KI im finanzwesen: die digitale revolution der finanzbranche

In vielen Unternehmen durchlebt das Finanz- und Rechnungswesen derzeit einen tiefgreifenden Wandel. Prozesse werden digitalisiert und automatisiert. Immer häufiger stellt sich die Frage, wie Künstliche Intelligenz (KI) im Finanzbereich genutzt werden kann – und genutzt werden sollte. Hier ein Überblick, welche Rolle KI im Finanzwesen bereits spielt und welche vielfältigen Einsatzmöglichkeiten sie bietet.

Was heißt AI bzw KI ausgeschrieben?

Künstliche Intelligenz (KI) bzw. Artificial Intelligence (AI)

Artificial Intelligence (AI) wird in Deutschland mit Künstliche Intelligenz (KI) übersetzt. In der Informatik wird damit die Fähigkeit von Maschinen und Computern beschrieben, menschliches Denken und Lernen zu simulieren. Möglichkeiten, die vor allem für den Finanzbereich in Unternehmen vielversprechend sind.

Unternehmen stehen heute vor der Herausforderung, aus enormen Datenmengen relevante Informationen zu selektieren, zu verarbeiten und zu nutzen. Mithilfe von KI-Technologien kommen Algorithmen zum Einsatz, um auch aus großen Datenmengen (Big Data) Muster zu erkennen. Präzisere Prognosen und Vorhersagen liefern hilfreiche Informationen. Mit Predictive Analytics wird die Planung auf ein neues Level gehoben.

So soll es möglich sein, fundierte Entscheidungen zu treffen und mithilfe von KI-Technologien Aufgaben eigenständig zu lösen. Außerdem werden mithilfe von KI zahlreiche Prozesse automatisiert. Das schont sowohl personelle als auch finanzielle Ressourcen.

Was ist AI im Bereich Finance?

AI oder KI im Bereich Finance bezieht sich auf den Einsatz von KI-Technologien im Bereich Finanzen. Dabei kommen unterschiedliche Anwendungsbereiche in Betracht, beispielsweise

· Finanzberichterstattung

· Buchhaltung

· Erfassen und Verarbeiten von Rechnungen

· Erstellen von Prognosen

· Modellierung von Szenarien

Effizientere Prozesse

Im Finanzbereich gibt es zahlreiche Aufgaben, die viel Zeit und personelle Ressourcen in Anspruch nehmen. Die Berichterstattung wird beispielsweise immer komplexer und umfangreicher. Fehler können erhebliche Folgen nach sich ziehen. Dies beginnt bereits in der Buchhaltung:

· Jeder Geschäftsvorfall muss korrekt verbucht werden. · Eine Rechnung, die beim Unternehmen eingeht, muss auf Vollständigkeit und Richtigkeit geprüft werden. · Wird eine Leistung erbracht, muss eine ordnungsgemäße Rechnung erstellt und an den Rechnungsempfänger übermittelt werden.

Mit AI in Finance personelle Ressourcen schonen

Die Masse an Aufgaben und Daten nimmt jedoch immer mehr zu. Gleichzeitig müssen Informationen schneller zur Verfügung gestellt werden, damit Entscheider zeitnah agieren können, wenn sich neue Entwicklungen abzeichnen. Die Situation der hohen Arbeitsbelastung und die gestiegenen Anforderungen wird außerdem durch den zunehmenden Fachkräftemangel verschärft. Fehler müssen dennoch vermieden und die Arbeit erledigt werden.

CFOs müssen deshalb Lösungen finden, den Finanzbereich für die Zukunft aufzustellen und die Effizienz zusätzlich zu steigern. In der Nutzung von KI-Technologien setzen viele Unternehmen die Hoffnung, schnellere, kostengünstigere und effizientere Arbeitsabläufe im Finance-Bereich implementieren zu können.

Einsatz von KI wird zum neuen Standard

Wie wichtig bereits jetzt KI für die Finanzberichterstattung ist, zeigt beispielsweise die Studie „AI in financial reporting and audit: Navigating the new era“ der Beratungsgesellschaft KPMG. Hierfür wurden 1.800 Führungskräfte befragt. Das Ergebnis zeigt, dass in den kommenden drei Jahren 99 Prozent der befragten Unternehmen den Einsatz von KI planen. Und im Schnitt investieren sie rund 10 Prozent des gesamten IT-Budgets in KI.

Hindernisse bei der KI-Einführung

Datenschutz und mangelndes Fachwissen

Die Masse an Aufgaben und Daten nimmt jedoch immer mehr zu. Gleichzeitig müssen Informationen schneller zur Verfügung gestellt werden, damit Entscheider zeitnah agieren können, wenn sich neue Entwicklungen abzeichnen. Die Situation der hohen Arbeitsbelastung und die gestiegenen Anforderungen wird außerdem durch den zunehmenden Fachkräftemangel verschärft. Fehler müssen dennoch vermieden und die Arbeit erledigt werden.

CFOs müssen deshalb Lösungen finden, den Finanzbereich für die Zukunft aufzustellen und die Effizienz zusätzlich zu steigern. In der Nutzung von KI-Technologien setzen viele Unternehmen die Hoffnung, schnellere, kostengünstigere und effizientere Arbeitsabläufe im Finance-Bereich implementieren zu können.

Umsetzung des AI Act

Mit dem sog. AI Act ist eine neue europäische KI-Regulierung gemeint. Damit wurde erstmalig ein Rahmenwerk zur Regulierung von KI verabschiedet. Demnach dürfen KI-Anwendungen nicht missbraucht werden. Zudem muss der Schutz der Grundrechte gesichert werden. Verboten werden KI-Systeme, die das Verhalten von Menschen manipulieren können. Auch ein sog. „Social Scoring“ wird nicht erlaubt.

Vielen Unternehmen ist nicht bewusst, dass sie sich an den AI Act halten müssen. Wer also beispielsweise eigene KI-Tools entwickelt, muss die Regularien beachten.

Die wichtigsten Technologien hinter AI

Um zu verstehen, wie AI im Bereich Finance zum Einsatz kommen kann, soll zunächst ein Blick auf die unterschiedlichen Technologien geworfen werden.

Unter dem Begriff AI bzw. KI werden unterschiedliche Technologien zusammengefasst. Besonders wichtig in der aktuellen Diskussion sind:

· Maschinelles Lernen (Machine Learning): Dieser Teilbereich der KI ermöglicht es, durch Algorithmen automatische Muster und Korrelationen zu erkennen. Die Technologie lernt aus Erfahrungen, ohne hierfür spezifisch programmiert zu werden. Im Finanzbereich können sich beispielsweise Einsatzmöglichkeiten in der Kostenplanung, beim Portfoliomanagement oder auch im Risikomanagement ergeben.

· Deep Learning: Eine Methode maschinellen Lernens ist das sog. Deep Learning. Hier werden künstliche neuronale Netze zu einem Netzwerk (Deep Neural Network) ausgebaut und mit großen Datenmengen trainiert. Im Finanzbereich können sich beispielsweise Einsatzmöglichkeiten im Bereich von Betrugserkennung, Prognosen, Risikobewertung ergeben.

· Natural Language Processing (NLP): Eine weitere Methode des maschinellen Lernens ist NLP. Bei NLP handelt es sich um eine natürliche Sprachverarbeitung, die es Maschinen und Computern ermöglicht, gesprochene oder geschriebene Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. Im Finanzbereich kann NLP beispielsweise eingesetzt werden, um Finanzberichte, Finanznachrichten, oder Marktanalysen auszuwerten.

· Robotic Process Automation (RPA): Besonders bekannt im Finanzbereich ist bereits der Einsatz von RPA. RPA ist eine Technologie, die eine Prozessautomatisierung ermöglicht. Vor allem Aufgaben, die bisher manuell bearbeitet wurden, zeitintensiv sind und sich ständig wiederholen, bieten sich für den Einsatz von RPA an. Im Finanzbereich sind das vor allem Buchhaltungsaufgaben, Rechnungsverarbeitung, Lohn- und Gehaltsabrechnung u.v.m.

Anwendungsbereiche von KI im Finanzbereich

Wie kann man KI im Finanzwesen nutzen?

KI bzw. AI wird im Finanz- und Rechnungswesen vor allem eingesetzt, damit Prozesse automatisiert, Daten besser genutzt und Entscheidungsträger unterstützt werden. Doch auch Risiken können mit KI identifiziert und analysiert werden.

AI im Bereich Finance und Accounting: Anwendungsfälle und Beispiele

Für die Finanzfunktion gibt es also zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten von KI. Hier einige Beispiele für Einsatzmöglichkeiten von AI im Bereich Finance:

· Rechnungseingang und -ausgang: Eingehende Rechnungen können automatisiert geprüft werden. Ausgehende Rechnungen können automatisiert erstellt werden. Sämtliche Daten können automatisch verarbeitet und zudem ausgewertet werden.

· Belegmanagement: Belege, Rechnungen und andere Dokumente in der Finanz- und Rechnungswesenabteilung können automatisch verarbeitet werden – und zwar unter Einhaltung der GoBD! Auf diese Weise kann mehr Rechtssicherheit hergestellt und Fehler minimiert werden.

· Abstimmen der Bankkonten: Bankkonten können automatische mit der Buchhaltung abgestimmt werden. So können beispielsweise offene Forderungen und Zahlungseingänge in Echtzeit abgeglichen und das Forderungsmanagement unterstützt werden.

· Überwachung des Cashflows: Mithilfe von KI kann der Cashflow in Echtzeit überwacht werden – und zwar konzernweit! Zudem können Daten analysiert und Prognosen erstellt werden. Mögliche Engpässe können auf diese Weise im Liquiditätsmanagement frühzeitig aufgedeckt werden.

· Budgetierung und Prognosen: Mithilfe von KI können verlässlichere Prognosen gestellt und Budgets zielgerichtet verteilt werden. So kann die Verwendung finanzieller Ressourcen optimal geplant werden.

· Risiken und Fraud: Mit KI lassen sich Analysen und Bewertungen vornehmen, die mögliche Risiken aufdecken. Auch mögliche Betrugsfälle (Fraud) lassen sich auf diese Weise identifizieren. Das Risikomanagement wird hierdurch noch effektiver.

· Kostenmanagement: KI lässt sich auch einsetzen, um interne Prozesse zu analysieren und mögliche Potenziale zur Kostensenkung zu erkennen.

Integration von KI wird für CFOs zur Herausforderung

Im Alltag von CFOs wird KI bzw. AI immer wichtiger. Für die Studie „Der Schlüssel zum Erfolg im Finanzwesen“ befragte Sage weltweit 1.221 CFOs (davon acht Prozent aus Deutschland). Rund die Hälfte der Umfrageteilnehmer:innen nutzt bereits KI-gestützte Finanztools.

Doch gerade die Einführung neuer Tools ist alles andere als einfach. So sehen 68 Prozent der CFOs die Integration neuer Technologien wie Automatisierung und KI als eine der größten Hürden in ihrem Aufgabenbereich. Dennoch vertrauen viele Unternehmen auf die Potenziale und investieren einen Teil ihres IT-Budgets in KI.

AI Tools in Finance: Generative KI-Modelle und KI-Assistenten

Es gibt bereits zahlreiche AI Tools, die im Finance-Bereich zum Einsatz kommen können. So bieten Softwarehersteller (zum Beispiel SAP) immer häufiger KI-Tools an. Auch mithilfe generativer KI-Modelle, wie ChatGPT, können Prozesse optimiert und die Effizienz gesteigert werden.

Für genaue Cashflow-Prognosen kann der Agicap KI-Assistent Finanzdaten in Echtzeit verarbeiten und analysieren. Komplexe Eingaben sind nicht erforderlich: In Sekundenschnelle gewinnen Unternehmen die Einblicke, die sie für intelligente finanzielle Entscheidungen benötigen. Ausführliche Informationen: Discover Agicap Ai Assistant

Datensicherheit spielt dabei eine große Rolle: Agicap kooperiert mit zertifizierten Partnern– und selbstverständlich unter Einhaltung der DSGVO. Außerdem arbeitet Agicap bei der Datenverschlüsselung mit leistungsstarken Algorithmen.

Wie sieht die Zukunft der KI im Finanzsektor aus?

Auch Kreditinstitute und Versicherungsunternehmen nutzen vermehrt KI (bzw. AI), beispielsweise im Bereich Kreditrisikobewertung, Trading, Kundensupport oder auch im Portfoliomanagement. Finanzberatung findet immer häufiger ortsunabhängig mithilfe technologischer Unterstützung statt.

Kreditwürdigkeit prüfen

Mit KI können umfangreiche Daten analysiert werden, um die Kreditwürdigkeit von Kund:innen zu prüfen. Ein Scoring ist auf diese Weise in kürzester Zeit erstellt. So können Banken schneller den Antrag auf einen Kredit bearbeiten und Entscheidungen treffen. Allerdings müssen ethische Fragen geklärt werden, denn durch den Einsatz von KI-Tools in der Finanzberatung kann es durchaus zu Diskriminierung kommen.

AI in Banking: Finanzberatung durch Chatbots

Finanzberatung ist bereits mithilfe von Chatbots möglich und wird vermehrt angeboten. Allerdings sind viele Kund:innen noch skeptisch in Bezug auf KI-gestützte Finanzberatung: Eine Teambank-Studie zeigt, dass nur 36 Prozent der befragten Verbraucher:innen hierfür offen ist. Es scheint also, dass menschliche Berater:innen derzeit noch mehr Vertrauen genießen.

Automatisierte Handelssysteme

Im Tradingbereich können automatisierte Handelssysteme genutzt werden. Kauf- und Verkaufsaufträge können damit erstellt und übermittelt werden. Finanztransaktionen werden also komplett computergesteuert durchgeführt.

Trading-Bots kommen im algorithmischen Handel, beispielsweise bei Kryptowährungen, zum Einsatz. KI kann also im Tradingbereich für Transaktionen schnell und effizient genutzt werden. Allerdings sollte bedacht werden, dass moderne Technologien nicht frei von Fehlern sind. Kontrolle ist also auch hier unbedingt erforderlich.

Fazit: KI ist die Technologie der Zukunft

KI bzw. AI ist nicht nur ein vorübergehendes Trendthema. Laut einer Umfrage von Bitkom stimmen 73 Prozent der befragten Unternehmen der Aussage zu, dass KI die wichtigste Zukunftstechnologie ist. Allerdings müssen viele Unternehmen noch eine entsprechende KI-Strategie entwerfen. Und regulatorische Anforderungen, wie der AI Act, sind häufig noch kaum bekannt.

Damit also der Finance-Bereich tatsächlich das Potenzial von AI ausschöpfen kann, müssen CFOs zahlreiche Hürden bewältigen. An dem Wandel führt jedoch kein Weg vorbei. Die komplette Finance-Industrie setzt auf die Zukunft der KI. Ob Banking oder Finanzabteilung: Die Auswertung großer Datenmassen mithilfe von KI-Technologien wird erfolgsentscheidend.

Häufig gestellte Fragen (FAQ) zu AI in Finance

Was heißt AI oder KI ausgeschrieben?

Artificial Intelligence wird mit AI und Künstliche Intelligenz mit KI abgekürzt.

Was sind die wichtigsten Vorteile von AI in Finance?

Mit KI-Anwendungen im Finanzbereich können Prozesse automatisiert, genauere Prognosen gestellt und Kosten reduziert werden. Außerdem werden personelle Ressourcen geschont.

Vor allem bei zeitaufwendigen manuellen Aufgaben werden Fachkräfte entlastet, sodass sie mehr Zeit für andere Aufgaben verwenden können. Große Potenziale können sich außerdem im Risikomanagement bei der Identifikation von Risiken oder Betrugsfällen ergeben.

Wie sicher ist AI im Umgang mit Finanzdaten?

Wie sicher KI-Anwendungen im Umgang mit Finanzdaten sind, hängt von der jeweiligen Anwendung ab. Unternehmen sollten darauf achten, nur Anwendungen von Herstellern einzusetzen, denen sie vertrauen.

So sollten sie auf Datensicherheit, Datenverschlüsselung, Einhaltung der DSGVO und einen guten Kundenservice achten.

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