Buchhaltung mit Large Language Models (LLMs)

Sind Large Language Models die Zukunft der Buchhaltung?

Ein aufregender Teilbereich der KI sind Large Language Models (LLMs), leistungsstarke künstliche Intelligenzen, die darauf trainiert sind, menschenähnliche Texte zu generieren und natürliche Sprache zu verstehen. Durch komplexe neuronale Netzwerke analysieren und interpretieren sie große Mengen an Textdaten, um ein tiefes Verständnis der Sprache zu entwickeln.

Large Language Models sind bereits in vielen Bereichen unverzichtbar geworden und werden auch in der Buchhaltung die Zukunft nachhaltig prägen. Erfahren Sie in diesem Artikel, was LLMs bereits jetzt leisten können und ob diese Technologie in Zukunft den Weg zu einer Allgemeinen KI bereiten wird.

Large Language Modelle sind mehr als ChatGPT

Natürlich denken viele beim Thema LLMs sofort an ChatGPT. Das Tool von Open AI ist eine spezifische Implementierung, die für die Interaktion mit Benutzern über natürliche Sprache entwickelt wurde. Es ist ein Anwendungsfall von LLMs, der darauf abzielt, Unterhaltungen zu simulieren und auf Anfragen zu antworten, aber LLMs umfassen ein breiteres Spektrum von Anwendungen und Funktionen jenseits des reinen Chatbots.

Diese Modelle verwenden fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens, wie zum Beispiel Transferlernen und selbstüberwachtes Lernen, um ihr Verständnis der Sprache kontinuierlich zu verbessern. Durch die Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren, können Large Language Models in einer Vielzahl von Einsatzbereichen eingesetzt werden. Dazu gehören automatische Textgenerierung, z.B. für Content-Erstellung, E-Mails, Stellenausschreibungen, Artikel, …,  Übersetzungsdienste, Chatbots, Verarbeitung von Tabellendaten, Zusammenfassungen von Texten, Textklassifizierung und vieles mehr.

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Vom Modell zur Anwendung in der Buchhaltung

Sogenannte „Foundational Models“ sind grundlegende Modelle oder Kerne künstlicher Intelligenz, die als Basis für die Entwicklung spezialisierter oder erweiterte KI-Systeme dienen. Diese Modelle werden in der Regel auf riesigen Datensätzen trainiert und können ein breites Verständnis natürlicher Sprache oder anderer Datenformen entwickeln. Foundational Models bilden das Fundament für verschiedene Anwendungen und ermöglichen es Entwicklern, schnell und effizient aufbauend auf diesem Wissen spezifische Lösungen zu entwickeln.

Ein gutes Beispiel für ein Foundational Model sind Large Language Models (LLMs) wie GPT (Generative Pre-trained Transformer). Diese Modelle werden auf umfangreichen Textdaten trainiert und lernen dabei, die Struktur, Semantik und Grammatik natürlicher Sprache zu verstehen und zu generieren.

Foundational Models sind entscheidend für die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz, da sie eine solide Grundlage für die Weiterentwicklung von Technologien in verschiedenen Bereichen bieten. Seit 2022 haben sich diese Modelle über alle Erwartungen hinaus deutlich verbessert und bildeten damit den Grundstein für den heutigen umfangreichen Einsatz.

Spezifische Anpassung für den Einsatz in der Buchhaltung

Zunächst einmal ist es wichtig, das Foundational Model auf die spezifischen Anforderungen und den Anwendungsfall anzupassen. Dies kann durch Feinabstimmung oder Fine-Tuning des Modells erfolgen, bei dem das Modell mit Daten trainiert wird, die spezifisch für den Anwendungsfall sind.

Ein wichtiger Aspekt bei der Anpassung von Foundational Models ist die Implementierung von "Guardrails" oder Sicherheitsmaßnahmen. Guardrails dienen dazu, sicherzustellen, dass das Modell angemessen und ethisch verwendet wird und potenzielle Risiken wie Bias , Missbrauch oder unerwartete Verhaltensweisen minimiert werden. Dies kann durch die Implementierung von Überwachungs- und Kontrollmechanismen erfolgen, die sicherstellen, dass das Modell verantwortungsbewusst und transparent eingesetzt wird.

Nach der Anpassung und Implementierung von Guardrails kann das modifizierte Foundational Model für die spezifische Anwendung eingesetzt werden.

Anwendungen von LLMs in der Buchhaltung

Auch für die Buchhaltung sind LLMs bereits im Einsatz und können gerade bei repetitiven Tätigkeiten deutliche Unterstützung bieten. Zusätzlich zum Automatisierungspotenzial mit Finmatics (automatische Vorkontierung, Belegtrennung, …) können mithilfe von Large Language Models noch weitere Aufgaben erledigt werden.

1.    Buchungstext mit LLMs generieren

Buchungstexte sind Freitexte in der Buchungszeile und liefern einen verständlichen Überblick über Transaktionen. Obwohl Buchungstexte in der Buchhaltung oft nicht, oder nur sporadisch verwendet werden, nimmt die Bedeutung von Buchungstexten gerade durch eine steigende Automatisierungsquote laufend zu, insbesondere für Steuerfunktionen.

Large Language Models können nun den Rechnungsinhalt verstehen und interpretieren. So können Buchungstexte einfach vollautomatisch generiert werden. Verbessern Sie ohne Zusatzaufwand die Transparenz Ihrer Transaktionen.

2.    Zuordnung des Geschäftspartners

Viele Steuerkanzleien kämpfen im Zuge der Automatisierung immer wieder mit der lästigen Stammdatenpflege. Normalerweise sind gut gepflegte Stammdaten essenziell für eine hohe Automatisierungsquote. Doch das kostet viel Zeit und erfordert laufende Wartung – und genau das ist gerade in Zeiten des Fachkräftemangels in der Buchhaltung oft schwierig umzusetzen.

Doch bei diesem Problem können Large Language Modelle helfen. Durch Ihre Fähigkeit, von einem Fall auf einen anderen Fall zu schließen (Reasoning) können Geschäftspartner auch bei unvollständigen Stammdaten zugeordnet werden.

3.    Sachkontozuordnung

Eine ähnliche Herausforderung bei der Automatisierung von Buchhaltungsprozessen ist die automatisierte Erkennung bzw. Zuordnung von Sachkonten. Um für diesen Fall eine Vorhersage treffen zu können, ist in vielen Fällen eine Interpretation der Positionsdaten nötig.

Wenn Sachkonten über Geschäftspartner, Steuersatz oder z.B. das Konto ablesbar sind, ist eine Zuordnung meistens kein Problem. Wenn sich die Information aber nur über die Positionsdaten ableiten lässt, wird es in vielen Fällen deutlich schwieriger.

Auch hier können LLMs wieder Unterstützung leisten. Durch das Auslesen der Positionsdaten (u.A. mit OCR-Technologie) und der Fähigkeit des „Reasoning“ – können LLMs auch durch die Interpretation der Positionen die passenden Sachkonten identifizieren.

Finmatics nutzt neben anderer KI-Algorithmen auch Large Language Models zur Automatisierung der Belegverarbeitung. Damit sparen Sie bis zu 70% Zeit in Ihrer Kanzlei und schaffen trotz Fachkräftemangel Freikapazitäten für neue Mandanten. Gerne beraten wir Sie individuell und zeigen Ihnen in einem kurzen Online-Termin alle Funktionen der Finmatics Software.