Argumente für den Einsatz von KI im Finanzwesen
KI und maschinelles Lernen verheißen großes Potenzial, aber Early Adopters müssen wissen, welches Problem sie lösen möchten

31. Juli 2025, 15:20 Uhr · Quelle: Pressebox
KI revolutioniert das Finanzwesen durch Automatisierung und Prognosen, birgt jedoch auch Risiken. Ein kritischer Blick auf Chancen und Herausforderungen ist notwendig.

München, 31.07.2025 (PresseBox) - KI ist auch im Finanzwesen nicht mehr wegzudenken. Michael Lengenfelder, Global Solution Architect FP&A bei Unit4, einem weltweit führenden Anbieter voncloudbasierten Unternehmensanwendungen für kunden- und mitarbeiterorientierte Organisationen, gibt weitere Argumente und stellt mögliche Fallstricke dar. Mitunter gelangen neue Technologien auf ungewöhnlichen, wenn nicht gar abenteuerlichen Wegen zum Markterfolg. So entstand etwa durch die von Wilhelm Röntgen entdeckten „X-Strahlen“ ein beträchtlicher früher Nischenmarkt für Geräte zur Messung der Schuhgröße in Schuhgeschäften. Diese sogenannten Fluoroskope bzw. Pedoskope waren jahrzehntelang im Einsatz, bis sie in der zweiten Hälfte des 20.Jahrhunderts in den meisten Ländern verboten wurden– schließlich wurden Kunden bei diesen Geräten gefährlicher Strahlung ausgesetzt. Dieses Beispiel zeigt jedoch auch, dass nicht klar definiert wurde, welches Problem die Technologie überhaupt lösen sollte. Klar ist, dass Maßbänder seit jeher eine zweckmäßige Lösung zum Messen der Schuhgröße sind und Investitionen in eine kostspielige Technologie dafür weder damals noch heute nötig waren.

Hier kann man Parallelen zur aktuellen Lage ziehen, wo KI für eine Vielzahl möglicher Anwendungsfälle getestet wird. So geht aus dem IDC InfoBrief „The Path to AI Everywhere: Exploring the Human Challenges“ (Der Weg zu KI überall: Herausforderungen für den Menschen) hervor, dass der Großteil der Proof-of-Concept-Projekte für KI nicht in erfolgreiche Produktionsprozesse umgesetzt wurde– was für Finanzteams potenzielle Risiken birgt. Finanzverantwortliche, die den Einsatz von KI erwägen, müssen daher der Versuchung widerstehen, dem Hype zu verfallen, und sich stattdessen darauf konzentrieren, die besten Einsatzmöglichkeiten sorgfältig zu prüfen.

KI im Finanzwesen

Befürworter von KI im Finanzwesen glauben, dass die Technologie dabei helfen kann, wichtige Aufgaben wie Automatisierung, Prognose und Innovation zu bewältigen. In Backoffice-Prozessen kommt die KI bereits verstärkt zum Einsatz, wobei sich die Nutzer dessen manchmal nicht einmal bewusst sind. Teams prüfen den Einsatz von KI in Bereichen wie Betrugsbekämpfung, Erkennung von Anomalien, interaktive Service-Chatbots, automatisches Ausfüllen von Formularen für das Ausgabenmanagement, Rechnungsverarbeitung usw.

Allerdings ist in der stark regulierten Finanzbranche besondere Vorsicht geboten. Kritische Stimmen könnten diese ausführliche Bewertung als Risikoaversion interpretieren. Finanzprofis würden dem jedoch entgegenhalten, dass die Bereitschaft zur Innovation in ihrer Branche Tradition hat. Sie haben lediglich eine gesunde Prise Skepsis gegenüber Anbietern, die technologiebasierte Patentrezepte versprechen.

CFOs arbeiten daher eng mit CIOs zusammen, um zu identifizieren, wo KI mit einem sinnvollen ROI eingesetzt werden kann und mit welchen Investitionen in Technologie und Kompetenzen sich dies erreichen lässt. Es gibt viele Grauzonen, die noch genauer beleuchtet werden müssen. Wie können wir beispielsweise sicher sein, dass KI bei der Datenverarbeitung vertrauenswürdig ist? Werden Daten und Prozesse so ausgelesen und weitergegeben, dass es zur Offenlegung personenbezogener Daten kommt?

Selbst Lösungen, die auf den ersten Blick risikoarm und praktisch erscheinen, können Risiken bergen. Ein Beispiel: Der CFO möchte dem Unternehmen gegenüber bestimmte Informationen kommunizieren, ist sich jedoch in Bezug auf die bestmögliche Formulierung unsicher. Er nutzt einen auf generativer KI basierenden Service, um seine Ideen schlüssig ausdrücken zu lassen, Zeit zu sparen und die Lesbarkeit zu verbessern. Doch was ist, wenn die KI halluziniert oder die Kernaussage ungenau interpretiert? Die Best Practice wäre, eine menschliche Kontrollinstanz einzusetzen, aber wie viele der durch die Automatisierung erzielten Einsparungen gehen an diesem Punkt verloren?

Eine weitere Herausforderung: prädiktive Finanzplanung. Es wäre schön, wenn Finanzergebnisse forensisch vorhergesagt werden könnten. Die KI ist jedoch noch weit davon entfernt, sämtliche der vielfältigen Faktoren, die in eine Bilanz einfließen, zu berücksichtigen. Sie kann zwar vor Problemen warnen und eignet sich hervorragend für in hohem Maße vorhersehbare und beschränkte Anwendungsbereiche, kann aber weder mit disruptiven Ereignissen umgehen (denken Sie etwa daran, wie unvorbereitet die meisten Unternehmen auf COVID-bedingte Lockdowns waren) noch konsequent die Nadel im Heuhaufen finden.

Den Wandel durchlaufen

Viele der Aufgaben, für die KI in Betracht gezogen wird, sind mit erheblichen Risiken verbunden oder durch unbekannte Faktoren belastet. Dies wird voraussichtlich so bleiben, bis unsere Gesellschaft, unsere Rechtsordnungen und unsere praktischen Erfahrungen es uns ermöglichen, mehr Vertrauen in die Nutzung der KI zu gewinnen. In vielen Fällen kann der gangbare Mittelweg darin bestehen, ein ausgewogenes Verhältnis zu finden– zwischen dem Early Adopter, der sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen möchte, und dem Unternehmen, das die Entwicklung beobachten möchte, bis die KI-Einführung insgesamt ausgereifter ist.

Das heißt jedoch nicht, dass wir uns zurücklehnen und entspannen können. Unternehmen müssen unbedingt die Datenqualität und die Grundlagen für die Integration verbessern, damit sie bei Bedarf optimal auf resolutere KI-Maßnahmen vorbereitet sind.

Zudem sollten sie prüfen, wo sie durch die Automatisierung von lästigen Aufgaben schnelle Erfolge erzielen könnten, und sich eine alte Weisheit zu Herzen nehmen: Neue Technologien sind nicht nur ein nettes Spielzeug, sondern müssen in der Lage sein, die aktuellen und künftigen Geschäftsherausforderungen anzugehen. Ermitteln Sie zunächst, worin diese Herausforderungen bestehen, und überlegen Sie erst dann, wie sie sich durch gezielte und sichere Einsatzmöglichkeiten mit KI (und anderen Tools) bewältigen lassen. Schließlich krönte das Time Magazine nicht umsonst im Jahr1999 das Fluoroskop als eine der 100schlechtesten Ideen des Jahrhunderts…

Über Michael Lengenfelder, Global Solution Architect FP&A, Unit4

Michael Lengenfelder fing vor 17Jahren als Berater bei der ehemaligen prevero Austria GmbH an und ist seitdem Teil des Unit4 FP&A-Teams. Er verfügt über vielseitige Erfahrung und tiefgehendes Wissen im Consulting und im Hinblick auf die FP&A-Anwendung. 2013 wurde er Vice President Business Unit Utilities, 2015 Vice President Finance, im Mai2018 Vice President Application Design und schließlich im April2021 Head of FP&A Product Management. Zuletzt wurde er zum Global Solution Architect FP&A ernannt.

Software / Finanzwesen / Künstliche Intelligenz / Automatisierung / Prognose
[pressebox.de] · 31.07.2025 · 15:20 Uhr
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