Datenanalyse mit AUDIPY: E-Rechnungen analysieren statt nur verbuchen

Bei eingescannten Belegen oder PDFs müssen Informationen häufig über OCR ausgelesen werden. Wird dabei etwa ein Datum oder Dezimaltrennzeichen falsch interpretiert, kann sich der Fehler in der weiteren Verarbeitung fortsetzen. Bei strukturierten E-Rechnungen stehen Rechnungsnummer, Leistungsdatum, Beträge und Steuersätze unmittelbar zur Verfügung. Besonders interessant ist die Positionsebene mit einzelnen Artikeln oder Leistungen, Mengen und Preisen. Dadurch lassen sich beispielsweise folgende Fragen untersuchen:

• Hat ein Lieferant den Preis für denselben Artikel deutlich verändert?
• Wird eine Position plötzlich mit einem anderen Steuersatz abgerechnet?
• Enthält eine pauschal gebuchte Rechnung Positionen, die steuerlich anders einzuordnen sind?

Eine solche Abweichung ist zunächst ein Prüfindikator. Ob tatsächlich ein Fehler vorliegt, ergibt sich aus dem konkreten Sachverhalt.

Auffälligkeiten erkennen, solange der Vorgang aktuell ist

Eilenbrock bezeichnet die häufig rückblickende Arbeitsweise als „Postmortem-Analyse“. Geprüft wird erst, nachdem der Geschäftsvorfall längst abgeschlossen ist.
Doch: An einen Vorgang „vor fünf Tagen“ lässt sich leichter anknüpfen als an einen Vorgang „vor fünf Jahren“. Werden Auffälligkeiten früh erkannt, sind Hintergründe und beteiligte Personen meist noch leichter erreichbar. Eine laufende Datenanalyse kann deshalb bereits beim Rechnungseingang ansetzen. Rechnungen lassen sich etwa auf Dubletten, ungewöhnliche Beträge, Steuersatzabweichungen oder Preisveränderungen untersuchen. Auffällige Vorgänge werden anschließend fachlich geprüft. Für Steuerberater:innen entsteht daraus eine zusätzliche Beratungsmöglichkeit. Probleme oder wirtschaftliche Entwicklungen können mit Mandant:innen besprochen werden, während der zugrunde liegende Vorgang noch aktuell ist.

Beleg und Buchung gemeinsam prüfen

Weitere Erkenntnisse entstehen, wenn Rechnungs- und Buchungsdaten miteinander verbunden werden. Die Rechnung beschreibt den Geschäftsvorfall, das Buchungsjournal dessen Verarbeitung in der Finanzbuchführung. Über Merkmale wie die Rechnungsnummer lässt sich beispielsweise prüfen, ob eine Rechnung in der Buchführung vorhanden ist, ob Rechnungs- und Buchungsbetrag übereinstimmen oder ob ein Beleg mehrfach verarbeitet wurde. Hier setzt AUDIPY an. Die Datenanalyse-Software kann nach Angaben von Mitgründer Daniel Eilenbrock Daten aus unterschiedlichen Quellen importieren und für Analysen zusammenführen, darunter Buchhaltungs- und ERP-Daten, GoBD-Exporte sowie CSV-, Excel- und E-Rechnungsdaten. Bei E-Rechnungen sollen Prüfroutinen unter anderem Dubletten, Ausreißer und ungewöhnliche Betragsverteilungen identifizieren. Ein E-Rechnungs-Cockpit bündelt die auffälligen Vorgänge für die weitere Prüfung. Am Beispiel eines Bestands von 50.000 Eingangsrechnungen beschreibt er den Ansatz knapp: „Man prüft letztendlich genau die kritischen Fälle.“ Damit verändert sich vor allem die Auswahl der Fälle. Statt zufällig ausgewählter Belege kommen zunächst diejenigen Vorgänge auf den Tisch, für die die Analyse bereits einen konkreten Hinweis geliefert hat.

Datenanalyse per natürlicher Sprache

Eine Hürde klassischer Analysewerkzeuge liegt in ihrer Bedienung. Individuelle Auswertungen erfordern je nach System Kenntnisse in Excel-Formeln, SQL, Python oder anderen Abfragesprachen. AUDIPY begegnet dieser Hürde mit „Amy“, kurz für „Ask My Data“. Anwender:innen formulieren Fragen in natürlicher Sprache, beispielsweise: „Bei welchen Lieferanten haben sich die Preise für identische Artikel besonders stark verändert?“ Amy übersetzt die Frage in eine technische Abfrage und wendet diese auf den Datenbestand an. Ergebnisse können als Tabelle oder Diagramm ausgegeben werden. Für die steuerliche Praxis ist dabei die Nachvollziehbarkeit wichtig. Der erzeugte Code lässt sich laut Daniel Eilenbrock einsehen. Fachkräfte können damit prüfen, welche Abfrage zu einem Ergebnis geführt hat. Die steuerliche Bewertung übernimmt weiterhin der Mensch.

Von der Datenfrage zum KI-Agenten

Mit Cortex ergänzt AUDIPY die Datenabfrage um einen KI-Agenten. Während Amy konkrete Fragen zu einem Datenbestand beantwortet, soll Cortex Funktionen der Software steuern und mehrere Analyseschritte nacheinander ausführen.
Die Prüfverfahren selbst bleiben im Analysewerkzeug hinterlegt. Wird beispielsweise eine Benford-Analyse über Cortex angestoßen, greift der Agent auf die dort definierten Regeln zurück. Interessant wird das auch bei Veränderungen in Datenstrukturen. Ändert sich etwa die Bezeichnung einer Spalte in einem Export, kann der Agent versuchen, die neue Bezeichnung inhaltlich zuzuordnen. Für die Anwender:innen muss nachvollziehbar bleiben, welche Zuordnung vorgenommen wurde.

Datenschutz mitdenken

Bei Rechnungs-, Buchhaltungs- und Mandantendaten ist entscheidend, welche Informationen eine KI-Umgebung tatsächlich verlassen. AUDIPY verarbeitet die eigentlichen Datenbestände lokal. Für KI-Abfragen werden demnach Informationen über die Datenstruktur genutzt, während die personenbezogenen Inhalte lokal verbleiben. Die von der KI erzeugte Abfrage wird anschließend auf dem lokalen Datenbestand ausgeführt. Kanzleien und Unternehmen müssen für ihren konkreten Einsatz dennoch prüfen, welche Daten übertragen und gespeichert werden, welche Berechtigungen gelten und wie Analysevorgänge dokumentiert werden.

Mit einer konkreten Prüffrage beginnen

Der Einstieg muss nicht gleich aus einer umfassenden Analyse sämtlicher Rechnungsdaten bestehen. Aussagekräftiger ist häufig ein klar abgegrenzter Anwendungsfall. Eine Kanzlei könnte zunächst testen, wie zuverlässig Dubletten in Eingangsrechnungen erkannt werden. Ein Unternehmen könnte Rechnungs- und Buchungsbeträge abgleichen oder die Preisentwicklung eines bestimmten Lieferanten untersuchen. Dabei zeigt sich schnell, ob die benötigten Daten vollständig vorliegen, wie zuverlässig Beleg und Buchung verbunden werden können und welche der gefundenen Auffälligkeiten nach fachlicher Prüfung tatsächlich relevant sind.