Travel-&-Expense-Systeme automatisieren die Prüfung von Reisekosten und Spesen schon seit Jahren. Richtlinien, Betragsgrenzen, Pflichtangaben und Freigabewege lassen sich regelbasiert hinterlegen. Unauffällige Vorgänge können dabei bereits heute automatisiert zum nächsten Prozessschritt weitergeleitet werden, während erkannte Abweichungen zur Prüfung gelangen.

Mit Agentic AI kommt nun eine zusätzliche Entwicklung hinzu. Systeme sollen nicht mehr nur Regeln ausführen oder Auffälligkeiten markieren. KI-Agenten können perspektivisch Informationen interpretieren, unterschiedliche Kontextdaten zusammenführen und innerhalb vorgegebener Grenzen selbst weitere Aktionen auslösen. Für Travel & Expense stellt sich damit eine neue Frage: Wie weit lässt sich die Prüfung vom einzelnen Beleg auf eine kontrollierte Ausnahmebehandlung verlagern, und welche Entscheidungen dürfen dabei tatsächlich an KI-Systeme delegiert werden?

Ausnahmeorientierte Prüfung ist nicht erst mit Agentic AI entstanden

Die Unterscheidung ist wichtig, weil automatisierte Ausnahmebehandlung keine neue Erfindung agentischer Systeme ist. SAP Concur beschreibt beispielsweise für Concur Verify bereits eine Prüfungslogik, bei der Reports ohne erkannte Exceptions automatisch zum nächsten Schritt im Expense Workflow gelangen. Nur Vorgänge mit erkannten Auffälligkeiten werden zur zusätzlichen Audit-Prüfung weitergeleitet.

Auch klassische Audit-Regeln können Schwellenwerte, Kostenarten oder Stichproben definieren und damit steuern, welche Vorgänge zusätzlich geprüft werden. Die grundlegende Idee, Menschen auf auffällige Fälle zu konzentrieren, ist deshalb älter als die aktuelle Diskussion über KI-Agenten.

Der Unterschied entsteht an einer anderen Stelle. Klassische Automatisierung arbeitet überwiegend mit vorgegebenen Regeln und eindeutigen Wenn-dann-Entscheidungen. Agentische Systeme sollen darüber hinaus Kontext interpretieren, unterschiedliche Informationen heranziehen und aus einem definierten Handlungsspielraum heraus weitere Prozessschritte auswählen und ausführen können.

SAP Concur zeigt, wohin sich die Prozesslogik entwickeln kann

Auf der SAP Concur Fusion am 17. März 2026 hat SAP zwei neue Joule Agents für den Expense-Prozess vorgestellt. Der Expense Automation Agent soll Reisekostenabrechnungen automatisch erstellen und befüllen. Beschäftigte prüfen und ergänzen den Entwurf anschließend vor der Einreichung. Der Expense Pre-Submit Audit Agent prüft Belege bereits vor dem Absenden und weist auf Unstimmigkeiten hin. Beide Agenten starteten zunächst im Early Adopter Care Program; die allgemeine Verfügbarkeit wurde für später im Jahr angekündigt.

Damit automatisiert SAP weitere Arbeitsschritte rund um Erstellung und Prüfung einer Abrechnung. Eine vollständig autonome Genehmigung lässt sich daraus jedoch noch nicht ableiten. Der Pre-Submit Audit Agent erkennt Abweichungen und unterstützt Beschäftigte bei deren Behebung. Die eigentliche Freigabelogik bleibt zunächst Teil des bestehenden Expense Workflows.

Auch andere Anbieter zeigen im Frühjahr 2026 eine ähnliche Entwicklung. Pleo machte im März regelwidrige Ausgaben auf der Exportseite unmittelbar sichtbar, sodass Finance gezielt Vorgänge mit Prüfbedarf bearbeiten kann. Das verschiebt Aufmerksamkeit von der Vollprüfung in Richtung Ausnahmebearbeitung, ohne bereits eine autonome Freigabeentscheidung durch einen KI-Agenten vorauszusetzen.

Bei Circula liegt der Schwerpunkt ebenfalls auf KI-gestützter Datenerfassung und frühzeitiger Erkennung von Dokumenten- und Compliance-Problemen. Das Unternehmen stellte im Februar 2026 zugleich ausdrücklich klar, dass Freigaben, Prüfungen und die letztliche Verantwortung beim Unternehmen bleiben.

Agentic AI erweitert den möglichen Entscheidungsspielraum

Damit lässt sich für März 2026 noch nicht von einem etablierten „Agentic Expense Approval" als eigenständiger Produktkategorie sprechen. Sichtbar wird aber eine Entwicklung, die über klassische Prüfautomatisierung hinausgehen kann.

Ein agentischer T&E-Prozess könnte beispielsweise mehrere Schritte miteinander verbinden:

• Kontext erfassen: Beleg, Kartentransaktion, Reiseantrag, Kostenstelle und Unternehmensrichtlinie gemeinsam berücksichtigen.
• Sachverhalt bewerten: Einordnen, ob eine Ausgabe eindeutig regelkonform, offensichtlich problematisch oder fachlich unklar ist.
• Aktion auswählen: Einen Vorgang weiterleiten, zusätzliche Informationen anfordern oder eine fachliche Prüfung auslösen.
• Ausnahmen eskalieren: Nur Fälle an eine Person übergeben, bei denen der definierte Entscheidungsrahmen nicht ausreicht.
• Entscheidungen dokumentieren: Festhalten, welche Informationen, Regeln und Systemversionen für eine automatisierte Aktion maßgeblich waren.

Gerade der dritte Punkt markiert den möglichen Übergang von KI-gestützter Prüfung zu agentischer Automatisierung. Ein System beschränkt sich dann nicht mehr darauf, ein Ergebnis oder einen Hinweis zu erzeugen, sondern kann auf dieser Grundlage innerhalb vorgegebener Berechtigungen selbst einen nächsten Prozessschritt auslösen.

Wie weit Unternehmen diesen Handlungsspielraum öffnen sollten, hängt allerdings vom jeweiligen Risiko ab. Eine fehlende Belegangabe automatisiert nachzufordern ist eine andere Entscheidung als eine steuerlich relevante Ausgabe endgültig freizugeben.

Governance wird zum Bestandteil der Entscheidungsarchitektur

Diese Differenzierung passt zu einer Entwicklung, die COSO im Februar 2026 mit seiner neuen Publikation „Achieving Effective Internal Control Over Generative AI" adressiert. Die Guidance überträgt das bestehende Internal-Control-Framework auf GenAI-Anwendungen und behandelt dabei unter anderem automatisierte Verarbeitung, Orchestrierung, menschliche Beteiligung und KI-gestützte Entscheidungen.

Für Finance-Prozesse ist besonders relevant, dass sich die erforderliche menschliche Beteiligung nach Risiko und Bedeutung eines Anwendungsfalls richten soll. Die Guidance adressiert außerdem Output-Validierung, Exception Handling, Logging und Traceability sowie die Überwachung von Veränderungen und Modellabweichungen.

Für einen stärker automatisierten T&E-Prozess ergeben sich daraus konkrete Anforderungen:

• Welcher Entscheidungsspielraum ist dem System eingeräumt?
• Bei welchen Sachverhalten ist weiterhin eine menschliche Freigabe vorgeschrieben?
• Welche Version der Reiserichtlinie lag einer automatisierten Bewertung zugrunde?
• Welche Daten und Kontextinformationen wurden für die Entscheidung berücksichtigt?
• Wie werden Overrides, Fehlentscheidungen und wiederkehrende Ausnahmefälle ausgewertet?
• Wer ist dafür verantwortlich, Regeln, Modelle und Eskalationsgrenzen zu überwachen?

Damit verändert sich Governance von einer nachgelagerten Kontrolle zur Voraussetzung der Automatisierung. Je größer der Handlungsspielraum des Systems wird, desto genauer müssen Unternehmen festlegen, was das System entscheiden darf und wann es die Entscheidung abgeben muss.

Was Unternehmen bei T&E-Systemen deshalb unterscheiden sollten

Bei der Bewertung neuer KI-Funktionen reicht die Bezeichnung „Agent" allein nicht aus. Hinter ähnlichen Produktbegriffen können sehr unterschiedliche Automatisierungsgrade stehen.

Für die Systemauswahl sind deshalb vier Ebenen hilfreicher:

1. KI-gestützte Erkennung: Das System liest Belege aus, klassifiziert Informationen oder erkennt mögliche Regelverstöße.
2. Entscheidungsunterstützung: Das System bewertet einen Fall und gibt Empfehlungen oder Hinweise für eine menschliche Entscheidung.
3. Automatisierte Prozesssteuerung: Das System entscheidet anhand definierter Kriterien, welcher Workflow-Schritt als Nächstes ausgeführt wird.
4. Agentische Ausführung: Das System interpretiert einen Sachverhalt und führt innerhalb eines festgelegten Handlungsspielraums selbst Aktionen aus.

Gerade zwischen den letzten beiden Stufen verläuft eine wichtige Governance-Grenze. Eine automatisch angewendete Betragsregel ist etwas anderes als eine KI, die mehrere Informationen interpretiert und daraus eigenständig eine Handlung ableitet.

Fazit: Von der Vollprüfung zur kontrollierten Ausnahmebearbeitung

Im März 2026 zeichnet sich im Travel-&-Expense-Management eine klare Entwicklungsrichtung ab: KI rückt näher an die eigentliche Prozesssteuerung. SAP Concur automatisiert mit neuen Joule Agents weitere Schritte bei Erstellung und Vorprüfung von Reisekostenabrechnungen. Pleo und Circula setzen KI ein, um Auffälligkeiten frühzeitig sichtbar zu machen und manuelle Prüfung stärker auf relevante Fälle zu konzentrieren.

Die autonome Freigabe des Großteils aller Spesen durch KI-Agenten ist daraus noch nicht als etablierter Marktstandard ableitbar. Interessanter ist die Verschiebung der Automatisierungsgrenze. Systeme können zunehmend mehr Kontext erfassen und immer besser entscheiden, welche Vorgänge ohne zusätzliche Bearbeitung weiterlaufen können und wo eine Person eingreifen sollte.

Für Finance-Verantwortliche wird damit neben der Automatisierungsquote eine zweite Kennzahl wichtig: Wie zuverlässig trennt das System Standardfälle von tatsächlich entscheidungsbedürftigen Ausnahmen? Je stärker KI diese Grenze beeinflusst, desto wichtiger werden nachvollziehbare Entscheidungsregeln, geeignete Eskalationsmechanismen und eine kontinuierliche Kontrolle des Systems.

Weitere Entwicklungen rund um Travel & Expense Automation bündeln wir auf unserer Shift/Finance-Themenseite.