Der Direktor von AFP für die Praxis der Finanzplanung und -analyse sagt: KI verändert die Finanzplanung und -analyse – von der Berichterstattung über Zahlen hin zur Gestaltung von Entscheidungen
Bryan Lapidus erklärt, wie KI die Finanzplanung und -analyse über die Berichterstattung hinausführt, indem sie Analysen automatisiert und zugleich menschliches Urteilsvermögen, Daten-Governance und Entscheidungsunterstützung wichtiger macht.
Bryan Lapidus
Direktor beim Verband für Finanzfachleute
Strategischer Wandel: KI führt die Finanzplanung und -analyse über die Berichterstattung hinaus und positioniert Finanzteams als Partner bei Entscheidungen, der Kapitalallokation und dem Risikomanagement.
Menschliches Urteilsvermögen: KI übernimmt datenintensive Modellierungen, während Finanzfachleute die für verlässliche Entscheidungen erforderlichen Annahmen, den Kontext, ihre Erfahrung und ihr Urteilsvermögen einbringen.
Governance zuerst: Eine wirksame Nutzung von KI im Finanzwesen erfordert vertrauenswürdige Daten, gemeinsame Kennzahlen, disziplinierte Prozesse und eine flexible Anwendung auf unterschiedliche geschäftliche Anforderungen.
Praktische Anwendungen: Zu den häufigen Anwendungsfällen von KI gehören Erläuterungen zu Abweichungen, die Erkennung von Anomalien, die Vertragsprüfung und eine schnellere Szenarioanalyse für Finanzteams.
Veränderungen bei der Personalgewinnung: KI könnte es Unternehmen ermöglichen, schneller zu wachsen als ihre Finanzteams, wodurch sich die Personalgewinnung stärker auf Urteilsvermögen und die Partnerschaft mit dem Geschäft konzentriert.
Als Direktor des FP&A-Bereichs bei The Association for Financial Professionals hat Bryan Lapidus aus nächster Nähe miterlebt, wie KI die Branche verändert.
Wir haben uns mit Bryan zusammengesetzt, um zu erfahren, was er von diesem Platz aus beobachtet. Das hat er uns erzählt.
Beschleunigte Entwicklung
Ich bin Bryan Lapidus, Direktor des FP&A-Bereichs bei der Association for Financial Professionals. Meine Karriere verlief auf einem traditionellen Weg: Dazu gehörten Beratung, mein MBA-Abschluss und Tätigkeiten im Corporate-Finance-Bereich bei Organisationen wie American Express und Fannie Mae. Dort konzentrierte ich mich auf die Erstellung von Prognosen, die Verwaltung von Budgets und die Unterstützung der Führungsebene beim Umgang mit Unsicherheit. Außerdem arbeitete ich bei zwei von Private-Equity-Unternehmen unterstützten Portfoliounternehmen und bin nun seit acht Jahren bei der Association for Financial Professionals tätig.
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In meiner derzeitigen Funktion erstelle und kuratiere ich Inhalte für die Corporate-Finance-Community, um sie dabei zu unterstützen, in ihren aktuellen und zukünftigen Rollen erfolgreich zu sein. Ich stehe regelmäßig mit der Finanz-Community in Kontakt und genehmige jedes Jahr etwa 50 Konferenzveranstaltungen, 20 Webinare, fünf Leitfäden oder Umfragen sowie zahlreiche Artikel. Außerdem leite ich fünf Roundtable-Gruppen – allen voran den FP&A Advisory Council –, um zu erfahren, woran die Community arbeitet!
FP&A hat sich weiterentwickelt und entwickelt sich kontinuierlich weiter – von der Berichterstattung über Zahlen hin zu deren Erklärung und zunehmend auch zur Gestaltung von Entscheidungen. Diese Entwicklung hat sich in den vergangenen Jahren durch KI erheblich beschleunigt. Neue Werkzeuge schaffen neue Fähigkeiten, die wiederum ein neues Betriebsmodell für den Finanzbereich hervorbringen. Das bedeutet, dass wir mehr leisten können und unsere Kunden mehr von uns erwarten.
Wie KI FP&A von einer Berichtsfunktion zu einer Entscheidungsfunktion macht
KI sollte vor dem Hintergrund der Kernaufgabe des CFO verstanden werden: Kapital von der Quelle bis zur Verwendung zu steuern. Das Rechnungswesen erklärt, wo das Kapital gewesen ist. Das Treasury verwaltet, wo es sich befindet und wie es zirkuliert. FP&A hilft bei der Entscheidung, wohin es als Nächstes fließen sollte.
Die Werkzeuge mögen sich ändern, doch die Verpflichtungen des Finanzbereichs bleiben bestehen. Kontrolle, Compliance, Kapitalallokation, Risikomanagement und die Rechenschaftspflicht gegenüber Investoren bleiben grundlegend. Was sich ändert, ist die Art und Weise, wie der Finanzbereich Mehrwert schafft. Neue Werkzeuge wie Automatisierung und KI schaffen neue Fähigkeiten, die wiederum neue Betriebsmodelle hervorbringen. In diesen neuen Modellen hat der Finanzbereich die Möglichkeit, sich in Strategie, Partnerschaft und Entscheidungsunterstützung stärker dem Geschäft anzunähern.
Da Routinearbeiten automatisiert oder ausgelagert werden, werden Rollen im Finanzbereich analytischer, funktionsübergreifender und stärker in das Geschäft eingebettet. Die Arbeit wird außerdem weniger an traditionelle Silos gebunden. Anstatt sich strikt an FP&A, Treasury oder Rechnungswesen zu orientieren, organisiert sich der Finanzbereich zunehmend entlang von Arbeitsabläufen, Fähigkeiten und Entscheidungen, die funktionsübergreifend sind.
Auch die Zusammensetzung der Tätigkeiten verändert sich. Zeit wird von manueller und transaktionaler Arbeit hin zu Szenarioanalysen, der Bewertung von Chancen und dem Risikomanagement verlagert. Dadurch werden Daten, Governance und Prozessgestaltung noch wichtiger. KI behebt keine schwachen Prozesse; sie lässt sie lediglich schneller ablaufen.
Die Zukunft von FP&A besteht nicht darin, bei der Analyse mit KI zu konkurrieren, sondern das Umfeld zu gestalten, in dem Analysen zu guten Entscheidungen führen. Da Prognosen, Berichterstattung und Szenariomodellierung schneller und zugänglicher werden, gibt es analytische Ergebnisse im Überfluss, während Urteilsvermögen knapp wird. Die Rolle von FP&A verschiebt sich daher von der Berichterstattung über die Performance und der Erstellung von Analysen hin zur Beratung bei Entscheidungen und zur Gestaltung des Entscheidungsrahmens: Dazu gehören die Festlegung von Annahmen, Definitionen, Kennzahlen, Einschränkungen, Zielen, Zielkonflikten, Risikotoleranzen, Eskalationswegen, Governance- und Kapitalallokationsprinzipien, die es ermöglichen, Tausende von Entscheidungen, die von Menschen und Maschinen getroffen werden, im gesamten Unternehmen konsistent zu treffen.
Indem FP&A diese Finanzintelligenz in die Systeme integriert, die Prognosen, Empfehlungen und Maßnahmen erzeugen, wird der Bereich zum Hüter der Entscheidungsintegrität. So wird sichergestellt, dass Entscheidungen mit der Strategie übereinstimmen und in großem Maßstab nachhaltigen Wert schaffen.
Die häufigsten Einsatzmöglichkeiten von KI im Finanzbereich
Ich habe aus nächster Nähe miterlebt, wie Führungskräfte im Finanzbereich auf KI reagieren. Einige experimentieren vorsichtig, andere gestalten ihre Arbeitsabläufe vollständig neu.
Die häufigsten Anwendungsfälle, die ich in der Finanzgemeinschaft sehe, verbessern die Produktivität einzelner Mitglieder. Beispiele dafür sind das Verfassen von Kommentaren zur Erläuterung von Abweichungsberichten und die Überprüfung von Ergebnissen, indem die KI Personas annimmt, um diese Berichte kritisch zu hinterfragen.
Die Erkennung von Anomalien ist ein weiterer effektiver Anwendungsfall: KI kann Ausreißer in Berichten und Modellen identifizieren, die einer weiteren Prüfung bedürfen. Das beschleunigt die Fehlerkontrolle und bewahrt Menschen vor so mancher Peinlichkeit!
Ich habe sogar mit einer CFO gesprochen, die mir erzählte, dass sie ein LLM verwendet, um Verträge zu lesen, Zusammenfassungen bereitzustellen, Risiken zu kennzeichnen und potenziell knifflige Formulierungen zu identifizieren. Sie schloss ihre Prüfung an einem Vormittag ab, anstatt den Vertrag an die Rechtsabteilung zu senden und drei Tage auf eine Antwort zu warten.
Warum Menschen ihre Erfahrung und ihr Urteilsvermögen auf KI-Ergebnisse anwenden müssen
Die zentrale Erkenntnis ist, dass KI datenintensive Aufgaben übernimmt, während Menschen Erfahrung und Urteilsvermögen einbringen.
Ich bin immer davon ausgegangen, dass Erfahrung in Finanzmodellen inhärent war, weil die Modelle stets von erfahrenen Menschen erstellt wurden.
Das ist nicht mehr der Fall. KI erstellt inzwischen Modelle, sodass Erfahrung von der Mechanik der Modellerstellung getrennt wurde. Sie liegt nun in den Annahmen, der Gestaltung der ursprünglichen Prompts sowie in der gründlichen Interpretation und Befragung der Ergebnisse.
Gegenüberstellungen können dies veranschaulichen:
- KI erstellt Prognosen für das Basisszenario; Menschen ergänzen anschließend potenzielle zukünftige Investitionen oder „Risikoabschläge“, wenn Herausforderungen bestehen.
- KI erstellt und bewertet mehrere „Was-wäre-wenn“-Szenarien und potenzielle Trends; Menschen entscheiden anschließend, auf welche Risiken sie sich konzentrieren oder welche Ergebnisse am wichtigsten sind.
- KI zieht Daten und Parameter für Modelle heran; Menschen entscheiden anschließend, welche davon in das Modell integriert werden.
Die zentrale Erkenntnis ist, dass KI datenintensive Aufgaben übernimmt, während Menschen Erfahrung und Urteilsvermögen einbringen.
Warum KI-Workflows sowohl Disziplin als auch Flexibilität benötigen
Die Finanzabteilung muss die Entwicklung eines konsistenten analytischen Rahmens anführen, der Kennzahlen, Berechnungen, Datenquellen und den Prozess zur Umwandlung von Daten in Informationen definiert.
Ich erinnere mich an ein Gespräch mit einer CFO, die „Disziplin im Kern, Flexibilität an den Rändern“ empfahl. Das ist mir im Gedächtnis geblieben, weil es genügend Kontrolle bietet, damit alle den Daten vertrauen, und genügend Agilität, um sie schnell anzuwenden.
Wenn diese Art der Governance gut umgesetzt wird, ermöglicht sie der Finanzabteilung, als Beschleuniger und nicht als Bremse für die Unternehmensprozesse zu fungieren.
Warum CFOs funktionsübergreifend arbeiten müssen, um fehlerhafte Daten zu beseitigen
Apropos Disziplin: Jede CFO muss bei ihren Daten für Disziplin sorgen! Das ist unglaublich wichtig — und mit KI sogar noch wichtiger. Ein Koch würde keine Suppe mit schmutzigem Wasser zubereiten, und auch du solltest keine Finanzentscheidungen auf der Grundlage fehlerhafter Daten oder falsch verstandener Kennzahlen treffen.
Die Finanzabteilung wird oft als die Funktion beschrieben, die Daten in Entscheidungen umwandelt. Doch bevor die Finanzabteilung Erkenntnisse gewinnen kann, muss jemand sicherstellen, dass die zugrunde liegenden Daten vertrauenswürdig und konsistent sind und im gesamten Unternehmen einheitlich verstanden werden. Deshalb übernehmen führende Finanzteams zunehmend eine Rolle, die über Berichterstattung und Analyse hinausgeht. Sie werden Teil einer funktionsübergreifenden Fähigkeit, die zentrale Kennzahlen definiert, Datenstandards steuert und die Regeln dafür festlegt, wie Informationen aus Quellsystemen in geschäftliche Entscheidungen einfließen.
Betrachten Sie es als eine Nachweiskette für Informationen. Daten entstehen in operativen Systemen, werden durch Geschäftslogik und Berechnungen transformiert und erscheinen letztlich in Prognosen, Dashboards, Managementberichten und strategischen Entscheidungen. In jeder Phase sind Definitionen, Annahmen und Governance wichtig. Wenn Umsatz, Kunden, Marge oder Produktivität für verschiedene Gruppen unterschiedliche Bedeutungen haben, verbringt die Organisation mehr Zeit damit, über Zahlen zu diskutieren, als auf ihrer Grundlage zu handeln.
Die Finanzabteilung ist einzigartig positioniert, um dieses Ergebnis zu verhindern. Als Hüterin der Unternehmensleistung kann die Finanzabteilung mit der IT, den operativen Bereichen und den Unternehmensleitern zusammenarbeiten, um einen gemeinsamen analytischen Rahmen zu schaffen — einen Rahmen, der sicherstellt, dass Daten von der Quelle bis zur Nutzung konsistent bleiben. So kann sich die Organisation weniger auf den Abgleich von Informationen und stärker auf bessere Entscheidungen konzentrieren.
Wie KI die Einstellung von Mitarbeitern und die Größe des Finanzteams beeinflusst
Als Folge der KI sehe ich häufig, dass Unternehmen deutlich schneller wachsen als ihre Finanzteams, wodurch sich der operative Hebel erhöht.
Das liegt nicht an Entlassungen — CFOs entlassen nur selten Mitarbeiter aus ihren Teams. Der Grund ist, dass sie heute anders einstellen. Vor einer Einstellung müssen sie sich fragen: „Kann die KI diese Aufgabe übernehmen, oder brauche ich einen Menschen?“
Richten Sie den Einsatz Ihrer KI auf echte geschäftliche Herausforderungen aus
Mein Rat lautet: Richten Sie Ihre KI-Initiativen auf echte geschäftliche Herausforderungen aus, anstatt mit der Technologie zu beginnen und anschließend nach einem Problem zu suchen … Denken Sie daran: Die Pflichten des CFO ändern sich nicht. Das Einzige, was sich ändert, sind die Werkzeuge, die wir einsetzen, um unsere Erkenntnisse zu vermitteln!
Mein Rat lautet: Richten Sie Ihre KI-Initiativen auf echte geschäftliche Herausforderungen aus, anstatt mit der Technologie zu beginnen und anschließend nach einem Problem zu suchen.
So vermeiden Sie unzusammenhängende Experimente und stellen sicher, dass Sie Lösungen entwickeln, die messbare Ergebnisse liefern. Außerdem verlagert sich das Gespräch von „Was kann diese Technologie leisten?“ zu „Welche Entscheidungen können wir verbessern?“ — und genau dort erzielt KI eine bedeutende Wirkung.
Denken Sie daran: Die Pflichten des CFO ändern sich nicht. Das Einzige, was sich ändert, sind die Werkzeuge, die wir einsetzen, um unsere Erkenntnisse zu vermitteln!
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