Nachhaltigkeitsbewertung Nachhaltigkeit: Wie KI-Software das Reporting vereinfacht

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In einer Welt, in der Nachhaltigkeit an Bedeutung gewinnt, müssen Unternehmen nicht nur ihre finanziellen, sondern auch ihre ökologischen und sozialen Fußabdrücke transparent darstellen. Die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) der EU fordert Unternehmen dazu auf, Berichte über ESG-Leistungen zu erstellen.

Die meisten Unternehmen haben bereits den strategischen Wert einer umfassenden Bewertung der Nachhaltigkeit erkannt und möchten diese zusätzlich bei der Entscheidungsfindung einbeziehen. Daraus ergibt sich für Finanzführungskräfte die Herausforderung, genaue und konsistente Daten für ihre Nachhaltigkeitsberichte zu sammeln und zu analysieren. Dies beinhaltet die Erfassung von Kohlenstoffemissionen (Scope 1, 2 und 3), die Einhaltung von ESG-Kriterien und die Berichterstattung über die gesamte Lieferkette.

Auf dem Weg zur Sicherstellung der Datenqualität und -konsistenz sowie der Einhaltung komplexer regulatorischer Anforderungen gibt es jedoch einige Hindernisse zu überwinden. Manuelle Prozesse und fragmentierte Systeme führen zu Fehlern, Verzögerungen und einem erhöhten Arbeitsaufwand.

Nachhaltigkeit: Vereinfachung der Datenerfassung und -analyse

Um die Anforderungen der CSRD zu erfüllen, wurden die European Sustainability Reporting Standards (ESRS) eingeführt. Diese bieten detaillierte Vorgaben, wie die Berichtserstattung zu erfolgen hat und welche Datenpunkte erfasst werden müssen. Die ESRS umfassen dabei die ESG-Kriterien, die die verschiedenen Aspekte der Nachhaltigkeitsberichterstattung abdecken.

Damit die große Menge an Daten verwaltet und analysiert werden kann, um den ESRS zu entsprechen, brauchen Unternehmen die richtigen Tools. Doch wie genau funktioniert die Auswahl von relevanten Informationen, damit nicht mehr Datenpunkte aufgenommen werden als von den ESRS gefordert? Ein sinnvoller Ansatz: KI-gestützte Prozesse, die Technologien wie maschinelles Lernen, Deep Learning sowie Natural Language Processing (NLP) nutzen, um strukturierte und unstrukturierte Daten zu erfassen und zu verarbeiten.

Beispielsweise kann eine KI-basierte Software in der Kreditorenbuchhaltung direkt aus Rechnungen von Versorgungsunternehmen die Kohlenstoffemissions-Metriken (Scope 2) extrahieren und zusätzlich die Emissionen der Scopes 1 und 3 aus unterschiedlichen Datenquellen berechnen.

Nachhaltigkeit: Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz einhalten

Das Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz (LkSG) verpflichtet Unternehmen in Deutschland dazu, menschenrechtliche und umweltbezogene Sorgfaltspflichten in ihren Lieferketten zu beachten. Das Gesetz umfasst die Ermittlung, Bewertung und Priorisierung von Risiken in der Lieferkette. Dies bedeutet, dass die Verantwortung der Unternehmen nicht länger am eigenen Werkstor endet, sondern entlang der gesamten Lieferkette besteht.

Auch hier können KI-basierte Software-Lösungen die Führungskräfte und deren Teams unterstützen:

KI-gesteuerte Automatisierungstechnologien helfen Unternehmen, ihre Lieferketten zu stärken und die gesetzlichen Regularien einzuhalten. Über das Automatisieren von ESG-Fragebögen für Lieferanten bis hin zur Überwachung von Bewertungen bieten KI-basierte Software-Lösungen im Lieferantenmanagement eine große Unterstützung an.

Auch in der Beschaffung kann KI unterstützen, indem CO2-Auswirkungen von Produkten direkt in dem Einkaufskatalog angezeigt werden. Dadurch wird der Erwerb von energieeffizienten Produkten und Dienstleistungen erleichtert. Ein weiterer Pluspunkt ist die Integration von Nachhaltigkeitskriterien in den Beschaffungsprozess, wodurch die Auswahl von Lieferanten basierend auf deren ESG-Bewertungen erleichtert wird.

Heutzutage ist die Nutzung von KI-basierter Software zur Vereinfachung des Reportings von Nachhaltigkeit entscheidend, um den gesetzlichen Anforderungen gerecht zu werden und die Transparenz in Bezug auf Umwelt-, Sozial- und Governance-Leistungen (ESG) zu erhöhen. Mit fortschreitender Technologie und zunehmendem Fokus auf Nachhaltigkeit werden Unternehmen, die frühzeitig auf diese innovativen Lösungen setzen, besser positioniert sein, um zukünftige Herausforderungen zu meistern und eine nachhaltige Entwicklung voranzutreiben. Allerdings ist es leicht, im KI-Software-Dschungel den Überblick zu verlieren. Eine KI-basierte Source-to-Pay-Lösung ist daher eine gute Wahl, die unterschiedlichen Bereiche des Beschaffungsprozesses abzudecken und gleichzeitig Finanz- und Beschaffungsfunktionen miteinander zu verbinden.

Gartner führt Esker als Leader für Accounts Payable Applications

Esker ist jetzt im 2025 Gartner Magic Quadrant für Accounts-Payable Applications als „Leader“ eingestuft worden. Der Gartner-Bericht bewertete 14 Anbieter basierend auf ihrer „Fähigkeit zur Ausführung“ und „Vollständigkeit der Vision“ und positionierte Esker als Leader, was auf die starke Leistung, die Spitzentechnologie und den kundenorientierten Ansatz zurückzuführen ist.

Esker Accounts Payable optimiert die Rechnungsverarbeitung, indem manuelle Ineffizienzen durch KI-gestützte Datenerfassung, automatisierte Verarbeitung und elektronische Workflows beseitigt werden. Durch die Sicherstellung der Einhaltung von E-Rechnungsvorschriften vereinfacht es das Cashflow-Management und erschließt neue Umsatzmöglichkeiten, was ein intelligenteres und effizienteres Erlebnis bietet. Esker ist der Ansicht, dass diese Anerkennung sein Engagement für robuste KI-Integration, fortschrittliche Dashboards und Berichtsfunktionen sowie die Einhaltung globaler Vorschriften und weltweite Unterstützung widerspiegelt.

Catherine Dupuy-Holdich, S2P-Produktmanagerin bei Esker, erklärt: „Wir fühlen uns geehrt, als Leader im ersten Magic Quadrant für Accounts-Payable Applications anerkannt zu werden. Unserer Meinung nach haben die KI-gestützten Fähigkeiten von Esker die Art und Weise revolutioniert, wie Unternehmen ihre Kreditorenbuchhaltungsprozesse verwalten. Für unsere Kunden bedeutet dies unserer Ansicht nach größere Effizienz, verbesserte Genauigkeit und die Möglichkeit, sich auf strategische Initiativen, statt auf manuelle Aufgaben zu konzentrieren.“

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Source-to-Pay: Automatisierung wird immer wichtiger