Die Digitalisierung hat einen umfassenden Wandel auch im Corporate Treasury eingeleitet, indem sie zahlreiche Prozesse vereinfacht. Von der präzisen Vorhersage von Währungsschwankungen bis hin zur automatisierten Optimierung des Cash Managements eröffnen sich vielfältige Perspektiven. Hierbei spielt künstliche Intelligenz (KI) eine wichtige Rolle, indem sie nicht nur Daten analysiert, sondern auch maßgeblich zur Entscheidungsfindung in der Finanzabteilung beitragen kann. Doch wie ist eigentlich der Status quo? Wo liegen die Chancen und Risiken, auf welche Details gilt es besonders zu achten? Die relevanten Aspekte im Überblick.
Wie kann künstliche Intelligenz derzeit im Treasury eingesetzt werden?
Im Treasury ergeben sich aktuell verschiedene Anwendungsgebiete von KI, die sowohl in Treasury-Management-Systemen als auch allgemein im Treasury im Einsatz sind. In den folgenden drei Themenbereichen findet KI heute bereits Anwendung:
- Cash Management
Insbesondere in Krisenzeiten ist es für Finanzabteilungen von entscheidender Bedeutung, die Liquidität des Unternehmens im Blick zu behalten und gegebenenfalls Maßnahmen zu ergreifen. Hierbei können moderne Technologien wie Machine Learning und Predictive Analytics helfen, um Cashflow-Vorhersagen zu treffen und frühzeitig Liquiditätsengpässe zu erkennen. KI ist mittlerweile in vielen Cash-Management- und Liquidity-Planning-Modulen von Standard-Treasury Management-Systemen integriert und ermöglicht es, Prozesse zu automatisieren (z.B. die Überwachung von Zahlungseingängen und -ausgängen) und Entscheidungen auf Basis von Daten und Algorithmen zu treffen.
Allerdings ist es wichtig, dass menschliche Expertise in Kombination mit modernen digitalen Anwendungen eingesetzt wird, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen. Eine erfolgreiche Anwendung von KI im Cash-Management erfordert strukturierte und zielgerichtet formatierte Daten, die korrekte Wahl der Treiber, eine passende IT-Infrastruktur, IT-Kompetenz sowie klare Kommunikation. Nur so können Unternehmen sicherstellen, dass die Technologie effektiv genutzt wird und die Ergebnisse verlässlich sind.
- Payment Fraud Detection
KI hat das Potenzial, im Zahlungsverkehr eingesetzt zu werden, um Betrug zu vermeiden. Hierbei nutzt die Zahlungsbetrugserkennungssoftware KI, um Anomalien zu erkennen. Benutzer:innen können Toleranzwerte festlegen und ein integrierter Workflow im Treasury-Management-System ermöglicht die Überprüfung von auffälligen Zahlungen. Durch den Einsatz von KI im Zahlungsverkehr können Unternehmen somit die Effizienz im Payment Approval Workflow verbessern und die Wirksamkeit der Betrugserkennung erhöhen, um sicherzustellen, dass Zahlungen sicher und zuverlässig abgewickelt werden.
- Algorithmic Trading
KI bietet auch großes Potenzial im Trading, um automatisierte Handelssysteme zu steuern. KI-basierte Systeme können eigenständig Trades identifizieren und handeln. Durch die dynamische Optimierung von Dauer und Auftragsgröße basierend auf aktuellen Marktbedingungen wird die Ausführung von Aufträgen effizienter gestaltet. Da KI-gesteuerte Systeme lernen und sich an verändernde Marktbedingungen anpassen können, ermöglichen sie Unternehmen, schneller und effektiver auf Marktveränderungen zu reagieren und bessere Handelsentscheidungen zu treffen.
Welche Herausforderungen ergeben sich durch den Einsatz von KI?
KI verändert und prägt das Treasury bereits jetzt und wird künftig sämtliche Funktionen im Unternehmen beeinflussen. Die fortschreitende Automatisierung ermöglicht eine effiziente Durchführung repetitiver Aufgaben. Die KI geht darüber hinaus und unterstützt bei der Analyse von großen Datenmengen und der Entscheidungsfindung bei sämtlichen Treasury-Aktivitäten.
In einem Bereich mit sensiblen Finanz- und personenbezogenen Daten wie dem Treasury ist allerdings verstärkt auf den Speicherort dieser Informationen zu achten, insbesondere bei der Nutzung von Cloudlösungen, um Datenschutzverletzungen zu vermeiden.
Mit KI-basierten Modellen können zwar bedeutende Fortschritte in der Prognose von Marktentwicklungen und im Risikomanagement erzielt werden, doch das Prinzip betont, dass die Qualität der Ergebnisse nur so gut sein kann wie die Qualität der zugrunde liegenden Daten. Ansonsten können fehlerhafte Analyseergebnisse womöglich nicht verhindert werden.
Auch unter ethischen Gesichtspunkten erfordert der Einsatz von KI eine genaue Überprüfung, um Diskriminierung zu verhindern. Dies beinhaltet auch neue rechtliche Fragestellungen bezüglich der Haftung bei KI-basierten Entscheidungen, was den Treasurer vor neue Anforderungen an seine Fähigkeiten stellt.
Welche Rolle spielt der Faktor „Mensch“ beim Einsatz von KI?
Der zunehmende Einzug künstlicher Intelligenz im Treasury wird nicht nur die Systeme und Prozesse verändern, sondern auch die Aufgaben der Nutzenden. Das Anforderungsprofil an Managerinnen und Manager im Treasury-Bereich wird zukünftig eine stärkere technologische Ausprägung haben. Denn der Nutzen und die Auswirkungen von KI auf das Treasury sind zu bewerten, um sicherzustellen, dass diese Technologie effektiv genutzt wird und die Unternehmensziele unterstützt.
Für Treasury-Expertinnen und -Experten gilt es künftig zu garantieren, dass die generierten Daten und Ausführungen valide und verlässlich sind. Auch die Sicherheit und der Schutz der KI-Systeme vor Cyberattacken sind zu berücksichtigen.
Durch den steigenden Automatisierungsgrad wird außerdem vermehrt Zeit für strategische Überlegungen und Entscheidungen sein. Statt Datenaufbereitung und Kennzahlberechnungen rückt der Fokus stärker auf die Bedürfnisse verschiedener Stakeholder. Anforderungen von Kunden, Lieferanten, Banken und anderer Geschäftseinheiten gilt es zu erfassen und zu berücksichtigen – letztendlich mit dem Ziel, dass die finanzielle Ausrichtung des Unternehmens den Geschäftszielen entspricht.
Allerdings ist es essenziell zu unterstreichen, dass trotz des Einsatzes von KI die menschliche Validierung und Datenüberprüfung unverzichtbar bleiben. Expertinnen und Experten im Treasury-Bereich werden in der Lage sein müssen, die Datenpräzision zu überwachen und sicherzustellen, dass die KI-Analysen im Einklang mit den Unternehmenszielen stehen.
Kompakt im Überblick: Was können und sollten Unternehmen jetzt tun?
Klar ist: Zunehmender Automatisierungsgrad dank KI wird künftig in diversen Unternehmensbereichen zu erheblichen Effizienzsteigerungen führen – das gilt auch für die Finanzabteilung. Entwicklung und Weiterentwicklung digitaler Anwendungen verlaufen aktuell rasant. Auf diese Punkte bei Planung, Strategie und Umsetzung sollten Unternehmen hinsichtlich des KI-Einsatzes im Treasury achten:
- Analyse des aktuellen Digitalisierungsgrades im Treasury
- Durchführung einer Fit-Gap-Analyse hinsichtlich weiterer Digitalisierungspotenziale von Treasuryprozessen
- Erstellung einer technologischen Marktübersicht für Treasury-Lösungen
- Definition der technischen, fachlichen und sicherheitsrelevanten Anforderungen an die anvisierte IT-Lösung
- Auswahlprozess unter Kosten-Nutzen-Perspektive
- Implementierung bzw. Erweiterung der bestehenden IT-Landschaft durch die neuen Lösungen
- Befähigung der Treasury-Mitarbeitenden, eine ausreichende Qualität der zugrundeliegenden Daten für die neuen IT-Lösungen sicherzustellen
- Schulung der Mitarbeitenden für eine sachgerechte und effiziente Verwendung der neuen IT-Systeme
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