In einer Welt, in der alles schneller werden soll – von Lieferketten bis KI-generierten Antworten – scheint „Real-Time“ wie ein unausweichliches Ziel. Auch im Bereich der digitalen Bilanzerfassung taucht diese Erwartung immer wieder auf:
„Warum dauert das nicht Sekunden statt viele Minuten?“
💡 Technisch möglich – wirtschaftlich nicht sinnvoll
Mit finspex 2.x ist die technische Grundlage für echte Echtzeitverarbeitung gelegt. Die Plattform ist skalierbar, parallelisierbar und auf Geschwindigkeit optimiert.
Doch: Die notwendige Infrastruktur für High-Performance-Rechenleistung bei vollständiger Bilanzverarbeitung ist nicht trivial – und schon gar nicht kostengünstig oder für die Skalierbarkeit beliebig verfügbar.
Gerade bei der automatisierten Tiefgliederung, inklusive Mapping-Logik, Umbuchungen und Variantenhandling, würde Echtzeitverarbeitung bedeuten:
- Massiv erhöhte Serverkosten
- Permanentes Skalieren auf ungewisse Lastspitzen
- Performance-Optimierungen auf Kosten der Genauigkeit
Ein hoher Preis – für einen Zeitvorteil von ca. 50 Minuten, der in den meisten Workflows keinen echten Mehrwert bringt.
🧠 Die wahre Herausforderung: Interpretation – nicht Geschwindigkeit
Noch bedeutender ist jedoch ein anderer Punkt:
Die echte Komplexität liegt nicht in der Verarbeitung, sondern in der korrekten Interpretation eines Jahresabschlusses.
finspex muss:
- Bilanzen mit abweichenden Strukturen erkennen und interpretieren
- manuelle Umbuchungen nachvollziehen
- branchenspezifische oder kundenspezifische Logiken korrekt anwenden
Und das nicht auf Basis von ein paar Testfällen, sondern im Idealfall auf einer breiten Datenbasis von realen Abschlüssen.
🔁 Training durch Feedback – nicht durch Geschwindigkeit
Maschinelles Lernen benötigt eines mehr als alles andere: Feedback.
Und genau hier liegt die eigentliche Bremse für Echtzeit:
Solange ein System nicht aktiv durch Experten überprüft und rückgemeldet bekommt, ob eine Interpretation korrekt war, bleibt das Training auf dünnem Fundament.
Ein Feedback-System, das nicht nur „falsch“ oder „richtig“ unterscheidet, sondern Kontext und Logik nachvollziehen kann, ist entscheidend für Qualität. Und Qualität schlägt Geschwindigkeit.
🧭 Der richtige Kompromiss heute: Near-Time mit maximaler Qualität
finspex 2.x verarbeitet heute über 80 % aller Jahresabschlüsse innerhalb einer Stunde – inklusive aller Kontennachweise, Umbuchungslogiken und Prüfbarkeit. Was jedoch wichtiger ist: Alle produzierten Daten zum fertigen Ergebnis werden für das Feedback-Training gespeichert. Damit läßt sich ein automatisches Feedback in kleinere Lernabschnitte aufteilen.
Das Ziel ist klar: Nicht Echtzeit um jeden Preis, sondern Echtwert zum richtigen Zeitpunkt.
Real-Time ohne Substanz? Nicht mit finspex 2.x, aber mit finspex 3.0 – AI next generation.