KI-Halluzinationen – Folgen und Lösungen

Am Beispiel der Rechnungsverarbeitung mit KI

Die Auswirkungen von KI-Halluzinationen bei der Verarbeitung von Eingangsrechnungen können weitreichend und vielfältig sein. Diese falschen Erkennungen können nicht nur finanzielle und operative Probleme verursachen, sondern auch das Vertrauen in KI-Systeme untergraben und rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen.

Mögliche Folgen von KI-Halluzinationen

Finanzielle Folgen 

  • Falsche Zahlungen
    Wenn die KI falsche Rechnungsbeträge erkennt, kann dies zu Über- oder Unterzahlungen führen. Überzahlungen belasten das Budget des Unternehmens, während Unterzahlungen zu Mahngebühren und beschädigten Geschäftsbeziehungen führen können.
    Beispiel: Ein Unternehmen zahlt versehentlich 10.000 Euro statt 1.000 Euro aufgrund einer falschen Erkennung der KI, was zu erheblichen finanziellen Verlusten führt.

  • Fehlende Skontoabzüge
    Falsch erkannte Zahlungsziele können dazu führen, dass Skontoabzüge nicht genutzt werden, was höhere Kosten für das Unternehmen bedeutet.
    Beispiel: Ein Unternehmen verpasst den Skontoabzug von 2%, weil die KI ein Zahlungsziel von 3 Tagen als 30 Tage erkennt und die Rechnung verspätet beglichen wird.

Operative Folgen

  • Ineffiziente Prozesse
    Falsch erkannte Rechnungsdaten können zu einem erhöhten manuellen Überprüfungsaufwand führen. Mitarbeitende müssen mehr Zeit aufwenden, um Fehler zu korrigieren und die Richtigkeit der Daten sicherzustellen.
    Beispiel: Ein Team muss zusätzliche Stunden investieren, um zahlreiche Rechnungen manuell zu überprüfen und zu korrigieren, was die Effizienz des Rechnungswesens verringert.

  • Störungen im Lieferantenmanagement
    Fehlzuordnungen von Rechnungen können zu Verwirrungen und Missverständnissen mit Lieferanten führen. Dies kann die Geschäftsbeziehungen belasten und zu Verzögerungen bei Lieferungen und Dienstleistungen führen.
    Beispiel: Ein Lieferant erhält keine Zahlung, weil die Rechnung fälschlicherweise einem anderen Lieferanten zugeordnet wurde, was zu Verzögerungen bei der Lieferung von wichtigen Materialien führt.

Vertrauen und rechtliche Folgen

  • Vertrauensverlust
    Wiederholte Fehler und Halluzinationen können das Vertrauen in die KI-Systeme und die Automatisierungsprozesse des Unternehmens untergraben. Dies kann dazu führen, dass Mitarbeitende und Stakeholder skeptisch gegenüber der Technologie werden.
    Beispiel: Mitarbeitende ziehen es vor, Rechnungen wieder manuell zu verarbeiten, weil sie das KI-System als unzuverlässig empfinden, was die Akzeptanz und den Nutzen der Technologie mindert.

  • Rechtliche Konsequenzen
    Falsche Rechnungsdaten können auch rechtliche Probleme verursachen, insbesondere wenn sie zu finanziellen Fehlentscheidungen führen oder gesetzliche Vorgaben nicht eingehalten werden.
    Beispiel: Ein Unternehmen könnte in rechtliche Schwierigkeiten geraten, wenn es aufgrund falscher Rechnungsdaten Steuern falsch berechnet und abführt.

Lösungen zur Behebung von KI-Halluzinationen

Die Behebung von KI-Halluzinationen bei der Verarbeitung von Eingangsrechnungen ist entscheidend, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Systemen zu gewährleisten. Hier sind einige Strategien und Maßnahmen, die ergriffen werden können, um KI-Halluzinationen zu minimieren und ihre Auswirkungen zu reduzieren.

Verbesserung der Trainingsdaten

  • Qualitätssicherung der Trainingsdaten
    Eine sorgfältige Prüfung und Bereinigung der Trainingsdaten kann helfen, Fehler und Verzerrungen zu reduzieren. Die Trainingsdaten sollten eine breite Vielfalt an Rechnungsformaten, -layouts und -inhalten enthalten, um die KI auf verschiedene Szenarien vorzubereiten.
    Beispiel: Sicherstellen, dass die Trainingsdaten Rechnungen aus verschiedenen Branchen und von Unternehmen unterschiedlicher Größenordnungen enthalten, um eine umfassende Abdeckung zu gewährleisten.

  • Erweiterung der Datenbasis
    Das Hinzufügen neuer, vielfältiger Datenquellen kann die Robustheit des Modells verbessern. Dies kann durch die Integration von Rechnungen aus verschiedenen geografischen Regionen und mit unterschiedlichen Sprachvarianten erreicht werden.
    Beispiel: Einbeziehung von Rechnungen in verschiedenen Sprachen und Formaten, um die KI für internationale Geschäftsprozesse zu sensibilisieren.

Verbesserung der Modellierung

  • Fortschrittlichere Algorithmen
    Der Einsatz fortschrittlicherer Algorithmen und Techniken wie Transfer Learning oder fein abgestimmter neuronaler Netze kann die Genauigkeit der KI bei der Rechnungsverarbeitung erhöhen.
    Beispiel: Implementierung von tiefen neuronalen Netzen, die speziell für die Verarbeitung von Text und Bilddaten entwickelt wurden, um die Erkennung von Rechnungsinhalten zu verbessern.

  • Anpassung und Feintuning
    Regelmäßiges Feintuning der Modelle anhand neuer Daten und Feedback-Schleifen kann helfen, die Genauigkeit der KI kontinuierlich zu verbessern.
    Beispiel: Nutzung von Rückmeldungen der Benutzer zur Anpassung und Verbesserung des Modells, um wiederkehrende Fehler zu minimieren.

Fehlerbehebung der Algorithmen

  • Analyse und Identifizierung von Fehlerquellen
    Eine gründliche Analyse der Algorithmen kann dazu beitragen, Fehlerquellen zu identifizieren und zu beheben. Dies umfasst die Überprüfung der Modellparameter und die Evaluierung der Modellleistung anhand verschiedener Metriken.
    Beispiel: Durchführung regelmäßiger Tests und Validierungen, um sicherzustellen, dass das Modell korrekt funktioniert und keine systematischen Fehler aufweist.

  • Kontinuierliche Überwachung und Anpassung
    Die kontinuierliche Überwachung der Modellleistung im Echtbetrieb kann helfen, potenzielle Halluzinationen frühzeitig zu erkennen und zu korrigieren.
    Beispiel: Implementierung von Überwachungssystemen, die automatisch Anomalien in den erkannten Daten melden und Anpassungen vorschlagen.

Nutzung von Human-in-the-loop-Ansätzen

  • Manuelle Überprüfung und Validierung (vgl. HITL)
    Menschliche Überprüfung und Validierung der von der KI erkannten Daten kann helfen, Fehler zu erkennen und zu korrigieren. Dies ist besonders wichtig für verdächtige oder ungewöhnliche Rechnungen.
    Beispiel: Die SEEBURGER Lösungen Purchase-to Pay im SAP-Umfeld und das Invoice Portal liefern bei jeder Bearbeitung der Rechnung voll automatisiert wichtige Lerninformationen an die KI. Dadurch wird die KI kontinuierlich verbessert.

  • Kollektives Lernen
    In einer Cloud-Umgebung können mehrere Kunden dieselbe KI nutzen, wodurch das System durch kollektives Lernen kontinuierlich verbessert wird. Erkenntnisse und Verbesserungen, die aus den Daten eines Unternehmens gewonnen werden, können auf die gesamte Nutzergemeinschaft angewendet werden.
    Beispiel: Wenn die KI bei einem Kunden eine bestimmte Art von Rechnungsfehler erfolgreich korrigiert, können diese Erkenntnisse sofort auf alle anderen Nutzer übertragen werden, wodurch die Gesamtleistung der KI verbessert wird.

Fazit

Die Verarbeitung von Eingangsrechnungen durch KI-Systeme bietet enorme Vorteile in Bezug auf Effizienz und Automatisierung. Gleichzeitig bringt die Technologie Herausforderungen mit sich, insbesondere das Risiko von KI-Halluzinationen, die zu erheblichen Fehlern und Ungenauigkeiten führen können. Die Ursachen für diese Halluzinationen sind vielfältig, darunter fehlerhafte Trainingsdaten, algorithmische Schwächen und Bias in den Daten. Um diese Probleme zu erkennen und zu beheben, sind präzise Erkennungsmethoden und robuste Lösungen erforderlich.

Ein wesentlicher Schritt zur Minimierung von Halluzinationen ist der Abgleich der von der KI erkannten Daten mit den Stammdaten und Bewegungsdaten im ERP-System. Durch die Validierung der Rechnungsinformationen mit Kreditorstammdaten, Bestelldaten und Wareneingangsdaten können viele Fehler frühzeitig erkannt und korrigiert werden. Dieser Abgleich verbessert die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Rechnungsverarbeitung mit KI erheblich.

Darüber hinaus können Purchase-to-Pay-Lösungen (P2P) und das Invoice-Portale von SEEBURGER eine entscheidende Rolle bei der Reduktion von KI-Halluzinationen spielen. Durch die nahtlose ERP-Integration erfolgt der Abgleich der Stamm- und Bewegungsdaten (Kreditorstamm, Bestell- und Wareneingagnsdaten) können Diskrepanzen sofort erkannt und korrigiert werden, wodurch das Risiko von Halluzinationen erheblich reduziert wird

Durch regelmäßige Überprüfungen bei der Bearbeitung der Rechnung, die Nutzung fortschrittlicher Algorithmen und die Einbindung menschlicher Überprüfungen können Unternehmen die Herausforderungen von KI-Halluzinationen meistern. So können sie die Vorteile der Automatisierung voll ausschöpfen und gleichzeitig die Genauigkeit und Zuverlässigkeit ihrer Rechnungsverarbeitungsprozesse sicherstellen. Das Vertrauen in die Technologie und die Effizienz der Geschäftsprozesse können dadurch nachhaltig gestärkt werden.

Definition, Ursachen und Erkennung von KI-Halluzinationen

Erfahren Sie, wie KI-Halluzinationen die Verarbeitung von Eingangsrechnungen beeinflussen. Wir beleuchten Definition, Ursachen und Strategien von KI-Halluzinationen zur Erkennung und Behebung im Kontext der bevorstehenden E-Rechnungspflicht. > Hier geht es zum ersten Blogbeitrag über KI-Halluzinationen


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