WAS BEDEUTET KI IM FINANZWESEN?
Künstliche Intelligenz im Finanzwesen: die Hintergründe
Von künstlicher Intelligenz (KI) im Finanzwesen spricht man, wenn Maschinen die Aufgaben menschlicher Finanzteams ergänzen. Für CFOs und Finanzfachleute stellt KI die nächste große Veränderung in der Finanztechnologie dar.
Was ist künstliche Intelligenz?
KI beschreibt die Tatsache, dass Aufgaben, für die früher menschliche Intelligenz erforderlich war, jetzt von Maschinen ausgeführt werden können. KI analysiert und lernt aus Daten, erkennt Muster und trifft Vorhersagen. KI kann die fundierte Entscheidungsfindung und die menschliche Produktivität verbessern, da sie Aufgaben dieser Art schneller und in größerem Umfang erledigen kann.
Was ist Machine Learning?
Machine Learning (ML) ist eine Teildisziplin der KI. ML-Modelle stützen sich auf Daten und selbstmodifizierende Methoden, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen oder Inhalte zu generieren. Diese Modelle können dann kontinuierlich verfeinert werden, um in Zukunft bessere Ergebnisse zu erzielen.
Mehr zur KI im Finanzwesen
Damit Unternehmen in der neuen Arbeitswelt erfolgreich sein können, sind Anwendungen mit KI als Kernstück heute eine Notwendigkeit. Erfahren Sie, wie KI das Finanzteam der Zukunft unterstützen kann.
Was sind cloudbasierte Finanzlösungen?
Die branchenweite Transformation der Finanzfunktion durch KI und ML ist längst in vollem Gange. Diese Transformation steht und fällt jedoch mit der technologischen Grundlage des jeweiligen Finanzmanagementsystems.
Der Begriff „Finanzwesen“ umfasst die Verwaltung, Erfassung und Analyse von Finanzmitteln und Investitionsgütern. Bestimmte Aspekte des Bank- und Finanzwesens wie Kreditscoring, Underwriting-Entscheidungen und Betrugserkennung werden von spezialisierten Finanzinstituten übernommen. Andere Bereiche werden intern verwaltet: z. B. Risikobewertung, Budgetierung und Investitionsplanung.
Viele Unternehmen setzen Finanzmanagement-Lösungen ein, um fundiertere Entscheidungen zu treffen. Diese Lösungen bilden schon lange das Rückgrat der Buchhaltungs- und Finanzabteilungen und sind in der Regel Teil einer umfassenderen Anwendungssuite, auch Enterprise Resource Planning, kurz ERP, genannt.
Traditionell kranken ERP-Systeme an veralteten Prozessen. Dazu zählen lange, kostspielige Upgrade-Zyklen, die Notwendigkeit seitens der IT-Abteilung, immer wieder Funktionen hinzuzufügen oder zu ändern, sowie frustrierende Datensilos. Durch den Wechsel zu einer nativen Cloud-Lösung wie der Workday Enterprise Management Cloud können Unternehmen in Echtzeit auf ihre Daten zugreifen und sich einen vollständigen Überblick über das Unternehmen und seine Finanzen verschaffen.
Wir bei Workday haben KI und ML in den Kern unserer Plattform integriert. Führende Finanzunternehmen nutzen bereits KI- und ML-Technologien in Workday, um die Mitarbeitererfahrung zu verbessern, die betriebliche Effizienz zu steigern und Erkenntnisse für eine schnellere datengestützte Entscheidungsfindung zu gewinnen.
„Workday Journal Insights bedeutet für unsere Anwender eine Sache weniger, um die sie sich am Ende des Monats kümmern müssen. Fehler können im Laufe des Monats korrigiert und behoben werden. Das Ganze ist ein kontinuierlicher Prozess.“
– ERP Business Analyst, IMC Financial Markets
Was bedeutet KI im Finanzwesen?
Die Arbeitswelt hat sich verändert und jeden Aspekt des Unternehmens transformiert. Die HR-Funktion hat den Übergang zu einer kompetenzbasierten Wirtschaft vollzogen. Das Finanzwesen hat die kontaktlose Transaktionsverarbeitung eingeführt. Und die IT-Abteilung muss Tools und Systeme für eine verstreut arbeitende Belegschaft managen. Dieser Wandel ist untrennbar mit KI und ML verbunden.
KI im Finanzwesen bedeutet, dass Maschinen Aufgaben übernehmen, die die Analyse, Verwaltung und Investition von Kapital im Unternehmen verbessern. Durch die Automatisierung manueller Routineaufgaben, die Erkennung von Anomalien und die Formulierung von Empfehlungen in Echtzeit stellt KI eine wichtige Quelle für die Wertschöpfung im Unternehmen dar.
Die Anwendung von KI auf vorhersehbare Finanzprozesse und Aufgaben, die bei manueller Ausführung sehr arbeitsintensiv sind, ist für die Modernisierung des Finanzsektors unerlässlich. Zum Beispiel verbringen Finanzteams traditionell viel Zeit damit, während des Monats und bei Quartalsabschluss Informationen zu sammeln und die Zahlen abzustimmen. KI übernimmt schwerpunktmäßig Überwachungsfunktionen, z. B. das Erkennen von Anomalien, das Management von Ausnahmen und das Abgeben von Empfehlungen, sodass sich das Team auf strategische Fragen konzentrieren kann.
Wie wird KI im Finanzwesen eingesetzt?
Die Präsenz künstlicher Intelligenz ist in letzter Zeit massiv gestiegen, nicht zuletzt durch ChatGPT, Kundenservice-Chatbots und generative KI. Auch Kreditentscheidungen, für die früher Mitarbeiter riesige Mengen von Kundendaten und historischen Daten durchforsten mussten, stützen sich jetzt auf präzise Prognosen von KI-Systemen.
Für Unternehmen sind KI- und Machine Learning-Algorithmen notwendig geworden, um im Finanzbereich wettbewerbsfähig zu bleiben. Früher wurden die täglichen Aufgaben im Finanzwesen – von der Erkennung von Anomalien über die Identifizierung von Betrugsfällen bis hin zur Vorhersage von Ergebnissen – manuell erledigt. Doch nun, da Finanzteams zunehmend mit der Erwartung konfrontiert werden, effizient zu arbeiten und strategische Erkenntnisse zu liefern, ist der Einsatz von KI-Technologien zur Förderung von Automatisierung, Integrität und Genauigkeit im Unternehmen unerlässlich.
In diesem Abschnitt untersuchen wir drei Bereiche, in denen sich KI-Anwendungen in der Finanzbranche in kürzester Zeit als Branchenstandard etabliert haben.
„Wir wissen, dass künstliche Intelligenz die Arbeitsweise von Mitarbeitern und Unternehmen positiv verändern kann und welche Chance sich dadurch bietet.“
– Sayan Chakraborty, Co-President, Workday
Die Rolle von KI in der Buchhaltung
Das Reduzieren menschlicher Fehler ist für Buchhaltungsabteilungen von größter Wichtigkeit, da die Folgen von fehlerhaften Zahlen oder Ungenauigkeiten enorm sind. Aufgrund des hohen Volumens an Rechnungen, Berichten und Daten, die Teams verarbeiten müssen, ist KI zunehmend erforderlich, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Dies sind die Bereiche, in denen sich KI für Kunden, die Workday nutzen, als besonders entscheidend erweist:
- Automatisierung: Durch die Automatisierung zentraler Finanztransaktionen, die früher manuell durchgeführt wurden, profitieren alle Beteiligten von weniger Fehlern, Kosten und Arbeitsstunden. Machine Learning kann zum Beispiel Rechnungen in großen Mengen hochladen und scannen, deren Dringlichkeit erkennen und sie für die Bearbeitung nach Priorität ordnen. Die entsprechenden Rechnungen können dann an die Fachkräfte weitergeleitet werden, die aufgrund ihrer bisherigen Erfahrung am besten geeignet sind.
- Anomalie-Erkennung: Unternehmen, die KI einsetzen, um kontinuierlich Abweichungen und Anomalien zu erkennen, vermeiden Engpässe am Ende der Berichtsperiode. Beim konventionellen Record-to-Report-Prozess fällt innerhalb eines kleinen Zeitfensters ein hohes Arbeitsvolumen an. ML reduziert den Zeitaufwand für die Kontrolle erheblich, sodass Buchhaltungsteams mehr Zeit für Analysen und strategischere Initiativen aufwenden können.
- Intelligente Empfehlungen: Mithilfe von KI können Unternehmen während der gesamten Berichtsperiode automatisch und kontinuierlich Empfehlungen generieren. Beim Prozess von der Vertragserstellung bis zur Fakturierung verbringen die Mitarbeiter beispielsweise 50 % ihrer Zeit mit der Verarbeitung manueller Zahlungen. ML kann ungenaue Buchhaltungseinträge aufdecken und Rechnungsvorschläge in Übereinstimmung mit den Kundenbelegen generieren.
„Mithilfe von künstlicher Intelligenz und Machine Learning in unserem System haben wir eine fast 100-prozentige Genauigkeit bei der Rechnungslegung und eine 100-prozentige Automatisierung unseres Cashflows erreicht. Der Prozentsatz der manuellen Journaleinträge, die wir jetzt vornehmen, ist sehr gering.“
– Philippa Lawrence, Vice President und Chief Accounting Officer, Workday
Die Rolle der KI bei der Finanzplanung und -analyse
Prognosen waren noch nie so wichtig wie heute. Angesichts der großen Veränderungen, die sich wöchentlich, wenn nicht sogar täglich, vollziehen, müssen Unternehmen anpassungsfähiger werden. KI-Algorithmen können Daten ebenso schnell analysieren wie der Wandel voranschreitet, was Planungsteams die nötige Prognosefähigkeit liefert, um mit den neuesten Entwicklungen Schritt zu halten. Hier sind drei Bereiche, in denen KI für Kunden von Workday Adaptive Planning bereits entscheidend ist:
- Erkennung von Anomalien: KI verwendet historische Daten, um die Planungsverantwortlichen zu warnen, wenn die Plandaten außerhalb des Normbereichs liegen. Dadurch wird es für die Anwender wesentlich leichter, die Ursachen von Datenanomalien nachzuvollziehen, sodass sie die Daten bei Bedarf schnell anpassen können. Mit jedem neuen Fall lernt das Modell aus dem Feedback der Anwender und nimmt dabei kontinuierlich Prozessverbesserungen vor.
- Ausreißer-Reporting: KI kann bei Prognosen durch die Erkennung von Ausreißern die Reaktionszeit drastisch senken. So vergleicht die KI ihre eigene Prognose in Echtzeit mit der Prognose, dem Budget oder einer anderen Planungsversion des Planungsverantwortlichen. Auf dieser Grundlage kann sie des Weiteren Konten mit signifikanten Unterschieden identifizieren. Auf diese Weise trägt KI zu einer schnelleren Analyse über verschiedene Planungsversionen hinweg bei und deckt Anomalien auf, sobald sie auftreten.
- Prognosen: Präzise Prognosen sind das Herzstück der Finanzplanung und -analyse (FP&A). Mit ML können Anwender die Vorteile historischer Daten nutzen, um prädiktive Bedarfsprognosen noch stärker zu fördern. Dank KI-basierter Echtzeit-Analysen ist es auch möglich, andere Datasets einzubeziehen, um die Präzision zu erhöhen. Dies ermöglicht eine neue Art der Planung, bei der ständig neue Erkenntnisse aus den Daten gewonnen werden – eine Planung, die sich an die Welt im Wandel anpasst.
Die Rolle von KI bei der Beschaffung
Um effektiv arbeiten zu können, müssen Beschaffungsteams in der Lage sein, Daten genau zu bewerten, Risiken zu erkennen und die Effizienz zu steigern. Source-to-Pay-Prozesse sind oft arbeitsintensiv und fehleranfällig, sodass KI hier eine große Wirkung entfalten kann. Hier sind drei Beispiele für den Einsatz von KI und ML im Ausgabemanagement:
- Datensuche: Die semantische Suche in Workday nutzt die optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR), um Verträge schnell ausfindig zu machen. Eine Aufgabe, die früher mehrere Stunden oder sogar Tage dauerte, ist jetzt in Sekunden erledigt. Dies entlastet Sourcing-Teams zugunsten zielführender Vertragsverhandlungen und Aufgaben des Risikomanagements.
- Risikoerkennung: Die Verarbeitung von Ausgaben ist ein großer Risikobereich für Unternehmen. Oft entstehen Risiken nicht durch Betrug, sondern durch manuelle Eingabefehler wie die doppelte Verbuchung von Ausgaben, fehlerhafte Beträge oder falsche Ausgabenposten. Hier kann ML Abhilfe schaffen und große Datasets überprüfen sowie Elemente identifizieren, die ungewöhnlich erscheinen. Auf diese Weise lässt sich der Prüfungsprozess für die Verarbeitung von Ausgaben optimieren, sodass schneller Erstattungen geleistet werden können.
- Empfehlung von Ausgabenkategorien: ML kann Anwendern bei der Erstellung einer Bestellanforderung oder Bestellung eine Auswahl geeigneter Ausgabenkategorien vorschlagen. Auf diese Weise wird die Anzahl der nachgelagerten Fehler reduziert, der Kaufprozess beschleunigt und die Anwendererfahrung verbessert. Dies ist nicht nur effizienter, sondern fördert auch das Vertrauen Ihrer Teammitglieder.
Sichern Sie sich einen entscheidenden Vorteil
Obwohl die große Mehrheit der Finanzfachleute glaubt, dass KI und ML bis zum Ende des Jahrzehnts Teil ihres Workflows sein werden, nutzt nur eine kleine Minderheit die Technologie bereits jetzt.
71 %
der Finanzfachleute glauben, dass sie bis zum Ende des Jahrzehnts KI und Machine Learning einsetzen werden.*
4 %
geben an, dass sie bereits jetzt über entsprechende Funktionen verfügen. 26 % hingegen sind der Meinung, dass dies bis 2030 nicht zu erreichen ist oder dass sie diese Funktionen überhaupt nicht benötigen.*
* „Future of Artificial Intelligence and Machine Learning in the Finance Function Global Survey“
Worin bestehen die Vorteile von KI im Finanzwesen?
Schon lange suchen CFOs nach Möglichkeiten, Prozesse wie Abschlüsse, Konsolidierungen, Reporting und Entgeltabrechnung zu beschleunigen. Bei richtiger Anwendung gibt ihnen die Kombination aus digitalen Technologien und mehr Automatisierung CFOs ein starkes Werkzeug an die Hand, um einschneidende Neuerungen in der Finanzfunktion durchzusetzen.
Laut Prognosen einer Studie von Workday aus dem Jahr 2022 dürften KI und ML in der Finanzfunktion bis zum Ende des Jahrzehnts in großem Rahmen (71 %) zum Einsatz kommen. Doch 74 % der Finanzfachleute haben bislang keinerlei Erfahrung mit KI. Hier sind einige Prozesse, bei denen durch die Implementierung von KI bereits Performance-Verbesserungen erzielt wurden:
- Transaktionen mit hohem Volumen schneller analysieren
- Manuelle und sich wiederholende Aufgaben automatisieren
- Risiken effektiv vorhersagen und reduzieren
- Muster und Anomalien fortlaufend erkennen
- Zeiteinsparung bei Finanzabschlüssen
- Mitarbeiter zugunsten anderer Aufgaben entlasten
- Risiken durch menschliches Versagen senken
Eine weltweite Workday-Befragung unter 260 CFOs ergab, dass fast die Hälfte (48 %) in Technologie investieren will, um Finanzaufgaben zu optimieren. Noch bezeichnender ist, dass fast alle (99 %) derjenigen, die der Technologie Priorität einräumen, der Meinung sind, dass Technologie-Updates noch unumgänglicher werden, wenn es darum geht, Mitarbeiter zu gewinnen und dauerhaft zu binden. Wenn sich Unternehmen bei der Personaleinstellung einen Wettbewerbsvorteil sichern wollen, müssen sie sich auf modernste KI- und ML-Lösungen konzentrieren.
Schon gewusst?
57 % der CFOs räumen Fachkräften mit entsprechenden Kompetenzen in den Bereichen KI und ML bei der Suche nach neuen Mitarbeitern und Mitarbeiterinnen Priorität ein.
Welche Trends zeichnen sich im Bereich KI im Finanzwesen ab?
Jeder Versuch, das Finanzwesen ohne KI und ML zu modernisieren, ist zum Scheitern verurteilt. Um den wahren Mehrwert von KI zu erschließen, benötigen Unternehmen ein umfassendes Verständnis davon, was damit alles möglich ist – vom Deep Learning bis zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Unsere Studie zeigt, dass viele Unternehmen mit einer großen Kompetenzlücke im KI-Bereich konfrontiert sind. 71 % der Finanzabteilungen hoffen, ihren Personalbestand an Datenwissenschaftlern zu vergrößern, um ihre Ziele bis 2030 zu erreichen.
Da Unternehmen immer mehr Wert auf KI legen, ist es wichtig, dass Führungskräfte ihrer KI vertrauen können. Wir bei Workday stützen uns bei unserem Ansatz auf ethisch verantwortungsvolle KI-Prinzipien, die in die Architektur unserer Finanzlösungen integriert sind.
Anbieter bezeichnen ihre Produkte oft als „KI-gestützt“, ohne zu erklären, was genau das bedeutet. Workday ist der einzige große Cloud-Finanzmanagementanbieter, der KI und ML in sein Fundament einbettet. Das ermöglicht es unseren Anwendungen, KI und ML nativ als Teil des Workflows zu nutzen – und nicht durch komplizierte Integrationen.
Damit KI und ML ihr Zukunftsversprechen wirklich einlösen können, müssen sie unserer Meinung nach vertrauenswürdig sein. Darum verfügt Workday über ein Machine Learning Trust-Programm: ein Governance-Modell für die Festlegung von Verfahren für die Entwicklung und das Management von KI und ML bei Workday. So können wir unseren Kunden technologische Vorteile im Einklang mit unseren Grundwerten bieten. Im Rahmen unseres Engagements für den verantwortungsvollen Einsatz von KI bekennen wir uns zu den folgenden Prinzipien:
- Das menschliche Potenzial erweitern
- Die Gesellschaft positiv beeinflussen
- Uns für Transparenz und Fairness einsetzen
- Unseren Verpflichtungen im Bereich Datenschutz und Datensicherheit gerecht werden
Erfahren Sie, wie Team Car Care mit intelligenter Planung die Unternehmensergebnisse fördert.
Gestalten Sie die Zukunft des Finanzwesens an vorderster Front mit
Mehr als 60 Millionen Anwender weltweit nutzen dieselbe Version von Workday. Alle unsere Kunden profitieren vom Zugriff auf zuverlässige Finanzdaten, die notwendig sind, um das Potenzial von KI auszuschöpfen. Erfahren Sie mehr darüber, wie Unternehmen derzeit die native KI in Workday für ihre Finanzentscheidungen nutzen.