Einkaufsdaten mit KI nach Ausgabenarten auswerten

Das Problem

Am Jahresende fragt die Geschäftsleitung: «Wofür geben wir eigentlich so viel Geld aus?» Im Einkauf liegen Exportlisten aus der Buchhaltung, Rechnungen in Ordnern und eine Excel-Tabelle mit tausend Zeilen. Jeder Lieferant ist unter mehreren Schreibweisen erfasst, Kategorien fehlen oder sind uneinheitlich, und niemand hat Zeit, alles von Hand zu ordnen.

Dabei steckt in Einkaufsdaten viel Wissen: Welche Ausgabenarten sind am grössten? Bei welchen Lieferanten kaufen wir verstreut ein und könnten bündeln? Wo haben sich Preise verändert? Ohne Auswertung bleibt das im Dunkeln.

Eine KI kann beim Ordnen und Gruppieren helfen und aus Tabellen Muster beschreiben. Sie rechnet aber nicht immer zuverlässig und erkennt keine Zusammenhänge, die nicht in den Daten stehen. Mit einem klaren Vorgehen bekommen Sie trotzdem in wenigen Stunden einen brauchbaren Überblick.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Definieren Sie die Frage. Was wollen Sie wissen: Ausgaben nach Kategorien, nach Lieferanten, nach Monaten, nach Abteilungen? Eine klare Frage bestimmt, welche Spalten Sie brauchen.

1. Exportieren Sie die Daten. Holen Sie die Zahlen aus Buchhaltung oder Warenwirtschaft in eine Tabelle: Datum, Lieferant, Betrag, Beschreibung, Kostenstelle, Konto. Beschränken Sie sich auf einen klaren Zeitraum, etwa ein Geschäftsjahr.

1. Bereinigen Sie die Basis. Vereinheitlichen Sie Lieferantennamen (zum Beispiel «Müller AG», «Müller A.G.», «Müller Aktiengesellschaft»), prüfen Sie doppelte Zeilen, negative Beträge (Gutschriften) und fehlende Werte. Siehe Artikelstammdaten bereinigen.

1. Anonymisieren Sie, wenn nötig. Einkaufsdaten sind meist Firmendaten, können aber vertrauliche Konditionen oder Personendaten (Einzelfirmen, Mitarbeiterspesen) enthalten. Entfernen Sie, was die KI nicht braucht, und nutzen Sie nur freigegebene Dienste.

1. Lassen Sie Kategorien vorschlagen. Geben Sie der KI eine Stichprobe der Beschreibungen und bitten Sie um Kategorien und eine Zuordnungsregel. Prüfen Sie die Zuordnung an 20 bis 30 Zeilen selbst.

1. Bilden Sie Gruppen und Summen im Tabellenprogramm. Summieren Sie nach Kategorie und Lieferant mit einer Pivot-Tabelle oder Formeln. Die Zahlen sollten aus der Tabelle stammen, nicht aus der Antwort der KI.

1. Lassen Sie die KI die Tabelle beschreiben. Geben Sie die zusammengefassten Ergebnisse (nicht die Rohdaten) ein und bitten Sie um Auffälligkeiten: grösste Posten, viele kleine Lieferanten, starke Schwankungen.

1. Prüfen Sie die Auffälligkeiten an den Quellen. Schauen Sie bei jedem Hinweis in die Rechnung. Gibt es für die Schwankung einen Grund (Einmalprojekt, Preiserhöhung)?

1. Leiten Sie Massnahmen ab. Bündelung, Preisgespräche, Alternativlieferanten, Mengenrabatte. Siehe Preisverhandlung im Einkauf und Gesamtkosten im Einkauf.

Vorlage zum Kopieren

Ich habe eine Einkaufsauswertung nach Kategorien (ohne Rohdaten):
Kategorie | Summe CHF | Anzahl Lieferanten | Anzahl Rechnungen
[Zeilen der Tabelle einfügen]
Zeitraum: [z. B. Geschäftsjahr]. Branche: [z. B. Gebäudetechnik].
Aufgabe:
1. Nenne die drei grössten Kategorien und ihren Anteil in Prozent
   (rechne nur mit den Zahlen oben und zeige den Rechenweg).
2. Weise auf Kategorien mit vielen Lieferanten und kleinen
   Beträgen hin (mögliche Bündelung).
3. Nenne Auffälligkeiten, die ich in den Rechnungen prüfen sollte.
4. Schlage fünf Fragen an meine Lieferanten oder mein Team vor.
Erfinde keine Zahlen, Preise oder Marktvergleiche. Kennzeichne
Vermutungen deutlich als Vermutung.

Fügen Sie nur zusammengefasste Zahlen ein, keine Rechnungsdetails. Rechnen Sie die Prozentwerte im Tabellenprogramm nach.

Welche Auswertungen sind sinnvoll?

Worauf Sie achten müssen

• Rechenfehler: KI-Sprachmodelle rechnen nicht immer korrekt, besonders bei vielen Zeilen. Lassen Sie Summen im Tabellenprogramm bilden und nutzen Sie die KI für Erklärung und Gruppierung.
• Falsche Kategorien: Die Zuordnung kann Fehler enthalten, etwa bei ähnlichen Beschreibungen. Prüfen Sie Stichproben und Ausnahmen.
• Vertrauliche Konditionen: Preise, Rabatte und Lieferantenlisten sind Geschäftsgeheimnisse. Geben Sie sie nur in Dienste ein, die dafür freigegeben sind. Siehe Welche Daten gehören nicht in KI?.
• Personendaten: Spesen oder Zahlungen an Einzelpersonen können Personendaten sein. Anonymisieren Sie oder lassen Sie sie weg.
• Keine Marktpreise erfinden: Die KI kennt Ihre Märkte und aktuellen Preise nicht verlässlich. Vergleichswerte holen Sie aus Offerten und Preislisten.
• Daten sind nur Vergangenheit: Auswertungen zeigen, was war, nicht, was künftig sinnvoll ist. Beziehen Sie Fachwissen aus dem Einkauf ein.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein erfundenes Beispiel: Ein Gartenbaubetrieb in Zofingen exportiert die Lieferantenrechnungen eines Jahres in eine Tabelle mit rund 1800 Zeilen. Die Büroleiterin will wissen, wo sich Aufwand und Kosten verringern lassen. Vorher hätte sie Stunden mit Sortieren verbracht.

Sie vereinheitlicht die Lieferantennamen, lässt mit der Vorlage Kategorien aus einer Stichprobe vorschlagen und prüft 30 Zeilen. Mit einer Pivot-Tabelle summiert sie nach Kategorie. Die KI beschreibt die Auffälligkeiten: Pflanzen und Erde sind die grössten Posten, bei Kleinmaterial kaufen sie bei zwölf Lieferanten ein.

Nachher bündelt der Betrieb das Kleinmaterial bei zwei Lieferanten und holt für die grossen Posten Vergleichsofferten ein. Die Zahlen stammen aus der Tabelle, die Entscheidungen von der Geschäftsleitung. Die Auswertung dauerte einen Nachmittag statt einer Woche.

So hilft Ihnen Alpasana

Wie Sie Einkaufs- und Finanzdaten mit Excel und KI auswerten, lernen Sie in den Kursen bei KI und IT für konkrete Arbeitsaufgaben auf absofort: Einkauf, Vorbereitung von Buchhaltungsunterlagen, Excel, Datenverständnis und Dashboards sowie betriebliche KI-Richtlinien. Online im eigenen Tempo, mit Praxisaufgaben, KI-Lerncoach und verifizierbarem Abschluss.

Zur Vertiefung: Lieferantenangebote mit KI vergleichen und Lieferantenrisiken mit KI erkennen.

Häufige Fragen

Darf ich die ganze Exportliste in einen KI-Dienst hochladen?

Nur, wenn der Dienst für diese Daten freigegeben ist und die Liste keine Personendaten oder vertraulichen Konditionen enthält, die geschützt werden müssen. Sicherer ist es, nur zusammengefasste Zahlen oder anonymisierte Auszüge zu verwenden.

Wie gross muss die Datenmenge sein?

Für sinnvolle Muster genügen oft einige hundert Zeilen. Wichtiger als die Menge ist die Qualität: einheitliche Namen, korrekte Beträge und ein klarer Zeitraum.

Kann die KI Einsparungen garantieren?

Nein. Sie zeigt Hinweise, die Sie prüfen müssen. Ob sich Bündelung oder ein Lieferantenwechsel lohnt, hängt von Qualität, Lieferzeit und Verträgen ab.