dann, wenn Stammdaten unvollständig sind.

3. Sachkonten richtig erkennen und zuordnen

Eine weitere Herausforderung ist die automatische Zuordnung von Sachkonten. Oft braucht es dafür eine genaue Interpretation der Rechnungspositionen. Wenn die Information klar ist, etwa über Steuersatz oder Lieferant, klappt das leicht. Wenn sie aber nur indirekt aus den Positionsdaten hervorgeht, wird es schwieriger.

LLMs können Positionen lesen (z. B. mithilfe von OCR) und richtig interpretieren. Durch ihr starkes Sprachverständnis und Reasoning finden sie passende Sachkonten auch dann, wenn die Angaben nicht eindeutig sind.

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Warum Steuerfachkräfte keine Angst vor KI haben müssen

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Die schnelle Entwicklung von KI und LLMs kann bei manchen Sorgen auslösen. Doch diese Technologien sind keine Bedrohung, sondern eine große Hilfe. LLMs übernehmen repetitive und zeitintensive Aufgaben. So gewinnen Kanzleien mehr freie Kapazitäten.

Sie ersetzen kein Personal. Stattdessen ermöglichen sie es Fachkräften, sich auf anspruchsvolle Aufgaben und Beratung zu konzentrieren – also auf Tätigkeiten, bei denen menschliches Urteilsvermögen wichtig ist. KI ist ein Werkzeug, das die Arbeit verbessert und die Buchhaltung deutlich effizienter macht.

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Die Buchhaltung wird sich durch LLMs langfristig verändern

Zusammenfassend lässt sich sagen: Large Language Models (LLMs) werden die Buchhaltung deutlich verändern. Sie sind kein kurzer Trend, sondern ein wichtiger Schlüssel zur Automatisierung von Routineaufgaben und zur Verbesserung der Abläufe. Da LLMs komplexe Sprache verstehen, können sie Buchungstexte erstellen, Geschäftspartner zuordnen und passende Sachkonten erkennen. Daher werden große Sprachmodelle wesentlich zur Zukunft der Buchhaltung mit KI beitragen.

Kanzleien sollten diese Technik als Chance sehen. Sie entlastet Fachkräfte und schafft mehr Zeit für wertvolle Beratungsleistungen. Die Zukunft der Buchhaltung ist KI-gestützt, effizient und klar nachvollziehbar.