Agentic AI im Record-to-Report-Prozess: Wie autonome Systeme die Finanzfunktion der Zukunft verändern

Kann Agentic AI die Record-to-Report (R2R) Prozesse autonom übernehmen? Die Einbindung von KI-Agenten wird gravierende Auswirkungen auf die Arbeitswelt haben, einschließlich neuer Rollen für Menschen und größerer Umstrukturierungen in Finanzorganisationen. Erfahren Sie mehr in unserem Whitepaper.



Multi-Ethnic Team of Research Engineers, Neural Network Architects, Programmists Working on a Machine Learning, Neural Network Building Project. Office Displays Show Working Model of Neural Network.

Agentic AI im Record-to-Report-Prozess: Wie autonome Systeme die Finanzfunktion der Zukunft verändern

Autoren: Martin Wolleswinkel, Sefa Soybir, Christopher Faff
Veröffentlichung: Oktober 2025
Sprache: Deutsch
Seitenanzahl: 11
Dokumententyp: PDF

Diese Themen erwarten Sie:

Das Whitepaper untersucht die Potenziale von Agentic AI, insbesondere Agentensystemen, zur autonomen Übernahme von R2R-Prozessen. Die wesentlichen Dimensionen für eine erfolgreiche Transformation des R2R-Prozesses werden untersucht und Hauptkomponenten von Agenten, wie spezialisierte Werkzeuge, Gedächtnis, Planung und Feedback, analysiert.

Zudem werden die Anforderungen an Agentic AI, einschließlich Kontextverständnis, Datenverarbeitung und Autonomie, thematisiert:

  • Autonome R2R-Prozesse: Kann Agentic AI R2R-Prozesse selbstständig übernehmen?
  • Hauptkomponenten von KI-Agenten
  • Anforderungen an Agentic AI
  • Neue Rollen für Menschen und Mitarbeiter
  • Auswirkung auf die Arbeitswelt und Finanzorganisationen
  • Offene Fragen und Herausforderungen
  • Erste Erfolge und Best Practices

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