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KI im Finanzbereich – alles Wissenswerte

von  Januar 3, 2023 | 5 Minuten Lesezeit

Finanz-Teams werden heutzutage praktisch überschwemmt mit Daten. Neue Datenverarbeitungsmöglichkeiten wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) haben daher enorme Auswirkungen auf die Arbeit in der Finanzabteilung. 

In diesem Artikel beschäftigen wir uns mit den gängigsten Herausforderungen im Finanzbereich und sehen uns an, wie KI und ML Abhilfe schaffen können.

In den letzten Jahren haben sich die Aufgaben, Zuständigkeiten und Kompetenzen der Finanzabteilung rasant gewandelt, um mit der fortschreitenden digitalen Transformation Schritt zu halten. Die eingesetzten Technologien haben sich ebenso schnell weiterentwickelt – mit einer zusätzlichen Beschleunigung durch die COVID-Pandemie.

Zu diesen Veränderungen gehören die Weiterentwicklung von Forecasting-Methoden, neue Planungs- und Budgetierungsansätze sowie ein Wandel der Rolle, welche die Finanzabteilung im operativen Geschäft spielt. Am stärksten vorangetrieben wurden diese Änderungen durch Daten.

Zunehmende Datenflut erfordert den Einsatz neuer Tools

Die gewaltige Menge an verfügbaren Daten ist ein zweischneidiges Schwert für jene Mitarbeiter, die sich mit Planung und Analyse beschäftigen. Einerseits lassen sich im Verbund mit Finanzplanungs- und Analyse-Software damit genauere Forecasts als je zuvor erstellen und die Auswirkungen verschiedener Szenarien auf die finanzielle Situation Ihres Unternehmens können sehr genau simuliert werden.

Andererseits entsteht dadurch eine neue Flut von Anforderungen, welche die Kapazitäten der Teams zu sprengen droht.

Diese Herausforderungen können nur durch eine neue Generation intelligenter Tools bewältigt werden. Diese Lösungen ermöglichen es den Teams, sich vollständig auf wertschöpfende Tätigkeiten wie die Unterstützung strategischer Entscheidungen sowie Modellierung und Szenarioplanung zu konzentrieren, während sich die Software um die Sortierung und Verarbeitung der Daten kümmert.

Auf zu neuen Wegen: KI und maschinelles Lernen im Unternehmen

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind keineswegs weit hergeholte Science-Fiction-Konzepte, sondern in vielen Fällen Erweiterungen bestehender Prinzipien der Unternehmenssoftware. 

KI gewinnt im Bank- und Finanzwesen zunehmend an Bedeutung – von automatisierten Handelssystemen bis hin zu Risikomanagement und Risikominderung.

Mit diesen Technologien können Tools (wie ERP-Cloud-Plattformen) anhand eingehender Daten „trainieren“, um die Segmentierung, Kategorisierung, Speicherung und Bereitstellung von Daten für eine Vielzahl unterschiedlicher Aufgaben zu automatisieren. Damit entfällt auch die Notwendigkeit der manuellen Zuordnung und der zeitintensiven Bereinigung von Datensätzen vor der eigentlichen Verwendung.

Künstliche Intelligenz im Finanzbereich

KI und maschinelles Lernen nehmen Ihrem Team einen Teil der Arbeit ab – vor allem jene geringerwertigen Aufgaben, die mit herkömmlichen Mitteln nicht automatisiert werden können. Sie bringen Entlastung im Bereich Qualitätssicherung und garantieren qualitativ hochwertigen Input für Ihre Systeme. 

So haben Sie mehr Zeit für wertschöpfende Aufgaben und können diese schneller durchführen. Dabei vermeiden Sie das „Garbage in, garbage out“-Prinzip, das ein zentrales Problem darstellt, wenn Technologien zur Erstellung vorausschauender Planungsmodelle eingesetzt werden.

Abgesehen davon, dass Sie damit Ihre Arbeit besser und genauer erledigen können, eröffnen KI und maschinelles Lernen völlig neue Möglichkeiten für den Finanzbereich.

Wie funktioniert automatisiertes Forecasting?

Stellen Sie sich vor, Sie könnten – anstatt Ihre bisherigen Forecasts schneller durchzuführen – die gewünschten Treiber auswählen und Ihre Daten in ein KI/ML-Modell einspielen.

Daraufhin prüfen Sie, was passiert, wenn Sie einen neuen Treiber einbeziehen, ausschließen oder einen bestehenden überarbeiten, und zwar nur dann, wenn sich gezeigt hat, dass er signifikante Auswirkungen hat. 

Auf diese Weise könnten Sie nicht nur sofort Forecasts für eine beliebige Anzahl von Variablen erstellen, sondern auch ein vollkommen automatisiertes Modell, das die Qualität Ihrer Forecasts durch kontinuierliches Training des maschinellen Lernmodells verbessert.

KI und ML reduzieren den Zeitaufwand für nicht wertschöpfende Tätigkeiten und gewährleisten eine hohe Datenqualität. Verlässliche Analysen steigern die strategische Agilität Ihres Teams und geben Ihren Mitarbeitern die Möglichkeit, echten Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen. 

Arbeitsabläufe werden optimiert, ohne dabei Kernfunktionen und Skillsets zu verändern. Daraus ergibt sich ein Risikomanagement-Ansatz, der wirklich alle Variablen berücksichtigt und trotzdem praktisch und zeitnah umgesetzt werden kann.

Welche Vorteile bietet die KI der Finanzabteilung?

Unterstützt durch die Rechenleistung moderner cloudbasierter Systeme kann die KI umfangreiche und komplexe Datensätze (sowohl interner als auch externer Herkunft) effizienter und genauer analysieren als ein Mensch es je könnte.   

Neben der Entlastung im Bereich Datenverarbeitung bedeutet das, dass KI- und ML-gestützte Systeme nun erstmals in der Lage sind, auch unstrukturierte Daten zu analysieren.

Dazu gehört die Suche und Verarbeitung von Schlagworten und Phrasen in:

  • Akten
  • Forschungsergebnissen
  • internen Aufzeichnungen
  • Medienberichten und Online-Diskussionen

Dadurch können Sie Trends in Ihrer Branche erkennen und verstehen, wie sich diese auf Ihr Unternehmen auswirken könnten. Diese wertvollen Informationen helfen Ihnen dabei, sich gegen Risiken abzusichern und Chancen für sich zu nutzen.

All das trägt dazu bei, dass Ihre Abteilung ihren Hauptaufgaben besser nachkommen und andere Teams dabei unterstützen kann, innovativer zu werden und bessere Arbeit zu leisten.

So kann KI Ihre Finanz-Teams entlasten

Neben den bereits genannten Einsatzmöglichkeiten bringt die KI besonders bei alltäglichen Aufgaben große Vorteile mit sich. Ein KI-System kann relativ einfach darauf trainiert werden, grundlegende „Ja“- und „Nein“-Entscheidungen zu treffen.

Das bedeutet, dass viele Aufgaben mit geringem Mehrwert, für die Ihre Teams bisher viel Zeit aufwenden mussten (besonders in Bereichen wie der regulatorischen Compliance), nun maschinell erledigt werden können. 

So erhalten Ihre Mitarbeiter die Möglichkeit, sich auf die wirklich wichtige Arbeit zu konzentrieren – ein entscheidender Vorteil, wenn man bedenkt, dass durchschnittlich 33 % jedes Arbeitsjahres für administrative Tätigkeiten aufgewendet werden.

Die richtigen Mitarbeiter

Für einen erfolgreichen Einsatz von KI in Buchhaltung und Finanzabteilung müssen gute CFOs die Arbeitsweise ihrer Teams überdenken und ggf. umgestalten. Außerdem müssen sie sich genau überlegen, wer Teil dieser Teams sein soll. 

In manchen Fällen werden völlig neue Rollen benötigt – und das bedeutet, dass Ihre KI-Strategie in Abstimmung mit der allgemeinen Personalstrategie Ihres Unternehmens sorgfältig durchdacht werden muss.

Eine vollständige Automatisierung der Finanzabteilung wird es in absehbarer Zeit nicht geben. Beim Einsatz von KI geht es weniger darum, Menschen durch Maschinen zu ersetzen, sondern vielmehr darum, die Rollen Ihrer Mitarbeiter umzugestalten und – in den meisten Fällen – zum Positiven zu verändern.

Fragen und Antworten

Wie funktioniert automatisiertes Forecasting?

Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen sowie das Einbeziehen unterschiedlicher Variablen, Treiber und aktueller Informationen werden Forecasts automatisch optimiert, die Qualität wird verbessert und die Genauigkeit steigt. So werden Unternehmen flexibler und können Veränderungen antizipieren und agil darauf reagieren.

Welche Vorteile bietet die KI der Finanzabteilung?

Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen sowie das Einbeziehen unterschiedlicher Variablen, Treiber und aktueller Informationen werden Forecasts automatisch optimiert, die Qualität wird verbessert und die Genauigkeit steigt. So werden Unternehmen flexibler und können Veränderungen antizipieren und agil darauf reagieren.