Wie KI das Finanzwesen transformiert: Von der Datenflut zum strategischen Akteur

Praktische KI-Anwendungen im Finanzwesen

Durch die Automatisierung von geringwertigen Aufgaben, die Sicherung der Qualität und die Bereitstellung eines sauberen Datenstroms sorgen diese Technologien dafür, dass Teams höherwertige Aufgaben schneller und genauer ausführen können.

Automatisierte Forecasting-Funktionen

Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: Anstatt Prognosen manuell durchzuführen, wählen Sie die zu untersuchenden Faktoren aus, wenden Ihre Daten auf ein KI/ML-Modell an und testen, was passiert, wenn Sie neue Faktoren einbeziehen oder bestehende überarbeiten. Das System bezieht Variablen nur dann ein oder schließt sie aus, wenn sie signifikante Auswirkungen zeigen.

Dieser Ansatz ermöglicht sofortige Prognosen für mehrere Variablen und erstellt automatisierte Modelle, die die Forecasting-Qualität kontinuierlich verbessern, wenn die Datensätze durch fortlaufendes Training der Modelle für das maschinelle Lernen aktualisiert werden.

Komplexe Analysen einfach gemacht

Moderne cloudbasierte Systeme bieten die nötige Rechenleistung, mit der KI große, komplexe Datensätze aus internen und externen Quellen analysieren kann – effizienter als der Mensch und ohne Datenmüdigkeit.

So können Sie Trends und potenzielle Auswirkungen auf Ihr Unternehmen genau erkennen und ihren Teams helfen, sich vor Risiken zu schützen und Chancen zu nutzen.

Reduzierung des Verwaltungsaufwands

Die überzeugendste Anwendung von KI ist vermutlich ihre banalste: die Erledigung grundlegender Verwaltungs- und Datenaufgaben. Die Automatisierung überträgt minderwertige Arbeiten an Maschinen und verschafft den Teams damit Zeit für hochwertige Aktivitäten. Bedenken Sie, dass der durchschnittliche Berufstätige derzeit 33 % seiner Zeit mit Verwaltungsaufgaben verbringt. KI kann diese Belastung deutlich verringern.

Die Dresner Enterprise Performance Management Market Study 2025 bestätigt ein wachsendes Interesse an der Einführung von KI. 60 % befürworten die Einführung von KI, verglichen mit 40 % im Vorjahr.

Beliebte Anwendungsfälle sind Chatbots für die gelegentliche Unterstützung von Nutzer*innen, geführte Empfehlungen auf der Grundlage von Jobrollen und die Abfrage von Finanzdaten in natürlicher Sprache. Alle wurden von 70 % oder mehr der Umfrageteilnehmer als sehr nützlich eingestuft.

Strategische Überlegungen zur Belegschaft

Die Implementierung von KI erfordert sorgfältige Überlegungen in Bezug auf die Teamstruktur und die Rollen. Dies gilt insbesondere, wenn die KI nicht mehr nur zur promptbasierten Abfrage eines Aufzeichnungssystems genutzt wird, sondern sich zu einem potenziellen Handlungssystem entwickelt.

CIOs und CFOs müssen überdenken, wie Teams arbeiten, wer Teil dieser Teams ist und wie KI die Beteiligten unterstützen kann. Da möglicherweise neue Rollen erforderlich sind, ist eine Abstimmung der KI-Strategie auf die Personalstrategie des Unternehmens unabdingbar.

Anstatt Menschen durch Maschinen zu ersetzen, wird KI die Rolle von Finanzexpert*innen verändern – oft zum Besseren.

Die KI-gestützte Finanzplattform von Unit4

Die mitarbeiter- und kundenorientierten Lösungen von Unit4 nutzen bereits leistungsstarke KI- und ML-Prozesse, die die Arbeitsabläufe im Finanzwesen vereinfachen. Dennoch nutzen wir bei der Einführung von KI einen umsichtigen Ansatz und behalten Regulierung und Compliance im Blick.

„Wir bieten KI nicht an, weil dies gerade in ist, sondern versuchen, sie pragmatisch für unsere Zwecke einzusetzen. Das Ziel besteht darin, die Komplexität zu reduzieren und den Wert für die Endnutzer*innen zu steigern.“ Antonella Crimi, Global Head of Analyst Relations bei Unit4.

Möchten Sie mehr über den Ansatz von Unit4 in Bezug auf KI-Governance oder unsere Produktinnovation erfahren? Dann besuchen Sie unsere Website, sprechen Sie mit dem Vertrieb oder vereinbaren Sie noch heute eine Demo!