Warum CFOs mit KI mehr gewinnen können als nur Effizienz

Digitalisierung trifft Datenflut

Bei der Digitalisierung hat die Finanzbranche in den vergangenen Jahren enorme Fortschritte erzielt. Cloud-Lösungen und Business Intelligence liefern Echtzeit-Einblicke, Process Mining deckt Ineffizienzen auf und Predictive Analytics ermöglicht eine frühzeitige Risikobewertung.

Doch mit der wachsenden Datenflut stoßen klassische Systeme an ihre Grenzen. Ohne klare Strukturen und einheitliche Governance drohen Dateninseln, die den strategischen Blick verstellen. Hier setzt Machine Learning im Finanzwesen an: In Millionen von Datensätzen erkennt es Muster und schafft die Basis für KI-gestützte Cashflow-Planung und präzisere Forecasts.

Anwendungsfälle für KI im Finanz- und Rechnungswesen

Die praktischen Einsatzfelder sind vielfältig: Transaktionale Prozesse, von der Buchung bis zur Abstimmung, können automatisiert ablaufen. Verträge und Dokumente lassen sich mithilfe von KI analysieren, indem sie strukturierte und unstrukturierte Daten verbindet. Eine weitere Nutzungsmöglichkeit ergibt sich im Forecasting; hier ermöglichen Machine-Learning-Modelle immer exaktere Prognosen. Noch in einem frühen Stadium ist der Einsatz von KI im externen Reporting, dabei erstellt generative KI zum Beispiel Textentwürfe für Lageberichte oder Anhänge.

Besonders die Kombination aus generativer KI (engl. Generative AI, kurz GenAI) und großen Sprachmodellen (engl. Large Language Models, kurz LLMs) beschleunigt die beschriebene Entwicklung. CFOs können damit nicht nur Berichte automatisieren, sie können auch komplexe Analysen in natürlicher Sprache abrufen – ein entscheidender Schritt in Richtung „Autonomous Finance“.

Chancen und Stolpersteine

Trotz der Dynamik bleiben in den Unternehmen zahlreiche Vorbehalte. Typische Fragen sind die folgenden:

• Schafft KI neue Abhängigkeiten?
• Gefährdet die Technologie Arbeitsplätze?
• Wie lassen sich Compliance-Vorgaben einhalten, wenn nicht Menschen, sondern Algorithmen Entscheidungen vorbereiten?
• Ist eine Integration in bestehende Finanzsysteme möglich, ohne die gesamte Architektur neu aufsetzen zu müssen?
• Und ganz entscheidend: Reicht die vorhandene Datenqualität, um valide Ergebnisse zu erzielen?

Antworten auf diese Fragen betreffen keineswegs nur die Technologie. Mindestens genauso entscheidend ist, ob Unternehmen bereit sind, ihre Strukturen und Kompetenzen anzupassen. Die Herausforderungen reichen von Prompting-Skills in der Finanzabteilung bis hin zu klarer KI-Governance.

CFOs zwischen Effizienz und Strategie

Die Rolle der CFOs verändert sich durch den Einsatz von KI grundlegend. Im Unterschied zu anderen technologischen Sprüngen geht es hier nicht nur darum, Kosten zu senken oder Prozesse zu beschleunigen. Vielmehr eröffnet KI die Chance, das Finanzwesen stärker in die Unternehmensstrategie einzubinden, durch präzisere Datenanalysen, frühere Risikoerkennung und ein agileres Performance-Management.