Ist KI reif genug für ernsthafte Finance-Aufgaben?

Die Entwicklungen im Bereich KI überraschen uns nahezu täglich. So gibt es inzwischen KI-Schauspielerinnen und Nachrichtensprecher, die kaum noch vom Original zu unterscheiden sind. KI findet ihren Weg in immer mehr Fachgebiete – und es ist klar, dass sich auch die Finance-Funktion grundlegend verändern wird.

Viele Organisationen setzen KI bereits ein, um die Finanzbuchhaltung effizienter und genauer zu machen. Aber ist KI auch reif genug, um komplexere Business-Control-Aufgaben zu übernehmen? Können Sie KI heute schon zuverlässig und konsistent für folgende Aufgaben einsetzen:

• Prüfung der Zahlen und Monatsabschluss
• Durchführung von Abweichungsanalysen und Erklärungen
• Erstellung monatlicher Management-Reports
• Erstellung einer direkten 13-Wochen-Cashflow-Prognose
• Beantwortung von Ad-hoc-Fragen
• Proaktive Beratung des Business

Viele Finance-Profis experimentieren mit KI, um solche Aufgaben zu unterstützen. Dabei zeigt sich schnell, dass es noch Einschränkungen gibt. KI halluziniert manchmal (erfindet Dinge) und die Ergebnisse sind nicht immer konsistent – stellen Sie dieselbe komplexe Frage dreimal und Sie erhalten drei unterschiedliche Antworten. Zudem hat KI nicht von selbst Zugriff auf alle relevanten Informationen, wie den Unternehmenskontext, den Mitarbeitende kennen, der aber nirgendwo in Systemen erfasst ist.

Schritt 1 – Bringen Sie die Basis-Datenquellen in Ordnung

Eine KI ist nur so gut wie die Daten und Informationen, die ihr zur Verfügung stehen. Sorgen Sie also dafür, dass Ihre Finanzbuchhaltung und andere relevante Datenquellen zuverlässig, vollständig und aktuell sind.

Wenn das bei Ihnen noch nicht der Fall ist, fangen Sie dort an. Ohne solide Basisdaten kann ein Business Controller seine Arbeit nicht gut machen – und eine KI ebenso wenig.

Fehlt Ihnen die passende Expertise? Ziehen Sie einen Fractional CFO auf Zeit in Betracht. Wir helfen Ihnen bei Bedarf gerne, jemanden zu finden, der zu Ihrer Organisation passt.

Eine solide Datengrundlage ist die Voraussetzung, um den nächsten Schritt – das Strukturieren und Anreichern der Daten – effektiv umsetzen zu können.

Schritt 2 – Strukturieren, prüfen und anreichern Sie die Daten

Die Daten in der Finanzbuchhaltung reichen für einen Business Controller selten aus, um seine Arbeit gut zu machen. Deshalb entstehen in vielen Finance-Abteilungen unzählige Excel-Dateien, um Daten zu strukturieren und anzureichern. Das ist verständlich, aber nicht ideal.

Wenn Sie KI effektiv und zuverlässig einsetzen möchten, muss sie Zugriff auf gut strukturierte und angereicherte Daten haben. Fragmentierte Excel-Dateien sind dafür keine geeignete Lösung. Was Sie brauchen, ist eine professionelle Finance-Plattform, die Daten zusammenführt, prüft und ergänzt – unter anderem mit:

• Nicht-finanziellen KPIs (wie Umsatz pro FTE oder Stückzahlen pro Produkt)
• Standardisierten Zwischensummen und Kennzahlen (z. B. Bruttomarge, EBIT, Marge pro Produktgruppe)
• Konsolidierten Ergebnissen und Intercompany-Eliminierungen
• Geschäftsmodell-Logik und Budgets (für Abweichungsanalysen und Prognosen)
• Unternehmenskontext, etwa historischen Abweichungserklärungen

Ein gutes System automatisiert einen großen Teil dieses Prozesses. Denken Sie an das Zusammenführen von Datenquellen, die Konsolidierung mehrerer Gesellschaften und die Erstellung einer Business-P&L, Bilanz und Cashflow (meist anders als im Buchhaltungssystem). Auch der Monatsabschluss lässt sich mithilfe von KI weitgehend automatisieren.

Wenn Sie diesen Schritt sauber aufsetzen, legen Sie das Fundament für Schritt 3: den tatsächlichen Einsatz von KI in Ihren Business-Control-Prozessen.

Schritt 3 – Setzen Sie KI klug und selektiv ein

Manche halten KI für ein Wundermittel: eine komplexe Frage stellen, und das System liefert von selbst eine gute Antwort. In der Praxis funktioniert das nur bei einfachen Aufgaben. Für komplexere Business-Control-Tätigkeiten braucht es einen durchdachteren Ansatz.

KI ist nicht für jedes Problem die richtige Lösung. Bilden Sie deshalb zuerst den Prozess der jeweiligen Finance-Aufgabe ab. Sie werden feststellen, dass manche Schritte exakt und rechnerisch sind – die automatisiert man besser mit klassischer Logik. Andere Schritte erfordern Informationen und Kontext, die in Systemen nicht vorhanden sind; dort ist ein Human-in-the-Loop nötig.

Übrig bleiben Schritte, in denen KI tatsächlich die beste Lösung bietet. Aber auch dann ist es meist nicht effektiv, ein ganzes Problem mit einem einzigen Prompt zu lösen. Höhere Qualität und Zuverlässigkeit erreichen Sie, indem Sie eine Aufgabe in mehrere einfachere Prompts zerlegen, zum Beispiel:

1. Frage prüfen: Ist die Frage eindeutig? Wenn nicht, um Klärung bitten.
2. Informationsbedarf bestimmen: Welche Daten werden für die Antwort benötigt?
3. Frage beantworten: Antwort auf Basis der verfügbaren Daten formulieren.
4. Ergebnis prüfen: Antwort auf Konsistenz und Halluzinationen kontrollieren.

Wenn Sie KI so einsetzen, erhöhen Sie Zuverlässigkeit, Überprüfbarkeit und Konsistenz deutlich.

Wie setzen Sie das in der Praxis um?

Mit diesen drei Schritten wissen Sie, was nötig ist – aber wie bringen Sie das in die Praxis? Es gibt heute diverse bezahlbare, generische Daten-, Integrations- und KI-Lösungen. Damit können Sie im Prinzip alles selbst aufbauen, etwa indem Sie Power BI, n8n und OpenAI kombinieren. Diese generischen Tools sind dank ihrer Skalierung zwar relativ günstig, doch Projekt- und Wartungskosten steigen schnell und es kostet viel Zeit, alles zuverlässig zum Laufen zu bringen und zu halten.

Ein deutlich schnellerer, einfacherer und am Ende günstigerer Ansatz ist die Wahl einer spezialisierten Lösung. Solche Tools sind in der Anschaffung aufgrund ihrer kleineren Skalierung oft teurer als generische Alternativen, das amortisiert sich aber leicht durch kaum vorhandene Aufsatz- und Wartungskosten. Zudem bietet ein spezialisiertes Tool deutlich mehr Mehrwert für den Business Controller, als Sie mit generischen Tools selbst realisieren könnten.

Die Rolle von Smartbooks.ai

Smartbooks.ai ist ein spezialisiertes Tool, das sich vollständig auf Schritt 2 und 3 konzentriert: das Strukturieren, Prüfen und Anreichern von Daten sowie den intelligenten Einsatz von KI im Finance. So helfen wir Finance-Teams, KI als festen Bestandteil ihres Business-Control-Prozesses zu nutzen.

Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie wir das umsetzen? Vereinbaren Sie einen Termin mit uns – wir beantworten gerne alle Ihre Fragen.