10 Prozesse in der Lohnabrechnung, die KI heute schon übernimmt

Die Lohnabrechnung gehört zu den zeitintensivsten Aufgaben in HR-Abteilungen. Laut einer Studie des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) verbringen Unternehmen durchschnittlich 5-10 Stunden pro Monat und Mitarbeiter mit lohnbezogenen Verwaltungsaufgaben. Für KMUs mit 50 bis 300 Mitarbeitern summiert sich das schnell auf mehrere Arbeitstage.

Die gute Nachricht: KI-gestützte Lohnabrechnung ist keine Zukunftsmusik mehr. Moderne Payroll Software nutzt bereits maschinelles Lernen und automatisierte Prozesse, um repetitive Aufgaben zu übernehmen. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen 10 konkrete Prozesse, die KI heute schon zuverlässig erledigt.

Auf einen Blick: Zeitersparnis durch KI in der Lohnabrechnung

1. Stammdatenvalidierung und -pflege

Die Pflege von Mitarbeiterstammdaten ist fehleranfällig und zeitaufwändig. Falsche Bankverbindungen, veraltete Steuerklassen oder fehlende Sozialversicherungsnummern führen zu Abrechnungsfehlern und Nacharbeit.

Was KI hier leistet:

KI-Systeme gleichen Stammdaten automatisch mit externen Datenquellen ab. Sie erkennen Inkonsistenzen wie:

• Ungültige IBAN-Formate

• Nicht plausible Steuerklassen-Kombinationen bei Ehepaaren

• Fehlende oder abgelaufene Arbeitserlaubnisse

• Abweichungen zwischen gemeldeten und tatsächlichen Adressen

Praxisbeispiel:

Ein mittelständisches Handelsunternehmen mit 120 Mitarbeitern reduzierte durch automatische Stammdatenvalidierung die monatlichen Korrekturbuchungen von durchschnittlich 15 auf 2 Fälle.

2. Fehlererkennung vor dem Abrechnungslauf

Fehler in der Lohnabrechnung sind teuer. Sie verursachen Nacharbeit, verärgern Mitarbeiter und können zu Strafen durch Behörden führen. Traditionell werden diese Fehler erst nach dem Abrechnungslauf entdeckt.

Was KI hier leistet:

Moderne KI-Systeme analysieren alle Eingabedaten vor dem Abrechnungslauf und identifizieren potenzielle Probleme:

• Ungewöhnliche Überstundenmuster

• Fehlende Urlaubsanträge bei gebuchten Abwesenheiten

• Nicht genehmigte Zulagen oder Boni

• Unstimmigkeiten zwischen Zeiterfassung und Schichtplänen

Die KI lernt dabei kontinuierlich aus vergangenen Korrekturen und verbessert ihre Erkennungsrate selbstständig.

Praxisbeispiel:

Logistikunternehmen (500 MA): Die KI prüft 12.000 Zeitbuchungen pro Monat in 4 Stunden statt 3 Tagen manueller Prüfung. Die Fehlerquote sank um 87%.

3. Dokumentenverarbeitung (Krankmeldungen, Bescheinigungen)

Jährlich flattern hunderte Dokumente in die HR-Abteilung: Krankmeldungen, Elternzeitanträge, Studienbescheinigungen für Kindergeld, Schwerbehindertenausweise. Diese manuell zu erfassen und zuzuordnen kostet Zeit.

Was KI hier leistet:

Durch OCR (Optical Character Recognition) und Natural Language Processing erfasst KI:

• Ausstellungsdatum und Gültigkeitszeitraum von Krankmeldungen

• Art der Bescheinigung und relevante Daten

• Zuordnung zum korrekten Mitarbeiter durch Namens- und Personalnummernabgleich

• Automatische Ablage im digitalen Personalakt

Laut BITKOM setzen bereits 34% der deutschen Unternehmen KI-gestützte Dokumentenverarbeitung ein.

Praxisbeispiel:

Eine Steuerberatungskanzlei verarbeitet monatlich 200+ Krankmeldungen ihrer Mandanten. Die automatische Erfassung reduzierte die Bearbeitungszeit von 2 Minuten auf 15 Sekunden pro Dokument.

4. Zeiterfassungsprüfung und Plausibilitätschecks

Die automatische Zeiterfassung liefert Rohdaten. Diese auf Plausibilität zu prüfen, bleibt oft Handarbeit. Haben Mitarbeiter vergessen auszustempeln? Stimmen die Pausenzeiten?

Was KI hier leistet:

KI-Algorithmen erkennen Anomalien in Zeiterfassungsdaten:

• Fehlende Ein- oder Ausstempelungen

• Unrealistisch lange Arbeitszeiten ohne Pause

• Abweichungen vom üblichen Arbeitsmuster eines Mitarbeiters

• Doppelbuchungen oder Überlappungen

Das System schlägt automatisch Korrekturen vor oder fordert fehlende Informationen an.

Praxisbeispiel:

Pflegedienst (80 MA): Die automatische Erkennung von Schichtzulagen-Fehlern spart 8 Stunden pro Monat. Das System erkennt, wenn Nachtschichten nicht korrekt als solche gekennzeichnet wurden.

5. Abwesenheitserkennung und -kategorisierung

Urlaub, Krankheit, Fortbildung, Elternzeit: Jede Abwesenheitsart hat andere Auswirkungen auf die Lohnabrechnung. Die korrekte Kategorisierung ist entscheidend.

Was KI hier leistet:

KI-Systeme kategorisieren Abwesenheiten automatisch anhand von:

• Historischen Mustern des Mitarbeiters

• Eingereichten Dokumenten (Krankmeldungen, Urlaubsanträge)

• Kalendereinträgen und Buchungen

• Gesetzlichen Regelungen (Feiertage, Betriebsferien)

Die Software erkennt auch, wenn die Lohnfortzahlung im Krankheitsfall endet oder Übergänge zum Krankengeld anstehen.

6. Steuerliche Vorprüfung

Steuerliche Fehler in der Lohnabrechnung können teuer werden. Falsch berechnete Lohnsteuer, nicht berücksichtigte Freibeträge oder fehlerhafte Kirchensteuer führen zu Nachzahlungen und Ärger mit dem Finanzamt.

Was KI hier leistet:

Die KI prüft vor jedem Abrechnungslauf:

• Aktualität der elektronischen Lohnsteuerabzugsmerkmale (ELStAM)

• Korrekte Anwendung von Freibeträgen

• Plausibilität der Steuerklassenkombinationen

• Sonderfälle wie Mehrfachbeschäftigung oder grenzüberschreitende Arbeit

Bei Unstimmigkeiten erfolgt eine automatische Benachrichtigung an die zuständigen Sachbearbeiter.

7. Anomalie-Erkennung bei Gehaltsdaten

Ungewöhnliche Schwankungen im Gehalt können auf Fehler oder sogar Betrug hindeuten. Manuell fallen solche Anomalien oft erst nach Monaten auf.

Was KI hier leistet:

Machine-Learning-Algorithmen analysieren historische Gehaltsdaten und erkennen:

• Ungewöhnliche Gehaltssprünge (ohne dokumentierte Beförderung)

• Auffällige Überstundenmuster einzelner Mitarbeiter

• Unplausible Spesenabrechnungen

• Doppelte Zahlungen oder verdächtige Bankverbindungsänderungen

Diese Anomalie-Erkennung schützt nicht nur vor Fehlern, sondern auch vor internem Betrug. Nach Angaben der Association of Certified Fraud Examiners entstehen Unternehmen durch Gehaltsabrechnungsbetrug jährlich Schäden in Milliardenhöhe.

8. Automatische Rückfragen an Mitarbeiter

Fehlende Informationen verzögern die Lohnabrechnung. Klassisch telefonieren HR-Mitarbeiter hinterher oder schreiben E-Mails. Das kostet Zeit und Nerven.

Was KI hier leistet:

Automatisierte Workflows senden gezielte Rückfragen:

• Fehlende Arbeitszeitnachweise per App-Benachrichtigung

• Erinnerungen an auslaufende Bescheinigungen

• Anforderung fehlender Unterschriften digital

• Bestätigung von Sonderzahlungen oder Gehaltsänderungen

Die Mitarbeiter können direkt über Self-Service-Portale antworten. Die Antworten werden automatisch verarbeitet und in die Abrechnung übernommen.

9. Reporting und Auswertungen

Geschäftsführung und Controlling benötigen regelmäßig Auswertungen: Personalkosten nach Abteilung, Überstundenentwicklung, Krankenquoten. Diese manuell zu erstellen ist zeitintensiv.

Was KI hier leistet:

KI-gestützte Reporting-Tools bieten:

• Automatisch generierte Standardberichte zum Stichtag

• Natürlichsprachliche Abfragen ("Zeige mir die Überstunden der Produktion im Q3")

• Predictive Analytics (Prognosen für Personalkosten)

• Automatische Erkennung von Trends und Ausreißern

Die digitale Gehaltsabrechnung wird so zur Datenquelle für strategische Entscheidungen.

10. Compliance-Monitoring

Gesetzliche Änderungen im Arbeits- und Steuerrecht sind häufig. Mindestlohnerhöhungen, neue Sozialversicherungsbeiträge, geänderte Meldepflichten: Wer hier nicht aktuell bleibt, riskiert Strafen.

Was KI hier leistet:

Intelligente Compliance-Systeme:

• Überwachen gesetzliche Änderungen automatisch

• Prüfen bestehende Abrechnungsregeln auf Aktualität

• Warnen vor ablaufenden Fristen (Meldungen, Bescheinigungen)

• Dokumentieren alle Prüfschritte revisionssicher

Laut KPMG nutzen bereits 42% der deutschen Mittelständler KI-gestützte Compliance-Tools.

Kann die Lohnabrechnung vollständig automatisiert werden?

Die ehrliche Antwort: Noch nicht ganz. KI übernimmt repetitive, regelbasierte Aufgaben zuverlässig. Für komplexe Einzelfälle, Mitarbeitergespräche bei Gehaltsthemen oder strategische Entscheidungen braucht es weiterhin menschliche Expertise.

Die KI ist ein Werkzeug, das HR-Fachkräfte entlastet. Sie ersetzt keine Lohnbuchhalter, sondern macht deren Arbeit effizienter. Die gesparte Zeit können HR-Teams für wertschöpfende Aufgaben nutzen: Mitarbeiterentwicklung, Employer Branding oder strategische Personalplanung.

Fazit: Der richtige Zeitpunkt für KI in Ihrer Lohnabrechnung

Die Technologie ist ausgereift, die Vorteile messbar. Unternehmen mit 50 bis 300 Mitarbeitern profitieren besonders: Sie haben genug Volumen für signifikante Einsparungen, aber nicht die Ressourcen für große Spezialisten-Teams.

Der Einstieg muss nicht radikal sein. Beginnen Sie mit einem Prozess, zum Beispiel der automatischen Zeiterfassungsprüfung, und erweitern Sie schrittweise. Die meisten Anbieter von Lohnabrechnung Software bieten modulare Lösungen.

Die Frage ist nicht mehr ob, sondern wann Sie KI in Ihrer Lohnabrechnung einsetzen. Ihre Wettbewerber tun es bereits.

Quellen

• Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB)

• BITKOM

• Association of Certified Fraud Examiners (ACFE)

• KPMG Deutschland