Das Ende des klassischen Shared-Service-Modells: Mit KI auf die nächste Evolutionsstufe

Key Facts

KI macht Finance Services nicht überflüssig. Sie macht aber ein Geschäftsmodell angreifbar, das vor allem auf Transaktionen, Standardisierung und Skaleneffekte setzt.

In zentralen Finanzprozessen wie Procure to Pay, Order to Cash und Record to Report liegen bis 2030 Effizienzpotenziale von 25 bis 55 Prozent.

Wer mit KI startet, sollte nicht auf die perfekte Zielarchitektur warten. Mehr Wirkung entsteht durch klar abgegrenzte Anwendungsfälle mit messbarem Business Impact.

Viele Global Capability Center und Shared-Service-Organisationen stehen vor einer unbequemen Frage: Was bleibt von ihrem Geschäftsmodell übrig, wenn KI einen großen Teil transaktionaler Arbeit schneller, günstiger und fehlerärmer erledigt?

Die kurze Antwort lautet: sehr viel — aber nur, wenn sich Finance Services jetzt neu erfinden. Denn KI macht diese Organisationen nicht überflüssig. Sie beendet allerdings ein Modell, das lange vor allem auf Verlagerung, Standardisierung und Volumen gesetzt hat. Vier Thesen zeigen, worauf es für Finance Services jetzt ankommt.

1. Vom Kostenfokus zur Steuerungsfunktion: Was sich für Finance Services ändert

Über Jahre war die Logik klar: Prozesse standardisieren, Tätigkeiten bündeln, Arbeit in günstigere Standorte verlagern. Dieses Modell war effizient, stößt heute aber an seine Grenzen. CFOs erwarten mehr als Kostensenkungen. Gefragt sind Beiträge zu Resilienz, Steuerung und Geschwindigkeit.

Was Unternehmen jetzt tun sollten:
Überprüfen Sie, wie Sie den Beitrag Ihrer Finance Services messen. Ergänzen Sie Kostenziele um Kennzahlen zu Steuerungsqualität, Geschwindigkeit und Risikotransparenz.

2. KI steigert den Wertbeitrag von Finance Services spürbar

Automatisierung reduziert nicht nur Kosten, sondern schafft Freiräume für Analyse, Steuerung und bessere Entscheidungen. Entscheidend ist nicht mehr das bearbeitete Volumen, sondern der Beitrag zum Geschäft. Teams sind dann erfolgreich, wenn sie Nachfragen vermeiden, Risiken früh erkennen und qualitativ hochwertige Informationen liefern.

Ein Beispiel aus dem Whitepaper zeigt, wie groß der Effekt sein kann: Bei einem Unternehmen sank durch Tracking-Tools der Back-Office-Kontakt pro Auftrag von 46 Prozent auf 15 Prozent.

Was Unternehmen jetzt tun sollten:
Automatisierung gezielt ausbauen und die frei werdenden Kapazitäten nutzen. Gleichzeitig sollten sie ihren Erfolg neu messen und stärker auf Business Impact ausrichten. Entscheidend ist dabei, die Anfragen systematisch zu reduzieren, statt sie nur effizienter zu bearbeiten.

3. Die Workforce verändert sich grundlegend

Mit der Technologie verändert sich auch die Organisation. Das klassische Modell mit vielen Mitarbeitenden für standardisierte Tätigkeiten an der Basis verliert an Bedeutung. An seine Stelle tritt eine Struktur, in der weniger manuelle Arbeit anfällt, dafür aber mehr analytische und steuernde Kompetenz gefragt ist.

Diese Entwicklung ist bereits messbar: Best-in-Class-Organisationen erreichen direkte Finanzkosten von 1,8 Prozent der operativen Ausgaben, während der Durchschnitt bei 2,4 Prozent liegt. Der Unterschied entsteht nicht primär durch Offshoring, sondern durch Automatisierung und bessere Governance.

Besonders wichtig werden künftig drei Rollen:

Fachleute für Ausnahmefälle und komplexe Entscheidungen

Verantwortliche für End-to-End-Prozesse und Governance

Teams, die Daten in Steuerungsimpulse für das Geschäft übersetzen

Was Unternehmen jetzt tun sollten:
Richten Sie Ihre Organisation konsequent auf die neuen Anforderungen aus. Reduzieren Sie manuelle Tätigkeiten und entwickeln Sie gezielt Kompetenzen in Analyse, Steuerung und Prozessverantwortung. Entscheidend ist, klare Zuständigkeiten über gesamte Prozessketten hinweg zu schaffen und Mitarbeitende frühzeitig für neue Rollen zu qualifizieren.

4. Die größten Hebel liegen in den Kernprozessen

Die Transformation bleibt abstrakt, solange sie nicht an konkreten Prozessen sichtbar wird. Genau deshalb lohnt sich der Blick auf die klassischen Finance-Abläufe:

Procure-to-Pay: hohes Potenzial durch automatisierte Datenerfassung, Rechnungsprüfung und Anomalieerkennung

Order-to-Cash: große Hebel bei intelligenter Zahlungszuordnung, Priorisierung von Collections und standardisierten Kundenanfragen

Record-to-Report: Entlastung durch automatisierte Buchungsvorschläge, Kontenabstimmung und KI-gestützte Berichtstexte

Was Unternehmen jetzt tun sollten:
Beginnen Sie nicht mit der perfekten Zielarchitektur, sondern mit klar abgegrenzten Anwendungsfällen in den Kernprozessen. Identifizieren Sie gezielt Einsatzmöglichkeiten für KI, etwa in der Rechnungsprüfung oder im Forderungsmanagement, und messen Sie deren Wirkung frühzeitig. Wichtig ist dabei vor allem eines: Setzen Sie dort an, wo unmittelbarer Business Impact entsteht – nicht dort, wo Systeme am weitesten entwickelt sind.

Häufig gestellte Fragen zu "KI für Shared Service"

KI automatisiert vor allem standardisierte, transaktionale Tätigkeiten. Shared Service Organisationen müssen ihren Fokus deshalb auf Analyse, Steuerung und Entscheidungsunterstützung verschieben.

Vor allem Procure to Pay, Order to Cash und Record to Report. Hier liegen die größten Effizienz- und Automatisierungspotenziale.

Gefragt sind analytische Fähigkeiten, Prozessverantwortung über End-to-End-Ketten hinweg und ein gutes Verständnis von Daten und Governance.