Ausblick: KI-Trends in FP&A
Bei der nächsten Evolutionsstufe von KI in FP&A geht es nicht nur um Effizienz und Skalierung, sondern um hochgradig intelligente und autonome Lösungen, die Prognosen, Entscheidungsfindung und Finanzstrategien verbessern. Im Zuge der Weiterentwicklung der KI-Funktionen müssen Finanzteams neue Herausforderungen bewältigen – von der Gewährleistung transparenter KI-Einblicke bis hin zur Integration einer personalisierten Finanzplanung in Echtzeit. Die folgenden Trends sind dabei wegweisend:
1. Autonome Prognosesysteme
KI-Prognosen werden zunehmend autonom. Die entsprechenden Systeme müssen nicht mehr regelmäßig manuell neu kalibriert werden, da sie von neuen Daten lernen, Annahmen dynamisch anpassen und externe wirtschaftliche Indikatoren integrieren. So werden Finanzprognosen nahezu in Echtzeit generiert.
Dies führt zu einem fundamentalen Wandel der Prognosemethoden bei den Finanzteams. Anstatt regelmäßige (und zeitaufwendige) Analysen zu erstellen, können sie einfach Modelle überwachen, die sich selbst anpassen und wichtige Veränderungen automatisch erkennen – nicht selten, bevor diese am Markt ihre Wirkung entfalten. Unternehmen wiederum können Strategien proaktiv anpassen, um Chancen zu nutzen, das Risikomanagement zu verbessern und menschliche Fehler zu reduzieren.
2. Erklärbare KI (XAI) zur Förderung der KI-Transparenz
Vor dem Hintergrund der steigenden Beliebtheit autonomer Modelle müssen sich FP&A-Teams der „Blackbox“-Mentalität von KI-Modellen gewiss werden, die nicht über klare, erklärbare Entscheidungsprozesse verfügen und folglich Risiken in Bezug auf Compliance und Sicherheit bergen.
„Traditionelle rechtliche und regulatorische Frameworks, die auf menschlichen Entscheidungen basieren, stoßen an ihre Grenzen, wenn sie mit der Blackbox-KI konfrontiert werden“, schreibt Joshua Dupuy, Experte für internationales Recht, in einer aktuellen Analyse für Reuters.
„Dass die Gründe für KI-Entscheidungen nicht transparent bzw. schwer nachvollziehbar sind, ist ein Dilemma und erschwert die Zuschreibung von Haftung und Verantwortung. Besonders dann, wenn solche Entscheidungen zu nachteiligen Ergebnissen oder systemischen Risiken führen.“
Frameworks für erklärbare KI (Explainable AI, XAI) stellen sich dieser Herausforderung, indem sie gewährleisten, dass KI-generierte Prognosen transparent und auditierbar sind. XAI bietet Einblicke in die Art und Weise, wie KI-Modelle Schlussfolgerungen ziehen. So können Teams die Argumente hinter den KI-Erkenntnissen verstehen, validieren und diesen vertrauen.
Unternehmen, die nicht offenlegen, wie ihre KI-Modelle Erkenntnisse generieren, riskieren Bußgelder, rechtliche Haftung oder Reputationsschäden. Im Falle unbeabsichtigter Verzerrungen („bias“) in KI-Modellen – etwa die Priorisierung kurzfristiger Rentabilität gegenüber langfristiger Nachhaltigkeit – könnten Unternehmen auch finanzielle Entscheidungen treffen, die das Vertrauen der Aktionäre gefährden.
Um diese Risiken zu mindern, müssen Finanzführungskräfte XAI bei der Entwicklung ihrer KI-Modelle priorisieren, damit diese klare, auditierbare Begründungen für ihre Empfehlungen liefern. Die Einführung von KI im FP&A-Bereich sollte von Investitionen in Frameworks für eine ethisch einwandfreie KI begleitet werden. Auf diese Weise sorgen die Organisationen dafür, dass ihre KI-Lösungen an den Unternehmenswerten, rechtlichen Anforderungen und Erwartungen der Stakeholder ausgerichtet sind.