Rechnungen sind kein Prozess mehr

Der Vorgang, den niemand verteidigen würde

Eine Rechnung erreicht das Unternehmen als PDF im Sammelpostfach der Buchhaltung. Jemand öffnet sie, liest den Betrag, den Steuersatz und den Bestellbezug ab und überträgt sie ins ERP. Der Bestellbezug fehlt, daher beginnt die Suche nach dem Fachbereich, der beauftragt hat. Die Antwort kommt zwei Tage später, die Freigabe geht per E-Mail hinaus, die genehmigende Person ist im Urlaub, die Vertretung kennt den Vorgang nicht. Am Ende stehen eine korrekt gebuchte Rechnung, ein Durchlauf von elf Tagen und eine Historie, die sich nur rekonstruieren lässt, indem man drei Postfächer durchsucht.

Diesen Ablauf würde in keiner Finanzorganisation jemand als sinnvoll bezeichnen. Er wird trotzdem täglich und tausendfach ausgeführt, obwohl Dokumentenintelligenz, automatisierter Abgleich und zunehmend autonome Agenten längst am Markt sind. Die Erklärung liegt selten in der Technik. Sie liegt darin, dass die Rechnung auf ihrem Weg vom Postfach über das ERP und die Freigabe-Mail bis zum Zahlungslauf jedes Mal ein System verlässt und ein anderes betritt. An jeder dieser Grenzen entsteht Handarbeit.

Die Mehrheit geht weiterhin durch Hände

Wie weit Anspruch und Praxis auseinanderliegen, lässt sich beziffern. Zwei unabhängige Erhebungen von Ardent Partners kommen für 2025 zum selben Befund: Im Durchschnitt läuft rund ein Drittel aller Rechnungen ohne menschlichen Eingriff durch, bei den leistungsstärksten Organisationen etwa die Hälfte. Für die große Mehrheit der Unternehmen bleibt die Rechnung damit ein Vorgang, den jemand anfasst.

Dass das keine technische Grenze ist, zeigt die Gegenprobe. The Hackett Group hat Ende 2025 die verbreiteten Automatisierungsplattformen bewertet und bei deren Kundenorganisationen eine durchschnittliche Touchless-Rate von 60 Prozent gemessen. Das ist eine Auswahl und kein Marktdurchschnitt, und genau darin liegt die Aussage: Wo eine Plattform tatsächlich im Einsatz ist, verdoppelt sich der Wert gegenüber dem Marktdurchschnitt. Dieselbe Untersuchung zeigt bei diesen Organisationen deutlich höhere Produktivität in der Kreditorenbuchhaltung sowie kürzere Durchlaufzeiten, die sich nach der Einführung mehr als halbiert haben.

Für Deutschland kommt seit Anfang 2025 ein regulatorischer Treiber hinzu. Nach der Verwaltungsanweisung des Bundesfinanzministeriums müssen inländische Unternehmen seit dem 1. Januar 2025 E-Rechnungen empfangen können; die Pflicht zum Ausstellen greift gestaffelt bis 2028, mit längeren Fristen für kleinere Unternehmen. Bemerkenswert, wie niedrig die Schwelle auf der Empfangsseite ist. Ein E-Mail-Postfach genügt, und der Empfänger ist nach der BMF-Guidance ausdrücklich nicht zur elektronischen Weiterverarbeitung verpflichtet. Genau darin liegt die Lücke, um die es hier geht: Die strukturierte Datengrundlage entsteht ohnehin, ihr Wert entsteht erst, wenn jemand sie verarbeitet.

Was der Umweg kostet

Die Rechnung fällt auf mehreren Konten an. Das Erste ist die Prozesskostenrechnung, und hier ist der Abstand zwischen den führenden Teams und dem Rest am deutlichsten: Er beträgt beim Stückpreis das Vier- bis Fünffache. Das zweite Konto spiegelt die gebundene Arbeitszeit wider. Ein gutes Fünftel ihrer Kapazität verbringen Kreditorenteams damit, Lieferantenanfragen zu beantworten, also im Kern die Frage, wo eine Rechnung gerade liegt. Bei den führenden Teams liegt es bei etwa der Hälfte.

Die Ardent-Benchmarks im Überblick (Erhebungen 2024 und 2025)

• Prozesskosten je Rechnung: 9,84 US-Dollar im Durchschnitt, 2,65 US-Dollar bei den führenden Teams
• Durchlaufzeit je Rechnung: 8,2 Tage im Durchschnitt, unter drei Tagen bei den führenden Teams, 17,4 Tage bei allen übrigen
• Ausnahmen: 14 bis 18 Prozent aller Rechnungen, je nach Erhebung
• Arbeitszeit für Lieferantenanfragen: 21,8 Prozent, bei den führenden Teams gut die Hälfte davon

Das dritte Konto ist die Liquiditätssteuerung und das am schlechtesten belegte. Zwei Drittel der Kreditorenteams sind laut Ardent inzwischen aktiv ins Cash-Management eingebunden. Eine belastbare, öffentlich verifizierbare Zahl dazu, wie viel Skonto durch langsame Durchläufe verloren geht, ließ sich in den zugänglichen Primärquellen nicht finden; die kursierenden Werte stammen überwiegend aus Anbietermaterial. Der Zusammenhang selbst ist belegt: Ardent verbindet die kürzeren Durchlaufzeiten der führenden Teams ausdrücklich mit deren höherer Fähigkeit, Skontofristen einzuhalten. Der Rest ist Arithmetik. Wer zu den 17,4 Tagen des übrigen Marktes gehört, hat die Entscheidung über ein Skonto mit vierzehntägiger Frist bereits verloren, bevor die Rechnung zur Freigabe kam.

Bleibt das Konto, das in keiner Studie sauber quantifiziert wird. Qualifizierte Buchhalterinnen und Buchhalter, die einen erheblichen Teil ihrer Woche mit Zuordnen, Nachfassen und Statusauskünften verbringen, sind auf einem angespannten Arbeitsmarkt schwer zu halten. Ardent ordnet die Zeit für Lieferantenanfragen selbst als verlorene Kapazität für Analyse und Steuerung ein.

Warum „die KI ist ja da“ nicht reicht

Der naheliegende Schluss aus diesen Zahlen lautet, man müsse Erkennungstechnologie einkaufen. Genau an dieser Stelle scheitern die meisten Projekte. In der von Ardent Partners erhobenen Untersuchung zur Source-to-Pay-Digitalisierung, die Ivalua in seiner Auswertung zitiert, nennt fast die Hälfte der Befragten schlechte Datenqualität oder eingeschränkten Datenzugang als größtes Hindernis für den ROI ihrer Digitalisierungsprojekte. Jeweils rund ein Drittel nennt fehlende Integration, einmal zwischen der S2P-Lösung und den übrigen Systemen, einmal über die S2P-Prozesse hinweg. Eine Fortschreibung dieser Werte für 2025 oder 2026 ließ sich nicht belastbar auffinden; die neueren Veröffentlichungen wiederholen die Diagnose, ohne sie neu zu vermessen.

Die Studie „The Total Economic Impact of Basware AP Automation“, die Forrester Consulting im Auftrag von Basware erstellt hat, beschreibt denselben Befund aus der Praxisperspektive: Die befragten Organisationen hatten mit OCR- und Legacy-Einzellösungen nur begrenzten Erfolg, große Mengen manueller Nacharbeit blieben bestehen, und die Anbindung an lokale ERP-Systeme wurde als eigenständige Schwierigkeit genannt. Die Studie ist anbieterfinanziert, folgt jedoch der etablierten TEI-Methodik.

Der Engpass sitzt damit hinter der Texterkennung: in der Stammdatenqualität, in der ERP-Anbindung, in der Ausnahmebehandlung, in den Freigaben und in der Rückspielung nach Buchung und Zahlung. Ein Werkzeug, das eine Rechnung hervorragend ausliest und die Daten anschließend wieder in ein Postfach entlässt, hat den Prozess nicht verkürzt. Es hat die Tipparbeit ersetzt.

Was die integrierte Automatisierung wirtschaftlich leistet, lässt sich immerhin einordnen. Die vorliegenden Wirtschaftlichkeitsrechnungen weisen dreistellige ROI-Werte bei einer Amortisation von unter sechs Monaten aus. Sie beruhen allerdings auf konstruierten Beispielorganisationen, und die aussagekräftigste davon ist anbieterfinanziert. Als Argumentationslogik taugen sie, als neutrale Marktbenchmarks nicht.

Von der Erfassung zur Entscheidung

Der nächste Schritt verschiebt die Aufgabenteilung. Klassische Automatisierung extrahiert Daten und führt Regeln aus. Agentische KI ordnet selbstständig zu, prüft gegen Bestellung und Wareneingang, schließt Standardfälle ab und eskaliert, wenn etwas nicht zusammenpasst. Wie weit das trägt, ist offen, und Gartner formuliert die Spannung in einer einzigen Pressemitteilung vom Juni 2025: Bis 2028 sollen mindestens 15 Prozent der täglichen Arbeitsentscheidungen autonom durch agentische KI getroffen werden, und zugleich werden mehr als vier von zehn laufenden Agentic-AI-Projekten bis Ende 2027 abgebrochen. Beide Aussagen gehören zusammen gelesen.

Für den Finanzbereich liefert der KPMG Global AI in Finance Report 2026 die belastbarste aktuelle Messung. Mehr als drei Viertel der befragten Organisationen setzen KI in der Planung, im Reporting oder in der kommerziellen Analyse ein, und eine deutliche Mehrheit sieht ihre ROI-Erwartungen erfüllt. Übertroffen werden sie allerdings nur von einer kleinen Minderheit, was den Abstand zwischen Einsatz und Wirkung gut beschreibt. Wer bereits agentische Systeme betreibt, berichtet durchgängig bessere Ergebnisse; bei Prognosegenauigkeit und ROI liegt der Vorsprung gegenüber den übrigen im Bereich von 40 Prozentpunkten.

Diese Werte beschreiben Finance insgesamt, nicht die Kreditorenbuchhaltung im Besonderen. Öffentlich zugängliche, nicht anbieterfinanzierte Studien mit sauber ausgewiesenen Ergebniszahlen zur autonomen Rechnungsverarbeitung sind derzeit rar, und dieser Befund ist selbst eine Information. Wer heute einen Business Case rechnet, leitet die Erwartung besser aus den gemessenen Touchless-Raten ab als aus Agentenprognosen. Die Richtung bleibt dennoch klar: Die Rolle des Menschen verschiebt sich von der Bearbeitung hin zur Prüfung der Ausnahme. Wer alle Rechnungen anfasst, kann keine davon wirklich kontrollieren.

Rechnungsdaten sind kein guter Ort für Experimente

Rechnungen und Verträge enthalten Konditionen, Lieferantenbeziehungen, Kalkulationsgrundlagen und regelmäßig auch personenbezogene Daten. Für ihre KI-gestützte Verarbeitung gelten zunächst die Anforderungen der DSGVO: Rechtmäßigkeit, Zweckbindung, Datenminimierung, Speicherbegrenzung, geeignete technische und organisatorische Maßnahmen, klare Rollenverteilung zwischen Verantwortlichem und Auftragsverarbeiter sowie eine belastbare Protokollierung. Der EU AI Act stuft Rechnungsautomatisierung in der Regel nicht als Hochrisiko-Anwendung ein. Die strengen Pflichten zu Risikomanagement, technischer Dokumentation und menschlicher Aufsicht knüpfen an diese Einstufung an und treffen den Regelfall der Rechnungsverarbeitung deshalb nicht; ihr Anwendungsbeginn wurde im Zuge des Digital Omnibus zudem verschoben. Praktisch relevant bleiben die Anforderungen an KI-Kompetenz sowie die Transparenzpflichten. Der materielle Prüfmaßstab für Rechnungs- und Vertragsdaten bleibt damit die DSGVO.

(Stand Juli 2026; diese Darstellung fasst den Rechtsrahmen zusammen und ersetzt keine rechtliche Beratung im Einzelfall.)

Daraus folgt keine pauschale Absage an Cloud-KI. Es folgt eine Abwägung entlang der Datenklasse, und die fällt innerhalb desselben Prozesses unterschiedlich aus. Die Prozessdaten eines Rechnungsdurchlaufs, also Bestellbezug, Positionen, Freigabestatus und Zahlungsdaten, gehören dorthin, wo der Prozess läuft, und werden dort auch protokolliert. Anders liegt der Fall bei der unstrukturierten Schicht darunter: Rahmenverträge, Preisanlagen, Nachträge, Korrespondenz. Wer diese Dokumente durch ein Sprachmodell analysieren lässt, bewegt Inhalte, deren Weg durch Trainingsdaten oder undurchsichtige Subprozesse sich im Zweifel niemand erklären möchte. Für diese Klasse ist ein lokales oder privates Deployment die deutlich einfachere Antwort auf die Prüfungsfrage.

Wie CompuSafe die Rechnung zur Ausnahme macht

Das Zielbild ist ein Rechnungsdurchlauf, in dem der Regelfall keine menschliche Berührung mehr erfordert. In der ServiceNow-Plattform übernehmen die Accounts Payable Operations diese Aufgabe: Eingehende Rechnungen werden über Document Intelligence ausgelesen, automatisch gegen Bestellung und Wareneingang abgeglichen, Abweichungen frühzeitig und mit Kontext eskaliert, Freigaben zentral orchestriert statt per E-Mail eingesammelt. Was dabei entsteht, ist ein durchgängiger Audit Trail, der die eingangs beschriebene Suche über drei Postfächer hinweg überflüssig macht. ServiceNow ersetzt das bestehende ERP nicht, sondern legt sich als steuernde Schicht darüber; die Investitionen in SAP oder Oracle bleiben erhalten.

Die zweite Hälfte der Aufgabe liegt neben dem Durchlauf. Sobald die Frage nicht mehr lautet, ob Rechnung, Bestellung und Wareneingang zusammenpassen, sondern was der zugrunde liegende Rahmenvertrag zu einer Preisanpassung sagt, geht es um unstrukturierte Dokumente mit hohem Schutzbedarf. Die KI-Funktionen der Plattform bleiben dabei im Prozess, wo sie hingehören. Für die danebenliegenden Vertragsbestände setzen wir KnowBuddy ein, unsere DSGVO-konforme KI-Plattform mit granularem Rechtemanagement, die diese Dokumente im eigenen Haus analysierbar macht. Die Plattform steuert den Durchlauf; die lokale KI beantwortet die Fragen aus dem dahinterliegenden Vertragstext.

Unsere Aufgabe als Partner liegt dort, wo die Ardent-Zahlen den Engpass verorten: bei der Datenqualität und den Systemgrenzen. Wir gestalten Stammdaten, Schnittstellen und Ausnahmelogik so, dass die Automatisierung im Betrieb hält, was sie im Piloten verspricht. Wo sich die Rollen im Finanzbereich dabei verschieben, vom Verarbeiten hin zum Analysieren und Steuern, greift unser Angebot der IT-Workforce-Transformation: ein strukturiertes Reskilling- und Upskilling-Programm, das die vorhandenen Teams am realen Prozess auf ihre neuen Aufgaben vorbereitet. Als ServiceNow Authorized Training Partner bilden wir die dafür nötigen Plattformkompetenzen im eigenen Haus aus und richten die Qualifizierung an dem Prozess aus, den die Teams anschließend betreiben.

Am Ende steht eine Frage, die sich in jedem Haus innerhalb einer Stunde beantworten lässt: Wie viele Ihrer Rechnungen laufen heute vom Eingang bis zur Zahlung durch, ohne dass ein Mensch sie anfassen muss? Wer die Zahl nicht kennt, hat sein erstes Messthema gefunden. Wer sie kennt und unter einem Drittel liegt, verarbeitet noch, statt zu steuern.

Machen Sie die Rechnung zur Ausnahme. Sprechen Sie mit uns über Ihren Rechnungsdurchlauf.

Dies ist Teil 2 der CompuSafe-Reihe „Source-to-Pay neu gedacht“. Teil 1 „Geschwindigkeit schlägt Prozesse“ behandelt die Frage, warum Mitarbeitende den Einkauf umgehen.

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Stand und Quellen

Stand: Juli 2026. Alle genannten Zahlen stammen aus den nachfolgend aufgeführten Erhebungen der jeweiligen Herausgeber:innen; anbieterfinanzierte Studien sind als solche gekennzeichnet. Vergleichsgruppen sind jeweils benannt, weil sich Durchschnitt, Best-in-Class und „alle übrigen“ in den AP-Benchmarks erheblich unterscheiden.

• Ardent Partners, „AP Metrics that Matter in 2025“: 32,6 % der Rechnungen ohne menschlichen Eingriff im Durchschnitt, 49,2 % Best-in-Class; 14 % Ausnahmequote; 3,1 Tage Durchlaufzeit bei Best-in-Class gegen 17,4 Tage bei allen übrigen; 21,8 % vs. 13,4 % Arbeitszeit für Lieferantenanfragen; 65 % der AP-Teams aktiv im Cash-Management; Zusammenhang zwischen Durchlaufzeit und Skonto-Realisierung.
• Ardent Partners / Bottomline, „The State of ePayables 2025“: 9,84 USD durchschnittliche Prozesskosten gegen 2,65 USD Best-in-Class; 8,2 Tage durchschnittliche Durchlaufzeit gegen 2,9 Tage Best-in-Class; 35,4 % Straight-Through-Processing im Durchschnitt, 51,0 % Best-in-Class; 18,4 % Ausnahmequote.
• Ardent Partners, „The State of ePayables 2024: Money Never Sleeps“: 2,78 USD Prozesskosten bei Best-in-Class gegen 12,88 USD bei allen übrigen Organisationen, ein Unterschied von 78 %; der Durchschnitt lag in dieser Erhebung bei 9,40 USD. Aus diesen Wertepaaren stammt die Angabe „das Vier- bis Fünffache“ im Text.
• The Hackett Group, „Accounts Payable Digital World Class Matrix“, Pressemitteilung vom 19.11.2025: 60 % durchschnittliche Touchless-Rate bei Kundenorganisationen der bewerteten Lösungen (Auswahl, kein Marktdurchschnitt); 3,5-fache AP-Produktivität ab 30 % Touchless; 59 % kürzere Durchlaufzeit nach Implementierung.
• Ardent Partners, „The State of Source-to-Pay Digitization 2024“ (zitiert nach Ivalua): 48 % schlechte Datenqualität oder eingeschränkter Datenzugang, 34 % fehlende Integration zwischen S2P-Lösung und übrigen Systemen, 33 % fehlende Integration über die S2P-Prozesse hinweg als ROI-Hindernisse.
• Forrester Consulting im Auftrag von Basware, „The Total Economic Impact of Basware AP Automation“ (Januar 2024): begrenzter Erfolg von OCR- und Legacy-Punktlösungen, ERP-Integrationsprobleme, 158 % ROI bei Payback unter 6 Monaten (anbieterfinanziert, TEI-Methodik, Composite-Modell). Ein zweiter, von Forrester selbst modellierter Fall zur Finance Automation kommt auf 111 % bei ebenfalls unter sechs Monaten; der zugrunde liegende Report ist kostenpflichtig und öffentlich nicht einsehbar, weshalb der Wert im Text nur als Größenordnung erscheint.
• Gartner, Pressemitteilung vom 25.06.2025: mindestens 15 % autonome Arbeitsentscheidungen und 33 % agentische Unternehmenssoftware bis 2028; über 40 % der Agentic-AI-Projekte bis Ende 2027 abgebrochen.
• KPMG International, „Global AI in Finance Report 2026“: mehr als drei Viertel der Organisationen mit KI-Einsatz in Planung, Reporting und kommerzieller Analyse; 71 % mindestens erfüllte ROI-Erwartung, 23 % übertroffen; 32 % stärkere Leistung über zentrale Finanzkennzahlen hinweg und annähernd 40 Prozentpunkte Vorsprung bei Prognosegenauigkeit und ROI bei Agentic-AI-Anwendern.
• Bundesfinanzministerium, Schreiben vom 15.10.2024 und 15.10.2025 sowie FAQ zur obligatorischen E-Rechnung: Empfangspflicht für inländische Unternehmen seit 01.01.2025, ein E-Mail-Postfach genügt; keine Pflicht zur elektronischen Weiterverarbeitung; Übergangsregelungen für das Ausstellen bis Ende 2026 beziehungsweise Ende 2027 bei bis zu 800.000 Euro Vorjahresumsatz, vollständige Pflicht ab 2028.
• Verordnung (EU) 2024/1689 (AI Act): Einstufung als Hochrisiko-System nach Art. 6 und Anhang III; Pflichten zu Risikomanagement, technischer Dokumentation und menschlicher Aufsicht nach Art. 9, 11 und 14; KI-Kompetenz nach Art. 4 und Transparenzpflichten nach Art. 50. Der Anwendungsbeginn der Anhang-III-Pflichten wurde im Zuge des Digital Omnibus verschoben; die förmliche Annahme war bei Redaktionsschluss noch nicht abgeschlossen.