AI trifft auf Finanzen: Echte Wirkung erzielen, nicht nur Hype
Künstliche Intelligenz (KI) ist längst kein futuristisches Konzept mehr – sie ist eine transformative Kraft, die Branchen weltweit neu gestaltet. Im Finanzsektor erweist sich KI als echter Game-Changer, indem sie Werkzeuge und Methoden bietet, die Abläufe optimieren, Entscheidungsprozesse verbessern und neue Effizienzpotenziale freisetzen können. Doch inmitten des Hypes fällt es vielen Unternehmen schwer, zwischen überzogenen Versprechungen und greifbaren Vorteilen zu unterscheiden.
Für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) sowie Mid-Cap-Unternehmen sind die Herausforderungen besonders groß. Diese Organisationen arbeiten oft mit kleineren Teams und begrenzten Budgets, was es umso wichtiger macht, in Lösungen zu investieren, die messbare Ergebnisse liefern. KI bietet das Potenzial, repetitive Aufgaben zu automatisieren, die Cashflow-Prognose zu verbessern und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern – allerdings nur, wenn sie strategisch implementiert wird.
Dieser Artikel fasst die Erkenntnisse eines kürzlich von Agicap veranstalteten Webinars zusammen, das von Christina Chen, CEO der First AI Group, und Nat Hobson, Head of Partnerships bei Agicap, geleitet wurde. Die Sitzung mit dem Titel „AI Meets Finance: How to Drive Real Impact, Not Just Hype“ beleuchtete praktische Ansätze, wie Finanzteams KI nutzen können, um Effizienz und Innovation voranzutreiben. Ob CFO, Treasurer oder Finanzverantwortlicher – dieser Artikel bietet Ihnen umsetzbare Strategien, praxisnahe Beispiele und einen klaren Rahmen für die Einführung von KI in Ihrem Unternehmen. Von der Identifikation schneller Erfolge bis hin zur Vermeidung häufiger Fallstricke – wir zeigen Ihnen die Schritte, um KI für Ihr Unternehmen nutzbar zu machen.
Der Mindset-Wandel: Vorbereitung auf KI im Finanzwesen
Von großen Visionen zu „1 % überall“
Eine der wichtigsten Erkenntnisse des Webinars war die Bedeutung, klein anzufangen. Christina Chen betonte das Konzept von „1 % überall“, ein Ansatz, der von der britischen Radsportmannschaft übernommen wurde, die durch den Fokus auf marginale Verbesserungen olympischen Erfolg erzielte. Anstatt eine umfassende, alles verändernde KI-Transformation anzustreben, sollten Finanzteams nach schrittweisen Verbesserungen in ihren Arbeitsabläufen suchen.
Beispielsweise können die Automatisierung von Rechnungsprüfungen oder der Einsatz von KI zur Erstellung erster Entwürfe von Finanzberichten Stunden manueller Arbeit einsparen. Diese kleinen Erfolge summieren sich im Laufe der Zeit und führen zu erheblichen Effizienzgewinnen. Chen teilte ein überzeugendes Beispiel eines Logistikunternehmens, das KI einsetzte, um monatlich Tausende von Rechnungen zu überprüfen. Durch die Automatisierung der Erkennung von Duplikaten und Compliance-Prüfungen konnte das Unternehmen seinen Kreditorenzyklus verkürzen und allein im ersten Durchlauf 21 doppelte Rechnungen identifizieren. Dieser Ansatz zeigt, wie gezielte Anwendungsfälle sofortigen Mehrwert liefern können.
Pragmatische Daten statt perfekte Daten
Ein weit verbreiteter Irrglaube ist, dass KI makellose, perfekt organisierte Daten benötigt, um effektiv zu sein. Chen widerlegte diesen Mythos und erzählte die Geschichte eines Versicherungsunternehmens, das eine ganze Etage von Mitarbeitern für die Datenbereinigung einsetzte – ein scheinbar endloser Prozess. Statt auf perfekte Daten zu warten, sollten Unternehmen sich auf „pragmatische Daten“ konzentrieren.
Ein Finanzteam, das mit unstrukturierten Ausgabendaten aus Altsystemen arbeitet, kann beispielsweise KI nutzen, um die Kategorisierung zu automatisieren und Anomalien zu identifizieren. Auch wenn die KI anfangs nur eine Genauigkeit von 70 % erreicht, ist dies immer noch eine erhebliche Verbesserung gegenüber manuellen Prozessen. Mit der Zeit verbessert sich die Leistung der KI, da die Datenqualität steigt. Dieser pragmatische Ansatz stellt sicher, dass Unternehmen die Vorteile von KI nutzen können, ohne durch den Perfektionsanspruch gelähmt zu werden.
Von der Tool-Beschaffung zur Akzeptanzförderung
Die Investition in KI-Tools ist nur der erste Schritt; die eigentliche Herausforderung besteht darin, die Akzeptanz in der gesamten Organisation zu fördern. Christina Chen hob die Bedeutung von Change-Management- und Adoptionsprogrammen hervor, die über grundlegende Schulungen hinausgehen, um sicherzustellen, dass Mitarbeiter KI aktiv in ihren täglichen Arbeitsabläufen nutzen.
Ein Beispiel aus der Praxis: Ein Investmentunternehmen führte ein 10-wöchiges Adoptionsprogramm für sein Finanzteam durch. Durch die Erstellung personalisierter Workflows und einer Bibliothek mit 80 maßgeschneiderten Eingabeaufforderungen erreichte das Team eine Nutzungsrate von 90 % für seine KI-Tools. Diese hohe Akzeptanz verbesserte nicht nur die Produktivität, sondern förderte auch eine Innovationskultur innerhalb der Organisation.
Die Rolle von KI-Champions
Ein weiterer entscheidender Faktor für eine erfolgreiche Einführung ist die Identifikation von KI-Champions innerhalb des Teams. Diese Personen sind technologiebegeistert und können als Fürsprecher für die Einführung von KI fungieren. Im Beispiel des Investmentunternehmens wurde ein Teammitglied zur Anlaufstelle für KI-bezogene Fragen, was sicherstellte, dass die Dynamik auch nach Abschluss des formalen Adoptionsprogramms erhalten blieb. Dies unterstreicht die Bedeutung interner Führungskräfte für den langfristigen Erfolg.
Der Rahmen für die Auswahl von KI-Tools
Jenseits von Eigenentwicklung oder Kauf: Der Aufstieg der Konfiguration
Traditionell standen Unternehmen bei der Einführung neuer Technologien vor einer binären Entscheidung: eine maßgeschneiderte Lösung entwickeln oder ein Standardprodukt kaufen. Mit dem Aufkommen von KI gibt es jedoch eine dritte Option: Konfiguration. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, vorgefertigte KI-Tools an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen.
Ein mittelständisches Finanzteam könnte beispielsweise ein vorgefertigtes KI-Tool zur Automatisierung der Cashflow-Prognose nutzen. Durch die Konfiguration des Tools, um ihre einzigartigen Zahlungszyklen, Kundenverhalten und saisonalen Trends zu berücksichtigen, können sie ein Präzisionsniveau erreichen, das sonst eine maßgeschneiderte Lösung erfordern würde. Dieser hybride Ansatz überbrückt die Lücke zwischen Skalierbarkeit und Personalisierung und ist besonders wertvoll für KMU und Mid-Cap-Unternehmen.
Schnelle Erfolge für Finanzteams
Hochwirksame Anwendungsfälle
KI ist besonders effektiv bei repetitiven, datenintensiven Aufgaben. Einige der im Webinar hervorgehobenen Anwendungsfälle mit hohem Wirkungsgrad umfassen:
Cashflow-Prognose: Analyse historischer Daten zur Vorhersage zukünftiger Cashflow-Trends.
Rechnungskategorisierung: Automatisierung der Transaktionsklassifizierung zur Zeitersparnis und Fehlerreduktion.
Budgetabweichungsanalyse: Erstellung erster Entwürfe von Budgetberichten und Identifikation wesentlicher Abweichungen.
Ein Beispiel: Der KI-Assistent von Agicap kann die Finanzdaten eines Unternehmens analysieren, um Fragen wie „Habe ich in drei Tagen genug kurzfristige Liquidität, um eine Zahlung von 150.000 £ zu leisten?“ zu beantworten. Diese Art von Einblick ermöglicht es Finanzteams, fundierte Entscheidungen schnell zu treffen.
Anwendungsfälle mit geringem Wirkungsgrad
Während KI in vielen Bereichen hervorragende Leistungen erbringt, gibt es bestimmte Aufgaben, bei denen ihr Einfluss begrenzt ist. Diese „Low-Impact“-Anwendungsfälle betreffen typischerweise einmalige Aufgaben, Tätigkeiten mit hohem Maß an Urteilsvermögen oder strategische Entscheidungsfindung. Die Entwicklung einer langfristigen Finanzstrategie oder das Verhandeln komplexer Verträge erfordern beispielsweise ein feines Gespür, emotionale Intelligenz und die Fähigkeit, viele Variablen gegeneinander abzuwägen – Bereiche, in denen menschliche Expertise der KI nach wie vor überlegen ist.
Zudem lohnen sich Investitionen in KI oft nicht bei selten auftretenden oder stark spezialisierten Aufgaben. Eine jährlich durchgeführte Prüfung oder die Vorbereitung auf eine außergewöhnliche regulatorische Überprüfung profitiert möglicherweise nur geringfügig von einer Automatisierung durch KI. In solchen Fällen kann der Aufwand für das Training oder die Konfiguration der KI den potenziellen Nutzen übersteigen.
Das bedeutet jedoch nicht, dass KI in diesen Bereichen keine Rolle spielen kann. Sie kann nach wie vor ein wertvoller Assistent sein – etwa durch die Bereitstellung von Datensummen, das Erstellen erster Entwürfe oder die Analyse möglicher Szenarien. Entscheidend ist, KI als Ergänzung zur menschlichen Expertise zu nutzen – nicht als Ersatz.
Häufige Fallstricke vermeiden
Pilotprojekte ohne Fortschritt
Ein häufiger Fehler besteht darin, in einer sogenannten „Pilot-Purgatory“ stecken zu bleiben – also in einem Zustand, in dem KI-Initiativen nie über die Testphase hinauskommen und nicht in die breite Umsetzung überführt werden. Dies geschieht oft aufgrund fehlender klarer Ziele, unzureichender Planung oder Unsicherheit über die nächsten Schritte.
Um das zu vermeiden, sollten Unternehmen zunächst spezifische und messbare Ziele für den Pilotversuch definieren. Statt vage das Ziel zu verfolgen, „die Effizienz zu verbessern“, sollte beispielsweise festgelegt werden: „Die Bearbeitungszeit von Rechnungen um 30 % reduzieren.“ Klare Zielvorgaben schaffen eine Grundlage zur Bewertung des Erfolgs und erleichtern die Entscheidung, ob das Projekt skaliert werden soll.
Ebenso wichtig ist die Planung der nächsten Schritte. Noch vor dem Start eines Pilotprojekts sollte das Finanzteam eine Roadmap für die Skalierung erfolgreicher Initiativen entwickeln – einschließlich der benötigten Ressourcen, Zeitpläne und der Abstimmung mit übergeordneten Unternehmenszielen. Ohne diese vorausschauende Planung verlieren selbst vielversprechende Projekte schnell an Schwung.
Nicht zuletzt ist die Unterstützung durch das Management entscheidend. CFOs und andere Entscheidungsträger müssen die Initiative aktiv unterstützen, die erforderlichen Mittel bereitstellen und die Relevanz des Projekts intern kommunizieren. Diese Rückendeckung von oben kann darüber entscheiden, ob ein Pilotprojekt ins Stocken gerät oder erfolgreich umgesetzt wird.
Warten auf perfekte Daten
Wie bereits erwähnt, kann das Warten auf perfekte Daten den Fortschritt auf unbestimmte Zeit verzögern. Stattdessen sollten sich Unternehmen auf praxisnahe Daten konzentrieren und KI gezielt einsetzen, um die Datenqualität im Laufe der Zeit zu verbessern. Ein KI-Tool kann beispielsweise Unstimmigkeiten oder Lücken in bestehenden Datensätzen erkennen und so eine Grundlage für gezielte Data-Cleansing-Maßnahmen schaffen.
Zudem bietet sich ein schrittweises Vorgehen an: Der Einstieg erfolgt mit kleineren, klar abgegrenzten Datensätzen, bevor auf komplexere Datenstrukturen skaliert wird. So kann das Team Vertrauen in die Fähigkeiten der KI aufbauen und gleichzeitig die Datenqualität kontinuierlich steigern.
Zusammenfassung und nächste Schritte
Das Webinar lieferte eine Fülle an Erkenntnissen für Finanzteams, die KI einführen möchten. Zu den wichtigsten Learnings gehören:
Klein anfangen – mit Anwendungsfällen, die einen hohen Impact haben.
Auf praxisnahe statt perfekte Daten setzen.
Erfolgskriterien und Zielwerte definieren, um nicht in der Pilotphase stecken zu bleiben.
In Adoptionsprogramme investieren, um die Nutzung voranzutreiben.
Die Einführung erfordert Qualifizierung – Schulungen nicht vernachlässigen.
Beim Tool-Auswahlprozess den „Configure“-Ansatz in Betracht ziehen.
Für den Einstieg sollten Finanzteams ein oder zwei Arbeitsabläufe identifizieren, die von KI profitieren könnten, und eine entsprechende Lösung im Rahmen eines Pilotprojekts testen.
Fazit
KI hat das Potenzial, den Finanzbereich zu revolutionieren – ihr Erfolg hängt jedoch von einer strategischen Implementierung und gezielten Einführung ab. Durch schrittweise Verbesserungen, die Nutzung praxisnaher Daten sowie die Förderung von Akzeptanz und kontinuierlicher Weiterentwicklung können kleine und mittelständische Unternehmen das volle Potenzial von KI ausschöpfen.
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