Die Finanzfunktion automatisiert das Organigramm statt des Geldkreislaufs

Im Finanzwesen wurde viel darüber diskutiert, ob Mitarbeitende KI nutzen werden, ob CFOs sie finanzieren und ob die Technologie ausgereift genug ist, um über die Experimentierphase hinauszugehen. Ich bin mir nicht einmal sicher, ob diese Fragen überhaupt noch sinnvoll sind, denn wir erleben bereits, wie KI im Finanzbereich von CFOs zunehmend eingesetzt wird.

In einer aktuellen Studie von Auditoria aus dem Jahr 2026 gaben 66,5 % der Finanzorganisationen an, ihre Investitionen in KI zu erhöhen. Das durchschnittliche Finanzteam setzte KI in 2,43 Funktionen ein – ein Anstieg um 36 % innerhalb eines Jahres. Dennoch sagten nur 21 %, dass ihre KI-Initiativen zu aussagekräftigen, messbaren Ergebnissen geführt hätten.

Mögliche Erklärungen dafür könnten sein, dass Unternehmen die falschen Tools ausgewählt, zu schnell gehandelt oder es nicht geschafft haben, genügend Mitarbeitende zu ihrer Nutzung zu bewegen. Das überzeugt mich allerdings nicht wirklich, denn wir haben KI entsprechend der Organisationsstruktur des Finanzwesens eingeführt. Dadurch arbeiten inzwischen die Kreditorenbuchhaltung, die Debitorenbuchhaltung, das Treasury und sogar FP&A intelligenter.

Geld bewegt sich nicht auf diese Weise. Es fließt über all diese Zuständigkeitsgrenzen hinweg, und ich glaube, dass wir allmählich die Grenzen dessen erkennen, was sich erreichen lässt, wenn wir zwar die einzelnen Bereiche des Finanzwesens intelligenter machen, nicht aber den Finanzkreislauf, den sie gemeinsam steuern.

Wir haben die einzelnen Bereiche intelligenter gemacht

Eine der überraschenderen Lücken im modernen Finanzwesen besteht darin, dass wir hochentwickelte Methoden geschaffen haben, mit denen jeder Bereich seinen Teil des Geldflusses versteht. Die Kreditorenbuchhaltung (AP) verwaltet die Auszahlungen, die Debitorenbuchhaltung (AR) konzentriert sich auf die Zahlungseingänge, das Treasury steuert die Liquidität und FP&A versucht vorherzusehen, wie sich die Zahlen entwickeln werden. Jedes Team kann seine Aufgabe gut erledigen und den CFO dennoch ohne eine klar verantwortliche Person dafür zurücklassen, was mit dem Geld geschieht, während es zwischen diesen Bereichen fließt.

Nehmen wir die Kreditorenlaufzeit (DPO) und die Debitorenlaufzeit (DSO). Ein AP-Team kann die Kreditorenlaufzeit um fünf Tage verbessern und das völlig zu Recht als Fortschritt verbuchen, während sich im selben Quartal der Zahlungseinzug verlangsamt und die DSO sich um sieben Tage verschlechtert. Beide Teams können genau das getan haben, was von ihnen verlangt wurde, und beide können durchaus gute Gründe für ihre Ergebnisse haben. Trotzdem benötigt das Unternehmen am Ende des Quartals zwei Tage länger, um sein Betriebskapital in liquide Mittel umzuwandeln.

Im Finanzwesen gelingt es sehr gut, die Zuständigkeit einzelnen Bereichen zuzuordnen. Das finanzielle Ergebnis entsteht jedoch oft im Zusammenspiel zwischen ihnen.

Wir haben Systeme entwickelt, um Rechnungen zu automatisieren, Konten abzustimmen, den Cashflow zu prognostizieren, den Zahlungseinzug zu verwalten und Berichte zu erstellen. KI wird nun in dieselben Bereiche integriert. Damit laufen wir Gefahr, jeden Teil des Finanzwesens effizienter zu machen, ohne die Finanzfunktion selbst weniger fragmentiert zu gestalten.

Schnellere Arbeit bedeutet nicht, dass der gesamte Prozess kürzer ist

Ein Ergebnis unserer Studie geht mir nicht aus dem Kopf, weil es dieses Problem besonders deutlich veranschaulicht. Inzwischen beantworten 43,8 % Anfragen innerhalb von 24 Stunden – der höchste Wert, den wir in vier Jahren gemessen haben. Gleichzeitig verbringen 44,5 % der Teams jede Woche mindestens 11 Stunden damit, bei Lieferanten, Kunden und internen Beteiligten nachzufassen. Vor einem Jahr waren es noch 29,7 %. Weitere 13,4 % wenden dafür mehr als 30 Stunden pro Woche auf.

Diese Zahlen wirken nur dann widersprüchlich, wenn wir annehmen, dass eine schnellere Antwort bedeutet, dass die Arbeit näher am Abschluss ist. Ein Lieferant antwortet beispielsweise auf eine E-Mail, doch die Angaben sind weiterhin unvollständig. Oder ein Kunde reagiert auf eine Anfrage zum Zahlungseinzug, indem er die Rechnung beanstandet. Die Finanzabteilung entdeckt die Abweichung und muss dann jemanden aus einem anderen Unternehmensbereich finden, der sie erklären kann.

Ich glaube, wir haben zu viel Zeit darauf verwendet, die Geschwindigkeit einzelner Aufgaben zu messen, und zu wenig darauf, wie lange es dauert, von der Erkennung eines Problems zu seiner Lösung zu gelangen – und zwar so, dass sich dadurch das finanzielle Ergebnis verändert.

KI-Agenten erhöhen den Einsatz

Die herkömmliche Automatisierung hat uns gute Dienste geleistet, indem sie einen stark fragmentierten Prozess beschleunigt hat. KI hat jedoch alles grundlegend verändert. Ein KI-Agent kann beginnen, innerhalb des automatisierten Prozesses Entscheidungen zu treffen. Deshalb sind die Ziele, die wir diesen Systemen vorgeben, viel wichtiger als zu der Zeit, als Software lediglich Informationen von einem Feld in ein anderes übertrug.

Das Problem wird deutlicher, sobald KI bereichsübergreifend im Finanzwesen tätig wird. Die Kreditorenbuchhaltung versucht möglicherweise, den Zahlungszeitpunkt zu optimieren, die Debitorenbuchhaltung, den Zahlungseinzug zu beschleunigen, und das Treasury, die Liquidität zu sichern – jeweils mit eigenen, sinnvollen Zielen. Das Risiko entsteht, wenn diese Systeme Entscheidungen anhand unterschiedlicher Erfolgsmaßstäbe treffen, ohne ein gemeinsames Verständnis davon, welches finanzielle Ergebnis das Unternehmen erreichen will.

Deshalb besteht das nächste KI-Problem im Finanzwesen nicht darin, die Nutzung zu fördern. Vielmehr geht es darum, festzulegen, worauf das System optimieren soll und was geschieht, wenn lokal sinnvolle Entscheidungen dem übergeordneten finanziellen Ergebnis zuwiderlaufen. Berechtigungen, Genehmigungsschwellen, Prüfpfade und Eskalationsregeln sind wichtig, beantworten aber nur die Frage, was ein KI-System tun darf. CFOs müssen außerdem festlegen, was das System unter Berücksichtigung finanzieller und Governance-Vorgaben erreichen soll.

Integration wird zu einer betrieblichen Herausforderung

Die fehlende Integration in bestehende Systeme ist inzwischen das am häufigsten genannte Hindernis für die Einführung von KI; unseren Untersuchungen zufolge liegt der Anteil bei 36,7 %. Der Widerstand gegen die Einführung neuer Technologien, der zuvor an der Spitze der Liste stand, ist auf den siebten Platz zurückgefallen. Eine separate Studie von ACCA und CA ANZ aus dem Jahr 2026 ergab, dass 40 % der Finanzfachleute Schwierigkeiten bei der Integration mehrerer Datenquellen als Hindernis für bessere geschäftliche Erkenntnisse ansehen.

Finanzverantwortliche verwenden nicht mehr den größten Teil ihrer Energie darauf, andere davon zu überzeugen, dass KI im Finanzbereich ihren Platz hat. Sie erleben nun, was geschieht, wenn mehrere KI-Funktionen mit denselben Transaktionen, Richtlinien, Genehmigungen, Ausnahmefällen und Finanzergebnissen arbeiten müssen.

Eine nützliche KI-Funktion kann innerhalb eines einzelnen Bereichs angesiedelt sein. Ein nützliches Betriebsmodell für den Finanzbereich kann das nicht.

Statt also zu zählen, wie viele Anwendungsfälle bereits umgesetzt wurden, sollte man erfassen, wie viele Übergaben noch nötig sind, bis ein Problem erkannt und seine finanziellen Auswirkungen behoben sind. Statt nur auf die innerhalb der Kreditoren- oder Debitorenbuchhaltung eingesparten Stunden zu schauen, würde ich fragen, ob die Geldflüsse im Unternehmen berechenbarer geworden sind. Und statt jeder Finanzfunktion eine eigene Definition für den Erfolg von KI zu geben, würde ich fragen, wer für das Ergebnis verantwortlich ist, wenn diese Definitionen miteinander kollidieren.

Seit Jahren wird Finanztechnologie an der Organisationsstruktur des Unternehmens ausgerichtet. Daher überrascht es kaum, dass KI auf dieselbe Weise eingeführt wird. Der CFO ist dafür verantwortlich, wie diese Funktionen arbeiten. Letztlich beurteilt das Unternehmen den Finanzbereich jedoch nicht danach, ob AP, AR, Treasury oder FP&A jeweils ihre lokalen Effizienzziele erreichen. Entscheidend ist das finanzielle Ergebnis, das sie gemeinsam erzielen.

Wenn KI den Finanzbereich wirklich grundlegend verändern soll, muss genau dieses Ergebnis zum Maßstab der Transformation werden. Andernfalls automatisieren wir die einzelnen Funktionen, verbessern die lokalen Kennzahlen und lassen das finanzielle Ergebnis weiterhin an denselben Grenzen zersplittert, die wir eigentlich überwinden sollten.