66 % der AP-Teams erfassen Rechnungen weiterhin von Hand.
Die Zahl steigt – statt zu sinken.

66 % der AP-Teams erfassen Rechnungen weiterhin manuell. Und die Zahl steigt.

Der IFOL-Bericht Accounts Payable Automation Trends 2025 befragte fast 200 AP- und Finanzfachleute – 78 % davon arbeiten direkt in der Kreditorenbuchhaltung. Die Ergebnisse passen nicht zur gängigen Erzählung.

66 % erfassen Rechnungsdaten weiterhin manuell in ihr ERP- oder Finanzsystem – ein Anstieg gegenüber 60 % im Jahr 2023. 63 % verbringen mehr als 10 Stunden pro Woche mit der Rechnungsverarbeitung – gegenüber 52 % im Jahr 2024. 73 % der Finanzteams sind nicht vollständig automatisiert. 27 % haben überhaupt keine Automatisierung.

Derweil zeigt der AI Momentum Report 2025 von Vic.ai, dass 37 % der AP-Fachkräfte die manuelle Datenerfassung weiterhin als ihren größten Schmerzpunkt einstufen – noch vor hohen Verarbeitungskosten, langsamen Genehmigungen und allen anderen operativen Problemen.

Das ist keine Erfolgsgeschichte. Es ist die Geschichte eines Problems, das von außen gelöst wirkt, es aber nicht ist. Die Automatisierungstools existieren. Die ROI-Fälle sind klar. Warum steigt die manuelle Erfassungsquote also an?

Die Antwort ist nicht „Unternehmen haben noch keine Tools gekauft.“ Es ist: Die Tools, die die meisten Unternehmen gekauft haben, lösen das Kernproblem nicht. Und das Kernproblem ist nicht, dass die Datenerfassung langsam ist – sondern dass jede Rechnung in einem anderen Format ankommt und vorlagenbasierte Automatisierung genau an diesem Punkt scheitert.

So sieht „manuelle Datenerfassung“ im Alltag tatsächlich aus

Wenn Sie in der AP arbeiten, brauchen Sie diesen Abschnitt nicht. Aber wenn Sie CFO, Gründer oder jemand sind, der das Automatisierungsbudget genehmigt und angenommen hat, das Problem sei gelöst – das ist es, was Ihr Team tatsächlich tut.

Eine Rechnung kommt als PDF-Anhang in einem gemeinsamen Postfach an. Jemand öffnet sie. Er liest Lieferantenname, Rechnungsnummer, Datum, Fälligkeitsdatum, Positionen, Zwischensumme, Steuer und Gesamtbetrag. Er tippt jedes dieser Felder in NetSuite. Oder SAP. Oder QuickBooks. Er gleicht die Rechnung mit einer Bestellung ab – manuell, 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 – das Volumen, das 36 % der IFCT-Befragten monatlich bewältigen.

Ein AP-Fachmann auf Reddits r/Accounting beschrieb es deutlich: „Wir bekommen vielleicht 1.500–2.000 Rechnungen im Monat von Lieferanten. Ich höre ständig, dass AP-Automatisierung inzwischen im Grunde gelöst ist, aber unser Prozess ist immer noch: Rechnungen landen als PDF-Anhänge in einem gemeinsamen Postfach, jemand öffnet jede einzelne, tippt die Kopfdaten in NetSuite, gleicht manuell mit der Bestellung ab, leitet zur Genehmigung per E-Mail weiter und jagahlt Genehmigern hinterher, wenn sie es ignorieren. Wir haben die in NetSuite integrierte OCR-Lösung ausprobiert, aber sie scheitert an der Hälfte unserer Rechnungen, weil jede Maschinenbauwerkstatt und jeder Rohstofflieferant sie anders formatiert.“

Dieser Beitrag hat über 200 Upvotes und Dutzende Kommentare von Leuten, die dasselbe sagen. Das sind keine kleinen Unternehmen. Das sind mittelständische Hersteller, Händler und Dienstleister, die Hunderte oder Tausende von Rechnungen pro 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 auf 15,97 $ pro manuell verarbeiteter Rechnung, verglichen mit 2,36 $ für eine erstklassige automatisierte Verarbeitung. Für ein Unternehmen, das 3.000 Rechnungen pro Monat verarbeitet, ergibt das eine jährliche Differenz von 490.000 $ – ohne die Kosten für Fehler, verspätete Zahlungen oder verpasste Skonti.

Das Formatproblem: Warum jede Lieferantenrechnung Ihre Vorlage zerbricht

Wenn Rechnungen alle einem einheitlichen Layout folgen würden, hätte vorlagenbasierte OCR dieses Problem schon vor einem Jahrzehnt gelöst. Tun sie nicht. Und werden sie nie.

Ein Lieferant in Deutschland platziert die Steueraufschlüsselung in der Fußzeile. Ein Zulieferer in Texas setzt sie in eine Spalte rechts neben den Positionszeilen. Ein Auftragnehmer in Singapur weist die Steuer gar nicht aus – sie ist im Einzelpreis enthalten. Eine lokale Maschinenwerkstatt sendet einen gescannten PDF mit handschriftlichen Notizen am Rand. Ein anderer mailt ein Handyfoto einer Papierrechnung auf einem Schreibtisch.

Jede dieser Formatvariationen bricht die vorlagenbasierte Automatisierung. Vorlagen-OCR funktioniert, indem es sich merkt, wo sich Felder in einem bekannten Layout befinden: „Die Rechnungsnummer liegt bei den Koordinaten X,Y. Der Gesamtbetrag liegt bei den Koordinaten A,B." Sobald ein Lieferant seine Rechnungsvorlage ändert – oder Sie einen neuen Lieferanten hinzufügen – stimmen diese Koordinaten nicht mehr.

Das ist kein Randfall. Das ist der Normalfall. Ein durchschnittliches mittelständisches Unternehmen erhält Rechnungen von 200–500 verschiedenen Lieferanten, die jeweils ihr eigenes Layout verwenden. ERP-Systeme, Buchhaltungssoftware und vertikale SaaS-Tools erzeugen Rechnungen in Formaten, die ihre Entwickler gewählt haben – nicht Formate, die Ihr AP-Team kontrollieren kann.

Und es wird noch schlimmer. Lieferanten ändern ihre Rechnungsformate. Ein Zulieferer aktualisiert sein Abrechnungssystem. Eine Restaurantkette gestaltet ihre Vorlage neu. Ein Freiberufler wechselt von einer Rechnungs-App zu einer anderen. Jede Änderung bricht stillschweigend die Vorlage, die letzten Monat noch funktioniert hat. Ihr AP-Team entdeckt den Bruch, wenn die Daten falsch herauskommen – oder wenn es bemerkt, dass es seit Wochen dasselbe Feld manuell korrigiert.

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 Lieferanten. Jeder neue Lieferant bedeutet eine neue Vorlage, die erstellt, getestet und gepflegt werden muss. Bei 20 Lieferanten haben Sie 20 Vorlagen. Machbar. Bei 200 Lieferanten – was für einen mittelständischen Hersteller oder Händler normal ist – haben Sie 200 Vorlagen. Jede davon muss aktualisiert werden, wenn der Lieferant sein Format ändert, was er regelmäßig tut, ohne Sie zu informieren.

Infrrds Analyse der Rechnungsparsing-Automatisierung brachte es auf den Punkt: „Jeder neue Lieferant, der zu einem vorlagenbasierten System hinzugefügt wird, erfordert Konfigurationsarbeit, bevor eine einzige Rechnung korrekt verarbeitet werden kann. Wenn die Anzahl der Lieferanten wächst oder das Onboarding 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 benötigt, haben Sie nicht automatisiert – Sie haben lediglich Datenerfassungsarbeit durch Vorlagenwartungsarbeit ersetzt. Die Kosten haben sich verschoben, sie sind nicht verschwunden.

Deshalb geben 66 % der Teams Daten trotz vorhandener „Automatisierung" weiterhin manuell ein. Sie haben ein Tool gekauft, das 80 % der Rechnungen ihrer Top-20-Lieferanten automatisiert – und bearbeiten die verbleibenden 180 Lieferanten, deren Formate das Tool nicht parsen kann, weiterhin manuell. Das Tool ist da. Es läuft. Aber der Großteil der Arbeit bleibt in menschlichen Händen.

Die Ausnahmespirale: 20 % Ihrer Rechnungen verschlingen 80 % der Zeit

Selbst in teilautomatisierten AP-Abteilungen gibt es eine Arbeitskategorie, die fast niemand misst: die Bearbeitung von Ausnahmen.

Forschung aus dem 2025 State of ePayables Report zeigt, dass rund 22 % der Rechnungen eine Ausnahmebehandlung erfordern — fehlende PO-Nummern, falsche Beträge, Formatabweichungen, doppelte Einreichungen. In einem manuellen Prozess sind diese Ausnahmen nur Teil des Ablaufs. In einem automatisierten Prozess werden sie zu Hindernissen.

Die Automatisierung markiert die Ausnahme. Stoppt die Verarbeitung. Erzeugt eine Benachrichtigung. Und dann... muss ein Mensch eingreifen. Das Original-PDF öffnen. Es mit den markierten Daten vergleichen. Dem Lieferanten eine E-Mail senden. Auf eine Antwort warten. Korrigierte Daten neu eingeben. Zur Genehmigung weiterleiten. Jede Ausnahme kann 15–30 Minuten zur Auflösung benötigen.

Rechnen Sie nach: 3.000 Rechnungen pro Monat × 22 % Ausnahmequote = 660 Ausnahmen. Bei 20 Minuten pro Ausnahme sind das 220 Stunden — mehr als die monatliche Kapazität eines Vollzeitmitarbeiters — die allein für Ausnahmen aufgewendet werden. Und das, nachdem die Automatisierung die Rechnung bereits „verarbeitet" hat.

Das ist die Semi-Automatisierungsfalle. Unternehmen investieren in Automatisierung, reduzieren die einfachen 80 % und stellen fest, dass die verbleibenden 20 % schwieriger sind als die ursprünglichen 100 %, weil Ausnahmen den Workflow-Rhythmus unterbrechen. Das Team leistet nicht weniger Arbeit — es leistet fragmentiertere Arbeit mit häufigen Kontextwechseln. Vic.ai nennt es „die letzte Meile der AP-Automatisierung, die noch von Hand gegangen wird."

Warum vorlagenbasierte OCR an eine Grenze stößt — und was darüber hinausführt

Die vorherigen drei Abschnitte beschreiben ein Kernproblem: Formatabhängigkeit. Vorlagen-OCR, regelbasierte Extraktion und traditionelle maschinelle Lernmodelle teilen alle dieselbe Einschränkung — sie müssen wissen, wo Daten sind, nicht was sie sind.

Ein Vorlagensystem sieht Koordinaten. Es fragt: „Wo auf der Seite befindet sich die Rechnungsnummer?" Die Antwort ist für jeden Lieferanten anders. Ein Vision-Language-Modell (VLM) sieht Semantik. Es fragt: „Was auf dieser Seite fungiert als Rechnungsnummer?" Die Antwort ist dieselbe, unabhängig davon, wo sie steht.

Das ist keine marginale Verbesserung. Es ist ein kategorialer Unterschied. Wenn Sie einem VLM-basierten System sagen, es solle „Rechnungsnummer", „Lieferantenname", „Fälligkeitsdatum" und „Gesamtbetrag" extrahieren, scannt es nicht nach diesen Wörtern an erwarteten Positionen — es liest das Dokument so, wie es ein Mensch tun würde, und versteht, dass „INV-2025-08472" neben einem Label wie „Rechnungs-Nr." oder „Referenz" oder „Dokument-Nr." die Rechnungsnummer ist, unabhängig davon, wo auf der Seite diese Kombination erscheint.

Drei Konsequenzen ergeben sich direkt daraus:

1. Keine Vorlagen zu erstellen oder zu pflegen. Die Rechnung eines neuen Lieferanten wird genauso verarbeitet wie die eines Lieferanten, mit dem Sie seit zehn Jahren zusammenarbeiten. Das System liest jedes Dokument neu und versteht seine Struktur unabhängig.

2. Formatänderungen unterbrechen die Pipeline nicht. Wenn ein Lieferant sein Rechnungslayout neu gestaltet, findet das VLM die Felder weiterhin über ihre semantische Rolle, nicht über ihre Position. Sie müssen nichts aktualisieren.

3. Lieferantenübergreifende Daten landen in einer einheitlichen Tabelle. Sie definieren die gewünschten Spaltennamen — „Lieferant", „Rechnungsdatum", „Positionsbeschreibung", „Menge", „Einzelpreis", „Gesamtbetrag" — und jede Rechnung, unabhängig von ihrem ursprünglichen Layout, gibt Daten in diese Spalten aus. Eine Tabelle, jeder Lieferant, keine Vorlagenpflege.

Das ist keine Theorie. Der architektonische Wandel von „wo sind die Daten" (Vorlagen-OCR) zu „was bedeuten diese Daten" (VLM) ist es, der das Formatproblem in großem Maßstab lösbar macht.

Was sich tatsächlich ändert, wenn Sie auf KI-Extraktion umstellen

Lassen Sie uns das anhand von Zahlen verdeutlichen. Für ein mittelständisches AP-Team, das monatlich 3.000 Rechnungen von 300 Lieferanten verarbeitet:

Der Workflow auf der VLM-Seite ist unkompliziert: Laden Sie Ihre Rechnungen hoch (per Drag-and-Drop, Batch-Upload aus einem Ordner oder über einen Sammellink, über den Lieferanten Rechnungen direkt einreichen), legen Sie die gewünschten Spaltennamen für die Extraktion fest und laden Sie eine einzige Excel-Datei mit allen zusammengeführten Daten herunter. Wenn Sie Google Sheets verwenden, können Sie dies mit dem Add-on erledigen, ohne Ihre Tabelle zu verlassen — extrahierte Daten werden direkt an Ihr aktives Blatt angehängt.

Und für Teams, die mehr als nur Extraktion benötigen: Mit berechneten Spalten können Sie Berechnungen definieren, 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 ausführlichere Anleitung zum Batch-Verarbeitungsworkflow finden Sie in unserem Leitfaden zum Batch-Extrahieren von Rechnungsdaten aus mehreren PDFs in eine Excel-Datei.