KI in Finanz- und Unternehmensprozessen

Die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz hat in den vergangenen Jahren eine Dynamik erreicht, die einzigartig ist. Seit der breiten Verfügbarkeit großer Large Language Models (LLMs) haben sich Innovationen in rasantem Tempo weiterentwickelt. Für Unternehmen entsteht daraus ein enormes Potenzial, aber auch eine klare Notwendigkeit, Entscheidungen strukturiert zu treffen. Denn die Geschwindigkeit der Entwicklung schafft neben den Chancen auch Risiken. Ungeplante Tool-Landschaften, fehlende Datenfundamente oder unklare Governance können den wirtschaftlichen Nutzen begrenzen.

Künstliche Intelligenz braucht Ergebniseffekte

Nicht überall, wo KI eingesetzt wird, entsteht Mehrwert.Insbesondere Finanzprozesse sind bereits hochgradig digitalisiert und automatisiert. In solchen Bereichen erzeugt KI nicht zwangsläufig einen zusätzlichen Nutzen. Beispiele für Bereiche ohne zwingenden KI-Bedarf sind standardisierte Buchungs- und Freigabeprozesse, automatisierte Belegläufe mit hoher Datenqualität und konsistente Reporting-Landschaften.

High-Impact-Felder

Vertragsanalyse & Dokumentenauswertung,
Management-Reporting,
Forecasting & Planung,
Audit- und Compliance-Analysen,
Konsolidierung heterogene Datenquellen,
Entscheidungsunterstützung.

Die stärksten Effekte entstehen in Bereichen, die kognitiv anspruchsvoll, interpretativ oder unstrukturiert sind. Der Einsatz von KI ist dann erfolgreich, wenn er einen klar definierten Nutzen erzeugt. Ohne eine solche Wirkungsausrichtung besteht das Risiko, dass KI-Projekte ressourcenintensiv werden, ohne einen messbaren Beitrag zu leisten.

Wirkungsorientierter Einsatz von KI folgt vier Grundprinzipien:

1. Wirtschaftlicher Nutzen statt technologischer Inszenierung	2. Präzise Use-Case-Definition	3. Integration statt Isolation	4. Messbarkeit der Effekte
KI muss Kosten senken, Geschwindigkeit erhöhen, Qualität verbessern oder neue Informationen liefern.	Unternehmen müssen wissen, welche Engpässe oder Ineffizienzen adressiert werden sollen.	KI wird wirksam, wenn sie sich nahtlos in Prozesse, Datenmodelle und Organisationsstrukturen eingliedert.	KPIs, Business Cases und klare Erfolgsdefinitionen sind zwingend notwendig.

Wunsch | Weg | Wirkung

Der Einsatz von KI in Finanz- und Unternehmensprozessen eröffnet enorme Chancen – wenn sie wirkungsorientiert genutzt wird. Erfahren Sie, wo KI echten Mehrwert schafft und wie integrierte Lösungen bereits heute wirken.

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Datenqualität: Zentraler Erfolgsfaktor jeder KI-Nutzung

Datenqualität ist einer der stärksten Einflussfaktoren auf den Erfolg von KI. In der Praxis liegen Daten jedoch häufig verteilt vor, sind uneinheitlich gepflegt oder enthalten Fehler und Dubletten. Hier setzt KI an. KI beruht nicht nur auf Daten – sie kann auch aktiv dabei helfen, deren Qualität zu verbessern, beispielsweise durch:

die Identifikation von Fehlern und Anomalien,
Dubletten-Prüfungen,
die Harmonisierung heterogener Datenquellen,
die automatische Vorschlagsgenerierung für fehlende Werte.

Strategie und Governance: Unverzichtbar für sicheren KI-Einsatz

Der erfolgreiche Einsatz von KI benötigt ein klar definiertes strategisches Zielbild und ein robustes Governance-Framework.

KI-Strategie: Richtung, Prioritäten und Wertbeitrag definieren

Eine klare KI-Strategie legt fest, wie KI zum Unternehmenserfolg beitragen soll. Sie definiert Ziele, Einsatzbereiche mit echtem Mehrwert sowie die Integration von KI in Prozesse, Organisation, Daten, Kompetenzen und Technologien. Ohne eine solche Strategie besteht die Gefahr, dass KI eingesetzt wird, ohne messbaren Nutzen für das Geschäft.

Governance: Rahmenwerk, Sicherheit und verantwortungsvolle Nutzung

Die KI-Governance sorgt dafür, dass KI sicher, verantwortungsvoll und regelkonform genutzt wird. Dazu gehören klare Rollen und Verantwortlichkeiten, Nutzungsrichtlinien, Risiko- und Qualitätsprüfungen, Transparenz sowie kontinuierliches Monitoring.

Unser ganzheitlicher KI-Beratungsansatz

Mit dem von Baker Tilly entwickelten Beratungsansatz für KI-Enablement verfolgen wir ein klares Wirkungsmodell: Von der As-Is-Analyse hin zu einer skalierbaren KI-Lösung in Ihrem Unternehmen.

Exploration: Organisation informieren & Potenziale sichtbar machen
Diagnostics: Reife, Datenbasis & Umsetzungsmöglichkeiten objektiv bestimmen
Strategy: Zielbild und Einsatzbereich festlegen, Integration definieren
Governance: Nutzungsregeln und Policies definieren, Entscheidungswege, Rollen und Verantwortlichkeiten klären. Kontrollen und Monitoring festlegen
Action Plan: Klar fokussierten Vorgehensplan erstellen
Piloting: Umsetzung nachweisen, Mehrwerte ermitteln und auswerten
KI in Daily Business: Organisation zum Einsatz von KI befähigen, Multiplikation der Ansätze
Automation & KI Factorizing: Start und Skalierung einer KI-enabled, datengetriebenen Organisation

Mit klarer Governance, verlässlichen Daten und bewährter Automatisierung nutzen wir die größten Effizienzhebel.
Das Ergebnis: Skalierbare Lösungen mit echtem Business-Impact.

KI-Potenziale erschließen: Handlungsempfehlungen

Viele Finanzprozesse sind heute hochgradig digitalisiert; hier entsteht ein Großteil der Effekte bereits durch vorhandene Automatisierung. KI entfaltet besondere Wirkung hingegen in Bereichen mit unstrukturierten Daten, interpretativen
Entscheidungen oder repetitiver Wissensarbeit.

Da sich KI deutlich schneller entwickelt als klassische Transformationszyklen, müssen Unternehmen ihre Strukturen kontinuierlich anpassen. Dazu gehören der Ausbau von Governance-Modellen, flexible Datenarchitekturen, die laufende Qualifizierung von Mitarbeitenden, die schnelle Skalierung erfolgreicher Pilotprojekte sowie eine strategisch entwickelte Tool-Landschaft.

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