Sieben Schritte und wichtige Erkenntnisse, um die ersten Schritte zur KI-Implementierung im Finanzwesen zu gehen

KI ist in aller Munde. Aber für die Finanzchefs, mit denen ich spreche, geht das Thema weit über die Frage hinaus, was einzelne Tools leisten können.

CFOs diskutieren über die tiefgreifende Transformation im Finanzwesen, die durch KI ermöglicht wird. Wir sehen, dass die neuesten Technologien dem Finanzwesen nicht nur neue Möglichkeiten zur Automatisierung bieten, sondern sich auf die strategische Entscheidungsfindung im Unternehmen auswirken.

Ich höre immer wieder, dass Technologie allein nicht ausreicht. Der Erfolg von intelligenter Automatisierung bei der Effizienzsteigerung hängt davon ab, ob eine Grundlage aus sauberen Daten geschaffen wird und ob sowohl ausgereifte Prozesse als auch kompetente, zukunftsorientierte Teams vorhanden sind.

Der letzte Punkt ist besonders interessant, nicht wahr? Der Erfolg von KI hängt vor allem von Menschen ab.

Denn während in der Öffentlichkeit viel darüber geredet wird, dass KI den Menschen ersetzen wird, verstehen Finanzchefs, dass wahre KI-Bereitschaft einen kulturellen Wandel erfordert. Sie müssen sich darauf vorbereiten, in einer Welt tätig zu sein, die von den vielen neuen Erkenntnissen geprägt ist, die intelligente Automatisierung mit sich bringt.

Das geht mit einem strategischen Wandel einher. Die Rolle des CFO wird auf das Change Management ausgeweitet, umfasst aber auch weiterhin die Notwendigkeit zur Kontrolle.

Was für Sie wirklich zählt: praktischer Nutzen

CFOs wie Sie müssen nicht nur die Technologie einführen, sondern auch greifbare Renditen vorweisen, dürfen dabei aber nicht die betriebliche Stabilität beeinträchtigen. Deshalb suchen Sie nach einer praktischen, finanzspezifischen Roadmap, die die Kluft zwischen Versprechen und Realität überbrücken kann.

Abgesehen davon hat sich der Fokus der jüngsten Diskussionen über den ROI der Implementierung von direkten, messbaren Kosteneinsparungen entfernt. Vielleicht haben Sie diese Entwicklung auch in Ihrem Unternehmen beobachtet. Ist Ihnen aufgefallen, dass der Nutzen von KI zunehmend in weniger offensichtlichen Bereichen verortet wird?

Ich sehe, dass operative und strategische Vorteile mithilfe von KI erzielt werden können. Es herrscht der Konsens vor, dass es entscheidend ist, diese Botschaft zu vermitteln, um einen überzeugenden Business Case für Investitionen zu schaffen.

Ein weiterer Konsens bei CFOs besteht darin, dass die Anwendung von KI auf fehlerhafte Prozesse und schlechte Daten ein schwerwiegender Fehler ist. Inkonsistenzen in globalen Organisationen lassen auf höheren Unternehmensebenen die Details verschwimmen.

Aus diesem Grund müssen Prozesse und Datenintegrität vor dem Rollout von KI stehen. Andernfalls riskieren Sie, grundlegende Probleme nicht nur nicht zu beheben, sondern die Dinge zu verschlimmern.

Revolutionäre und evolutionäre Aspekte müssen in Einklang gebracht werden

Die neuen Fähigkeiten von KI verändern wirklich alles. Es handelt sich wirklich um eine technologische Revolution.

Zum einen gibt es einen technischen Paradigmenwechsel. Moderne KI kann nachahmen, wie ein menschliches Gehirn denkt. Das heißt, KI basiert nicht mehr auf starren Regeln wie „falls A, dann B“, die bisher die Automatisierung bestimmt haben.

Wie revolutionär KI ist, zeigt sich auch am Agentenmodell, über das wir so viel hören: Es geht um autonome digitale Agenten, sogenannte „Personas“. KI ist in der Lage, komplexe, wertschöpfende Arbeiten zu erledigen, die zuvor mühsam von menschlichen Experten wie FP&A und Geschäftspartnern übernommen wurden.

Ich möchte allerdings vor allem betonen, dass Sie sich weiterhin auf die menschlichen Herausforderungen konzentrieren müssen. KI ist zwar eine Revolution, aber ihre Implementierung ist erst einmal eine Evolution. Dies gilt für jedes Unternehmen.

Erfolg hängt nicht nur von den Fähigkeiten der KI ab, sondern vor allem von unseren eigenen – und von unserem Vertrauen in KI. Aus diesem Grund umfasst Ihre Rolle immer mehr auch das Change Management; es obliegt Ihnen, die notwendige kulturelle Transformation anzuführen.

Um sowohl Geschäftsstabilität als auch den Erfolg der Benutzer sicherzustellen, sollte die Implementierung in sorgfältig verwalteten Schritten erfolgen:

1. Konzentrieren Sie sich auf mitarbeiterorientierte Herausforderungen. Beginnen Sie damit, die Bereitschaft und die Qualifikationslücken Ihres Teams unvoreingenommen zu bewerten.
2. Überbrücken Sie die Kluft bei der Digitalisierungskompetenz. Seien Sie sich bewusst, dass langjährige Mitarbeiter zwar viele Kenntnisse haben, KI für sie aber Neuland ist.
3. Beruhigen Sie die Gemüter – die Geschwindigkeit des Wandels und die Technologie selbst stellen eine große Herausforderung dar. Bereits das Wort „Wandel“ verunsichert viele.
4. Optimieren Sie Ihre Personalressourcen. Bilden Sie „gemischte Teams“ aus erfahrenen Mitarbeitern und technisch versierten Kollegen, die gemeinsam dazulernen.
5. Definieren Sie den Nutzen nicht zu eng. Sichern Sie die Akzeptanz in der gesamten Führungsebene und im gesamten Unternehmen, indem Sie über Ihre eigenen Einsparungen hinausblicken.
6. Teilen Sie alle Lektionen, einschließlich der Erkenntnis, dass der wichtigste ROI von KI in operativen Bereichen liegen könnte, wodurch möglicherweise Millionenbeträge eingespart werden können.
7. Setzen Sie neue Erkenntnisse in die Praxis um. Seien Sie sich bewusst, dass die intelligente Automatisierung routinemäßiger Compliance-Aufgaben ein strategischer Gamechanger ist. Seien Sie bereit!

Wie sind wir dahin gekommen, wo wir heute stehen?

Kurz nach der globalen Pandemie – mit der darauf resultierenden Umstellung auf Remote-Arbeit – hat das Aufkommen von KI einen wesentlichen Trend weiter verstärkt und zugleich operative Schwächen aufgedeckt. Transparentere Workflows sind unerlässlich, um redundante Prozesse, unnötige Berichte und Zeitverschwendung zu vermeiden.

Die nächste Herausforderung für KI ist GRC (Governance, Risk, and Compliance), insbesondere bei der Interpretation unstrukturierter regulatorischer Dokumente. Zugleich stellen Änderungen wie durch die neuen IFRS-Regeln neue Herausforderungen dar. Des Weiteren fragmentiert die Komplexität des Geschäftsbetriebs in mehreren Regionen und Währungen die vorhandenen Finanzdaten.

Die nächste Herausforderung für KI ist GRC (Governance, Risk, and Compliance), insbesondere bei der Interpretation unstrukturierter regulatorischer Dokumente. Zugleich stellen Änderungen wie durch die neuen IFRS-Regeln neue Herausforderungen dar. Des Weiteren fragmentiert die Komplexität des Geschäftsbetriebs in mehreren Regionen und Währungen die vorhandenen Finanzdaten.

Durch die Automatisierung allgemeiner und routinemäßiger Aufgaben werden Teams von ihren Tabellenkalkulationen befreit, damit sie sich auf neue Herausforderungen konzentrieren können. Ihre Zeit kann besser für wertschöpfende Analysen und Entscheidungen aufgewendet werden, wenn sie sich nicht mehr mit routinemäßigen Berichten befassen müssen. Dann können sie Compliance-Aufgaben in gewinnbringende Erkenntnisse umwandeln.

Dieser Beginn eines neuen, generationenübergreifenden Technologielebenszyklus eröffnet Ihren die Chance, das Finanzwesen zu einem vollwertigen strategischen Partner zu machen. Ein CFO sagte mir, dass in seinem Unternehmen Daten quasi als GPS-System fungieren.

Wie wäre es mit einigen Erfolgsgeschichten aus der Praxis?

Durch CFOs aus meinem Bekanntenkreis kenne ich drei aktuelle Fallbeispiele:

Modernisierung von Prozessen

Der Trend hin zur Heimarbeit während der Pandemie hat in einigen Unternehmen einen kritischen Mangel an Transparenz bei den Team-Workflows aufgedeckt. Nach meiner Beobachtung hat die Krise den gesamten Auftragsabwicklungsprozess sowie die Daten und Systeme in den Blick gerückt, wodurch veraltete Schritte und unnötiges Reporting offengelegt wurden.

Infolgedessen wurden Ineffizienzen beseitigt. Jetzt fühlen sich die Teammitglieder stärker vernetzt, mit einem besseren Verständnis der Bedeutung einzelner Rollen für die gesamte Wertschöpfungskette.

Steigerung der betrieblichen Effizienz

Ein globales Konsumgüterunternehmen untersuchte einen oft übersehenen Aspekt in seinen Abläufen: Kunststofffolien in Produktverpackungen. Die Datenanalyse ergab eine deutliche, bisher verborgene Ineffizienz, die sich im Unternehmen im Laufe der Jahre entwickelt hat: Es wurden 80 verschiedene SKUs für diesen einfachen, nicht verbraucherorientierten Artikel verwendet!

Die Lösung bestand darin, auf nur 20 SKUs zu konsolidieren, was dazu geführt hat, dass das Unternehmen jährlich rund 17 Millionen US-Dollar eingespart hat. Dies zeigt, wie groß der ROI in unerwarteten Bereichen sein kann.

Gezielte Nutzung von strategischen Erkenntnissen

Ich war interessiert, als ein mir bekanntes Finanzdienstleistungsunternehmen eine routinemäßige Compliance-Aufgabe transformierte, Transaktionsverluste analysierte und maschinelles Lernen auf seine Daten anwendete. Das Ergebnis? Das Finanzteam konnte spezifische Muster in Bezug auf verschiedene Länder, Produkte und Saisonalität identifizieren. Dadurch ist eine Standardfinanzaufgabe zu einer Quelle für wertvolle strategische Einblicke sowohl für Produkt- als auch für Umsatzteams geworden. Dies wirkt sich direkt auf die globale Geschäftsstrategie aus.

Die wichtigsten Erkenntnisse

1. Eine erfolgreiche KI-Strategie erfordert einen dualen Ansatz: Nutzen Sie das revolutionäre Potenzial von KI, aber befolgen Sie bei der Implementierung einen schrittweisen, evolutionären Ansatz, um Stabilität zu gewährleisten.
2. Die Bereitschaft, sich auf KI einzulassen, ist nicht verhandelbar. Wenn Sie KI einsetzen, um schlechte Prozesse oder fehlerhafte Daten zu eliminieren, sind Sie weit davon entfernt, die bestehenden Probleme Ihres Unternehmens zu lösen. Stattdessen werden Sie sie noch verschärfen!
3. Das menschliche Element ist erfolgsentscheidend. Der Fokus von CFOs verlagert sich also. Sie müssen im Team Vertrauen in KI aufbauen, Qualifikationslücken schließen und ein effektives Veränderungsmanagement etablieren.
4. Ein signifikanter ROI von KI kann auch in weniger naheliegenden Bereichen erzielt werden, von operativen Verbesserungen bis hin zu neuen strategischen Erkenntnissen, die außerhalb der Kernfunktionen des Finanzwesens liegen.
5. Überlegen Sie sich die nächsten Schritte. Bewerten Sie zunächst die grundlegende Bereitschaft. Identifizieren Sie Schlüsselbereiche, in denen Sie Verbesserungen im Hinblick auf Datenintegrität und Prozessreife erzielen müssen.
6. Investieren Sie als Nächstes in Mitarbeiter, schulen Sie diese und bauen Sie Vertrauen in KI auf. Dies ist eine wichtige Voraussetzung für Investitionen. Erst danach sollten Sie mit der Skalierung Ihrer KI-Initiativen beginnen.
7. Im letzten Schritt weiten Sie Ihren Blick auf den möglichen Nutzen von KI. Suchen Sie nach Pilotprojekten, bei denen Daten- und KI-Funktionen Probleme innerhalb der Finanzabteilung lösen können. Diese Lösungen sollten spürbaren Auswirkungen auf das gesamte Unternehmen haben.

Eine solche Vorgehensweise kann CFOs dabei unterstützen, ihre Teams umzugestalten und auf eine bessere Zukunft vorzubereiten – mit mehr Automatisierung und proaktivem, KI-gestütztem Support für die Entscheidungsfindung.