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Large Language Models, ChatGPT und unsere Vision des KI-Buchhalters
Künstliche Intelligenz: Selbstlernende Algorithmen, basierend auf Trainingsdaten, die sich ständig selbst verbessern. Diese Technologie existiert schon seit mehreren Jahrzehnten. Doch gerade jetzt rückte das Thema durch die massentaugliche Veröffentlichung von Large Language Models, die Technologie beispielsweise hinter ChatGPT, oder anderen KI-Tools ins Rampenlicht.
Die einfache Eingabe von Anfragen über ein Textfeld und die Fähigkeit der KI, diese Anfragen auf menschenähnliche Weise zu interpretieren und zu verarbeiten verändert schon jetzt die Arbeitsweise in einigen Branchen. Aber nicht nur Texte können mit Large Language Models in nahezu menschlicher Qualität und Ideenvielfalt umgesetzt werden – auch die Kombination mit anderen KI-Tools bietet ungeahnte Möglichkeiten. So können z.B. Videos per Textanweisung editiert werden, Code für Programme oder Websites automatisch generiert werden oder sogar ganz neue Bilder erstellt werden.
Auch für die Buchhaltung kann der Einsatz von künstlicher Intelligenz und insbesondere Large Language Models (LLM ) einige Vorteile bringen und gleichzeitig die Arbeitsweise deutlich vereinfachen. In diesem Artikel widmen wir uns einer Vision der Buchhaltung in der Zukunft.
Large Language Models und ihre Rolle in der Buchhaltung
Bestimmt haben Sie schon einiges darüber gehört, wie ChatGPT Ihnen in der Kanzlei helfen kann. Als Beispiele werden meistens Dinge wie die automatische Erstellung von Stellenausschreibungen, E-Mails oder KI-generierte Blogs und Social Media Texte genannt. Wir glauben allerdings, dass der Einsatzbereich von KI und LLMs tiefer gehen kann und auch bei buchhalterischen Aufgaben helfen kann.
Aber bevor wir uns dem Einsatz in der Buchhaltung widmen lassen Sie uns erst mal klären, was Large Language Models eigentlich genau sind?
Was sind LLMs und was können Sie?
LLMs oder sogenannte Transformer-Modelle, darunter auch ChatGPT, sind leistungsstarke KI-Systeme, die entwickelt wurden, um menschenähnlichen Text zu generieren und komplexe Sprachaufgaben zu lösen. Sie basieren auf Deep Learning-Techniken, insbesondere auf einer Architektur namens Transformer, und wurden mit großen Mengen an Textdaten trainiert. Durch dieses umfangreiche Training haben sie ein großes Verständnis von Sprache entwickelt und können Aufgaben wie Übersetzung, Zusammenfassung, Frage-Antwort-Systeme und Textgenerierung bewältigen.
LLMs erzeugen Wörter oder Sätze, indem sie vorherige Kontexte nutzen und Wahrscheinlichkeiten für das nächste Wort berechnen. Dabei werden komplexe mathematische Modelle verwendet, um den Zusammenhang zu verstehen und die wahrscheinlichsten Fortsetzungen zu generieren. Dieser Prozess ermöglicht es, kohärente und sinnvolle Texte zu produzieren, die auf den Eingaben oder Anfragen (genannt "Prompts") basieren.
Auch dieser Artikel wurde teilweise von ChatGPT geschrieben. Das Ergebnis war zwar nicht einwandfrei und ich musste hier und da einige Dinge ausbessern, aber das Gerüst stand in wenigen Sekunden. Trotzdem ist es wichtig anzumerken, dass Large Language Models zwar beeindruckende Ergebnisse liefern können, aber noch lange nicht perfekt sind.
Sie können beispielsweise anfällig für Voreingenommenheit und die Reproduktion von Fehlinformationen sein, da sie nur das trainierte Wissen reflektieren und kein neues Wissen generieren. Die ethische Verantwortung und der bewusste Umgang mit solchen Modellen sind daher besonders wichtig, um ihre Potenziale voll auszuschöpfen und mögliche negative Auswirkungen zu minimieren .
Die Zukunft der Buchhaltung mit KI und LLMs
Das Erstellen von Texten ist schon jetzt ein praktischer Anwendungsfall von LLMs wie ChatGPT. Beispielsweise können, wie oben genannt, Stellenausschreibungen, Texte für Ihre Website, Texte für Social Media Posts oder Blogartikel einfach und schnell damit generiert werden. Diese sehr allgemeinen Einsatzbereiche bringen jedoch keinen buchhalterischen Mehrwert. Doch auch dafür ist die Verwendung von Transformer-Modellen in näherer Zukunft vorstellbar.
Textverständnis als Gamechanger
KI-Tools wie Finmatics können bereits jetzt beispielsweise Felder auf Belegen (Betrag, Steuersatz, Rechnungsdatum, …) korrekt klassifizieren und zuordnen und allein dadurch einen Mehrwert für die Belegverarbeitung darstellen. Der große Vorteil im zusätzlichen Einsatz von LLMs liegt aber vor allem in der Fähigkeit, Texte nicht nur korrekt zu erkennen und klassifizieren, sondern auch zu verstehen und im richtigen Kontext weiterzuverarbeiten.
Daten, Daten, Daten
Bestimmt haben Sie es auch schon bemerkt: Die Datenmengen werden immer größer und größer. Da wir in unserem Alltag bereits zum größten Teil mit digitalen Daten zu tun haben, sei es mit tausenden digitalen Fotos am Handy, einem übervollen E-Mail-Postfach oder z.B. riesige Excel-Files. – Die Verarbeitung von großen Datenmengen wird in jedem Fall zunehmend mühsamer, da diese immer schwieriger zu durchblicken sind. Ein wesentlicher Vorteil von LLMs liegt auch hier vor allem in der Verarbeitung von großen Datenmengen – und das in Echtzeit. Stellen Sie sich vor:
Bye Bye Benutzerhandbuch
Sicher kennen Sie das: Sie kaufen eine neue Software (oder ein neues Gerät) um Prozesse zu verbessern und Zeit zu sparen, aber müssen zuerst einmal die Bedienung des Tools lernen. Gerade bei komplexerer Software wie z.B. Buchhaltungssoftware scheinen die Möglichkeiten auf den ersten Blick endlos und die Bedienung hochkomplex. Außerdem kostet es auch Zeit, das Team auf neue Tools einzuschulen bis schließlich die gewünschte Verbesserung spürbar wird.
Gerade, wenn Mandanten in die Belegverarbeitung miteinbezogen werden sollen, ist das Thema „Bedienung eines Tools“ besonders wichtig. Anders als Sie und Ihre Kolleg:innen in der Buchhaltung und Steuerberatung haben Mandanten meist wenig Ahnung von der Thematik und auch geringe Motivation sich tiefergehend damit zu beschäftigen.
Also warum bedienen wir Software nicht einfach auf einem Weg, den wir ohnehin schon beherrschen? – nämlich mit Sprache. LLMs machen’s möglich!
Large Language Models und Finmatics
Finmatics baut bereits jetzt auf patentierte eigens entwickelte und hochgradig innovative KI-Technologie, um Ihnen die Belegverarbeitung so leicht wie möglich zu machen. Durch den Einsatz von Deep Learning-, Machine Learning-, Crowd Learning- und anderen KI-Algorithmen können schon jetzt…
- Belegseiten erkannt und automatisch getrennt werden
- Belegtypen richtig zugeordnet werden
- Belegfelder klassifiziert und ausgelesen werden
- Geschäftspartner, Konten, etc. vorhergesagt werden
- Und noch viele weitere Arbeitsschritte einfach automatisiert werden
Aber natürlich sind Large Language Models auch bei Finmatics bereits in der Entwicklung, um Ihnen noch mehr Zeitersparnis und Effizienz in Ihrer täglichen Arbeit bieten zu können.
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