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      Die Einbindung von künstlicher Intelligenz (KI) in die Finanzfunktion optimiert Arbeitsabläufe, indem die Technologie repetitive manuelle Aufgaben automatisiert. Dadurch können sich Finanzexpert:innen verstärkt auf komplexere Aufgaben wie Markttrendanalysen, Risikostrategien oder Investitionsentscheidungen konzentrieren.

      Jedoch ist die Leistungsfähigkeit der KI maßgeblich davon abhängig, wie qualitativ hochwertig die Daten sind und wie präzise der Input ist.

      Vorteile von KI im Finanzsektor

      • Datenintegration

        Reduziert manuellen Aufwand und Fehler bei der Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen wie Finanzsystemen.

      • Automatisierte Berichterstattung

        Vereinfacht die Erstellung von Berichten und Dashboards, um Teams gleichzeitig Zugang zu relevanten Daten zu ermöglichen. 

      • Vorhersage-Analysen

        Bietet Einblicke in zukünftige Finanztrends für proaktive, funktionsübergreifende Diskussionen. 

      • Workflow-Automatisierung

        Automatisiert den Monatsabschlussprozess durch Aufgabenverteilung, Fortschrittsüberwachung und Benachrichtigungen, um die Zusammenarbeit zu verbessern.

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      Integrate AI at an early stage and create a competitive advantage
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      Voraussetzungen für den Einsatz von KI im Finanzbereich

      Um KI erfolgreich zu integrieren, sollten sich Unternehmen auf Datenqualität und Leistungsanalysen konzentrieren. Dabei sind Datenstruktur, -kompetenz, -verarbeitung und -management von zentraler Bedeutung. Ebenso wichtig ist eine klare KI-Strategie und KI-Governance.

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      Datenarchitektur

      Interoperable Datenintegration reduziert Datenreibung und beschleunigt den Zugriff auf notwendige Informationen. Prozesse können effektiver gestaltet werden, was zu höherer Effizienz und Produktivität führt. Unternehmen können so ihre Geschäftsprozesse optimieren und wettbewerbsfähiger werden.

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      Datenmanagement, -Governance und -Abstammung

      Ein klares Datenmanagement beinhaltet definierte Rollen und Verantwortlichkeiten hinsichtlich der Datenbeschaffen, -verarbeitung und -verteilung. Es sollte klar sein, woher die verwendetenDaten stammen,um das Verständnis der Daten zu verbessern und so sicherzustellen, dass sie für den passenden Zweck genutzt werden.

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      Datenqualität

      Die Definition einer einzigen Daten-Quelle stellt die Verwenzuverlässiger Daten sicher. Große Mengen an qualitativ hochwertigen Daten sind erforderlich, um ein KI-basiertes Modell effektiv zu trainieren. Prozesse werden so automatiund gewünschte Ausgaben wie Sicherheitsklassifizierungen oder Trendanalysen erstellt 

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      Datenstrategie

      Ein robustes Framework zur Erfassung von Geschäftsanwendungsfällen, Modellinventar und -beschränkungen sowie allen neuen Risiken wird es Unternehmen ermöglichen, die Geschäftsambitionen enger mit der Verwendung dieser Technologien abzustimmen, um relevante Vorschriften und Gesetze einschließlich ethischer Überle­gungen einzuhalten.

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      Datenbefähigung und Kommunikation

      Wenn die Vorteile von KI transparent kommuniziert werden, kann das die Akzeptanz fördern und eine Innovationskultur ermöglichen. Durch den Aufbau von Datenkompetenz bei den Nutzenden wird das Potenzial guter Daten für alle zugänglich gemacht.
       

      Einsatzbereiche von KI im Finanzsektor

      • Generatoren für Inhalte und Darstellungen, ...

        ... die den Arbeitsaufwand für die Erstellung von Finanz- und Managementberichten, Finanzmodellen und Präsentationen reduzieren.

      • Informationsextraktoren, ...

        ... die als Forschungsinstrumente dienen, um Erkenntnisse über Märkte, Wettbewerber und Kunden zu gewinnen.

      • Smarte Chatbots, ...
        ... die als erste Anlaufstelle für den Support dienen und die Arbeitsbelastung der Finanzmitarbeitenden reduzieren.
      • Sprachübersetzer, ...

        ... die bei der Erstellung von Berichten für mehrsprachige Unternehmen unterstützen. 

      • Code-Generatoren, ...

        ... die zur Erstellung von Low Code Apps verwendet werden.

      Proaktiver Umgang mit Risiken

      Im Finanzbereich ist eine fehlerfreie Verarbeitung von Informationen ausschlaggebend. Um vertrauenswürdige Aussagen zu treffen und eine Automatisierung von Prozessen anzustreben, sind folgende Punkte besonders relevant:

      • Missbrauch und Datenverschmutzung: Um KI-Modelle vor Datenverschmutzung und gezielter Manipulation zu schützen, ist eine strikte Datenverwaltung und regelmäßige Überprüfung der Ergebnisse unerlässlich.
      • Kompetenzwandel: Eine qualitativ hochwertige und fachkundige Aussage kann nur mit qualitativ hochwertigen Abfragen erreicht werden. Die Rolle von Fachleuten, die bislang im Regelfall mit der Problemlösung befasst sind, wird künftig stattdessen bei der Problembeschreibung elementar. Es findet eine Verlagerung statt.
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      Ihre Ansprechperson

      Georg Knöpfle
      Georg Knöpfle

      Partner, Consulting

      KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft