Händisches Extrahieren von Rechnungsdaten ist heutzutage ein enorm zeitaufwendiger monotoner
und fehleranfälliger Prozess in vielen Unternehmen. Der Einsatz Künstlicher Intelligenz in Form
von Optischer Zeichenerkennung und Künstlichen Neuronalen Netzen erscheint daher prädestiniert
um den Rechnungsverarbeitungsprozess partiell intelligent zu automatisieren und somit
Mitarbeiter*innen zu entlasten sowie Projektmargen zu erhöhen. Die vorliegende Arbeit
untersucht den Einsatz von KI in der Rechnungsverarbeitung und stellt einen potentiellen
Softwareprototypen vor. Außerdem werden empirische Beobachtungen und Experimente zum Testen der
Hypothesen durchgeführt wodurch die zentralen Ergebnisse dieser Arbeit zeigen dass eine
Verarbeitung mit KI-Unterstützung im Vergleich zu einer rein analog-händischen Verarbeitung
signifikant schneller und präziser ist. Dabei profitieren vor allem Mitarbeiter*innen die
weniger Erfahrung mit der Rechnungsverarbeitung haben und durch die KI unterstützt werden. Um
die deskriptiv erhobenen Ergebnisse vergleichbar zu gestalten wird eine Matrix entwickelt die
zukünftig Daten hinsichtlich Zeit und Präzision einer Rechnungsverarbeitung auswerten kann.
