Nach dem KPMG 2023 Global Technology Survey glauben jedoch nur 57 Prozent der Befragten, dass generative KI eine bedeutende Rolle innerhalb der nächsten drei Jahre in ihrem Unternehmen spielen wird.
CFOs sollten daher wissen, wie sich künstlicher Intelligenz bestmöglich und risikoarm anwenden lässt.
Datenmanagement verbessern im Knotenpunkt der Finanzabteilung
Die Anforderungen an die Rolle und den Wirkungskreis des CFOs ändern sich rasant :Nicht zuletzt im Zuge der digitalen Transformation. Dabei verantworten die Finanzabteilungen maßgeblich den Erfolg des Digitalisierungsvorhabens, da sie oft der Datenknotenpunkt im Betrieb sind. Mit künstlicher Intelligenz können CFOs eine proaktive, gestalterische Funktion innerhalb des Unternehmens wahrnehmen – indem die Top-Manager:innen schneller und effizienter Komplexität durchdringen und so Qualität sicherstellen können.
Komplexität überwinden
Eines der vielversprechenden Einsatzgebiete selbstlernender KI ist es, mit komplexen Prozessen umzugehen. Dazu zählt in Finanzbereichen, den Datenfluss innerhalb des Unternehmens zu steuern und zu interpretieren. Eine Einsatzmöglichkeit ist Daten aus großen Datenmengen und Dokumenten zu visualisieren und zu strukturieren. Zusätzlich bietet generative KI auf Basis von Echtzeitdaten bessere Entscheidungsgrundlagen, kann Einkaufskonditionen intelligent überprüfen, Vertragsabwicklungen automatisieren und die Vertragsüberprüfung verschlanken. Darüber hinaus lässt sich das Prozesswissen vom Einkauf bis zum Accounting mit Hilfe automatisierter Abläufe übertragen und gezielt anwenden.
Qualitätsgarantie mit KI
Automatisierte Prozesse heben in Finanzbereichen die Qualität der Arbeitsprozesse und -ergebnisse. In der Buchhaltung lassen sich beispielsweise verschiedene Abrechnungen in großen Datenmengen identifizieren und miteinander vergleichen und das in einem Bruchteil der Zeit, die händisch dafür aufgewendet werden müsste. Hinzu können fachliche Inhalte wie Finanz- und Managementberichte, Finanzmodelle sowie Trend- und Risikoanalysen mit Hilfe von KI-Anwendungen generiert werden. Auf dieser Grundlage lassen sich nicht nur quantitativ fundierte Entscheidungen treffen, die eine Stichproben-Validierung der Vollüberprüfungen gegenüberstellt. Mit generativer KI lassen sich vor allem qualitativ fundierte Entscheidungsgrundlagen formulieren.
Risiken und Hürden von KI in der Finanzfunktion
Ein bestehendes Risiko von generativen KI-Lösungen bleibt die Datenbasis, auf die die Technologieinnovation zugreift. Unvollständige Datensätze führen folglich zu fehlerhaften Ergebnissen und Fehleinschätzungen. Gerade deswegen ist es dringend erforderlich, künstliche Intelligenz exakt zu implementieren und zu testen. Zukünftig wird sich der Schwerpunkt stärker in Richtung qualitativen Data Engineering verlagern.
Generative KI kann Inhalte nur so gut wiedergeben, wie die Datengrundlage und die Anweisungen, auf die sich die Technologie bezieht. Es ist daher für CFOs wichtig, eine Qualitätskontrolle für die Ergebnisse zu etablieren. Dabei sollten folgende Fragen beantwortet werden:
- Wer trainiert die generative KI?
- Wie werden die Quellen der KI vor Manipulation geschützt?
Mit regelmäßigen Stichproben lassen sich Ergebnisse von Programmen, die auf künstliche Intelligenz zurückgreifen, weiter absichern.
Neben der Integration gibt es weitere interne, externe und ethische Risiken, die es zu berücksichtigen gilt. Dazu zählen unter anderem:
- Datenschutz, Vertraulichkeitsvereinbarungen sowie Verstöße gegen geistiges Eigentum
- Fehlverhalten der Anwenderinnen und Anwender
- Starke Reputationsschäden durch falsche Anwendung
- Cyber-Attacken durch KI-generierte Phishing-Methoden
- Verbreitung von Fehlinformationen
- Sicherstellen von korrekten Ergebnissen
Im Laufe dieses Jahres wird zudem der EU-AI-Act erwartet. Die Verordnung soll sicherstellen, dass KI-Systeme, die innerhalb der EU genutzt werden, rechtlichen, ethischen und technischen Standards entsprechen. Betroffen sind Anbieter und Nutzende von KI-Systemen und es drohen empfindliche Strafen für Unternehmen, wenn sie nach einer Anpassungszeit von zwei Jahren die Verordnung nicht einhalten.
Fazit
Der Einsatz von generativer künstlicher Intelligenz im Finanzsektor eröffnet vielfältige Möglichkeiten, um Prozesse zu optimieren, die Qualität sicherzustellen und komplexe Anforderungen zu regeln. Es zeigt sich deutlich, dass eine erfolgreiche Integration nur funktioniert, wenn Mensch und Technologie passgenau zusammengebracht werden. Das geht nur mit neuen Arbeitsabläufen und einem Change-Management, das die Mitarbeitenden mit einer transparenten Kommunikation durch diesen Prozess begleitet.
Praxisbeispiel aus der Wirtschaft beim Finale des KPMG Zukunftsgipfels
Im Gespräch mit Raphael Rymdzionek, Global Head of Financial Business von Allianz, konnte ich über das Thema „KI in Querschnittsfunktionen – So macht KI die Rechnungsverarbeitung effizienter“ sprechen.
Sollten Sie unsere virtuelle Veranstaltung verpasst haben, können Sie sich die Aufzeichnungen der vier Bühnen zu den Themen Digitale Transformation, ESG, Governance&Performance und International Business noch einmal ansehen: KPMG Zukunftsgipfel 2024.
Weitere Anwendungsfelder und Beispiele aus der Praxis, den Mehrwert von Storytelling in der Finanzbranche sowie die konkreten Auswirkungen des EU-AI-Act finden Sie in unsere Studie: Wertschöpfung des Finanzbereiches steigern durch generative KI.
