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KI Prozessmanager: Digitales Rechnungs­management im Finanzwesen

Laut Katalog dauert der Kurs 6–12 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im virtuellen Klassenzimmer. Anbieter ist Forward Education GmbH.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
5.540 €
7.170 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.000 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 4 Terminen an 2 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
6–12 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Online
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LERNFORM
Virtuelles Klassenzimmer

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Motivation und Lernbereitschaft
  2. 2
    Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
  3. 3
    Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

  • Rechnungseingänge aus verschiedenen Quellen führen zu manuellen Übertragungen, fehlenden Belegen und verzögerten Freigaben. KI im Finanzwesen unterstützt digitales Rechnungsmanagement mit GetMyInvoices, Gmail, Google Sheets und Automatisierung für transparente Rechnungsdaten und Lieferantendaten.

Kursinhalt

  1. 1

    Datenschutz, Ethik und Compliance für Finanzprozesse

    • Schutzbedürftige Rechnungs- und Lieferantendaten identifizieren
    • Prüfpflichten für automatisiert extrahierte Rechnungsdaten festlegen
  2. 2

    Grundlagen des Prozessmanagements für Rechnungsabläufe

    • Den Rechnungseingang vom Abruf bis zur Ablage als Prozess modellieren
    • Medienbrüche und manuelle Übertragungen im Rechnungsprozess erkennen
Alle 6 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Low-Code/No-Code Automatisierung für Rechnungsprozesse

    • Rechnungseingänge aus Gmail automatisiert erfassen und weiterleiten
    • Anhänge in Google Drive oder Google Sheets strukturiert ablegen
  2. 4

    Datenanalyse, BI und Dashboards für Finanzprozesse

    • Auffällige Bearbeitungszeiten und fehlende Belege sichtbar machen
    • Kennzahlen für die Steuerung des Rechnungsprozesses definieren
  3. 5

    Schnittstellen-Management und API-Integration für Finanzdaten

    • Datenübergaben zwischen Rechnungsquellen und Zielsystemen beschreiben
    • Feldzuordnungen für Rechnungsdaten und Beleginformationen festlegen
    • Fehler bei API- und Dateiübergaben nachvollziehbar dokumentieren
  4. 6

    Automatisierung und KI im Personal- und Finanzwesen

    • Ausbaustufen für digitale Rechnungsprozesse priorisieren
    • Lernziele
  • Daten für KI-gestützte Verarbeitung nach Datenschutzvorgaben vorbereiten
  • Automatisierbare Prozessschritte nach Volumen und Standardisierung bewerten
  • Automatisierte Prüf- und Benachrichtigungsschritte mit n8n, Make oder Zapier erstellen
  • Rechnungsdaten in Google Sheets nach Status, Betrag und Bearbeitungsstand auswerten
  • 5. Professionelles Prozessmanagement und Datenarchitektur für Automationsprojekte
  • Datenfelder für Rechnungen, Lieferanten und Freigaben eindeutig definieren
  • Systemgrenzen zwischen Rechnungsabruf, Ablage und Weiterverarbeitung dokumentieren
  • BPMN-Modelle für Rechnungsprozesse mit Rollen und Entscheidungen erstellen
  • Medienbrüche und Compliance-Risiken im manuellen Rechnungseingang bewerten
  • Einen zentralen Rechnungsabruf mit GetMyInvoices in den Gesamtprozess einordnen
  • Automatisierte Rechnungsdaten mit Prüf- und Freigabeschritten weiterverarbeiten
  • 8. Projektmanagement, Roadmapping und Zukunftsstrategie für Finanzautomatisierung
  • Abhängigkeiten zwischen Tools, Datenquellen und Verantwortlichkeiten planen
  • Kennzahlen für die Weiterentwicklung der Rechnungsautomatisierung festlegen
  • Rechnungseingang automatisieren und Anhänge aus Gmail strukturiert weiterleiten.
  • Rechnungsdaten extrahieren und Felder für Beträge, Status und Lieferanten zuordnen.
  • Freigabeprozess digitalisieren und Prüfpflichten für Belegdaten festlegen.
  • BPMN Rechnungsprozess mit Rollen, Entscheidungen und Ablagen modellieren.
  • Finanzkennzahlen auswerten und fehlende Belege in Google Sheets erkennen.

Einsatzfelder

  • Die Kenntnisse werden in Kreditorenbuchhaltung, Finanzverwaltung und administrativen Finanzprozessen eingesetzt. Sie betreffen Finanzbuchhalter, Kreditorenbuchhalter, Finance Manager und Prozessmanager Finanzwesen.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Online

    Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Online

    Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    München

    Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    München

    Blended Learning · Teilzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

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FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für KI & Machine Learning→

03 · Gehalt

KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

  1. 1

    KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

    Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

  2. 2

    Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

    Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

  3. 3

    Verantwortung schrittweise aufbauen

    Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

04 · Anbieter

Forward Education GmbH: 773 Kurse mit aktuellem Termin an 1 Ort

773Kurse mit aktuellem Termin
1Angebotsort

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Angebote an 1 Ort; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Forward Education GmbH.

Themen

KI & Machine LearningVertriebBusiness Development & VertriebsmanagementScrum & agiles ProjektmanagementSoftwareentwickler

05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen

BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf

Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.

TippNutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen. Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.

06 · Kurse

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir