Die Möglichkeiten von KI in Finance sind groß. Doch genau das macht den Einstieg schwierig: Wo anfangen, wenn theoretisch so vieles möglich ist? Reporting, Forecasting, Controls, Working Capital oder Reconciliation: In nahezu allen Finance-Bereichen gibt es Ansatzpunkte für künstliche Intelligenz. Für das Management ist allerdings weniger entscheidend, was technologisch möglich ist. Die wichtigere Frage lautet: Wo kann KI unter den heutigen Voraussetzungen konkret Mehrwert schaffen?
Warum der Einstieg in KI im Finanzbereich so schwierig ist
Die Finanzabteilung ist für KI auf den ersten Blick ein idealer Ort: große Datenmengen, viele wiederkehrende Abläufe und ein hoher Bedarf an verlässlichen Analysen. Trotzdem starten Unternehmen von sehr unterschiedlichen Ausgangspunkten. Prozesse sind ungleich stark harmonisiert, Daten sind nicht überall gleich gut verfügbar und die technologischen Voraussetzungen weichen stark voneinander ab. Auf perfekte Bedingungen zu warten, ist dennoch nicht notwendig, denn KI-Reife entsteht vor allem durch praktische Anwendung.
Vom Problem zum passenden Use Case
Statt zunächst nach der neuesten Technologie zu fragen, lohnt sich der Blick auf die konkreten Herausforderungen in Finance. Wo bindet manuelle Analyse besonders viele Ressourcen? Wo fehlen Informationen für schnelle Entscheidungen? Wo entstehen wiederkehrende Aufwände durch Kontrollen und Abstimmungen? Und wo könnten bessere Prognosen einen unmittelbaren Unterschied machen? Aus diesen Fragen ergeben sich unterschiedliche Ansatzpunkte, von denen sich fünf in der Praxis besonders anbieten.
Finance und Group Reporting
Im Reporting geht es selten nur um Zahlen, sondern vor allem um deren Erklärung. KI kann dabei unterstützen, relevante Abweichungen und mögliche Treiber schneller zu erkennen. Daten werden automatisch übernommen, wesentliche Abweichungen markiert, Ursachen bis auf Kostenstellenebene nachverfolgt und erste Kommentare vorbereitet. So bleibt mehr Zeit für die eigentliche Bewertung und die Diskussion mit dem Management.
Cash Flow Forecasting
Liquiditätsplanung basiert häufig auf manuell gepflegten Annahmen und wird nur in festen Zyklen aktualisiert. Beim KI-gestützten Cash Flow Forecasting können historische und aktuelle Informationen genutzt werden, um dynamischere Szenarien zu erzeugen. ERP-Daten, Marktdaten und externe Signale fließen zusammen und ergeben verschiedene Szenarien vom optimistischen Fall bis zum Stresstest. Das schafft eine bessere Grundlage für vorausschauende Entscheidungen.
Anomalieerkennung, Working Capital und Reconciliation
In Kontrollprozessen ist es kaum möglich, jede Transaktion einzeln zu prüfen. Anomalieerkennung kann auffällige Transaktionen priorisieren, sodass sich Prüfer auf die relevanten Fälle konzentrieren. Im Net Working Capital kann KI helfen, die operativen Treiber hinter Veränderungen bei Forderungen, Verbindlichkeiten und Beständen sichtbar zu machen. Und bei der Intercompany- und GR/IR-Reconciliation lassen sich Abweichungen gruppieren und mögliche Ursachen für die weitere Bearbeitung vorschlagen.
Diese fünf Anwendungsfelder betrachten wir im cbs Whitepaper „5 AI and Agentic Value Cases for Fast Value in Finance“ ausführlicher.
One size fits all? In Finance gerade nicht
Der interessanteste Use Case ist nicht automatisch der richtige Einstiegspunkt. Zwei Dimensionen sind dafür besonders relevant: Prozessharmonisierung und technologische Readiness. Wie standardisiert und skalierbar sind die Finance-Prozesse? Und wie gut sind relevante Datenquellen, Plattformen und analytische Möglichkeiten bereits nutzbar? Je nach Ausgangslage ergeben sich daraus unterschiedliche sinnvolle Einstiegspunkte.
Damit verändert sich die zentrale Managementfrage. Nicht: „Was ist der fortschrittlichste KI-Use-Case?“ Sondern: „Welcher Use Case passt zu unserem heutigen Reifegrad und bringt uns gleichzeitig einen sinnvollen Schritt weiter?“
Der richtige Einstieg: klein starten, gezielt lernen
Der richtige Einstieg verbindet Business-Relevanz, realistische Umsetzbarkeit und Lernpotenzial. Ein fokussierter MVP kann dabei nicht nur erste Ergebnisse schaffen, sondern auch wertvolle Erfahrungen für die weitere KI-Journey liefern: Welche Datenqualität ist tatsächlich nötig, wie reagieren die Fachbereiche auf KI-gestützte Vorschläge und wie lässt sich der Ansatz auf weitere Bereiche übertragen?
So unterstützt cbs Ihren Einstieg
Bei cbs setzen wir als Umsetzungspartner genau hier an. Wir bewerten gemeinsam mit Ihnen Ausgangslage und Reifegrad, priorisieren die relevanten Use Cases, entwickeln realistische MVPs und skalieren erfolgreiche Ansätze anschließend in der gesamten Finanzorganisation.
Mehr zu konkreten Use Cases und möglichen Einstiegspunkten finden Sie in unserem Whitepaper.
