Künstliche Intelligenz als Werttreiber im Finanzbereich

Die Hälfte der Befragten plant KI in der Finanzberichterstattung einzusetzen. Dabei wird die gezielte Auswahl spezifischer Anwendungsfälle zunehmend wichtiger als eine breite Implementierung. 

Im Vergleich zu unserer Studienausgabe 2024 berichten die befragten Unternehmen vermehrt von einer selektiven Anwendung von KI. Unternehmen sollten zunächst die besten Use Cases umsetzen. Das ermöglicht einen effizienten Einsatz von Ressourcen. Hierbei ist es besonders 

Der signifikante Anstieg bei der Nutzung von KI (von 42 auf 49 Prozent) und insbesondere generativer KI (von 13 auf 21 Prozent) zeigt, dass Unternehmen verstärkt auf innovative Technologien setzen, um ihre Finanzprozesse zu optimieren.

Unternehmen sollten KI-Technologien in ihre Finanzprozesse integrieren, um Automatisierung, Effizienz und tiefere Datenanalysen zu ermöglichen. In diesem Zusammenhang ist insbesondere die Weiterbildung und regelmäßige Schulung der eigenen Mitarbeitenden in der Nutzung von KI-Technologien ein wesentlicher Erfolgsfaktor.

Deutsche Unternehmen priorisieren generative KI stärker (52 Prozent) als der globale Durchschnitt (45 Prozent) und setzen auch bei traditioneller KI (45 versus 37 Prozent) auf bewährte und innovative Technologien zum Steigern ihrer Effizienz.

Da deutsche Unternehmen im Vergleich zum globalen Durchschnitt KI-Technologien eine höhere Priorität einräumen, können sie durch ein frühzeitiges Implementieren sowie das Gestalten einer KI-freundlichen Unternehmenskultur ihre Position im internationalen Wettbewerb stärken.

In den nächsten drei Jahren wird der Anteil des IT-Budgets für KI in deutschen Unternehmen deutlich steigen, was auf eine verstärkte Investition in die Optimierung von Geschäftsprozessen hinweist.

Unternehmen sollten die höheren Budgets gezielt in spezifische KI-Anwendungen und Use Cases investieren, die einen hohen Nutzen erzielen. Strategische Partnerschaften können dabei helfen, zunächst bei der Auswahl von Anwendungen und Use Cases und anschließend bei der erfolgreichen Entwicklung und Implementierung zu unterstützen.

Ein Großteil der Unternehmen erzielt einen positiven ROI bei KI-Initiativen im Finanzbereich, was auf eine Unterschätzung der Effekte und bessere Ergebnisse als erwartet hinweist – trotz einiger Herausforderungen.

Unternehmen sollten erfolgreiche KI-Initiativen analysieren, um Erfolgsfaktoren zu identifizieren und diese Erkenntnisse auf zukünftige Projekte anzuwenden. Gleichzeitig ist es wichtig, die Gründe für weniger erfolgreiche Initiativen zu untersuchen und sich über Best Practices sowie Erfahrungen auszutauschen, um Herausforderungen zu bewältigen.

Der Anstieg der Evaluierung der Kontrollen für die eingesetzte KI von 18 auf 23 Prozent innerhalb eines halben Jahres zeigt eine stark zunehmende Nachfrage nach Dienstleisterbescheinigungen. 

Bei der Auswahl von externen Dienstleistern für Zertifizierungs- und Attestierungsleistungen sollten Unternehmen vor allem auf ein tiefes Verständnis für die angewendete Technologie sowie für das Umfeld und die Ziele des auftraggebenden Unternehmens achten. Passgenaue Erfahrungen des Dienstleisters mit dem Projekt oder Produkt begünstigen eine reibungslose Zusammenarbeit.

Eine detailliertere Überprüfung des Kontrollumfelds wird von 61 Prozent der Befragten gewünscht, während 43 Prozent eine Bewertung der Reife der KI-Governance und 35 Prozent eine Bestätigung durch Dritte über die Nutzung von KI erwarten.

Unsere Umfrage zeigt, dass Unternehmen ihre internen Kontrollmechanismen regelmäßig überprüfen und verbessern, um sicherzustellen, dass sie den aktuellen Standards entsprechen. Für diesen Zweck sollten erfahrene, fachlich geschulte externe Prüfer hinzugezogen werden, um eine detaillierte Überprüfung des Kontrollumfelds durchzuführen und Schwachstellen zu identifizieren. 

Fast 60 Prozent der Befragten geben an, dass nachweisbare Erfahrungen und Erfolge die wichtigsten Faktoren bei der Auswahl von Dienstleistern für KI-Lösungen sind.

Die Vendor-Strategie ist ein wesentlicher Erfolgsfaktor bei der Implementierung von KI-Anwendungen. Daher ist es entscheidend, die eigene Strategie regelmäßig anzupassen und zu überprüfen.