Wie viel KI steckt wirklich schon in FP&A?

In diesem Beitrag befassen wir uns mit folgenden Themen:

• Vorteile der KI in FP&A
• Herausforderungen der KI in FP&A
• Trend 1: Autonome Planungssysteme
• Trend 2: Erklärbare KI für mehr Transparenz
• Trend 3: Verarbeitung natürlicher Sprache für umfassende Analysen
• Trend 4: Umfassende Personalisierung

FP&A-Teams (Finanzplanung und -analyse) erstellen Budgets und Prognosen heute anders als früher – und das ist auch gut so. Künstliche Intelligenz (KI) hat die Finanzplanung transformiert: Der ehemals rückwärtsgewandte, statische Prozess wurde durch eine dynamische, datengestützte Strategie auf Basis modernster Technologie abgelöst.

2025 versetzt KI FP&A-Teams in die Lage, fundierte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. So bleiben ihre Organisationen agil und können sich an wechselnde Marktbedingungen anpassen.

Dank der Integration von KI in die unternehmensinternen FP&A-Abläufe müssen sich CFOs und andere Finanzführungskräfte nicht länger auf ihre Intuition verlassen. Stattdessen erhalten sie Zugang zu aktuellen Erkenntnissen, die eine intelligente, datengestützte Entscheidungsfindung auf allen Ebenen ermöglichen. Da sich die KI im FP&A-Bereich ständig weiterentwickelt, ist es für Finanzteams entscheidend, neuen Trends und Innovationen stets einen Schritt voraus zu sein und sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern.

Vorteile und Herausforderungen von KI in FP&A

KI ist im FP&A-Bereich kein Konzept der Zukunft mehr, sondern wirkt sich schon heute transformativ auf die Arbeitsabläufe der Finanzteams aus. Laut der aktuellen Workday-Studie Global CFO AI Indicator Report gehört die Finanzplanung zu den wichtigsten Transformationsbereichen von KI.

Finanzprozesse haben fast durchgehend von der Einführung der KI profitiert. Insbesondere Prognosen und Budgetentscheidungen (34 %), Unterstützung der strategischen Planung (32 %) und Szenarioplanung (32 %) wurden von den befragten Finanzteams als Bereiche hervorgehoben, die einen unmittelbaren Mehrwert verzeichnen.

KI hat sich zum Grundstein der modernen FP&A entwickelt. Dabei zeichnen sich zentrale Vorteile und Herausforderungen ab, die man kennen und angehen sollte. Während KI-gestützte Lösungen in Bereichen wie Prognoseerstellung und Automatisierung klare Verbesserungen bewirken, ist in anderen Bereichen – darunter Sicherheit und Business Partnering – eine vorsichtige Herangehensweise geboten.

Führungskräfte müssen verstehen, wie sich die Implementierung von KI auf FP&A-Teams auswirken wird. Hier stellen wir die wichtigsten Vorteile und Herausforderungen bei der Einbindung von KI in die Workflows des Finanzbereichs vor.

Vorteile der KI in FP&A

Finanzteams, die KI einsetzen, haben zweifellos einen Wettbewerbsvorteil, da sie vom Zugriff auf bessere Daten sowie von höherer Effizienz und stärkerer Zusammenarbeit profitieren. Wichtige Vorteile von KI in FP&A sind z. B.:

• Autonome Prognoseerstellung und Planung: KI optimiert Finanzmodelle kontinuierlich und in Echtzeit. Dadurch gewinnen sie an Genauigkeit und menschliche Eingriffe werden reduziert.
• Aufgabenautomatisierung: KI macht viele zeitraubende Aufgaben in den Bereichen Finanzreporting, Varianzanalyse und Datenabgleich obsolet, sodass sich die Teams auf strategische Fragen konzentrieren können.
• Szenariomodellierung in Echtzeit: KI-gestützte Simulationen helfen der Finanzteams, sich auf wirtschaftliche Veränderungen, Lieferkettenunterbrechungen und andere Unwägbarkeiten vorzubereiten.
• Optimierung von Risikoerkennung und -management: KI identifiziert Muster, Anomalien und potenzielle Risiken in Finanzdaten und ermöglicht proaktive Maßnahmen.
• Bessere abteilungsübergreifende Zusammenarbeit: KI-Plattformen für die Unternehmensplanung stärken die Zusammenarbeit der Finanzabteilung mit anderen Funktionen wie HR, Operations und Vertrieb.

Herausforderungen der KI in FP&A

Trotz der eindeutigen Vorteile ist die Einführung von KI in FP&A auch mit Hürden verbunden, die die Verantwortlichen proaktiv angehen müssen, um das Potenzial der KI voll auszuschöpfen. Beispielsweise:

• Datensicherheit und Data Governance: Die Unternehmen müssen strenge Richtlinien implementieren, um Integrität und Compliance der Finanzdaten zu gewährleisten.
• Komplexe Integration: Die Einführung von KI erfordert eine nahtlose Integration mit bestehende Finanzlösungen, was zeitaufwendig und kostspielig sein kann.
• Anpassung und Weiterbildung der Belegschaft: Finanzexperten müssen neue analytische und technische Kompetenzen entwickeln, um KI-Lösungen effektiv nutzen zu können.
• Aufsichtsrechtliche und ethische Überlegungen: Transparenz bei KI-gestützten strategischen Entscheidungen ist entscheidend, um das Vertrauen zu sichern und Compliance-Standards einzuhalten.

KI verändert den FP&A-Bereich, aber ihre Auswirkungen hängen von der Anpassungsfähigkeit der jeweiligen Organisation ab. Ein angemessener Ansatz fördert nicht nur Innovationsbereitschaft, sondern gewährleistet darüber hinaus, dass KI auf eine verantwortungsbewusste, sichere Weise implementiert wird, die die Entscheidungsfindung im Finanzwesen nachhaltig verbessert.

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.

3. Verarbeitung natürlicher Sprache für umfassende Analysen

FP&A ist traditionell quantitativ ausgerichtet und stützt sich bei der Finanzplanung auf Kennzahlen wie Ertrag, Kosten und wirtschaftliche Indikatoren. Doch durch die KI-gestützte Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) kommt aktuell eine neue Dimension hinzu: die Fähigkeit, Marktstimmung, Verbraucherpsychologie und Reaktionen der Anleger zu analysieren, um Finanztrends frühzeitig zu antizipieren.

Durch die Integration alternativer Datenquellen wie Social Media, Transkripte von Investorenaufrufen oder das Kaufverhalten von Verbrauchern in Echtzeit – können FP&A-Teams mithilfe von NLP frühzeitig Signale für eine veränderte Nachfrage, Börsentrends und Schwankungen bei der Anlegerstimmung. 

Durch das Einbeziehen nicht-quantitativer Einblicke können FP&A-Teams Marktveränderungen besser vorhersagen, die bei konventionellen Kennzahlen möglicherweise übersehen werden. Stimmungs- und Verhaltensmuster liefern detailliertere Finanzanalysen und bieten einen umfassenderen Überblick über Risiken und Chancen. Die KI entwickelt sich weiter und somit gewinnen die Einblicke eine Detailtiefe, die sich als entscheidend für eine anpassungsfähigere, umfassendere Finanzplanung erweist.

4. Umfassende Personalisierung

KI fördert eine zunehmend personalisierte, datengestützte Entscheidungsfindung. Anstatt sich auf breit angelegte Top-Down-Finanzstrategien zu berufen, können FP&A-Teams nun Erkenntnisse, Prognosen und Empfehlungen auf bestimmte Geschäftseinheiten, Funktionen und sogar einzelne Entscheidungsträger zuschneiden.

Beispielsweise können AI-Tools im FP&A-Bereich regionale Nachfragetrends für Vertriebsteams bewerten, Cashflow-Prognosen basierend auf Lieferkettenschwankungen für Operations anpassen oder hyperspezifische Budget-Empfehlungen für Projektmanager generieren. 

Durch diese kontextsensitive Finanzplanung erhält jeder Entscheidungsträger Zugang zu Erkenntnissen, die für die konkreten Herausforderungen und Ziele relevant sind. Das Ergebnis: Finanzielle Transparenz und Vertrauen werden gestärkt. Wenn die Stakeholder eine auf ihre Aufgaben zugeschnittene Orientierungshilfe für Finanzaspekte erhalten, werden sie mit größerer Wahrscheinlichkeit auf die Empfehlungen des FP&A-Teams eingehen und entsprechend handeln.

Aktiv Wettbewerbsvorteile sichern

Im Zuge des fortschreitenden Wandels der Finanzplanung und -analyse durch KI-Technologie müssen Finanzführungskräfte Methoden entwickeln, um diese Trends nicht nur zu verstehen, sondern auch strategisch umzusetzen. Die erfolgreiche Einbindung von KI in den FP&A-Bereich erfordert nicht nur neue Lösungen, sondern auch ein neues Mindset, neue Prozesse und eine neue Kultur.

Zunächst sollten Finanzführungskräfte und FP&A-Teams die folgenden Schritte unternehmen:

• Schaffung einer soliden Datengrundlage: KI ist nur so effektiv wie die Daten, mit denen sie arbeitet. Sorgen Sie für Integrität, Governance und Zugänglichkeit der Finanzdaten, indem Sie sicherstellen, dass diese bereinigt, gut strukturiert und systemübergreifend integriert sind. Die Zusammenarbeit zwischen Finanz-, IT- und Data Science-Teams ist unerlässlich, um isolierte oder unzuverlässige Informationen zu vermeiden.
• Neudefinition der Rollen und Kompetenzen im Finanzwesen: KI wird viele Routineaufgaben und repetitiver Tätigkeiten automatisieren und Teams damit zugunsten strategischer Analysen und Entscheidungen entlasten. Durch die Weiterqualifizierung von Finanzfachkräften in den Bereichen Dateninterpretation, Szenariomodellierung und KI-Kontrolle wird gewährleistet, dass KI nicht nur die Effizienz erhöht, sondern auch die Entscheidungsfindung verbessert.
• Implementierung von KI-Governance und -Transparenz: KI-Modelle im FP&A-Bereich sollten erklärbar, auditierbar und auf die Unternehmensziele abgestimmt sein. Definieren Sie Kontrollmechanismen, die ein Gleichgewicht zwischen KI-gestützter Automatisierung und menschlichem Urteilsvermögen schaffen und sicherstellen, dass bei der Nutzung von Finanzmodellen stets Verantwortlichkeit und Vertrauen gewahrt bleiben.
• Etablierung eines iterativen Ansatzes: Statt die Finanzplanung im Hauruckverfahren zu transformieren, sollte die KI phasenweise implementiert werden. Beginnen Sie mit der Automatisierung von Reporting und Prognoseerstellung und gehen Sie dann schrittweise zu komplexeren Anwendungsfällen wie Entscheidungsintelligenz und hyperpersonalisierte Finanzplanung über. Ein phasenweiser Ansatz ermöglicht es den Teams, die KI-Prozesse nach und nach anzupassen und zu optimieren.

Die Zusammenarbeit mit einem Experten ist der sicherste Weg, Risiken zu vermeiden und die KI-Implementierung sicher zum Abschluss zu bringen. Sind Sie bereit für den nächsten Schritt? Erfahren Sie, wie Workday Adaptive Planning Ihrer Organisation helfen kann, sich in einem KI-gestützten Finanzumfeld zu behaupten.