66 % der AP-Teams erfassen Rechnungen noch per Hand.
Die Zahl steigt, nicht sinkt.
2023 gaben 60 % der AP-Teams Rechnungsdaten manuell in ihr ERP ein. Zwei Jahre und Milliarden in Automatisierung später sind es 66 %. Warum – und was es wirklich ändert.
Wichtigste Erkenntnisse
- AP-Automatisierung sollte die manuelle Dateneingabe überflüssig machen – doch der Anteil der manuellen Erfassung stieg in zwei Jahren von 60 % auf 66 %, und die Teams, die noch per Hand tippen, sind genau die, die bereits Tools gekauft haben.
- Vorlagenbasierte OCR (Software, die Text aus gescannten Seiten extrahiert) versagt jedes Mal, wenn ein Lieferant sein Rechnungslayout ändert. Bei 200 Lieferanten wird die Pflege dieser Vorlagen leise zum Vollzeitjob, der jeden Effizienzgewinn zunichtemacht, den Sie sich erhofft hatten.
- Der entscheidende Wandel liegt darin, nicht mehr nur zu wissen, wo Rechnungsdaten auf einer Seite stehen, sondern zu verstehen, was sie bedeuten – eine Extraktion, die semantisch statt positionsbasiert liest, verarbeitet 500 Lieferantenformate so mühelos wie eines, ohne Vorlagen oder Wartung.
66 % der AP-Teams erfassen Rechnungen noch manuell. Die Zahl steigt, nicht sinkt.
Der IFOL-Bericht Accounts Payable Automation Trends 2025 befragte knapp 200 AP- und Finanzfachleute – 78 % davon arbeiten direkt in der Kreditorenbuchhaltung. Die Ergebnisse passen nicht zur gängigen Erzählung.
66 % geben Rechnungsdaten noch manuell in ihr ERP- oder Finanzsystem ein – ein Anstieg von 60 % im Jahr 2023. 63 % verbringen mehr als 10 Stunden pro Woche mit der Rechnungsverarbeitung – ein Anstieg von 52 % im Jahr 2024. 73 % der Finanzteams sind nicht vollständig automatisiert. 27 % haben gar keine Automatisierung.
Der Vic.ai AI Momentum Report 2025 zeigt indes, dass 37 % der AP-Profis die manuelle Dateneingabe als ihr größtes Problem ansehen – noch vor hohen Verarbeitungskosten, langsamen Genehmigungen und jedem anderen operativen Kopfschmerz.
Das ist keine Erfolgsgeschichte. Es ist die Geschichte eines Problems, das von außen gelöst scheint, aber nicht gelöst ist. Die Automatisierungswerkzeuge existieren. Die ROI-Fälle sind klar. Warum steigt die manuelle Erfassungsrate also?
Die Antwort lautet nicht: „Unternehmen haben noch keine Tools gekauft." Sondern: Die Tools, die die meisten Unternehmen gekauft haben, lösen das Kernproblem nicht. Und das Kernproblem ist nicht, dass die Dateneingabe langsam ist – sondern dass jede Rechnung in einem anderen Format eintrifft und die vorlagenbasierte Automatisierung genau daran scheitert.
Die Lücke, über die niemand spricht: Die Automatisierungsadoption steigt, aber die Art der Automatisierung, die die meisten Teams einsetzen – vorlagenbasierte OCR – erzeugt einen Wartungsaufwand, der mit jedem neuen Lieferanten wächst. Irgendwann kostet die Wartung der Automatisierung mehr als die manuelle Arbeit, die sie ersetzt.
Wie „manuelle Dateneingabe" im Arbeitsalltag tatsächlich aussieht
Wenn Sie in der Kreditorenbuchhaltung arbeiten, brauchen Sie diesen Abschnitt nicht. Aber wenn Sie CFO, Gründer oder jemand sind, der das Automatisierungsbudget freigegeben hat und dachte, das Problem sei gelöst – das hier macht Ihr Team tatsächlich.
Eine Rechnung kommt als PDF-Anhang in einem gemeinsamen Posteingang an. Jemand öffnet sie. Er liest Lieferantenname, Rechnungsnummer, Datum, Fälligkeitsdatum, Positionen, Nettobetrag, Steuer und Gesamtbetrag. Er tippt jedes dieser Felder in NetSuite ein. Oder SAP. Oder QuickBooks. Er gleicht die Rechnung manuell mit einer Bestellung ab – per Augenschein. Er leitet sie per E-Mail zur Genehmigung weiter. Dann jagt er dem Genehmiger hinterher, der seit drei Tagen nicht reagiert hat.
Multiplizieren Sie das mit 200. Oder 1.500. Oder 5.000 – dem Volumen, das 36 % der IFOL-Befragten monatlich bewältigen.
Ein Kreditorenbuchhalter auf Reddits r/Accounting beschrieb es treffend: „Wir bekommen vielleicht 1.500–2.000 Rechnungen im Monat von Lieferanten. Ich höre ständig, dass die Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung inzwischen so gut wie gelöst ist, aber unser Prozess sieht immer noch so aus: Rechnungen landen als PDF-Anhänge in einem gemeinsamen Posteingang, jemand öffnet jede einzelne, tippt die Kopfdaten in NetSuite, gleicht manuell mit Bestellungen ab, leitet per E-Mail zur Genehmigung weiter, jagt Genehmigern hinterher, wenn sie ignorieren. Wir haben die OCR-Funktion in NetSuite ausprobiert, aber sie scheitert an der Hälfte unserer Rechnungen, weil jede Maschinenbaufirma und jeder Rohstofflieferant ihr Format anders gestaltet.“
Dieser Beitrag hat über 200 Upvotes und Dutzende Kommentare von Leuten, die dasselbe sagen. Das sind keine kleinen Unternehmen. Es sind mittelständische Hersteller, Händler und Dienstleister, die Hunderte oder Tausende von Rechnungen im Monat verarbeiten – und die Person, die tippt, ist ein ausgebildeter Buchhalter, kein Datenerfasser.
Die Forschung von Ardent Partners aus dem Jahr 2025 beziffert die Kosten pro manuell bearbeiteter Rechnung auf 15,97 €, während die beste automatisierte Verarbeitung nur 2,36 € kostet. Für ein Unternehmen mit 3.000 Rechnungen pro Monat ergibt sich eine jährliche Lücke von 490.000 € – ohne Berücksichtigung von Fehlerkosten, verspäteten Zahlungen oder verpassten Skonti.
Das Formatproblem: Warum jede Lieferantenrechnung Ihre Vorlage sprengt
Wenn alle Rechnungen einem einheitlichen Layout folgen würden, hätte die vorlagenbasierte OCR dieses Problem schon vor einem Jahrzehnt gelöst. Tun sie aber nicht. Und werden sie auch nie.
Ein Lieferant in Deutschland platziert die Steueraufschlüsselung in der Fußzeile. Ein Zulieferer in Texas setzt sie in eine Spalte rechts neben den Positionen. Ein Auftragnehmer in Singapur weist Steuern gar nicht aus – sie sind im Einzelpreis enthalten. Eine lokale Werkstatt sendet einen eingescannten PDF mit handschriftlichen Notizen am Rand. Ein anderer mailt ein Handyfoto einer Papierrechnung auf einem Schreibtisch.
Jede dieser Formatabweichungen bringt die vorlagenbasierte Automatisierung zum Scheitern. Vorlagen-OCR funktioniert, indem sie sich die Position von Feldern in einem bekannten Layout merkt: „Die Rechnungsnummer befindet sich an den Koordinaten X,Y. Der Gesamtbetrag an den Koordinaten A,B.“ Sobald ein Lieferant seine Rechnungsvorlage ändert – oder Sie einen neuen Lieferanten aufnehmen – stimmen diese Koordinaten nicht mehr.
Das ist kein Ausnahmefall. Es ist der Normalfall. Das durchschnittliche mittelständische Unternehmen erhält Rechnungen von 200–500 verschiedenen Lieferanten, die jeweils ihr eigenes Layout verwenden. ERP-Systeme, Buchhaltungsprogramme und vertikale SaaS-Tools generieren Rechnungen in Formaten, die ihre Entwickler gewählt haben – nicht in Formaten, die Ihre AP-Abteilung kontrollieren kann.
Und es kommt noch schlimmer. Anbieter ändern ihre Rechnungsformate. Ein Lieferant aktualisiert sein Abrechnungssystem. Eine Restaurantkette gestaltet ihre Vorlage neu. Ein Freiberufler wechselt von einer Rechnungs-App zur anderen. Jede Änderung zerbricht lautlos die Vorlage, die letzten Monat noch funktioniert hat. Ihre Kreditorenbuchhaltung entdeckt den Bruch, wenn die Daten falsch herauskommen – oder wenn sie merkt, dass sie seit Wochen dasselbe Feld manuell korrigiert.
Die Formatenvielfalt ist kein vorübergehendes Problem, das Anbieter irgendwann durch Standardisierung beseitigen werden. Sie ist ein dauerhaftes Merkmal einer Welt mit Millionen unabhängiger Unternehmen, Dutzenden von ERP-Systemen und keinem universellen Rechnungsstandard. Jeder Automatisierungsansatz, der auf Formatkonsistenz angewiesen ist, wird irgendwann scheitern.
Die Vorlagenfalle: Wenn „mehr Automatisierung“ mehr Wartung bedeutet
Hier ist das strukturelle Paradoxon, das die meisten Automatisierungsanbieter Ihnen nicht verraten.
Vorlagenbasierte Rechnungsverarbeitung skaliert linear mit der Anzahl der Anbieter. Jeder neue Lieferant bedeutet eine neue Vorlage, die erstellt, getestet und gewartet werden muss. Bei 20 Anbietern haben Sie 20 Vorlagen. Beherrschbar. Bei 200 Anbietern – was für einen mittelständischen Hersteller oder Händler normal ist – haben Sie 200 Vorlagen. Jede muss aktualisiert werden, wenn der Anbieter sein Format ändert, was regelmäßig und ohne Vorankündigung geschieht.
Die Analyse der Rechnungsparsing-Automatisierung von Infrrd brachte es auf den Punkt: „Jeder neue Anbieter, der zu einem vorlagenbasierten System hinzugefügt wird, erfordert Konfigurationsarbeit, bevor eine einzige Rechnung korrekt verarbeitet werden kann. Wenn die Anzahl der Lieferanten wächst oder die Einarbeitung schnell erfolgt, wird der Vorlagenrückstand zum Engpass. Teams verbringen mehr Zeit mit der Verwaltung von Vorlagen als mit der Verarbeitung von Rechnungen – das Gegenteil dessen, was Automatisierung erreichen soll.“
Im großen Maßstab kehrt sich die Rechnung um. Wenn die Pflege von 200 Vorlagen eine Vollzeitkraft erfordert und die manuelle Erfassung von 3.000 Rechnungen zwei Personen, dann haben Sie nicht automatisiert – Sie haben lediglich die Dateneingabe durch Vorlagenpflege ersetzt. Die Kosten haben sich verlagert, sind aber nicht verschwunden.
Deshalb geben 66 % der Teams trotz vorhandener „Automatisierung“ immer noch Daten manuell ein. Sie haben ein Tool gekauft, das 80 % der Rechnungen ihrer 20 größten Lieferanten automatisiert – und bearbeiten die restlichen 180 Lieferanten, deren Formate das Tool nicht verarbeiten kann, weiterhin von Hand. Das Tool ist da. Es läuft. Aber der Großteil der Arbeit bleibt an Menschen hängen.
Die Ausnahmespirale: 20 % Ihrer Rechnungen fressen 80 % der Zeit
Selbst in teilautomatisierten Kreditorenbuchhaltungen gibt es eine Arbeitskategorie, die fast niemand misst: die Bearbeitung von Ausnahmen.
Laut dem 2025 State of ePayables Report erfordern etwa 22 % der Rechnungen eine Ausnahmebehandlung – fehlende Bestellnummern, falsche Beträge, Formatabweichungen, doppelte Einreichungen. In einem manuellen Prozess sind diese Ausnahmen einfach Teil des Ablaufs. In einem automatisierten Prozess werden sie zu Hindernissen.
Die Automatisierung erkennt die Ausnahme. Stoppt die Verarbeitung. Erzeugt eine Benachrichtigung. Und dann... muss ein Mensch eingreifen. Das Original-PDF öffnen. Mit den markierten Daten vergleichen. Den Lieferanten anschreiben. Auf Antwort warten. Korrigierte Daten neu eingeben. Zur Freigabe weiterleiten. Jede Ausnahme kann 15–30 Minuten zur Lösung dauern.
Rechnen Sie: 3.000 Rechnungen pro Monat × 22 % Ausnahmequote = 660 Ausnahmen. Bei 20 Minuten pro Stück sind das 220 Stunden – mehr als die monatliche Kapazität einer Vollzeitkraft –, die allein für Ausnahmen aufgewendet werden. Und das, nachdem die Automatisierung die Rechnung bereits „verarbeitet“ hat.
Das ist die Halbautomatisierungsfalle. Unternehmen investieren in Automatisierung, reduzieren die einfachen 80 % und stellen fest, dass die restlichen 20 % schwieriger sind als die ursprünglichen 100 %, weil Ausnahmen den Workflow-Rhythmus stören. Das Team arbeitet nicht weniger – es leistet fragmentiertere, kontextwechselintensivere Arbeit. Vic.ai nennt es „die letzte Meile der AP-Automatisierung, die immer noch von Hand erledigt wird".
Was templatebasierte Automatisierung tatsächlich bringt: schnellere Verarbeitung standardisierter Rechnungen großer Lieferanten – und eine neue Kategorie unsichtbarer Arbeit (Template-Pflege + Ausnahmebehandlung), die die Effizienzgewinne leise auffrisst.
Warum templatebasierte OCR an eine Grenze stößt – und was darüber hinausführt
Die vorherigen drei Abschnitte beschreiben ein Kernproblem: Formatabhängigkeit. Template-OCR, regelbasierte Extraktion und traditionelle Machine-Learning-Modelle teilen dieselbe Einschränkung – sie müssen wissen, wo Daten sind, nicht, was sie sind.
Ein Templatesystem sieht Koordinaten. Es fragt: „Wo auf der Seite steht die Rechnungsnummer?" Die Antwort ist für jeden Lieferanten anders. Ein Vision Language Model (VLM) sieht Semantik. Es fragt: „Was auf dieser Seite fungiert als Rechnungsnummer?" Die Antwort ist dieselbe, egal wo es steht.
Das ist keine marginale Verbesserung. Es ist ein kategorialer Unterschied. Wenn Sie einem VLM-basierten System sagen, es solle „Rechnungsnummer", „Lieferantenname", „Fälligkeitsdatum" und „Gesamtsumme" extrahieren, sucht es nicht nach diesen Wörtern an erwarteten Positionen – es liest das Dokument wie ein Mensch: Es versteht, dass „INV-2025-08472" neben einer Bezeichnung wie „Rechnung Nr.", „Referenz" oder „Dokument Nr." die Rechnungsnummer ist – unabhängig davon, wo auf der Seite diese Paarung erscheint.
Drei Konsequenzen ergeben sich daraus unmittelbar:
1. Keine Vorlagen erstellen oder pflegen. Eine Rechnung eines neuen Lieferanten wird genauso verarbeitet wie die eines langjährigen Geschäftspartners. Das System liest jedes Dokument neu und erfasst seine Struktur eigenständig.
2. Formatänderungen unterbrechen den Workflow nicht. Wenn ein Lieferant sein Rechnungslayout ändert, findet das VLM die Felder weiterhin anhand ihrer semantischen Rolle – nicht ihrer Position. Sie müssen nichts aktualisieren.
3. Daten aller Lieferanten landen in einer einheitlichen Tabelle. Sie legen die gewünschten Spaltennamen fest – „Lieferant“, „Rechnungsdatum“, „Positionsbeschreibung“, „Menge“, „Einzelpreis“, „Gesamtbetrag“ – und jede Rechnung, unabhängig vom ursprünglichen Layout, gibt Daten in diese Spalten aus. Eine Tabelle, jeder Lieferant, kein Vorlagenaufwand.
Das ist keine Theorie. Der architektonische Wandel von „Wo sind die Daten?“ (Vorlagen-OCR) zu „Was bedeuten diese Daten?“ (VLM) macht das Formatproblem skalierbar lösbar.
Was sich beim Umstieg auf KI-Extraktion wirklich ändert
Betrachten wir das anhand von Zahlen. Für ein mittelständisches Kreditorenbuchhaltungsteam, das monatlich 3.000 Rechnungen von 300 Lieferanten verarbeitet:
| Metrik | Manuelle / Vorlagen-OCR | VLM-basierte Extraktion |
|---|---|---|
| Kosten pro Rechnung | 8 – 16 $ | 2 – 5 $ |
| Bearbeitungszeit pro Rechnung | 3 – 5 Minuten | 5 – 10 Sekunden |
| Formatabhängigkeit | Vorlage pro Lieferant erforderlich | Keine Vorlagen nötig |
| Lieferanten-Onboarding-Zeit | 15 – 30 Min. pro Lieferant (Vorlageneinrichtung) | Null — erste Rechnung wird sofort verarbeitet |
| Resilienz bei Formatänderungen | Bricht still; Vorlagenupdate erforderlich | Liest Dokument jedes Mal neu |
| Lieferantenübergreifende Ausgabe | Separate Ausgaben erfordern manuelle Zusammenführung | Einheitliche Tabelle für alle Lieferanten |
Der Workflow auf der VLM-Seite ist unkompliziert: Laden Sie Ihre Rechnungen hoch (per Drag-and-Drop, Stapel-Upload aus einem Ordner oder über einen Sammlungslink, über den Lieferanten direkt einreichen können), geben Sie die zu extrahierenden Spaltennamen an und laden Sie eine einzige Excel-Datei mit allen zusammengeführten Daten herunter. Wenn Sie Google Sheets verwenden, können Sie mit dem Add-on dies direkt aus Ihrer Tabelle heraus erledigen – die extrahierten Daten werden direkt in Ihr aktives Blatt eingefügt.
Und für Teams, die mehr als nur Extraktion benötigen, ermöglichen berechnete Spalten die Definition von Berechnungen, die während der Extraktion ausgeführt werden. Benötigen Sie Positionssummen, die aus Menge × Einzelpreis berechnet werden? Möchten Sie Rechnungen kennzeichnen, bei denen der berechnete Gesamtbetrag nicht mit der Summe der Positionen übereinstimmt? Definieren Sie die Berechnung einmal, und die KI wendet sie automatisch auf jede Rechnung an. Eine detaillierte Anleitung zum Stapelverarbeitungs-Workflow finden Sie in unserem Leitfaden zum stapelweisen Extrahieren von Rechnungsdaten aus mehreren PDFs in eine Excel-Tabelle.