Jeder CFO, mit dem ich derzeit spreche, steht unter ähnlichem Druck: Der Vorstand will KI, das Unternehmen will schnellere Antworten, und das Finanzteam ist oft noch mit dem Abgleich von Tabellenkalkulationen beschäftigt. Das Versprechen der KI im Finanzwesen ist real. Doch dasselbe gilt für die Lücke zwischen diesem Versprechen und dem, was die meisten Unternehmen tatsächlich leisten können.
Ich glaube, dass Führungskräfte im Finanzbereich nicht nur fragen sollten: „Wie nutzen wir KI?“, sondern auch: „Was würde unsere Daten vertrauenswürdig genug für KI machen?“
Diese Unterscheidung ist wichtig. KI-fähige Finanzdaten werden bewusst für ein bestimmtes Geschäftsergebnis geformt, sodass wir darauf vertrauen können, was KI daraus hervorbringt. In finanzieller Hinsicht ist das der Unterschied zwischen Transaktionen und der Fähigkeit, die Zahlen zu verteidigen.
Finanzdaten sind einzigartig chaotisch. Und wichtig.
Finanzdaten sind aus nachvollziehbaren Gründen unübersichtlich. Wir ziehen sie aus mehreren Systemen: ERP, CRM, Gehaltsabrechnung, Beschaffung, Planungstools, Banken, Data Warehouses und ja, immer noch Tabellenkalkulationen.
Wir erleben Umstrukturierungen, Übernahmen, neue Produkte und Änderungen des Kontenplans. Und wenn das Geschäft nicht warten kann, entwickeln wir manuelle Workarounds, um den Betrieb aufrechtzuerhalten.
Diese Komplexität ist der Kontext, in dem wir jetzt aufgefordert sind, KI einzusetzen. Es ist kein Wunder, dass so viele Initiativen ins Stocken geraten.
Die unabdingbaren Voraussetzungen für KI-fähige Finanzdaten
Wenn Alteryx von KI-fähigen Daten spricht, übersetze ich dies in einige unabdingbare Voraussetzungen. Für Führungskräfte im Finanzwesen wird das Konzept an dieser Stelle praktisch umsetzbar.
Zweckorientiert, nicht „alle Daten“
KI-fähige Daten sollten auf die jeweilige Entscheidung oder den anstehenden Workflow zugeschnitten sein. Wenn ich eine Liquiditätsprognose erstelle, benötige ich nicht jedes Feld aus jeder Hauptbuchtabelle.
Bereinigt und standardisiert
KI ignoriert fehlerhafte Eingaben nicht einfach, sondern verstärkt sie oft noch. Das bedeutet, dass Ihre Daten dedupliziert, hinsichtlich Datum, Währung und Einheiten standardisiert und konsistenten Hierarchien zugeordnet werden müssen.
Aus verschiedenen Quellen kombiniert, mit Geschäftskontext
Finanzarbeit ist per se quellübergreifend. KI-fähige Daten werden zusammengeführt und angereichert, sodass das Dataset die Geschäftsrealität widerspiegelt, nicht nur Systemsilos.
Rückverfolgbar und transparent
Hier sollten Führungskräfte im Finanzbereich stärker als alle anderen Druck machen. KI-fähige Daten sind nachverfolgbar. Sie sind prüf- und erklärbar – nicht nur auf der Ausgabeebene, sondern auch bei der Datenaufbereitung im Hintergrund.
Geregelt und kontrolliert
Bei KI-Readiness geht es sowohl um Datenrisikomanagement als auch um Datenqualität. KI-fähige Daten sollten Teil eines geregelten Prozesses sein, nicht das Ergebnis isolierter Excel-Lösungen und manueller Copy-Paste-Vorgänge.
Anpassungsfähig an geschäftliche Veränderungen
Dies ist einer der versteckten Stolpersteine von KI-Initiativen. Ein einmalig bereinigtes Dataset ist nicht KI-fähig, wenn es in dem Moment kaputtgeht, in dem eine neue Niederlassung hinzugefügt wird, sich eine Kostenstellenstruktur ändert oder eine neue Einnahmequelle auftaucht. KI-fähige Daten müssen durch Workflows erstellt werden, die aktualisiert und zuverlässig erneut ausgeführt werden können, nicht durch einmalige Bereinigungen.
Wo KI-fähige Daten im Finanzwesen Mehrwert schaffen
Hier wird das Konzept real. KI-fähige Daten machen in einigen der wichtigsten Workflows im Finanzwesen den Unterschied zwischen Wert und bloßem Rauschen aus, darunter:
- Beschleunigung des Abschlusses: Wenn Saldenlisten, Zuordnungen, unternehmensinterne Logik und Ausnahmeregeln standardisiert sind, kann die Finanzabteilung zuverlässigere Abweichungskennzeichnungen generieren und einen größeren Teil des Finanzabschluss- und Abstimmungsprozesses automatisieren.
- Liquiditätsprognose: Besser verbundene Bankdaten, Debitoren-/Kreditorenbuchhaltung, Abrechnungspläne und Saisonalitätsfaktoren verringern die Wahrscheinlichkeit, dass Prognosen durch fehlende oder falsch klassifizierte Transaktionen beeinträchtigt werden.
- Anomalie- und Betrugserkennung: Bereinigte, abgestimmte Lieferantenstammdaten, Zahlungsläufe, Genehmigungsketten und PO-Abgleich helfen Teams dabei, Fehlalarme zu reduzieren und Probleme schneller zu untersuchen.
- Umsatzqualität und -verluste: Wenn Verträge, Rechnungen, Nutzung, CRM-Daten und Kreditlogik so zusammengeführt werden, dass sie die tatsächliche Wirtschaftlichkeit des Unternehmens widerspiegeln, kann KI dabei helfen, wichtige Muster zu erkennen.
- Narrative Berichterstattung: Durch die Verankerung von LLMs in kuratierten, abgeglichenen Varianzfaktoren und genehmigten Definitionen können Teams Kommentare verantwortungsvoll und innerhalb klarer Leitlinien verfassen.
Die Lücke bei der KI-Daten-Readiness schließen
Ich habe festgestellt, dass es in den meisten Unternehmen einen konstanten Reibungspunkt zwischen Data Engineering und Finanzen gibt. Engineering versteht die Architektur, Pipelines und Plattformen. Die Finanzabteilung versteht den Geschäftskontext und die Geschäftslogik – wie Umsatzerlöse erfasst werden, wie Umlagen funktionieren und wo sich Ausnahmen verbergen.
Die Übergabe zwischen diesen Gruppen verläuft oft langsam und chaotisch. Data Analysts entwickeln fragile Workarounds. Engineering-Teams erben einen Rückstand an Finanzanfragen, die eigentlich geschäftskritisch sind.
Was mich an Alteryx besonders anspricht, ist, dass es genau diese Lücke füllt. Es ermöglicht es Finanz- und Geschäftsanalysten, wiederholbare Daten-Workflows zum Extrahieren, Bereinigen, Zusammenführen, Anreichern und Formen von Daten für spezifische Finanz-Use-Cases zu erstellen.
Es legt Wert auf Transparenz und Rückverfolgbarkeit und unterstützt ein Modell, bei dem die IT-Abteilung die Steuerung und die Finanzabteilung die Ausführung übernehmen kann. Genauso wichtig ist, dass es Unternehmen dabei hilft, ihre bestehenden ERP-, Lager- und Cloud-Investitionen in Ausgaben zu wandeln, die tatsächlich für Analysen, Automatisierung und KI nutzbar sind.
Erste Schritte
Wenn Sie Fortschritte erzielen möchten, ohne sich zu übernehmen, ist mein praktischer Rat ganz einfach: Fangen Sie klein an und fangen Sie richtig an.
- Wählen Sie einen Workflow aus, der mit hohem Aufwand verbunden und in hohem Maße wiederholbar ist (Empfehlungen, Zuweisungen, Prognoseeingaben, Berichtspakete).
- Definieren Sie, was „vertrauenswürdig“ bedeutet: die Abgleichsregeln, Schwellenwerte, Genehmigungen und Prüfprotokolle, die Sie benötigen.
- Erstellen Sie zunächst ein KI-fähiges Dataset, das bereinigt, verknüpft, geregelt und wiederholbar ist.
- Fügen Sie dann KI dort hinzu, wo es sinnvoll ist (Klassifizierung, Zusammenfassung, Ausnahmeerklärung), innerhalb des Workflows und nicht als eigenständiges Tool.
Mein Fazit lautet: KI-fähige Daten sind zum Betriebsstandard geworden. So skalieren wir KI, ohne das Risiko zu erhöhen. Und für CFOs sollte dies das eigentliche Ziel sein: nicht dem neuesten Tool hinterherzujagen, sondern eine zuverlässige Datengrundlage aufzubauen, die eine intelligentere Automatisierung, bessere Entscheidungen und eine solidere Finanzleistung ermöglicht.