Viele Menschen sprechen über künstliche Intelligenz (KI), und die Nutzung von sprachbasierten Tools wie OpenAIs ChatGPT nimmt auch im Finanzbereich zu. Aber wie bringen diese Innovationen echten Mehrwert für die stark strukturierten Abläufe im Finanzwesen?
Es geht im Finanzwesen nicht nur um Zahlen. Es umfasst das Management großer Mengen unstrukturierter Daten, Interaktionen mit Kunden und Lieferanten sowie komplexe Regeln – all das sind Bereiche, in denen KI erheblichen Nutzen bringen kann. Schauen wir uns einige der Möglichkeiten an, wie KI in Finanzprozessen Fortschritte macht.
1. Verwaltung unstrukturierter Daten
Finanzabteilungen bearbeiten eine Vielzahl von Dokumenten – Verträge, Rechnungen, Belege und Berichte. Traditionell wurde ein Großteil dieser Daten manuell oder durch grundlegende Digitalisierungsverfahren verwaltet. Mit KI, insbesondere den Fähigkeiten der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing – NLP), können Finanzabteilungen nun große Mengen unstrukturierter Daten effizient verarbeiten und analysieren. Sprachmodelle können zum Beispiel wichtige Informationen aus Dokumenten extrahieren, diese kategorisieren und sogar Zusammenfassungen erstellen, was erheblich Zeit und Mühe spart.
Dies ist besonders nützlich bei der Bearbeitung von Kunden- oder Lieferantendokumenten wie Rechnungen, Bestellungen, Zahlungsavisen oder Lockbox-Dateien. KI-gestützte Systeme übernehmen die Basisarbeit, während Menschen sich auf die Überprüfung der Ausnahmen beschränken können.
2. Verbesserung der Kunden- und Lieferanteninteraktion
Im Finanzwesen finden Interaktionen nicht nur mit Kunden, sondern auch mit Lieferanten statt. Zahlungsbedingungen, Rechnungsanfragen und Streitfälle sind häufige Themen in der Kommunikation. Kunden wünschen sich Klarheit über ausstehende Rechnungen, Zahlungspläne oder Kreditbedingungen, während Lieferanten wissen möchten, wann sie bezahlt werden, oder Streitigkeiten im Zusammenhang mit Rechnungen klären müssen.
KI kann sowohl die Kunden- als auch die Lieferanteninteraktion verbessern, indem sie Antworten automatisiert, potenzielle Probleme vorhersagt und Kommunikationsabläufe optimiert. KI-gesteuerte Chatbots können beispielsweise routinemäßige Anfragen zum Zahlungsstatus oder zu Rechnungsdiskrepanzen bearbeiten, während maschinelle Lernalgorithmen Folgeaktionen priorisieren können, basierend auf der Wahrscheinlichkeit von Zahlungsverspätungen. Dies reduziert die Arbeitsbelastung der Finanzteams und verbessert das Kundenerlebnis sowie die Kommunikation mit Lieferanten, was für reibungslose und rechtzeitige Interaktionen sorgt.
3. Disposition von Cashflows, Budgetierung und Prognosen
Cashflow-Prognosen, Budgetierung und Umsatzprognosen gehören zu den wichtigsten Aufgaben im Finanzmanagement. Unternehmen benötigen genaue Vorhersagen, um zukünftige Ausgaben zu planen, Liquidität zu verwalten und ihre Finanzstrategien mit den allgemeinen Unternehmenszielen in Einklang zu bringen. KI und maschinelles Lernen können diese Vorhersagen zuverlässiger machen, indem sie große Mengen historischer Daten analysieren, Muster erkennen und Trends prognostizieren, die menschlichen Analysten möglicherweise nicht sofort auffallen.
KI-Modelle können beispielsweise den zukünftigen Cashflow basierend auf vergangenen Zahlungsgewohnheiten, Saisonalität im Verkauf und externen Marktbedingungen vorhersagen. Ebenso können sie Unternehmen dabei helfen, Umsatzschwankungen vorherzusagen, Budgetzuteilungen zu optimieren und sich auf mögliche Engpässe oder Wachstumschancen vorzubereiten. Diese Art von Weitsicht ist besonders wertvoll für Unternehmen, die in wettbewerbsintensiven oder volatilen Märkten agieren.
KI-gestützte Vorhersageanalysen nehmen das Rätselraten aus der Finanzplanung heraus, geben Unternehmen mehr Vertrauen in ihre Prognosen und stellen sicher, dass sie auf Marktveränderungen schnell und effektiv reagieren können.
4. Einsatz von maschinellem Lernen in regelbasierten Finanzsystemen
Finanzprozesse, insbesondere in der Buchhaltung, unterliegen strengen Regeln. Ob es um die Abstimmung von Konten, die Verwaltung von Gehaltsabrechnungen oder die Einhaltung von Steuervorschriften geht – es gibt wenig Spielraum für Fehler. Maschinelle Lernalgorithmen, die bei der Erkennung von Mustern in großen Datensätzen hervorragend sind, scheinen daher eine natürliche Ergänzung zur Automatisierung vieler dieser Prozesse zu sein.
Maschinelles Lernen kann beispielsweise die Spesenabrechnung optimieren, indem es Anomalien in Spesen erkennt und kennzeichnet, sodass Buchhalter potenzielle Fehler oder Betrug frühzeitig erkennen können. Es kann auch bei der Cashflow-Prognose oder der Budgetierung unterstützen, indem es aus historischen Daten lernt und Trends identifiziert.
So vielversprechend das auch klingt, es gibt jedoch zwei zentrale Herausforderungen beim Einsatz von KI in diesen Bereichen:
a) Fehler sind in der Buchhaltung schwer zu korrigieren
Im Finanzwesen ist Genauigkeit von größter Bedeutung. Fehler in der Buchhaltung können kostspielig und schwer zu beheben sein. Wenn KI traditionelle regelbasierte Systeme ersetzt, besteht das Risiko, dass ein Algorithmus aufgrund unvollständiger oder ungenauer Daten eine Entscheidung trifft, die zu nachgelagerten Fehlern führt. Die Komplexität der Korrektur solcher Fehler ist einer der Gründe, warum menschliche Aufsicht in KI-gestützten Finanzprozessen nach wie vor unerlässlich ist.
b) Daten variieren von Unternehmen zu Unternehmen
Obwohl KI auf Daten angewiesen ist, sind nicht alle Daten gleich. Die Finanzprozesse eines Unternehmens können sich erheblich von denen eines anderen unterscheiden, je nach Branche, geografischer Lage oder Unternehmensstruktur. Diese Unterschiede erschweren die Anwendung eines maschinellen Lernmodells, das auf einem Datensatz trainiert wurde, auf ein anderes Unternehmen mit unterschiedlichen finanziellen Regeln oder Geschäftspraktiken. Maßgeschneiderte Lösungen sind entscheidend, erfordern jedoch eine sorgfältige Prüfung, um sicherzustellen, dass die KI auf relevanten und qualitativ hochwertigen Daten basiert.
Fazit: Eine Welt voller Chancen, aber mit Bedacht
Das Potenzial von KI im Finanzwesen ist enorm. Von der Automatisierung routinemäßiger Aufgaben bis hin zur Verbesserung von Kunden- und Lieferanteninteraktionen, zur Optimierung von Vorhersageanalysen und zur Effizienzsteigerung regelbasierter Prozesse bietet KI erhebliche Chancen, das Finanzmanagement zu revolutionieren. Es ist jedoch wichtig, sich daran zu erinnern, dass Präzision im Finanzwesen entscheidend ist. Der Ersatz traditioneller regelbasierter Systeme durch maschinelle Lernalgorithmen kann Risiken bergen, insbesondere im Hinblick auf die Genauigkeit der Buchhaltung und die Anwendbarkeit von Daten auf verschiedene Unternehmen.
Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, KI als Hilfsmittel zur Unterstützung und nicht zum Ersatz menschlicher Urteilsfähigkeit zu betrachten. Eine enge Überwachung der KI-Ergebnisse, eine sorgfältige Auswahl der Daten und eine kontinuierliche Aufsicht stellen sicher, dass die Technologie ihr volles Potenzial entfalten kann, ohne die Integrität der Finanzprozesse zu gefährden. Kurz gesagt: KI im Finanzwesen ist ein spannendes Feld – aber es sollte mit einer gesunden Portion Vorsicht angegangen werden.