Die 10 wichtigsten KI-Anwendungsfälle im Finanzwesen

In diesem Beitrag befassen wir uns mit folgenden Themen:

• Was bedeutet KI im Finanzwesen?

• Die 10 überzeugendsten KI-Anwendungsfälle im Finanzwesen

• So nutzen Sie KI im Finanzwesen: Eine 5-Schritte-Roadmap

Die Finanzfunktion sieht sich heute mit der Herausforderung konfrontiert, Betriebskosten zu minimieren und gleichzeitig steigende Transaktionsvolumen zu bewältigen sowie geschäftliche Agilität sicherzustellen. Doch veraltete Legacy-Systeme stehen dem oft im Weg und verursachen Engpässe, die das Wachstum behindern.

Teams benötigen eine Lösung, die sich mit ihren Abläufen weiterentwickelt und gleichzeitig präzise, genau und aufschlussreich bleibt. KI schließt diese Lücke, indem sie eine ausgefeiltere Finanzplanung und genauere Erkenntnisse ermöglicht und gleichzeitig die betriebliche Effizienz in der gesamten Finanzfunktion steigert.

Führungskräfte stehen der künstlichen Intelligenz (KI) nahezu geschlossen positiv gegenüber: 98 % der CEOs geben an, dass ihr Unternehmen von einer KI-Implementierung umgehend profitieren würde. Insbesondere die Finanzfunktion nimmt eine Vorreiterrolle bei Anwendungsfällen, Integration und ROI ein – 77 % der KI-Pioniere im Finanzwesen haben die Technologie schon fest in ihre täglichen Abläufe implementiert.

Trotzdem klafft eine spürbare Lücke zwischen denjenigen, die das Potenzial der KI als Mehrwert für Unternehmen verstehen, und jenen, die sie erfolgreich in ihre Prozesse integrieren. Die Kenntnis der wichtigsten KI-Anwendungsfälle im Finanzwesen ist der Schlüssel zur Zukunftsfähigkeit Ihres Unternehmens – sie ermöglicht Kosteneinsparungen und optimiert Ihre Teams.

Was bedeutet KI im Finanzwesen?

KI im Finanzwesen bezieht sich auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz und Machine Learning (ML) zur Analyse von Daten, Automatisierung von Prozessen und Generierung von Erkenntnissen für die Finanzfunktion. Finanzabteilungen verarbeiten große Datenmengen, die strengen Regeln unterliegen – Bedingungen, unter denen KI ihre Stärken ausspielen kann. Durch die Nutzung von ML-Algorithmen und erweiterten Analysen automatisiert KI auf intelligente Weise wiederkehrende Aufgaben und bringt Erkenntnisse ans Licht, die in den Transaktionsvolumen verborgen sind.

Da KI-Modelle ihre Prognosen im Laufe der Zeit verfeinern, erhalten Finanzteams einen anpassungsfähigen Partner, der ihre Compliance, Genauigkeit und Entscheidungsgeschwindigkeit verbessert, ohne die menschliche Aufsicht zu ersetzen. Für Finanzdienstleistungsunternehmen bietet dies zudem eine wichtige Chance, ein persönlicheres Kundenerlebnis zu bieten. Zu den Kernfunktionen der KI im Finanzwesen gehören:

• Adaptives Learning: Modelle optimieren ihre Prognosen kontinuierlich durch die Analyse umfangreicher Daten und Muster.

• Intelligente Automatisierung: Routineaufgaben wie Datenextraktion und -abgleich werden mit minimaler Aufsicht ausgeführt.

• Prädiktive Erkenntnisse: Erweiterte Prognosetools erkennen Cashflow -Bedarf und Risikopositionen, bevor sie entstehen.

• Echtzeitüberwachung: Die kontinuierliche Anomalieerkennung erfasst Unregelmäßigkeiten sofort, sodass zeitnahes Handeln und strategisches Management möglich sind.

• Skalierbare Integration: KI-Ebenen können problemlos in vorhandene ERP- und Finanzlösungen eingebunden werden. So bleiben Kernabläufe erhalten und die Performance wird optimiert.

Führende Finanzunternehmen beschränken sich nicht länger auf kleine KI-Experimente, sondern integrieren KI umfassend in ihre gesamten Betriebsabläufe. Dieser Wandel führt zu konkreten Ergebnissen. Tatsächlich stellte der Workday CFO KI Indicator Report fest, dass Finanzführungskräfte großes Vertrauen in die Fähigkeit der KI haben, ihren Unternehmen geschäftliche Vorteile zu verschaffen. Zu den fünf wichtigsten genannten Vorteilen zählen höhere Ertrag/Gewinne sowie Kostensenkungen.

Die 10 überzeugendsten KI-Anwendungsfälle im Finanzwesen

Bei geschickter Implementierung wandelt KI im Finanzwesen schwer erkennbare Ineffizienzen in messbare Einsparungen um. Dies bedeutet, dass Teams effektiv und reibungslos zusammenarbeiten können. Nachfolgend finden Sie zehn Schlüsselbereiche, in denen KI-gestützte Lösungen den größten Mehrwert bieten und Ihnen Zeit verschaffen, um sich auf strategische, wertschöpfende Arbeit zu konzentrieren.

    1. Automatisierte Transaktionserfassung

Finanzteams investieren häufig viele Stunden in die manuelle Eingabe von Rechnungsdaten. KI-gesteuerte OCR-Algorithmen und Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) erfassen unstrukturierte Dokumente, extrahieren relevante Einzelposten und befüllen Finanzlösungen automatisch. Unternehmen reduzieren kostspielige Korrekturen, indem sie auf manuelle Eingaben verzichten und sich flexibel an neue Dokumentformate anpassen.

    2. Intelligente Ausnahmebehandlung

Herkömmliche Automatisierungslösungen erkennen einzelne Fehler, verlieren jedoch häufig den Gesamtkontext aus den Augen. KI-Anwendungen analysieren Transaktionsmuster, um zwischen Normalität und Warnsignalen zu unterscheiden. Dabei greifen Menschen ein, um Anomalien zu prüfen. Dieser intelligente Ansatz reduziert den Prüfaufwand, beschleunigt die Problemlösung und senkt die Gesamtbetriebskosten erheblich.

    3. Prädiktives Cashflow-Management

Genaue Prognosen helfen dabei, kostspielige Überziehungen und ungenutztes Bargeld zu vermeiden. KI-Modelle berücksichtigen historische Zahlungen, saisonbedingte Faktoren und relevante Marktdaten, um Liquiditätsanforderungen effizient vorherzusagen. Mit der Empfehlung optimaler Zahlungspläne und Inkassoprioritäten senkt die Finanzabteilung die Kreditkosten und optimiert gleichzeitig die Zinserträge.

    4. Dynamische Betrugserkennung

Statische, regelbasierte Systeme können sich wandelnde Bedrohungen mitunter übersehen. Im Gegenzug dazu analysieren Machine Learning-Modelle kontinuierlich Transaktionen, um auch feinste Betrugsmuster in Echtzeit aufzuspüren. Durch frühzeitige Warnungen können erhebliche finanzielle Verluste aufgrund von Kreditkartenbetrug oder Geldwäsche abgewendet und die Kosten durch beschleunigte Ermittlungsverfahren reduziert werden.

    5. Schnellere Abschlüsse

Monatliche Abstimmungen können für Finanzinstitute eine Belastung sein. KI-gestützte Lösungen unterstützen den Hauptbuchabgleich, erstellen Journaleinträge und optimieren sich durch kontinuierliches Learning, um Fehler zu identifizieren und zu eliminieren. Dies optimiert Abschlusszyklen, minimiert externe Audits und ermöglicht ein schnelleres Reporting an Stakeholder.

    6. Proaktive Compliance-Überwachung

Die gesetzlichen Anforderungen ändern sich in verschiedenen Regionen schnell. Durch den Einsatz von NLP können KI-gesteuerte Compliance-Lösungen Richtlinienaktualisierungen analysieren und Transaktionen auf ihre Einhaltung überwachen, während sie gleichzeitig automatisch auditfähige Studien generieren. Unternehmen vermeiden rechtliche Prüfverfahren und reduzieren das Risiko teurer Bußgelder.

7. Einblicke in strategische Ausgaben

KI-Analyseplattformen kategorisieren Ausgaben und heben unkontrollierte Käufe hervor, indem sie das typische Verhalten von Anbietern durch Machine Learning erlernen. Finanzführungskräfte erhalten Einblick in Mehrausgaben und Vertragsabweichungen und können so gezielte Verhandlungen führen und Kosten senken.

8. Optimierte Beschaffungsplanung

Lagerfehlbestände binden Kapital. Prädiktive KI-Modelle analysieren Nachfragetrends und Lieferanten-Performance und liefern Empfehlungen für Nachbestellpunkte sowie bevorzugte Anbieter. So reduzieren Sie Kosten für Lagerhaltung und Notfallauffüllungen gleichermaßen.

9. Workflow-Optimierung

Mit Process-Mining-Anwendungen können Sie sämtliche Schritte visualisieren und sowohl Engpässe als auch überflüssige Prozessabläufe identifizieren. KI-Algorithmen liefern Empfehlungen zur Workflow-Automatisierung, was zu einer Beschleunigung der Arbeit und Kostensenkungen führt. Zunehmend übernehmen KI Agenten in der Finanzfunktion sogar die autonome Abwicklung von Workflows, sodass sich die Teams auf anspruchsvollere Aufgaben konzentrieren können.

    10. Eine effiziente Belegschaft

Durch die KI-gestützte Automatisierung wiederkehrender Aufgaben schafft die Finanzfunktion Freiräume, um Finanzanalysen und strategische Planung intensiver voranzutreiben. Die strategische Verteilung von Talenten auf wertschöpfende Aktivitäten erhöht die Teamproduktivität und maximiert den ROI.

So nutzen Sie KI im Finanzwesen: Eine 5-Schritte-Roadmap

Die Integration von KI in Ihre Finanzabteilung verlangt eine strategische und datenorientierte Herangehensweise. Finanzführungskräfte sollten wirkungsstarke Prozesse priorisieren, eindeutige KPIs für Ausgaben definieren und ein Framework entwickeln, das schnelle Erfolge mit langfristiger Skalierbarkeit in Einklang bringt. 

Durch die Verknüpfung jeder Implementierungsphase mit konkreten Zielen können Teams den ROI frühzeitig demonstrieren und sich so die Zustimmung des Managements für einen umfassenderen Rollout sichern. Diese Maßnahmen erleichtern Ihnen die reibungslose Integration von KI in Ihre Finanzfunktion.

    1. Anwendungsfälle mit hoher Wirkung priorisieren

Analysieren Sie vorab Ihre Finanzaufgaben, um herauszufinden, wo wiederkehrende Arbeitsabläufe und Fehlerbeseitigungen unnötig Ressourcen und Zeit verschlingen. Tauschen Sie sich mit Fachkräften aus Kreditorenbuchhaltung, Rechnungswesen und Controlling aus, um ein besseres Verständnis für alltägliche Engpässe und wiederkehrende Ausnahmefälle zu entwickeln. Dokumentieren Sie die Aufgabendauer und die Häufigkeit manueller Eingriffe. So können Sie gezielt ein oder zwei Prozesse auswählen, wie etwa die Rechnungsgenehmigung oder den Kontenabgleich, bei denen Machine Learning-Algorithmen schnell messbare Ergebnisse liefern können. 

    2. Eine einheitliche Datenplattform entwickeln

Konsolidieren Sie in Zusammenarbeit mit der IT-Abteilung die Kreditoren- und Debitorenbuchhaltung, das Hauptbuch sowie weitere relevante Datenfeeds in einem zentralen Daten-Repository. Standardisieren Sie Daten und implementieren Sie einfache Validierungen – wie Pflichtfelder und Bereichsvalidierungen –, um Anomalien frühzeitig zu erkennen. Implementieren Sie ein Basis-Dashboard zur Verfolgung wesentlicher Kennzahlen (wie Verarbeitungszeit und Fehlerquoten), das eine hohe Datenqualität sicherstellt und als verlässliche Grundlage für KI-Weiterbildung und fortlaufende Überwachung dient.

    3. KI-Modelle implementieren

Entscheiden Sie sich für eine KI-Lösung, die genau Ihren Anforderungen entspricht. Dies kann KI umfassen, die bei der Extraktion von Dokumenteninformationen hilft, oder generative KI, die diese Daten in fertige Finanzberichte umwandelt. Kooperieren Sie mit Ihrem Anbieter oder Ihrem internen Data-Science-Team, um das Modell durch historische Transaktionsdaten zu trainieren, damit es bestimmte Dokumentstile und -regeln effektiv erlernen kann. Verknüpfen Sie die KI mit den bestehenden Finanzlösungen, um Daten nahtlos abzurufen und Warnungen effektiv zu kommunizieren.

    4. Einsparungen validieren

Erheben Sie vor dem vollständigen Rollout folgende Kennzahlen: durchschnittliche Verarbeitungszeit, Anzahl der Ausnahmen sowie Zeitaufwand für manuelle Abstimmungen. Setzen Sie die KI-Lösung für eine kurze Pilotphase parallel zu bestehenden Workflows ein (auch als Schattenmodus bezeichnet). Stellen Sie die durch KI erzielten Ergebnisse Ihrem Basiswert gegenüber, um sowohl eingesparte Zeit als auch die Verringerung manueller Fehler konkret zu beziffern. Nutzen Sie mögliche Abweichungen, um die Modellparameter und Regeln zur Ausnahmebehandlung vor der Umsetzung zu optimieren.

    5. Kontinuierliche Optimierung skalieren

Implementieren Sie einen Quartalszyklus für Prozessreviews mit Stakeholdern aus Finanzen, IT und Operations, um die KI-Performance zu bewerten und Kennzahlen zu verarbeiten. Trainieren Sie Modelle mit aktuellen Daten, justieren Sie Schwellenwerte für die Automatisierung gemäß der Transaktionsdynamik und sorgen Sie für aktuelle Validierungsregeln. Übertragen Sie die gewonnenen Erkenntnisse auf neue Finanzprozesse – sei es bei der Einhaltung steuerlicher Vorschriften oder im Treasury-Bereich – und erzielen Sie kontinuierlich höhere Kosteneinsparungen bei gleichbleibender Governance und Transparenz.

Die nächsten Schritte wagen

KI erweist sich als Motor für echte Transformation. Durch die Integration von KI in Ihre zentralen Finanzprozesse eröffnen sich kontinuierlich neue Chancen zur Steigerung der Effizienz. Führungskräfte erlangen detailliertes Know-how, um zukünftige Ereignisse vorherzusehen, Risiken zu bewältigen und Ressourcen strategisch einzusetzen. So können Teams Routineaufgaben hinter sich lassen und sich stattdessen auf strategische Analysen konzentrieren, die fundierte Entscheidungen ermöglichen.

Sie müssen nicht alle Bereiche Ihrer Finanzprozesse gleichzeitig modernisieren. Die Integration von KI in die Finanzfunktion sollte mit einem strategischen Projekt starten, dessen Potenzial zur Kostenreduktion unmittelbar nachweisbar und quantifizierbar ist. Solche anfänglichen Erfolge schaffen Vertrauen und spornen zur umfassenderen Nutzung an, was KI von einem bloßen Experiment zu einem strategischen Schlüsselelement Ihrer Unternehmensplanung macht. Mit der Zeit erfolgt die strategische Implementierung neuer Finanzkomponenten, sodass KI zur treibenden Kraft für einen Wettbewerbsvorteil wird, der langfristigen Mehrwert liefert.

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