Den ROI von IDP berechnen
Nachdem wir uns im vorherigen Beitrag mit der Frage beschäftigt haben, wie Unternehmen den tatsächlichen Nutzen ihrer KI-Initiativen messen können, geht es in diesem Artikel um den Return on Investment (ROI) beim Intelligent Document Processing (IDP). Der ROI zeigt, ob sich die Investition in eine KI-Lösung wirtschaftlich lohnt und wie schnell sich die Anschaffungs- und Betriebskosten amortisieren.
Inhalt
Welche Faktoren beeinflussen den ROI von IDP?
Zur Erinnerung: Intelligent Document Processing markiert die nächste Entwicklungsstufe der automatisierten Dokumentenverarbeitung. Während klassische Systeme überwiegend auf Texterkennung (OCR) basieren, kombiniert IDP diese mit KI-Technologien wie Machine Learning, Computer Vision und Natural Language Processing. Dadurch werden Dokumente nicht nur ausgelesen, sondern auch inhaltlich analysiert und kontextbezogen verarbeitet.
Mit diesem Ansatz können Unternehmen dokumentenintensive Prozesse maßgeblich beschleunigen, etwa die Verarbeitung eingehender Rechnungen, das Vertragsmanagement oder das Posteingangs- und E-Mail-Management. Diese Zeitersparnis wirkt sich positiv auf den ROI aus. Hinzu treten weitere Faktoren, insbesondere geringere Fehlerquoten, weniger Reklamationen und die Entlastung der Mitarbeitenden von monotonen Routinetätigkeiten.
Den ROI am Beispiel der Eingangsrechnungsverarbeitung ermitteln
Für KI-Projekte wird der ROI meist berechnet, indem die erzielten Einsparungen den Investitions- und Betriebskosten gegenübergestellt werden. Dazu folgendes Praxisbeispiel: Ein mittelständisches Unternehmen verarbeitet monatlich 100 Eingangsrechnungen. Das manuelle Erfassen der Rechnungsdaten und die Übertragung in eine Buchhaltungslösung nimmt durchschnittlich zehn Minuten pro Rechnung in Anspruch. Daraus ergibt sich ein monatlicher Zeitaufwand von 1.000 Minuten bzw. rund 16,7 Stunden. Wird dieser mit einem Stundensatz von 50 € multipliziert, entstehen dem Unternehmen jährlich rund 10.000 € Personalkosten.
Unsere in IDP integrierten KI-Modelle erreichen nachweislich eine Erkennungsgenauigkeit von mehr als 90 Prozent, sofern eine hohe Datenqualität gewährleistet ist. Somit können die jährlichen Kosten für das Erfassen der Rechnungsdaten und deren Übertragung in die Buchhaltungssoftware in unserem Beispiel auf 1.000 € gesenkt werden. Unterm Strich gewinnt das Unternehmen also 9.000 € durch die Reduzierung der Arbeitszeit![i] Hinzu kommen weitere positive Effekte wie die Nutzung von Skontooptionen, geringere Mahngebühren und Fehlerquoten sowie eine höhere Mitarbeiterproduktivität.
Liegen schließlich bei der Bewertung des ROI die Kosten unter der jährlichen Einsparung, fällt diese Rentabilitätskennzahl positiv aus und die Investition amortisiert sich. Zu den relevanten Kosten gehören insbesondere jene für die Implementierung, für Lizenzen sowie für den laufenden Betrieb der Lösung. Letztere werden maßgeblich dadurch beeinflusst, ob das KI-Modell in der Cloud oder On-Premises betrieben wird.
Wir können mit einem transparenten Preismodell punkten: Die monatlichen Gebühren für unsere KI-Modelle orientieren sich am tatsächlichen Nutzungsumfang. Zudem verzichten wir auf Fremdlizenzen, beispielsweise für Datenbanken oder OCR-Technologien, was unsere Kostenstruktur entlastet.
Fazit
Der ROI ist für Unternehmen eine zentrale Kennzahl, um KI-Investitionen im Rahmen der intelligenten Dokumentenverarbeitung fundiert zu bewerten. Statt sich auf allgemeine Herstellerangaben zu verlassen, sollten Unternehmen ihre konkreten Prozesse analysieren, sämtliche Investitions- und Betriebskosten ermitteln und die zu erwartenden Einsparungen realistisch kalkulieren. So entsteht eine belastbare Entscheidungsgrundlage zum Einsatz von KI.
Wir berechnen gern gemeinsam mit Ihnen den potenziellen ROI für Ihr Unternehmen und freuen uns hierzu auf Ihre Kontaktaufnahme.
[i] Anmerkung: In diesem einfachen Beispiel haben wir indirekte Kosten, etwa für Schulungen, das Datenmanagement oder das Erstellen von Governance-Regeln, nicht berücksichtigt, da diese von Unternehmen zu Unternehmen aufgrund variierender Rahmenbedingungen unterschiedlich ausfallen.