Finanzleiter erkennen zunehmend das Potenzial von Künstlicher Intelligenz, ihre Betriebsmodelle neu zu gestalten. Während Organisationen bestrebt sind, zu modernisieren, prüfen CFOs, wie KI helfen kann, Effizienz, Widerstandsfähigkeit und die Qualität der Erkenntnisse in der Finanzabteilung zu verbessern.

Die Einführung von KI im Finanzwesen geht nicht nur darum, routinemäßige Prozesse wie Abstimmungen, Rechnungswesen und Berichterstattung zu automatisieren. Sie ermöglicht auch fortschrittliche Prognosen, prädiktive Analysen und Echtzeit-Risikobewertungen – Fähigkeiten, die eine agilere, zukunftsorientierte Finanzorganisation unterstützen. Frühe Anwender berichten von messbaren Verbesserungen in Genauigkeit, Geschwindigkeit und Compliance sowie davon, dass qualifizierte Ressourcen freigesetzt werden, um sich auf strategisch wertvollere Tätigkeiten zu konzentrieren.

Für CFOs, die KI in Betracht ziehen, lautet die Frage nicht mehr, ob die Technologie eine Rolle spielt, sondern wo sie den größten Einfluss haben wird. Einige Organisationen setzen Prioritäten auf die durchgehende Automatisierung transaktionaler Prozesse; andere sehen einen unmittelbaren Nutzen eher in fortschrittlicher Analytik oder der Sicherstellung von Compliance. Jede Reise hängt von der Reife der bestehenden Systeme, der Komplexität der Abläufe und den strategischen Zielen der Finanzabteilung ab.

Der Business Case für KI im Finanzwesen

KI geht mehrere der dringendsten Herausforderungen an, denen Finanzleiter gegenüberstehen:

• Effizienz unter Druck: Durch die Automatisierung arbeitsintensiver Aufgaben wie der Rechnungsverarbeitung, der Bargeldzuordnung und der Abstimmungen senkt KI die Kosten und beschleunigt die Durchlaufzeiten.

• Genauigkeit und Einhaltung: KI-gestützte Systeme können prüfungsbereite Daten bereitstellen, die Einhaltung von Richtlinien erzwingen und kontinuierlich auf Anomalien überwachen, wodurch das Risiko verringert wird.

• Einblick und Agilität: Predictive Analytics und Echtzeitprognosen ermöglichen es CFOs, effektiver auf Marktvolatilität, schwankende Nachfrage oder regulatorische Veränderungen zu reagieren.

• Talent und Kapazität: Durch die Beseitigung manueller Arbeitslast können sich Finanzteams wieder auf höherwertige Tätigkeiten konzentrieren, wie etwa Unternehmenspartnerschaften, Szenariomodellierung und strategische Planung.

Das Ergebnis ist nicht nur eine effizientere Finanzfunktion, sondern auch eine, die besser in der Lage ist, den steigenden Erwartungen der Stakeholder an Transparenz, Widerstandsfähigkeit und ESG-Berichterstattung gerecht zu werden.

Fertige Werkzeuge auf dem Markt:

Die für CFOs verfügbaren Lösungen unterscheiden sich in Umfang und Reifegrad:

• Spezialwerkzeuge konzentrieren sich auf einzelne Prozesse, wie Kontoabstimmung oder Dokumentenerfassung.

• ERP-Erweiterungen erweitern die Automatisierungsmöglichkeiten bestehender Plattformen, bleiben jedoch oft regelbasiert und sind daher eingeschränkt.

• KI-native Plattformen integrieren maschinelles Lernen und Automatisierung über den gesamten Finanzzyklus hinweg und bieten adaptive, kontextbewusste Verarbeitung, die über statische Regeln hinausgeht.

Jede Option bringt Abwägungen in Bezug auf Reichweite, Geschwindigkeit der Implementierung und langfristige Skalierbarkeit mit sich. CFOs müssen bewerten, wo ihr Unternehmen heute steht und welcher Ansatz am besten mit ihren Prioritäten übereinstimmt.

Mehrere traditionelle Anbieter sind entstanden, die jeweils einen anderen Einstiegspunkt in KI-gestützte Finanzdienstleistungen bieten:

• High Radius konzentriert sich auf die Automatisierung von Forderungen und Zahlungen.

• BlackLine ist im Bereich der Abstimmung und des Finanzabschlusses gut etabliert.

• Rossum hat Stärken in der Dokumentenerfassung und Digitalisierung entwickelt.

• Medius bietet Lösungen für die Rechnungserfassung und den AP-Workflow.

• Tipalti ist stark im Bereich Kreditorenbuchhaltung und Lieferantenzahlungen.

• Coupa ist führend im Bereich Beschaffung und Ausgabenoptimierung.

• Basware bietet Workflow- und AP-Digitalisierung an.

• Proactis bietet Workflow- und Managed-Services an

Neue Ansätze: KI-native Plattformen

Eine neuere Kategorie von Lösungen beginnt sich zu entwickeln: KI-native Plattformen, die maschinelles Lernen und Automatisierung über den gesamten Finanzzyklus hinweg integrieren. Diese Plattformen gehen über regelbasierte Automatisierung hinaus und führen selbstlernende Fähigkeiten, kontextbasierte Entscheidungsfindung und eine adaptivere Orchestrierung von Prozessen ein.

Kanbina ist von Grund auf mit KI im Kern entwickelt und wendet autonome Verarbeitung auf AP, Forderungen, Abstimmungen und Lieferanten-Due-Diligence an. Durch die direkte Integration mit ERP-Systemen zielen diese Lösungen darauf ab, die manuelle Intervention nahezu auf null zu reduzieren und gleichzeitig prüfungsbereite Echtzeit-Finanzdaten bereitzustellen.

Kanbina & KI Native-Plattform-Differenzierung:

Warum das für CFOs wichtig ist

Für CFOs liegt der Wert von KI in ihrer Fähigkeit:

• Effizient skalieren – Reibung aus hochvolumigen Transaktionsprozessen entfernen.

• Unterstützung der Compliance – Sicherstellung auditbereiter Aufzeichnungen und regulatorischer Übereinstimmung.

• Agilität ermöglichen – schnellere, genauere Prognosen und Erkenntnisse liefern.

• Freie Kapazitäten — damit Finanzfachleute sich auf Analyse und Strategie konzentrieren können.

• Zukunftssichere Abläufe – die Finanzabteilung ausstatten, um sich an ESG-Anforderungen, digitale Disruption und neue Geschäftsmodelle anzupassen.