Corporate-Finance-Teams sind es gewohnt, zurückzublicken, um nach vorne zu blicken. Dank der KI entwickelt sich diese Disziplin nun rasant zu einem dynamischen, zukunftsorientierten Motor für die Entscheidungsfindung.  

Von der Transformation von Prognosemodellen über die Ermittlung wirkungsvoller Effizienzsteigerungen bis hin zu einer effektiveren Entscheidungsfindung gibt KI CFOs die Werkzeuge an die Hand, um nicht nur auf Veränderungen zu reagieren, sondern sie auch zu antizipieren, sich in Echtzeit anzupassen und eine dauerhafte Widerstandsfähigkeit aufzubauen. CFOs werden zu einem Treiber der Strategie, ihr Einfluss und ihre Autorität innerhalb der C-Suite gedeihen. So geht's.   

Durch das Scannen riesiger Datenmengen mit Echtzeitverarbeitung können KI-Algorithmen Muster und Trends erkennen, die für menschliche Analysten möglicherweise nicht sofort erkennbar sind. Diese Funktion ermöglicht es CFOs, fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage datengestützter Erkenntnisse zu treffen. So kann KI beispielsweise Cashflow-Trends vorhersagen, Umsätze präziser prognostizieren und potenzielle finanzielle Risiken identifizieren, sodass CFOs Probleme proaktiv angehen können, bevor sie eskalieren. Es kann ihnen auch helfen, effektivere Budgets zu entwickeln und Ressourcen effizient einzusetzen.

Bei Mastercard haben wir ein KI-gestütztes Settlement Predictor-Tool entwickelt, das fortschrittliche Prognosefunktionen für das Devisenmanagement bietet, unsere operative Agilität verbessert und sicherstellt, dass wir gut auf Marktschwankungen vorbereitet sind.  

KI kann auch die Entscheidungsfindung hinter Fusionen und Übernahmen unterstützen, die sich traditionell zum Teil auf Jahresabschlüsse und Risikoanalysen stützt. Dennoch gelingt es den meisten M& A-Transaktionen nicht, den prognostizierten Wert zu erreichen. KI bietet die Möglichkeit, detailliertere Echtzeitdaten aus einer größeren Vielfalt von Quellen zu analysieren, was schärfere Spielzüge und präziseres Wachstum ermöglicht.

Mit Predictive Analytics und einheitlichen Datenökosystemen reagieren Finanzteams nicht nur auf Marktveränderungen, sondern antizipieren sie.

KI hat das Potenzial, viele Finanzvorgänge zu automatisieren, den Aufwand für manuelle Aufgaben zu reduzieren und das Risiko menschlicher Fehler zu minimieren. Routineprozesse wie Rechnungsverarbeitung, Abstimmungs- und Spesenmanagement können durch KI-gestützte Systeme effizient abgewickelt werden. Diese Automatisierung spart nicht nur Zeit, sondern sorgt auch für mehr Genauigkeit und Compliance.  

Insbesondere B2B-Zahlungen können durch eingebettete Finanzen und Echtzeit-Datenintegration proaktiv werden – so werden Reibungsverluste beseitigt, Umsatzverluste minimiert und das Betriebskapital maximiert.  

Auf diese Weise können sich Finanzteams auf strategischere Aktivitäten wie Finanzplanung und -analyse konzentrieren, anstatt sich in sich wiederholenden Aufgaben zu verzetteln. 

In einer Zeit des zunehmenden Finanzbetrugs und zunehmender regulatorischer Bedenken bietet KI robuste Lösungen, um die Sicherheit zu erhöhen und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten. KI-gestützte Systeme – wie das Decision Intelligence and Safety Net von Mastercard – verbessern die Betrugserkennung und lernen kontinuierlich aus neuen Daten, wodurch die Erkennungsgenauigkeit und Reaktionsgeschwindigkeit verbessert werden.  

Viele KI-Dienste können auch bei der Überwachung der Einhaltung sich ständig ändernder gesetzlicher Anforderungen helfen. Die Sicherstellung der Compliance in globalen Unternehmen ist in der Regel manuell und zeitintensiv und erfordert spezielles Fachwissen. Und selbst dann sind die Versuche, blinde Flecken aufzudecken, insbesondere bei Lieferketten, länderspezifischen Vorschriften und Datenlokalisierung, oft unvollkommen.  

KI-gesteuerte Echtzeit-Scans von regulatorischen Daten und die Modellierung von Szenariorisiken helfen CFOs, Compliance-Schwachstellen zu identifizieren und Verstöße, Strafen und Reputationsschäden zu vermeiden.  

Finanzen ist keine eigenständige Funktion mehr. Die Geschäftspartner im Finanzbereich arbeiten eng mit den Produkt- und Engineering-Teams zusammen, leiten die Finanzplanung, unterstützen die Produktentwicklung und behalten den Überblick über die makroökonomische Landschaft, während sich die Kollegen im Büro des CFO mehr auf bestimmte Bereiche wie Steuern, Treasury oder Buchhaltung konzentrieren.  

Der Prozess, die Punkte zwischen diesen beiden Arten von Mitarbeitern zu verbinden, war jedoch manuell und zeitaufwändig, was zu Wissenslücken führte, die für die Entscheidungsfindung von wesentlicher Bedeutung sein könnten. Eine kürzlich durchgeführte Umfrage zeigte, dass fast jeder zweite Finanzleiter keinen vollständigen Einblick in die Finanzdaten seines Unternehmens hat.  

Mit KI können diese Teams Daten aus diesen separaten Funktionen effizient aggregieren und analysieren. Zum Beispiel könnten Sie theoretisch einen KI-Agenten fragen, warum die Veranstaltungsabteilung über dem Budget liegt. Durch die Zusammenführung von Buchhaltungsdaten aus dem Veranstaltungsteam, Trends im makroökonomischen Umfeld und qualitativen Informationen zu Änderungen in der unternehmensweiten Strategie könnte der KI-Agent sofort eine Antwort geben und Lösungen vorschlagen, deren Bestimmung sonst Tage dauern würde. 

Skepsis verlangsamt die Realisierung der Möglichkeiten, die Datentechnologien bieten, und um sicher zu sein, muss KI auf verantwortungsvolle Weise integriert werden. Es müssen Protokolle erlassen werden, die den Datenzugriff, die Stewardship, die Rückverfolgung der Abstammung und vieles mehr regeln. Die Datenanalyse erfordert auch saubere, genaue und formatierte Daten, über die viele etablierte Unternehmen zunächst nicht verfügen. 

Und vielen KI-Modellen mangelt es an Rückverfolgbarkeit in Bezug auf die Art und Weise, wie ihre Ergebnisse abgeleitet wurden, was dazu führt, dass CFOs zögern, wichtige finanzielle Entscheidungen auf der Grundlage ungeprüfter Daten und automatisierter Prozesse zu treffen. Dieses Zögern führt oft dazu, dass man sich auf manuelle Aufsicht verlässt und die Effizienzgewinne, die KI verspricht, untergräbt.

Um Vertrauen zu schaffen, brauchen CFOs in jeder Phase Sicherheit. Sie müssen sicher sein, dass sie qualitativ hochwertige, unvoreingenommene Dateneingaben erhalten, genaue, nachvollziehbare Empfehlungen liefern und eine nahtlose Automatisierung erreichen. 

Die Mitarbeiter müssen auch die Gewissheit haben, dass KI eine hilfreiche Ergänzung zu ihrer Arbeit ist – und kein Ersatz für sie. Es muss immer noch Menschen geben, die die Ergebnisse testen und überwachen. Und letztendlich kann KI mühsame, alltägliche Prozesse effizienter gestalten – so können sich die Mitarbeiter um die emotionalen Bedürfnisse der Kunden kümmern und sich auf andere Dinge konzentrieren, die nur Menschen tun können.

Die Integration von KI in das Büro des CFO ist nicht nur ein technologischer Fortschritt – sie ist ein strategischer Imperativ. Mit der Weiterentwicklung der KI wird ihr Potenzial, die Finanzfunktion zu revolutionieren, nur noch wachsen, was sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für moderne CFOs und ihre Organisationen macht.