Kein Modethema: Wie generative KI die Finanzfunktion prägen wird

So erzielen Finanzdienstleister Effizienzsteigerung und Arbeitsentlastung.

Keyfacts:

  • Künstliche Intelligenz (KI) bietet auch der Finanzfunktion großes Potenzial.
  • Der gezielte Einsatz von generativer KI kann Arbeitsprozesse verbessern – Banken, Versicherungen & Co. erreichen eine neue Stufe der Effizienz.
  • Finanzdienstleister sollten langfristig denken, eine leistungsfähige Finanzarchitektur und Data Governance schaffen und die Mitarbeitenden von Anfang an miteinbeziehen.

Künstliche Intelligenz (KI) wird in vielen Wirtschaftszweigen bereits erfolgreich eingesetzt. Auch das Potenzial für die Finanzfunktion ist enorm. Und so wundert es nicht, dass große Erwartungen an die Technologie geknüpft werden.

Die großen Finanzunternehmen in Deutschland arbeiten derzeit an der Neuausrichtung ihrer Finanzfunktion. Denn während die Aufgaben des Chief Financial Officers (CFO) und seines Ressorts in Banken und Versicherungen permanent steigen, entwickelt sich die Finanzfunktion gleichzeitig zu einem Center of Excellence, das Daten für eine erfolgreiche Unternehmenssteuerung zusammenführt, aufbereitet und analysiert.

Die Zentralisierung von Finanzfunktionen – Herausforderungen, Szenarien, Erfolgsfaktoren
Drei Fragen an Jana Behr, Partnerin, Financial Services

KI ist kein Modethema – die Finanzfunktion profitiert deutlich

Das Ziel der meist noch andauernden Transformation lautet, schneller, kostengünstiger und qualitativ besser zu werden. Diese steigenden Anforderungen können künftig nur erfüllt werden, indem Arbeitsabläufe systematisch automatisiert werden. Daher ist für mich klar: KI ist kein Modethema.

Vielmehr können schon heute durch den gezielten Einsatz von generativer KI Arbeitsprozesse in der Finanzfunktion deutlich effizienter gestaltet werden – von der Planung über die Buchhaltung bis hin zum Reporting und zur Entscheidungsfindung in mehreren Aufgabenbereichen. Einige Beispiele:

Rechnungswesen: Eingangsrechnungen sichten, Daten per Hand in das ERP-System übertragen und Zahlungseingänge abrufen – all das sind manuelle, repetitive Arbeiten, die KI übernehmen kann. Prozesse von der Erfassung bis zur Freigabe und Zahlung lassen sich automatisieren und auf diesem Weg verschlanken. Mitarbeitende prüfen die Vorgänge, sodass Fehler auf ein Minimum reduziert werden.

Durch die Arbeitsentlastung entsteht für die Mitarbeitenden ein spannenderer, interessanterer und schnelllebiger Arbeitsalltag. Sie können sich fokussierter einbringen, da ihnen einige Aufgaben abgenommen werden. Kurz gesagt: Arbeitsabläufe erreichen eine neues Level.

Das macht die Finanzabteilungen in Banken und Versicherungen auch wieder attraktiver für den Nachwuchs – ein wichtiges Argument angesichts der häufig älteren Belegschaften. Mitarbeitende profitieren außerdem von schnellem Wissenstransfer: Der KI-Chatbot beantwortet Fragen auch zu komplexer und sich schnell erneuernder Regulatorik – ein mächtiges Tool.

Integrierte Daten: KI erkennt Zusammenhänge in Daten und kann sie analysieren sowie in Berichte überführen – ein echter Mehrwert für die Finanzfunktion.

Berichtspflichten erfüllen: Das Erstellen von Finanzberichten ist ein weiterer Anwendungsbereich. Gerade mit Blick auf die Regulatorik sind Finanzunternehmen gezwungen, ihre Prozesse so effizient wie möglich zu gestalten – KI kann hier wertvolle Dienste leisten.

Strategisch planen mit KI-erzeugten Szenarien: Es entstehen immer mehr Daten, die analysiert werden können. Mit Informationen von innen und außen versorgt, kann künstliche Intelligenz Szenarien zusammenstellen und erzeugen, die strategische Entscheidungen unterstützen.

Voraussetzungen schaffen, um die Potenziale von KI nutzen zu können

Doch Finanzdienstleister sollten beim Thema KI beziehungsweise generativer KI, nicht zu kurzfristig denken, sondern ein langfristiges Zielbild definieren. Denn KI erfordert unter anderem eine leistungsfähige Systemarchitektur und Data Governance mit entsprechenden Prozessen und passendem Target Operatiing Model.

Investitionen in Schnittstellen und anderen Lösungen, die relevante Daten zusammenführen, müssen eingeplant werden. Gleichzeitig sind Prozesse anzupassen und neu zu entwickeln. Der damit verbundene Aufwand sollte nicht unterschätzt werden – nicht zuletzt, weil KI-Projekte auch an der eigenen Unternehmenskultur und fehlenden Kapazitäten scheitern können.

Natürlich ist es besser, direkt die Initiative zu ergreifen, anstatt eine abwartende Haltung einzunehmen. Ich bin aber der Meinung, dass die Nutzung und Umsetzung von generativer KI nur angestrebt werden sollte, wenn man diesem Thema innerhalb der Organisation die volle Aufmerksamkeit zukommen lässt und nicht halbherzig an die Sache herangeht. Kurz gesagt: Dem Gründen einer GenAI-Initiative müssen auch konkrete Maßnahmen folgen.

Generative KI – entscheidend für Erhalt der Wettbewerbsfähigkeit

Klar ist: Damit die Einführung von KI gelingen kann und sich neue Skill-Sets und Arbeitsabläufe aufbauen können, müssen die Mitarbeitenden von Anfang an miteinbezogen werden. Change-Management mit transparenter Kommunikation und entsprechender Befähigung der Mitarbeitenden sind das A und O.

Insgesamt ist die generative KI ein vielversprechendes Thema, das in der Finanzwirtschaft in Zukunft eine immer wichtigere Rolle spielen wird. Unternehmen sollten sich frühzeitig damit auseinandersetzen und die nötigen Kapazitäten dafür einrichten, um auch in Zukunft wettbewerbsfähig zu bleiben.

Wie schnell und kreativ macht uns generative KI? #35

Hendrik Juelich (Head of Data & AI bei Microsoft) spricht mit Gerrit Bojen (Partner, Financial Services) über Potenziale, die die Finanzindustrie bereits aus generativer KI schöpft und weitere Umsetzungsszenarien.

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Die Zukunft der Finanzfunktion

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Die Finanzfunktion von Banken, Versicherungen und anderen Financial Services-Unternehmen befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel: Sie hat nicht nur immer mehr Aufgaben zu bewältigen, der CFO und sein Ressort entwickeln sich auch zunehmend zum Business Partner, der dem Management bei strategischen Entscheidungen zur Seite steht. Denn die Finanzfunktion wird immer mehr zum Center of Excellence, in dem zentrale Daten für eine erfolgreiche Unternehmenssteuerung zusammengeführt, aufbereitet, analysiert und interpretiert werden.

Kein Wunder also, dass derzeit nahezu alle großen Finanzdienstleister in Deutschland an der Neuausrichtung ihrer Finanzfunktion arbeiten und entsprechende Target Operating Models (TOM) entwickeln. Das Ziel: schneller, kostengünstiger und qualitativ besser zu werden – und gleichzeitig den Wertbeitrag der Finanzfunktion deutlich zu erhöhen.

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