KI im Finanzwesen: Wie künstliche Intelligenz die Finanzfunktion transformiert

Wie entwickeln sich KI-Anwendungen im Finanzbereich weiter?

Im Folgenden wird der Paradigmenwechsel, ausgelöst durch die genannten technischen Fortschritte, in vier Schritten dargestellt. Diese Entwicklungsschritte reichen von handlungsschwachen, sehr aufwendigen bis hin zu hochautonomen, flächendeckend fähigen KI-Anwendungen. Es werden der Fortschritt in der Fähigkeit und somit die Relevanz von KI in der praktischen Anwendung in Text und Bild visualisiert. 

• Herkömmliche KI: Erste KI-Anwendungen bildeten spezifische Anwendungsfälle wie die Vorhersage von Gewinn- und Verlustzahlen ab. Diese werden gezielt von Data-Scientists entwickelt und trainiert, um eine optimale Performance zu erzielen.
• Foundation-Modelle: Heute ermöglichen sogenannte Foundation-Modelle breite Möglichkeiten für die Nutzer:innen, KI-Fähigkeiten frei anzuwenden, ohne auf spezifische Anwendungsfälle beschränkt zu sein. Diese Entwicklung basiert auf einem verbesserten Sprachverständnis. Diese Foundation-Modelle können durch Kontextanreicherung zu KI-Expertensystemen erweitert werden, die in der Lage sind, mit Menschen zu kommunizieren.
• Agentic AI: Einem Foundation-Modell kann ein gewisser Grad an Autonomie gewährt werden, wobei der Mensch weiterhin eine wichtige Rolle spielt. In einem „Human in the Loop“-Ansatz werden Ergebnisse und Aktionen des KI-Modells von Menschen initiiert und genehmigt. Diese KI-Systeme interagieren so mit ihrer digitalen Umgebung, allerdings stets unter der Aufsicht eines Menschen.
• KI-Agenten: KI-Agenten sind autonome Anwendungen, die einem breiteren Zweck dienen können, analog zu Mitarbeitenden in einem Unternehmen. Durch die Kombination verschiedener KI-Fähigkeiten können unkritische Aufgaben vollständig automatisiert werden. Ein Beispiel hierfür ist die automatisierte Beantwortung und Bearbeitung von Kund:innensupport-Anfragen. Diese KI-Systeme können autonom agieren und Entscheidungen gänzlich selbst treffen. Jedoch bleibt die Kontrolle durch einen Menschen stets ein zentrales Thema.

Beispiel: automatisierter Rechnungsabschluss-Agent

Ein Anwendungsbeispiel eines KI-Agenten ist die automatisierte Erstellung von Monatsabschlüssen. In diesem Prozess übernimmt der KI-Agent die Aufgabe, Daten aus verschiedenen Quellen wie ERP-Systemen, Abrechnungstools und externen Datenbanken zu sammeln und basierend auf konzeptuellen Vorgaben zu einem Monatsabschlussbericht zusammenzufassen. Dabei erkennt er automatisch Abweichungen oder fehlende Informationen und macht auf potenzielle Buchungsfehler aufmerksam. Der Agent kann zudem interne Richtlinien und Verrechnungshandbücher zurate ziehen und auf Fehler in der Abschlusslogik hinweisen.

Durch die Automatisierung des Informationsbeschaffungsprozesses, bei dem fehlende Daten eigenständig von den zuständigen Personen eingeholt werden, wird die Effizienz weiter gesteigert. Die manuelle Nachbearbeitung durch das Finanzteam wird auf das Validieren besonders kritischer Positionen reduziert, wodurch der Arbeitsaufwand erheblich verringert wird. Diese Zeiteinsparung ermöglicht es den Mitarbeitenden, sich auf strategischere Aufgaben zu konzentrieren, während die zeitintensiven Routineabgleiche entfallen und potenzielle Fehler schneller identifiziert werden. So gestaltet sich der gesamte Monatsabschlussprozess nicht nur schneller, sondern auch präziser und transparenter.

Welche Governance- und Risikofaktoren sind beim Einsatz von KI im Finanzwesen zu beachten?

Wie das Beispiel zeigt, ermöglicht es der Einsatz von KI-Agenten, nicht nur unkritische, sondern auch kritische Business-Prozesse zu automatisieren. Dabei sind jedoch rigorose Governance-Strukturen und das Management der verbundenen Risiken von entscheidender Bedeutung. KI-Agenten sind kein rein technologisches Thema, sondern erfordern klare Rollen und Verantwortlichkeiten für den Betrieb, die Wartung und das Monitoring der Systeme. Ein effektives Datenmanagement und der Datenschutz sind ebenfalls entscheidend, um relevante und hochwertige Daten sicherzustellen. Denn nur wenn die Qualität der zur Verfügung gestellten Daten gut ist, kann ein KI-Agent zuverlässige Ergebnisse liefern. Erst ein ausreichendes Bewusstsein entstehender Risiken und deren Minderung durch menschliche Aufsicht und ein engmaschiges Monitoring machen den Einsatz von KI transparent und verantwortungsbewusst.

Welches Potenzial bietet KI im Finanzwesen in Zukunft?

Wir beobachten bereits heute, dass durch Ausschöpfung des Potenzials der aktuellen technischen Möglichkeiten eine grundlegende Transformation der Geschäftswelt in zahlreichen Bereichen vorangetrieben wird. KI-Agenten werden in der Lage sein, das gesamte Spektrum an Aufgaben, von der Rechnungsverarbeitung bis hin zur umfassenden Finanzanalyse, unter Aufsicht von Expert:innen zu übernehmen. Durch Konsolidierung unterschiedlicher Quellen werden Auffälligkeiten erkannt, Risikoprofile erstellt und Handlungsempfehlungen in Echtzeit geliefert.

Diese Entwicklungen bieten Chancen für Unternehmen und deren Mitarbeitende. Weniger Routineaufgaben schaffen mehr Raum für innovative, strategische und kreative Tätigkeiten. Finanzexpert:innen können sich stärker auf Analyse, Beratung und Entscheidungsfindung konzentrieren, statt manuell Gewinn- und Verlustzahlen zu analysieren. So rücken die strategische Allokation von Budgets und die Reaktion auf Ausnahmeszenarien in den Fokus.

Für Unternehmen bedeutet diese Automatisierung eine offensichtliche Effizienzsteigerung und die Möglichkeit, frei werdende Kapazitäten wirkungsvoll einzusetzen, beispielsweise in der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. Neue Rollenprofile wie Daten- und KI-Stewards werden entstehen. Zur Sicherstellung erfolgreicher Transformationsprozesse werden Schulungen im Umgang mit KI und KI-Agenten sowie Change-Management-Prozesse notwendig sein.

Durch die Implementierung von KI-Agenten wird sich die Wettbewerbslandschaft verändern. Während sich eine innovative Konkurrenz Vorteile erarbeiten kann, laufen sich langsam bewegende Unternehmen Gefahr zurückzubleiben.

Eine frühe und entschiedene Adaption von KI-Technologien ermöglicht es, menschliche Expertise und agentengetriebene Automatisierung optimal zu kombinieren – mit mehr Freiraum für Innovation, höherer Prozessqualität und einer spürbaren Effizienzsteigerung im Tagesgeschäft.

Fazit

Der Einsatz von KI im Finanzwesen markiert einen tiefgreifenden Wandel, der weit über reine Prozessoptimierung hinausgeht. Intelligente Agenten übernehmen zunehmend komplexe Aufgaben, steigern Effizienz und schaffen neue strategische Spielräume. Gleichzeitig bleiben Governance, Datenqualität und menschliche Kontrolle entscheidend für einen verantwortungsvollen Einsatz. Unternehmen, die frühzeitig auf KI-Technologien setzen, sichern sich klare Wettbewerbsvorteile und stärken ihre Zukunftsfähigkeit. KI wird damit zum zentralen Enabler einer modernen, resilienten Finanzfunktion.