Tech-CFO sagt, dass Finanzchefs die finanziellen Auswirkungen von KI missverstehen

Ashok Manthena ist CFO und Chief Finance AI bei ChatFin.ai. Er ist außerdem Autor und Forscher mit Fokus auf den Einsatz von KI in der Finanzabteilung.

In diesem Interview berichtet Ashok, wie Finanzverantwortliche den KI-Transformationsprozess in ihren Organisationen angehen sollten.

Vom KI-Analysebetrieb zur KI-Ausführung

Ich bin Ashok Manthena, Forscher und Praktiker, spezialisiert auf die Anwendung von KI in Finanzprozessen. Mein Arbeitsfeld umfasst zentrale Funktionen wie Kreditoren- und Debitorenbuchhaltung, Abschlussprozesse wie den Monatsabschluss, Finanzplanung und -analyse (FP&A) sowie Steuern.

Ich habe während meiner Laufbahn mit Großunternehmen gearbeitet und betreue heute ein breites Spektrum an Unternehmen – angefangen bei mittelständischen Organisationen bis hin zu Unternehmen mit mehreren hundert Millionen bis über einer Milliarde Dollar Umsatz. Diese Unternehmen sind in verschiedensten Branchen aktiv, setzen unterschiedliche Technologien ein und haben verschiedene ERP-Systeme, was zusätzliche Komplexität mit sich bringt – insbesondere in Bezug auf Cybersicherheit.

Mein Schwerpunkt liegt darauf, wie KI über die Analyse hinaus zur Ausführung übergehen kann – durch Automatisierung von Abläufen, Verbesserung der Genauigkeit und eine schnellere, kontrolliertere Arbeitsweise der Finanzabteilung.

Warum CFOs auf eine schrittweise KI-Einführung drängen sollten

Viele CFOs – vor allem in mittelgroßen bis großen Unternehmen, das gilt aber auch allgemein – nehmen an, dass ihre KI-Transformation ein Big-Bang-Projekt wird, bei dem KI von Anfang an alle Prozesse übernimmt. Das ist nicht realistisch.

In größeren Unternehmen sind Finanzprozesse geschäftskritisch und dürfen nicht unterbrochen werden. Die KI-Einführung muss daher viel bedachter und schrittweiser erfolgen, als viele erwarten. Jeder CFO sollte sich dessen bewusst sein.

Ashok teilt mit

Viele CFOs gehen davon aus, dass ihre KI-Transformation eine Big-Bang-Umstellung ist, bei der KI Prozesse vom ersten Tag an übernimmt. Das ist nicht praktikabel.

Bei jedem Wandel ist das Menschliche entscheidend. Widerstand gegen Veränderungen und ein angemessenes Change Management verlangen große Aufmerksamkeit – gerade bei KI-Initiativen. Letztlich bleibt ein Mensch für das Ergebnis verantwortlich; jemand trägt immer die Verantwortung dafür. Den menschlichen Faktor bei der Einführung von KI dürfen wir nicht vernachlässigen oder oberflächlich behandeln.

Ein Top-down-Ansatz ist am wirksamsten. Wenn Führungskräfte den KI-Einsatz aktiv vorantreiben, identifizieren, wo Teams ihre Kapazitäten investieren, und gezielt Verbesserungen anstoßen, schreitet die Einführung rascher voran. Genau diese durch die Geschäftsleitung gesteuerte Fokussierung auf operative Engpässe sorgt dafür, dass KI-Projekte Ergebnisse liefern.

Wie sich KI auf das Geschäftsergebnis eines Unternehmens auswirkt

Wenn KI durchdacht eingeführt wird, habe ich positive Effekte auf mehreren Ebenen erlebt.

Es gab erhebliche Kostenersparnisse und die Abhängigkeit von manuellen Ressourcen hat abgenommen, weil viele Prozesse nun automatisch ablaufen.

Darüber hinaus ist ein bedeutsamer Wandel eingetreten: Menschen und Teams sind heute in der Lage, Dinge zu tun, für die ihnen zuvor Zeit oder Kapazität fehlte. Sie verbringen weniger Zeit mit Routinetätigkeiten und können sich vermehrt Aufgaben widmen, die direkt Einfluss auf das Geschäftsergebnis haben.

Dennoch glaube ich, dass viele Menschen den finanziellen Effekt nicht richtig verstehen. Die anfänglichen Einsparungen durch Automatisierung treten schnell auf, erreichen aber ebenso rasch ein Plateau. Viel wichtiger ist es, die Geschäftskontinuität zu sichern, Betriebsunterbrechungen zu minimieren und die Gesamtleistung zu verbessern. In großen Finanzabteilungen können schon kleine Störungen massive finanzielle Folgen haben – daher bewahrt eine langsamere, kontrollierte Einführung mehr Wert als radikales Kostensenken.

Während die Teams experimentieren, identifizieren sie, welche Anwendungsfälle den echten ROI bringen – und zwar nicht nur durch geringeren Aufwand, sondern insbesondere durch höhere Genauigkeit, Kontrolle und bessere Entscheidungsfindung. Darin liegen die eigentlichen finanziellen Vorteile.

Wie KI die AR-Workflows grundlegend verändert

Ich war an Transformationen in nahezu allen CFO-Funktionen beteiligt.

Nehmen wir beispielsweise das Management des AR-Posteingangs. Traditionell verbringen Teams viel Zeit mit der Kommunikation mit Kunden, dem Beantworten von Anfragen und dem Nachverfolgen offener Rechnungen. Während frühere Methoden Teile davon automatisierten, haben KI-Agenten diese Prozesse wesentlich einfacher und deutlich effektiver gemacht.

Der Workflow beginnt damit, dass der Agent Rechnungen liest, fällige und anstehende Posten identifiziert und Ihre Richtlinien sowie Zahlungsbedingungen anwendet. Er versendet automatisch Erinnerungen für überfällige Rechnungen und periodische Abrechnungen, die alle offenen und anstehenden Salden abdecken. Wenn ein Kunde antwortet, ruft der Agent die relevanten Daten ab, verifiziert den Anfragenden und antwortet mit den passenden Informationen.

Wir haben das System über mehrere Wochen getestet, um die Genauigkeit sicherzustellen, bevor wir es produktiv eingesetzt haben. Jetzt ist es ein weitgehend kontaktloser Prozess, der grundlegend verändert, wie der AR-Workflow abläuft.

Warum Budgetierung und Forecasting nicht vollständig automatisierbar sind

Ashok teilt mit

KI hat auf die Budgetierung weniger Einfluss als auf andere Funktionen. Es basiert stark auf Urteilsvermögen, Kontext und Geschäftssinn.

KI hat auf die Budgetierung weniger Einfluss als auf andere Funktionen. Sie basiert stark auf Urteilsvermögen, Kontext und Geschäftssinn. KI kann bei der Datenerhebung und bei bestimmten Teilen des Budgetierungs-Workflows unterstützen, aber wir haben noch nicht vollständig gelöst, wie sich menschliche Inputs und KI-gestützte Erkenntnisse effektiv kombinieren lassen.

Gleiches gilt für das Forecasting. Es bleibt eine kalkulierte Einschätzung statt eines vollständig automatisierten Ergebnisses, und ich glaube, das wird auch noch eine Zeitlang so bleiben.

Auf konsolidierter Finanzeebene ist es schwierig, sich ausschließlich auf Machine Learning zu verlassen, da das Signal oft begrenzt ist und Vorhersagen möglicherweise nicht zuverlässig genug sind. Hier spielt menschliches Urteilsvermögen weiterhin eine entscheidende Rolle — das Geschäftskontext zu verstehen, Nuancen zu erkennen und informierte Annahmen zu treffen.

Bei Budgetierung und Forecasting setzen wir also auf strukturierte, parameterbasierte Modelle, die bekannte Variablen und Geschäftslogik nutzen, sodass die Ergebnisse deterministisch und für Finanzteams leicht überprüfbar sind – anstatt rein auf ML-basierte Forecasts zu setzen. Und wir setzen auf Menschen im Prozess.

In den übrigen Bereichen der Finanzoperationen, wie Abstimmungen, Kreditoren- und Debitorenbuchhaltung, Reporting und Abschlussaktivitäten, kommen KI-Agenten zum Einsatz. Diese übernehmen Datenerfassung, Abgleich, Kommunikation und die Ausführung von Workflows.

Warum KI den Analyseprozess nicht verändert

Auch in der Analyse hat KI nicht die Wirkung erzielt, die ich erwartet hatte.

KI hat diese Prozesse zwar beschleunigt, aber sie hat nicht konsequent völlig neue Erkenntnisse hervorgebracht, die über das hinausgehen, was Finanzteams bereits erarbeitet haben.

Die Ergebnisse sind oft besser präsentiert und schneller erstellt, aber das grundlegende Verständnis für das Geschäft hat sich – zumindest bei uns – nicht merklich verändert.

Wie sich das Finanzwesen in den kommenden Jahren verändern wird

In Zukunft wird KI Finanzwerkzeuge von einer Sammlung separater Lösungen hin zu umfassenderen, integrierten Systemen verändern. Neue Softwarekategorien werden entstehen, und dieser Wandel wird beeinflussen, wie Unternehmen ihre Finanzsysteme gestalten und Technologie nutzen. Unternehmen müssen sich jetzt damit auseinandersetzen.

KI verändert das Finanzwesen – nicht durch einen einzigen Wandel, sondern über Workflows, Teams, Systeme und Entscheidungsfindung hinweg.

Wir befinden uns noch am Anfang der KI-Transformation, und es gibt noch viele Unbekannte, insbesondere in Bereichen wie der Kapitalallokation. Auch wenn KI heute viele Aufgaben eigenständig erledigen kann, rate ich Finanzverantwortlichen dazu, sich bei endgültigen Entscheidungen weiterhin auf ihr Geschäftsverständnis, Branchenkenntnisse und Erfahrung zu verlassen.

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