Mit KI kann man Finanzprozesse spürbar verbessern – doch viele zögern aus Angst vor unvollständigen Daten, komplexer Technik oder Bedenken beim Datenschutz. Dabei sind die Einstiegshürden niedrig: Selbst bei nicht perfekten Datensätzen kann KI durch Fehlerbereinigungen Analysen erstellen. Sheryl Sandberg, einst rechte Hand von Facebook-Gründer Mark Zuckerberg, brachte es auf den Punkt: „Done is better than perfect.“ Will heißen: Habe Mut, starte mit KI und sammle Erfahrungen!
Abweichungen erkennen und erklären
Ein typischer Painpoint im Unternehmensalltag: Im Monatsreporting taucht eine Abweichung auf – etwa eine zu geringe Marge. Schnell gleicht die Suche nach dem Fehler der nach der Nadel im Heuhaufen. Liegt eine fehlerhafte Buchung vor? Gab es Verzerrungen durch große Einzelgeschäfte? Oder steckt ein Rechenirrtum in der Kalkulation? Large Language Models (LLMs) und Reasoning Enabled LMs (RLMs) können gezielt unterstützen: Sie analysieren große Datensätze, identifizieren Muster, liefern begründete Hinweise auf Unregelmäßigkeiten. CFOs und deren Teams sparen so Zeit und können eigene Analysen deutlich vertiefen – der perfekte Einstieg für jene, die sich oder andere vom Potenzial der KI überzeugen wollen.
Wer schneller wissen will, was mit seinen Finanzen passiert,
dies besser begründet haben will und dafür weniger zahlen möchte,
kommt an KI nicht vorbei.
Warum Beratung unverzichtbar ist
Derartige Experimente sind wertvoll, doch für nachhaltigen Nutzen braucht es professionellere Strukturen. Drei Punkte sind dabei entscheidend:
- KI-Halluzinationen vermeiden: Ergebnisse müssen valide, überprüfbar, erkenn- und nachvollziehbar sein. Das erfordert Know-how in der Funktionsweise der Modelle und der Qualitätssicherung.
- Prozessorientierung statt Einzelabfragen: KI sollte systemisch in die Prozesse des Finanzwesens eingebunden werden. Dazu braucht es eine saubere technische Umsetzung.
- Live-Analyse & Frühwarnsysteme: Die Nutzung von KI sollte sich im Finanzwesen nicht auf die Ana-
lyse der Vergangenheit beschränken. Sie eignet sich besonders für Prognosen und als Frühwarnsystem.
Externe Begleitung hilft bei der Identifikation geeigneter Indikatoren, der Auswahl von Prognosemodellen und der technischen Umsetzung. Denn: KI ist nicht vergleichbar mit einem Controller, dessen Arbeitszeit begrenzt ist, sondern mit einer Maschine, deren Kapazitäten maximal ausgelastet werden wollen.
Dreiklang aus Tempo, Tiefe und Effizienz
Der mutige Einstieg in KI ist einfach – nachhaltigen Mehrwert bringt KI aber erst durch strukturierte Analysen, intelligentes Reporting und Echtzeit-Monitoring. So entsteht ein Dreiklang: Tempo, Tiefe, Effizienz. Wer schneller wissen will, was mit seinen Finanzen passiert, dies besser begründet haben will und dafür weniger zahlen möchte, kommt an KI nicht vorbei.
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