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Künstliche Intelligenz für den CFO
Der Einsatz Künstlicher Intelligenz im Finanzbereich hat das Potenzial, zentrale Prozesse nicht nur effizienter zu gestalten, sondern qualitativ zu verbessern und fundiertere Entscheidungen zu ermöglichen. Für CFOs bedeutet das: weniger operative Belastung, höhere Datenqualität - und mehr Zeit für die strategische Steuerung der Organisation.
Typische Anwendungsfelder im Finanzbereich sind u. a.:
- Fraud Prevention & Detection
KI-basierte Modelle identifizieren Auffälligkeiten in Transaktionsdaten und unterstützen bei der frühzeitigen Erkennung potenzieller Betrugsfälle - auch in großen Datenmengen und in Echtzeit. - Automatisierte Berichterstattung
Durch den Einsatz von Natural Language Processing lassen sich Reports, Analysen und Kommentierungen automatisiert und konsistent erstellen - effizient, nachvollziehbar und standardisiert. - Intelligente Datenverarbeitung
KI übernimmt die automatische Klassifikation und Verarbeitung von Buchungen, Belegen und Transaktionen - mit klaren Effizienzgewinnen und höherer Datenintegrität.
Unser Ziel ist es, CFOs dabei zu unterstützen, dieses Potenzial strukturiert und steuerungsorientiert zu erschließen.
Video: KI in Finance
Herausforderungen für CFOs beim Einsatz von KI
Beim Transfer von KI in die Finanzorganisation sehen wir wiederkehrende Herausforderungen:
- Unklare Zielbilder und Prioritäten
KI-Initiativen starten häufig technologiegetrieben. Ohne klares Zielbild für die Finance-Funktion - etwa Effizienz, Qualitätssteigerung, Risikoreduktion oder neue Services - ist der Mehrwert schwer zu greifen. - Fragmentierte Use-Case-Landschaft
Erste Anwendungsfälle entstehen isoliert in Bereichen oder Projekten, ohne übergreifende Priorisierung und Steuerungslogik. - Datenqualität und Systemlandschaft
Heterogene Systeme, manuelle Workarounds und inkonsistente Stammdaten begrenzen die Einsatzfähigkeit von KI - insbesondere in regulierten Finanzprozessen. - Governance, Regulatorik & Ethik
Anforderungen rund um Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und künftige Regulatorik (z. B. EU AI Act) sind noch nicht systematisch in Prozesse und Rollen integriert. - Fehlende Kompetenzen und Verantwortlichkeiten
Betrieb, Monitoring und Weiterentwicklung von KI-Lösungen erfordern neue Rollen- und Kompetenzprofile in der CFO-Organisation.
Die eigentliche Frage für CFOs ist nicht, ob sie KI einsetzen, sondern ob sie das Thema strukturiert steuern – oder dem Hype überlassen. Ohne klare Use-Case-Bewertung und Governance bleibt KI im Finance ein Sammelsurium von Piloten statt ein echter Steuerungshebel.
Erfolgsfaktoren
Erfahrungsbasiert sind für uns folgende Aspekte entscheidend:
- Klare Verankerung im CFO-Bereich: KI-Initiativen werden aus der Finanzfunktion heraus gesteuert - mit klarem Mandat, definierten Zielen und Einbindung relevanter Stakeholder.
- Standardisierte Prozesse und Datenbasis: Kartierte Hauptprozesse, definierte Schnittstellen und ein transparenter Blick auf die IT-Anwendungslandschaft bilden die Grundlage für skalierbare KI-Lösungen.
- Strukturiertes Vorgehensmodell: Potenziale werden systematisch identifiziert, bewertet und priorisiert - mit klaren Übergängen von der Wissensvermittlung zur AI-Roadmap und Pilotierung.
- AI-Governance von Beginn an: Rechts- und Governance-Fragen, Richtlinien und Verantwortlichkeiten sind fester Bestandteil des Designs - nicht nachgelagerter „Compliance-Schritt".
- Kompetenzaufbau und Enablement: Finance-Teams werden befähigt, KI-Anwendungsfälle fachlich zu verstehen, zu bewerten und langfristig zu betreuen.
Unser Ansatz
Von der AI-Roadmap zur Operationalisierung
Analyse und Evaluation
Wir bewerten bestehende Vorgehensweisen zur AI-Use-Case-Bewertung und schaffen ein gemeinsames Verständnis für das AI Use Case Evaluation Model..
Anpassung und Optimierung
Wir passen Dimensionen, Gewichtungen und Fragenkatalog des Modells an die spezifischen Anforderungen Ihrer Finanzorganisation an.
Finalisierung und Implementierung
Wir verankern das Modell in Governance- und Entscheidungsprozessen und stellen praxisorientierte End User Guides bereit.
Operationalisierung und Betrieb
Wir integrieren das Modell in den operativen Betrieb und überprüfen sowie verfeinern es regelmäßig auf Basis der Anwendungserfahrungen.
Warum 4C?
KI in Finance mit nachhaltigem Erfolg
Mit unserem Ansatz gewinnen CFO-Organisationen Klarheit über die relevanten KI-Potenziale in ihren Finanzprozessen und erhalten eine fundierte Entscheidungsgrundlage für Investitionen in AI-Use-Cases. Effizienz- und Qualitätsgewinne, verbesserte Datenintegrität und automatisierte Prüf- und Kontrollmechanismen tragen dazu bei, Risiken zu reduzieren, regulatorische Anforderungen sicher zu erfüllen und die Finanzfunktion stärker auf Steuerung und Wertbeitrag auszurichten.
4C verbindet tiefes CFO- und Finance-Prozess-Know-how mit ausgewiesener Expertise im Bereich Künstliche Intelligenz. Auf Basis des 4C AI Use Case Evaluation Models bewerten wir Use Cases transparent und vergleichbar, passen Dimensionen und Gewichtungen an Ihre spezifischen Anforderungen an und verankern das Modell in Ihren Governance- und Entscheidungsprozessen. Durch unser strukturiertes Vorgehen - von der AI-Roadmap über die Implementierung bis zur Operationalisierung - entsteht kein Hype-Projekt, sondern eine nachhaltig nutzbare Entscheidungslogik, mit der Sie KI gezielt dort einsetzen, wo sie für Ihre Finanzorganisation echten Mehrwert stiftet.
Insights
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Wir möchten darauf hinweisen, dass diese Website lediglich einen begrenzten Einblick in unsere Dienstleistungen bietet. Unsere Expertise und unser Leistungsspektrum können nicht vollständig auf dieser Plattform abgebildet werden. Für eine individuelle Beratung und um Ihre spezifischen Anliegen bestmöglich zu adressieren, laden wir Sie herzlich dazu ein, direkt mit uns in Kontakt zu treten, um Ihnen eine maßgeschneiderte Lösungen anzubieten.
Vielen Dank für Ihr Vertrauen. Wir freuen uns darauf, von Ihnen zu hören.
