Problem

Trotz vorhandener BI-Systeme und Digitalisierungsvorhaben ist der Reifegrad der Finanzfunktion in Bezug auf KI niedrig. Die Herausforderungen im Überblick:

• Controlling ist reaktiv statt prädiktiv – Forecasts basieren auf manuell aggregierten Daten, Trends werden zu spät erkannt.
• Rechnungswesen ist durch teils manuelle Prüfungen und Buchungen geprägt – Fehleranfälligkeit und Durchlaufzeiten sind hoch.
• Tax arbeitet mit fragmentierten Datenquellen und sieht sich wachsender regulatorischer Dynamik gegenüber – gleichzeitig fehlt die Kapazität für datenbasierte Risikoanalysen.
• Treasury agiert unter Zeitdruck mit unvollständiger Datengrundlage – Liquiditätsplanung ist ungenau.
• Risk Management bewertet Risiken auf Basis statischer Szenarien – Frühwarnsysteme oder automatisierte Risikobewertungen existieren nicht.

Die Vielzahl operativer Routinetätigkeiten blockiert die Finanzabteilungen darin, ihre Rolle als strategischer Sparringspartner wahrzunehmen. Zudem besteht eine Unsicherheit im Umgang mit KI: Wie kann man diese Technologie sicher, sinnvoll und compliant nutzen?

Lösung: Digitale und KI-Transformation des Finanzbereichs

Um den Finanzbereich zukunftsfähig aufzustellen, entwickelt der CFO gemeinsam mit Dynamic Finance ein übergreifendes Transformationsprogramm mit dem Ziel, sämtliche Teilbereiche – Controlling, Rechnungswesen, Tax, Treasury und Risk – strukturiert und schrittweise zu digitalisieren und mit KI-Funktionalitäten auszustatten. Im Zentrum steht ein strategisches Zielbild: Der Finanzbereich soll sich bis 2027 zu einer datengetriebenen, KI-gestützten Organisationseinheit entwickeln, die operative Effizienz mit intelligenter Steuerungsfähigkeit verbindet. Grundlage dafür bildet ein mehrdimensionales Reifegradmodell, das sowohl technologische als auch prozessuale, organisationale und kulturelle Dimensionen berücksichtigt.

In einem ersten Schritt erfolgt eine umfassende Analyse bestehender Prozesse, Systemlandschaften, Datenverfügbarkeiten und Kompetenzprofile in allen Finanzfunktionen. Dabei werden gezielt Anwendungsbereiche identifiziert, in denen der Einsatz von KI-Technologien kurzfristig hohen Mehrwert verspricht – sei es durch Automatisierung, bessere Prognosequalität oder schnellere Risikobewertung. Parallel dazu werden notwendige Governance-Strukturen definiert, um Transparenz, Nachvollziehbarkeit und regulatorische Konformität im Umgang mit KI-Systemen sicherzustellen. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf Themen wie Datenqualität, ethischer KI-Einsatz und Auditierbarkeit der Modelle.

Die Transformation wird mit einem strukturierten Vorgehen umgesetzt.

• In der ersten Phase werden das Zielbild und die strategische Ausrichtung geschärft sowie ein gemeinsames Verständnis im Top-Management verankert.
• In der anschließenden Priorisierungsphase werden die identifizierten Anwendungsfälle nach Business Value, Machbarkeit und Skalierbarkeit bewertet und in einer Roadmap eingeordnet. Drei Leuchtturmprojekte werden ausgewählt, um die Leistungsfähigkeit von KI im Finanzbereich prototypisch unter Beweis zu stellen.
• Die dritte Phase ist geprägt von der Pilotierung konkreter Use Cases. In interdisziplinären Teams aus Finance, IT und Data Science werden auf realen Finanzdaten erste KI-Modelle entwickelt, z. B. für die automatisierte Forecast-Erstellung oder die intelligente Belegerkennung im Rechnungswesen. Ein agiles Vorgehen mit enger Einbindung der Endnutzer stellt sicher, dass die Lösungen praxisnah, akzeptiert und kontinuierlich weiterentwickelt werden. Parallel wird die organisatorische Infrastruktur angepasst: Neue Rollenprofile wie „Finance Data Analyst“ oder „AI Product Owner“ werden geschaffen, Verantwortlichkeiten neu definiert und erste Trainings zur Daten- und KI-Kompetenz durchgeführt.
• Die vierte Phase fokussiert auf Skalierung und kulturellen Wandel. Erfolgreiche Pilotlösungen werden systematisch standardisiert und ausgerollt, während durch Change-Management, Kommunikation und ein gezieltes Enablement-Programm die langfristige Verankerung der neuen Arbeitsweise im Finanzbereich sichergestellt wird. Zudem wird eine Finance AI Governance etabliert, die sowohl ethische als auch rechtliche Anforderungen an KI-Anwendungen im Finanzkontext absichert.

Insgesamt entsteht so ein ganzheitlich transformierter Finanzbereich, der operative Effizienzgewinne mit neuer strategischer Wirkkraft verbindet – und in dem digitale Prozesse und KI nicht nur als Technologie, sondern als integraler Bestandteil moderner Finanzsteuerung verstanden werden.

Überblick: Business Cases der Finanzfunktionen

Die einzelnen Ansätze wurden aus einer Sammlung von Use Cases ausgewählt: