KI im Finanzwesen: Wie KI-Tools die Rolle des CFOs neu gestalten

CFOs haben stets eine enge Kontrolle über die Unternehmensfinanzen ausgeübt und dabei sowohl als Schatzmeister als auch als Stratege agiert. Mit dem Aufkommen generativer künstlicher Intelligenz – einem fortschrittlichen Werkzeug, das Daten analysiert und proaktive Lösungen für komplexe Probleme liefert – wird von CFOs erwartet, dass sie bestehende Finanzprozesse nicht nur überwachen, sondern auch automatisieren.

KI im Finanzwesen verlagert die Finanzfunktion von reaktivem Reporting hin zu proaktiver, strategischer Führung. Sie ermöglicht fundiertere und zeitgerechtere Entscheidungen durch die Automatisierung von Routineaufgaben, die Bereitstellung von Echtzeit-Erkenntnissen und die Unterstützung prädiktiver Analysen. Diese Entwicklung hebt Finanzteams aus ihrer traditionellen Backoffice-Rolle heraus und macht sie zu strategischen Partnern des CEOs.

Was ist der Haken? Obwohl die Möglichkeiten vielversprechend sind, bringt die Einführung von KI im Finanzwesen neue Herausforderungen für CFOs mit sich, die sie zögern lassen, den Innovationswandel mitzumachen. Im Jahr 2024 nutzten lediglich 9% der CFOs generative KI. Wie können Unternehmen die Einführung neuer Technologien mit der menschlichen Rolle des CFOs in Einklang bringen? In diesem Artikel beleuchten wir die wichtigsten Anwendungsfälle von KI im Finanzwesen, ihre Vorteile und Herausforderungen sowie die Schritte zur erfolgreichen Implementierung von KI für CFOs.

Was ist KI im Finanzwesen?

Künstliche Intelligenz im Finanzwesen bezeichnet Werkzeuge zur Optimierung von Finanzprozessen. Ihre Anwendungsgebiete reichen von der Datenanalyse und Risikoprognose bis hin zu Hilfsassistenten, die menschliche Interaktion nachahmen. KI im Finanzwesen kann Arbeitsabläufe automatisieren und wertvolle Zeit für strategischere Aufgaben in Finanzabteilungen freisetzen, die nach wie vor stark auf endlose Tabellenkalkulationen angewiesen sind.

Traditionelle KI vs. Generative KI im Finanzwesen

KI tritt in zwei Hauptformen auf: traditionell und generativ. Traditionelle KI verwendet historische Daten und erlernte Muster, um Daten zu berechnen und zu analysieren. Ihr Anwendungsbereich beschränkt sich auf Aufgaben, für die sie explizit trainiert wurde.

Traditionelle KI im Finanzwesen wird in der Regel durch Machine-Learning-Tools wie Clustering-Algorithmen, Anomalieerkennung und regelbasierte Systeme repräsentiert. Beispielsweise hilft die KI-gestützte Anomalieerkennung Beschaffungsteams dabei, Ausgaben zu überwachen und Transaktionen außerhalb festgelegter Muster zu kennzeichnen.

Bis zum Boom der generativen KI in den 2020er-Jahren dominierte die traditionelle KI. Generative KI verlässt sich nicht allein auf erlernte Daten und Mustererkennung. Diese Art von KI generiert neue Erkenntnisse, Inhalte und Lösungen auf Basis vorhandener Daten. Generative KI im Finanzwesen unterstützt Funktionen wie Finanzberichterstattung, Mitarbeiterschulung und strategische Entscheidungsfindung.

Dennoch ist die Art der KI letztlich zweitrangig. Im Kern sollte KI kein Allheilmittel für sämtliche finanzielle Herausforderungen im Unternehmen sein. Sie ist in erster Linie ein Werkzeug und ein Befähiger – am wirkungsvollsten in den Händen einer erfahrenen Führungspersönlichkeit.

Anwendungsfälle von KI im Finanzwesen

Die breite Anwendbarkeit generativer KI macht sie für CFOs besonders attraktiv. Generative KI verfolgt von Grund auf drei Zwecke: Automatisierung, Ergänzung und Beschleunigung.

• Automatisierung: KI übernimmt wiederkehrende, zeitaufwendige Aufgaben – wie das Erstellen von Berichten oder das Ausfüllen von Rechnungen – und gibt Mitarbeitenden die Kapazität frei, sich auf Arbeit zu konzentrieren, die tatsächlich etwas bewirkt.
• Ergänzung: KI steigert die Produktivität und verwandelt Chaos in Klarheit. Sie sichtet verstreute Daten und verdichtet sie zu prägnanten Zusammenfassungen für datengestützte Entscheidungen.
• Beschleunigung: KI beschleunigt Arbeitsabläufe und verkürzt die Zeit für mühsame Prozesse wie die Finanzberichterstattung. Mit KI sind Unternehmen zudem stets einen Schritt voraus im Innovationswettbewerb.

Finanzverantwortliche setzen KI durchschnittlich in sechs Anwendungsfällen ein. Im Folgenden die wichtigsten Bereiche, in denen KI im Finanzwesen für CFOs einen Unterschied macht.

Finanzplanung und -analyse

Finanzplanung und -analyse (FP&A) deckt ein breites Spektrum an Finanzfunktionen ab – von Budget- und Szenarioplanung bis hin zu Finanzmodellierung und Prognose. Es handelt sich um einen Komplex aus Planungs-, Budgetierungs- und Prognosetätigkeiten, die das Unternehmen strategisch unterstützen.

FP&A-Teams sind häufig mit manuellen Aufgaben überlastet, etwa dem Ausfüllen von Tabellenkalkulationen und dem Aktualisieren von Berichten. Hier können KI-Tools für CFOs Abhilfe schaffen. Nachfolgend einige Funktionen, die CFOs im FP&A-Bereich an KI delegieren können:

Datenkonsolidierung

Unternehmen setzen auf künstliche Beschaffungsintelligenz, um den mühsamen Prozess der Zusammenführung fragmentierter Daten aus oft mehreren Quellen zu automatisieren. Datenmanagement ist das Fundament aller FP&A-Schritte – Fehler hier können das gesamte Konstrukt zum Einsturz bringen. Ob interne Daten aus ERP-Systemen oder Informationen aus Branchenberichten: Konsolidierte KI-Tools mit umfassendem Datenzugang können mehrere Datensätze standardisieren, prüfen und in einem System zusammenführen.

Finanzprognose

Häufig investieren FP&A-Analysten in KI im Finanzwesen, um die zukünftige Unternehmensentwicklung auf Basis historischer Daten vorherzusagen. Insbesondere hat KI die prädiktive Analytik grundlegend verändert. Unternehmen müssen nicht mehr unzählige Berichte durchforsten, um die Umsatzerwartungen für die kommende Saison zu ermitteln. KI übernimmt diese Arbeit: Künstliche Intelligenz im Finanzwesen analysiert vergangene Verkaufsdaten, erkennt Muster und erstellt präzise Prognoseberichte.

Wenn zudem unklar ist, warum der Umsatz in den letzten Monaten gesunken ist, kann KI eine Regressionsanalyse durchführen. Dabei nutzt sie die bereitgestellten Daten, um mögliche Zusammenhänge zwischen rückläufigen Verkäufen und anderen Einflussfaktoren zu ermitteln.

Szenarioplanung

Ein wesentlicher Bestandteil der FP&A ist die Planung für Ungewissheiten und unvorhergesehene Ereignisse, die den Geschäftsbetrieb beeinträchtigen könnten. Generative KI kann große Mengen interner und externer Daten verarbeiten, potenzielle Lücken aufzeigen und Szenarien für mögliche Konsequenzen bei Untätigkeit entwickeln. Auf Aufforderung hin kann KI konkrete Szenarien ausarbeiten, Trends analysieren und sogar mögliche Strategien entwickeln, die das Planungsteam als Orientierungshilfe nutzen kann.

Finanzmodellierung

Besonders bei arbeitsintensiven Anwendungsfällen wie der Finanzmodellierung erweist sich KI als unverzichtbar. Finanzmodellierung bezeichnet die Prognose aller Finanzdaten mit möglichen Ergebnissen für verschiedene Szenarien. Traditionelle Finanzmodelle basieren auf Tabellenkalkulationen und einer großen Datenmenge, darunter Gewinn- und Kapitalflussrechnungen, Bilanzen sowie unterstützende Aufstellungen.

Dedizierte KI-Tools zur Finanzmodellierung verändern das Spiel grundlegend. Mit fortschrittlichen Algorithmen berechnet KI die Daten, erkennt Zusammenhänge, die dem menschlichen Auge verborgen bleiben, und liefert eine übergeordnete Analyse. Ähnlich wie ein KI-Bildgenerator aus einfachen Eingaben schnell komplexe Visualisierungen erstellt, wandeln diese Finanztools Rohdaten rasch in aussagekräftige Erkenntnisse um. Derartige Tools sind anpassungsfähig – anstatt Daten bei jeder Aktualisierung neu eingeben zu müssen, lässt sich eine automatisierte Datensynchronisierung mit Echtzeit-Updates aus mehreren Quellen einrichten.

Beschaffung

CFOs sind die wichtigsten Entscheidungsträger in den Beschaffungsprozessen des Unternehmens. Ihre Fachkenntnis, kombiniert mit KI im Finanzwesen, kann schnellere Kaufentscheidungen ermöglichen, die mit den finanziellen Zielen des Unternehmens übereinstimmen. Mit KI können CFOs und Beschaffungsverantwortliche:

• Ausgaben verwalten und die Kostenkontrolle verbessern. KI-gestützte Ausgabenmanagement-Plattformen können Ausgabenmuster verfolgen und Anzeichen von Überausgaben schnell erkennen. Bei nicht genehmigten Einkäufen informiert KI die zuständigen Teams. Darüber hinaus können KI-Tools im Finanzwesen empfehlen, wo Mittel gekürzt oder umgeleitet werden sollten, um ein effizienteres Kostenmanagement zu erzielen.
• Rechnungs- und Bestellungserstellung automatisieren. Die traditionelle Bearbeitungs- und Rechnungsverarbeitung erfordert häufig viel manuelle Arbeit. Ein einziger Zahlendreher kann die gesamte Transaktion zum Scheitern bringen. Während herkömmliche OCR-Technologie lediglich Rohtext aus Dokumenten extrahiert, nutzt Precoro beispielsweise KI, um Layout und Kontext eines Dokuments zu verstehen. So werden Lieferantennamen, Preise und andere wichtige Details mit einer Genauigkeit von über 95% erfasst und verwendungsfertige Rechnungen schnell generiert. Für zusätzliche Sicherheit kann das Produktteam von Precoro vorausgefüllte Rechnungen gegenlesen.
• Daten organisieren und klassifizieren. KI kann große Datenmengen nach Lieferant, Artikeltyp, Standort oder Abteilung kategorisieren. Was bisher Stunden in Anspruch nahm, geschieht nun in Sekunden – und Teams können sich auf Aufgaben konzentrieren, die echte menschliche Expertise erfordern.
• Kundensupport mit KI-gestützten Assistenten stärken. Rund-um-die-Uhr-Support klingt verlockend, ist aber nicht immer realisierbar. Hier können KI-Chatbots helfen. Wenn ein Kunde Probleme mit dem Produkt hat, können solche Tools ihn auch außerhalb der Geschäftszeiten schnell zu einer Lösung führen.

Marktbeobachtung

Ohne eine fundierte Recherchestrategie tappt man im Dunkeln. Als Führungspersönlichkeit muss der CFO Markttrends und branchenspezifische Innovationen kennen, die die finanzielle Performance des Unternehmens beeinflussen können.

Es überrascht daher nicht, dass KI im Finanzwesen zahlreiche Angebote für Marktforschungs- und Wettbewerbsbeobachtungs-Tools umfasst. Diese durchsuchen externe Inhaltsquellen nach relevanten Trends und Mustern, verdichten sie zu einem strukturierten Bericht und liefern hilfreiche Erkenntnisse.

KI-gestützte Stimmungsanalyse (eine Bewertung der Anlegerstimmung gegenüber einer bestimmten Aktie oder dem Gesamtmarkt) kann beispielsweise frühzeitig Stimmungswechsel am Markt erkennen. Als Folge können CFOs fundierte risiko- und investitionsbezogene Entscheidungen treffen.

Betrugs- und Anomalieerkennung

KI im Finanzwesen wird häufig eingesetzt, um Abweichungen oder Unstimmigkeiten in Finanzdaten zu identifizieren. KI verarbeitet zunächst die bereitgestellten Informationen, analysiert anschließend Muster mithilfe von maschinellem Lernen und erkennt schließlich Datenanomalien oder verdächtige Aktivitäten. Der Drei- oder Zweiwege-Abgleich ist ein anschauliches Beispiel für KI-gestützte Anomalieerkennung. Precoro beispielsweise vergleicht Rechnungen, Belege und Bestellungen, um sicherzustellen, dass die Informationen in allen Dokumenten übereinstimmen und Unternehmen ausschließlich geprüfte Rechnungen bezahlen.

Finanz- und ESG-Berichterstattung

Mitarbeitende müssen keine stundenlange Dokumentenarbeit mehr leisten, um einen Bericht zu erstellen – 72% der Unternehmen experimentieren bereits mit KI in der Finanzberichterstattung und Wirtschaftsprüfung. Die Zahl soll in drei Jahren auf 99% steigen. Kein Wunder: KI hat die Art und Weise, wie Organisationen die Berichterstattung angehen, grundlegend verändert.

Um einen verwendungsfertigen Bericht zu erstellen, sichtet generative KI die Daten, prüft sie anhand voreingestellter Compliance- und Branchenvorgaben, analysiert sie und verdichtet sie zu einem zugänglichen Bericht. Mit Precoro lassen sich beispielsweise individuelle Berichte auf Basis von Datumsangaben, Positionen und benutzerdefinierten Feldern im System erstellen.

Obwohl ESG im Jahr 2025 nicht mehr höchste Priorität für Unternehmen genießt, ist die CSRD-Berichterstattung für bestimmte Unternehmen in der EU weiterhin verpflichtend. Um mit den Vorschriften Schritt zu halten, sammelt generative KI fragmentierte Daten, verarbeitet sie per OCR zur Sicherstellung der Genauigkeit und speichert sie zentral. ESG- und CSRD-Fragebögen sind bekannt für ihren Umfang, aber KI kann verfügbare Daten abgleichen und Antworten vorausfüllen. Zudem passen manche Tools die Berichtsdaten automatisch an, wenn sich Vorschriften ändern.

Working-Capital-Management

Zu den zentralen Aufgaben jedes CFOs gehört das Management des Working Capitals – der Mittel und Ressourcen, die den Geschäftsbetrieb am Laufen halten. Dieser Begriff umfasst im Wesentlichen alle wesentlichen Finanzfunktionen des Unternehmens, wie Kreditorenbuchhaltung, Debitorenbuchhaltung und Liquiditätsmanagement. Es geht um Balance: Das Unternehmen muss kurzfristige Verpflichtungen erfüllen und gleichzeitig Mittel für Wachstumsinvestitionen bereitstellen.

Generative KI-Lösungen im Finanzwesen nutzen prädiktive Analysen und maschinelles Lernen, um Liquiditätsmuster zu prognostizieren und die Kreditorenbuchhaltung zu automatisieren. Precoro beispielsweise erkennt komplexe Rechnungsmuster mithilfe des KI-gestützten benutzerdefinierten Extraktors von Google. Die OCR-Technologie extrahiert Schlüsseldaten und füllt Rechnungsfelder automatisch aus, was die Rechnungsbearbeitungszeit für das Kreditorenteam erheblich reduziert.

Wie KI im Finanzwesen Ihrem Unternehmen nützt

Die Einführung von KI beginnt in der Regel im Büro des CFOs – und das aus gutem Grund. Im Folgenden wird dargelegt, wie KI-Lösungen im Finanzwesen die finanziellen Abläufe Ihres Unternehmens von Grund auf transformieren können:

Höhere Genauigkeit bei weniger Fehlern

Es lässt sich nicht bestreiten, dass wir als Menschen fehleranfällig sind. Routinemäßige, mechanische Aufgaben wie das Aktualisieren von Tabellenkalkulationen oder das Übertragen von Informationen aus einem Dokument in ein anderes sind besonders fehleranfällig. Eine Studie ergab, dass rund 94% der Unternehmens-Tabellenkalkulationen Fehler enthalten, hauptsächlich weil sie von ungeschultem Personal statt von IT-Fachleuten bearbeitet werden.

Vorausgesetzt, das generative KI-Finanzmodell ist gut trainiert und verfügt über ausreichende Daten, kann es Aufgaben mit deutlich höherer Genauigkeit ausführen. Es kann beispielsweise präzise Berechnungen in Finanzberichten durchführen, Ausgabenanalysen erstellen und Daten über Dokumente hinweg validieren.

Verbessertes Datenmanagement

Kämpfen Sie damit, Ihre Finanzinformationen zu organisieren? Müssen Sie zwischen Browser, Power BI und E-Mail wechseln, um mehrere Dokumente einzusehen? Daten sind bekanntermaßen fragil und in einem Chaos aus Ordnern und Tabellenblättern leicht zu verlieren. Unternehmen leiden häufig unter Datensilos – Informationen, die nur in einer Abteilung verfügbar und für den Rest des Unternehmens unzugänglich sind.

Die Lösung: Investieren Sie in zentrale KI-Tools im Finanzwesen, die Daten aus internen und externen Quellen wie ERP-Systemen, Beschaffungssoftware und Buchhaltungstools extrahieren können. Mit maschinellem Lernen und adaptiver Filterung sortieren solche Plattformen Daten, ersetzen veraltete Einträge und kennzeichnen Anomalien.

Zeit- und Ressourceneinsparungen

Zeit ist Geld – daran führt kein Weg vorbei. KI ist bekannt dafür, Zeit zu sparen: Aufgaben wie Abstimmung und Ausgabenkategorisierung, die Teams tagelang beschäftigen, können in Minuten erledigt werden. Wenn Werkzeuge regelbasierte Arbeit übernehmen, können sich Mitarbeitende auf höherwertige Tätigkeiten konzentrieren, die tatsächlich menschliche Expertise erfordern und dem Unternehmen einen Mehrwert bieten.

Schnellere Entscheidungsfindung

Das Finanzwesen ist oft ein Hochdruckumfeld, in dem jede Entscheidung von Finanzverantwortlichen sorgfältig abgewogen werden muss. KI-Tools für CFOs können prädiktive Analysen nutzen, um wertvolle Erkenntnisse über Marktbedingungen, Kundenverhalten und Anlegerstimmung zu liefern.

KI im Finanzwesen kann synergetisch zusammenwirken. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) kann unstrukturierte Daten wie Beiträge in sozialen Medien, Nachrichtenartikel und Ergebnisberichte analysieren, während KI-Finanzchatbots sofortigen Zugang zu Finanzberatung und personalisierten Strategien bieten. Gemeinsam unterstützt KI für CFOs Führungskräfte dabei, schneller und fundierter zu entscheiden.

Umsatzsteigerung und neue Einnahmequellen

KI im Finanzwesen wird nach wie vor weitgehend als Werkzeug zur Kostensenkung und Automatisierung alltäglicher Beschaffungsprozesse betrachtet. Ihr Ertragspotenzial bleibt bei manchen Führungskräften ungenutzt, obwohl fast 70% der Unternehmen Gewinne von 5% und mehr nach der KI-Einführung melden. KI-Lösungen für CFOs können Produktnachfrage und Wettbewerbspreise analysieren, woraufhin eine dynamische Preisgestaltung für Dienstleistungen oder die Erschließung neuer Märkte möglich wird.

Unternehmen können zudem personalisierten Kundendienst über einen KI-Finanzassistenten anbieten. Dieser kann Dienstleistungen im Upselling anbieten und Zusatzleistungen zu Standardprodukten vorschlagen. Eine Win-win-Situation: Kunden erhalten ein maßgeschneidertes Erlebnis, das ihren Bedürfnissen entspricht, während das Unternehmen mehr Umsatz erzielt.

Proaktives Risikomanagement

CFOs müssen häufig die treibende Kraft hinter Strategien gegen unzählige Bedrohungen für die finanzielle Gesundheit des Unternehmens sein. Betriebliche Ausfälle, Betrugsfälle, Markterschütterungen – die Liste ist lang. All diese externen und internen Risiken gleichzeitig im Griff zu behalten, kann äußerst fordernd sein.

KI kann diese Last mit ihren generativen und maschinellen Lernfähigkeiten erleichtern. Bei ausreichenden Daten kann KI im Finanzwesen unkontrollierte Ausgaben aufdecken, Budgetüberschreitungen durch Ausgabenanalysen vorhersagen und Lieferantenprofile auf Compliance- und Leistungsprobleme hin bewerten.

Warum CFOs zögern, KI einzuführen

Trotz der vielversprechenden Vorteile der KI-Einführung scheuen CFOs eine aktive Integration in ihre Prozesse. Eine Studie von Deloitte und dem Institute of Management Accountants (IMA) ergab, dass nur 9% von 900 Befragten KI aktiv in ihren Organisationen einsetzen. Im Vergleich dazu haben 38% keinerlei Pläne zur Einführung. Was könnten die Gründe sein? Im Folgenden einige Faktoren, die CFOs von KI-Tools im Finanzwesen abhalten.

Kosten und Preisgestaltung

Die Anfangsinvestitionen für generative KI im Finanzwesen können erheblich sein – individuelle KI-Anwendungen können Unternehmen Tausende von Euro kosten. 4 von 10 CFOs sind unsicher, ob die Vorteile die Risiken überwiegen.

Darüber hinaus erfordert das neue Werkzeug weitere Ressourcen, sei es in Form von aufgerüsteter Infrastruktur, Schulungen oder Cybersicherheitsmaßnahmen. Die steigenden Kosten können abschreckend wirken, insbesondere wenn der Return on Investment (ROI) von KI weder unmittelbar noch garantiert ist.

Herausfordernde Integration und Einführung

Neue Software in ein etabliertes Unternehmensökosystem zu integrieren, ist stets eine Herausforderung. Veraltete Systeme sind oft zu veraltet, um KI-Finanztools zu unterstützen; deren Austausch bedeutet mehr Zeit für ein Upgrade. Das ist jedoch nicht alles – Mitarbeitende müssen den Schulungs- und Einführungsprozess durchlaufen, während die Software aktualisiert und auf die Bedürfnisse der Organisation zugeschnitten werden muss. All diese Unterbrechungen kosten Zeit, und Zeit ist Geld.

Datenschutz

Obwohl Datensicherheit nicht das Hauptspezialgebiet des CFOs ist, sind Finanzverantwortliche verständlicherweise vorsichtig, wenn es um den Schutz sensibler Informationen geht. Öffentlich zugängliche KI-Produkte wie ChatGPT geben Anlass zur größten Besorgnis. Führungskräfte befürchten, dass vertrauliche Daten, die ein Mitarbeitender in ChatGPT eingibt, mit anderen Nutzern geteilt werden könnten. Um dies zu verhindern, setzen Unternehmen auf maßgeschneiderte interne KI-Lösungen oder führen KI-Finanzrichtlinien für Mitarbeitende ein.

Bedrohung der Arbeitsplatzsicherheit

Debatten über KI als Ersatz für menschliche Arbeitskräfte begannen lange bevor die ersten generativen KI-Lösungen auf den Markt kamen. Der zunehmende Einsatz von künstlicher Intelligenz im Finanzwesen und in Unternehmen hat diese Diskussionen weiter angeheizt. Die Sorge ist berechtigt: Manche Mitarbeitende fühlen sich bedroht, wenn ein Großteil ihrer Aufgaben von einer Maschine übernommen werden könnte. Selbst CFOs fühlen sich nicht sicher, da die traditionelle CFO-Rolle voraussichtlich in eine KI-gestützte Position des „Chief Capital Officers" übergehen wird.

KI-Voreingenommenheit

Auch als Algorithmus-Bias bezeichnet, entsteht KI-Voreingenommenheit, wenn menschliche Vorurteile die Trainingsdaten des KI-Modells beeinflussen. Die resultierenden Ausgaben sind dann von Natur aus verzerrt und können alle Beteiligten schädigen – ob Kunden oder das Unternehmen selbst. Wenn die Trainingsdaten beispielsweise voreingenommen waren, könnte eine KI zur Lieferantenauswahl Anbieter aus einer bestimmten Region mit mehr Erfahrung bevorzugen und damit neuere Lieferanten aus anderen Regionen vollständig übergehen, was ethische Bedenken aufwerfen kann.

Die besten KI-Tools im Finanzwesen

Täglich kommen neue KI-gestützte Plattformen auf den Markt, während bestehende Software künstliche Intelligenz in ihr Funktionsangebot integriert. Um Ihre Suche zu erleichtern, finden Sie hier einige nützliche KI-Tools für CFOs:

Precoro

Precoro ist eine KI-gestützte Beschaffungssoftware mit Fähigkeiten im Bereich maschinelles Lernen. Das herausragende Merkmal der cloudbasierten Plattform ist ihre KI-gestützte OCR-Technologie, die die Rechnungsverarbeitung vereinfacht. Precoro hilft Teams aus verschiedenen Branchen – von Solarenergieunternehmen bis hin zu Bankinstituten – ihren Beschaffungsprozess zu automatisieren und alle beschaffungsrelevanten Daten zentral zu bündeln. Das Beschaffungssystem bedient Unternehmen in den Niederlanden, Portugal, der Schweiz und vielen weiteren Ländern. Nachfolgend einige der KI-Funktionen, die Führungskräften zur Verfügung stehen:

• KI-gestützter benutzerdefinierter Extraktor von Google zur präzisen Erfassung kritischer Informationen. Mit kontextuellem Verständnis füllt OCR erforderliche Felder automatisch aus und erstellt eine vollständige Rechnung.
• Drei- oder Zweiwege-Abgleich von Rechnungen mit Belegen oder Bestellungen zur Sicherstellung der Datengenauigkeit.
• Individuelle Berichte auf Basis von Datumsangaben, Lieferanten oder beliebigen benutzerdefinierten Feldern.
• Automatische Bestellungserstellung aus Bestellanforderungen mit nur wenigen Klicks.
• Autovervollständigung, die zuvor eingegebene Informationen (z. B. Lieferanten, Adressen oder Zahlungsbedingungen) nutzt.
• Mehrsprachige OCR-Unterstützung in Englisch, Deutsch, Französisch, Türkisch, Norwegisch, Niederländisch und Chinesisch. Weitere Sprachen können auf Anfrage trainiert werden.

Power BI

Microsofts Power BI, ein Business-Intelligence-Tool, hilft Unternehmen dabei, ihre Daten zu organisieren, zu visualisieren und Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Die Plattform bietet eigene KI-Funktionen für CFOs:

• Automatische Mustererkennung. Mit KI-Algorithmen erkennt Power BI Anomalien und Abweichungen in Datensätzen.
• Prädiktive Analysen. Das System liefert KI-gestützte Erkenntnisse auf Basis historischer Daten, beispielsweise Umsatzprognosen.
• Selbstlernen mit maschinellem Lernen. Das Tool kann auf Grundlage bereitgestellter Daten lernen und ein präziseres Analysemodell entwickeln.

Profi-Tipp! Richten Sie mit der integrierten Schnittstelle eine automatische Datenübertragung zwischen Precoro und Power BI ein.

Ähnliche Tools: Domo, ThoughtSpot, Sisense

Vectra AI

Vectra AI ist ein fortschrittliches Cybersicherheitstool, das dabei hilft, Netzwerkbedrohungen frühzeitig zu erkennen. Die Plattform integriert sich in die bestehenden Anwendungen und Rechenzentren des Unternehmens und informiert Nutzer über Datenschutzverletzungen und Angriffe. Als KI-Tool für CFOs bietet Vectra AI folgende Funktionen:

• Maschinelles Lernen erkennt Bedrohungen in Echtzeit und priorisiert sie nach Schweregrad und Sicherheitsgrad.
• KI filtert Fehlalarme heraus und informiert Teams nur über tatsächlich relevante Risiken.
• Nutzt große Sprachmodelle (LLMs), um Datensätze und vergangene Cybersicherheitsvorfälle zu analysieren.

Ähnliche Tools: Darktrace

Sage Copilot

Sage Copilot ist eine der neueren Entwicklungen im Bereich KI für CFOs – ein fortschrittlicher generativer KI-Produktivitätsassistent für kleine und mittelständische Unternehmen, der wichtige Finanzaufgaben automatisiert und vereinfacht. Die übergeordnete Plattform, Sage Intacct, bietet cloudbasierte Buchhaltungs- und Finanzverwaltungsdienste. Nachfolgend einige Funktionen dieses digitalen Assistenten:

• Nutzt natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um professionelle E-Mails und Zahlungserinnerungen zu verfassen.
• Kennzeichnet Anomalien und Compliance-Probleme.
• Kann Rechnungserinnerungen in großem Umfang versenden.
• Hilft bei der Verwaltung der Kreditorenbuchhaltung durch automatische Erstellung und Versendung von Bestellungen.

Ähnliche Tools: Intuit Assist

SymphonyAI

SymphonyAI ist ein Enterprise-KI-SaaS-Unternehmen, das maßgeschneiderte KI-Anwendungen für Unternehmen anbietet. Jede vorgefertigte Anwendung adressiert branchenspezifische Herausforderungen. Diese KI-Lösung im Finanzwesen konzentriert sich auf Betrug, Bekämpfung von Finanzkriminalität und Geldwäscheprävention (AML).

• Erkennt Anomalien und informiert Nutzer nur über Vorfälle, die tatsächlich Handlungsbedarf erfordern.
• Führt Risikobewertungen potenzieller Kunden durch, um sie vor einer unbeabsichtigten Beteiligung an illegalen Aktivitäten zu schützen.
• Erstellt Berichte über verdächtige Aktivitäten (SARs), die den Finanzvorschriften entsprechen.

Ähnliche Tools: ComplyAdvantage

Fahrplan zur KI-Einführung in Ihrem Unternehmen

Nach Abwägung aller Vor- und Nachteile von KI für Ihre Organisation ist eines klar – KI-Lösungen im Finanzwesen sind gekommen, um zu bleiben. Im Folgenden einige Empfehlungen, wie KI eingeführt werden kann, ohne den Geschäftsbetrieb zu stören:

• Klare Ziele und Erwartungen setzen. Was möchten Sie mit KI erreichen? Bevor Sie den Markt nach den besten KI-Tools für CFOs durchsuchen, sollten Sie sich auf die gewünschten Ergebnisse konzentrieren.
• Wichtige Mitarbeitende und Interessenträger einbeziehen. Menschen wehren sich oft gegen Veränderungen, insbesondere wenn diese den gewohnten Arbeitsablauf beeinträchtigen. Holen Sie die Zustimmung der operativen Mitarbeitenden ein, die entweder eng mit KI zusammenarbeiten oder andere darin schulen werden.
• KI und Finanzwesen zusammenführen. Integrieren Sie KI in eine umfassendere Finanzverwaltungsstrategie. Konzentrieren Sie sich darauf, wie ein neues Tool dazu beitragen kann, die Produktivität, Leistung und Gesamtprozesse der Mitarbeitenden zu verbessern.
• Umfassende KI-Richtlinien entwickeln. Vom Umfang der Dateneingabe durch Mitarbeitende bis zur Nutzungsweise von KI: Stellen Sie sicher, dass das Team die korrekten Vorgehensweisen kennt.
• Mitarbeitende schulen und über die Vorteile von KI informieren. Bieten Sie zusätzliche Schulungen an, wenn fortschrittliche KI-Tools im Finanzwesen dies erfordern. Wenn Mitarbeitende unsicher in Bezug auf KI sind, eröffnen Sie eine Diskussion darüber, wie KI ihnen nützen kann.