Womit CFOs bei KI beginnen sollten – und was sie vermeiden sollten
Mitch Petracca erklärt, warum CFOs bei KI mit wiederholbaren Finanzprozessen beginnen, Bestätigungsarbeiten automatisieren und Beurteilung sowie Verantwortlichkeit in menschlicher Hand belassen sollten.
Mitch Petracca
Gründer von Finsider.ai
Klein anfangen: Eine erfolgreiche Einführung von KI beginnt mit einem messbaren Arbeitsablauf, weist dessen Nutzen nach und wird anschließend auf die Finanzprozesse ausgeweitet.
Menschliche Beurteilung: KI sollte Bestätigungen und die Erkennung von Mustern übernehmen, während Finanzfachleute weiterhin Schlussfolgerungen und Empfehlungen verantworten und die Haftung tragen.
Datenqualität: Schlecht gepflegte Finanzdaten schränken die Zuverlässigkeit von KI ein, weshalb eine Bereinigung vor Investitionen in anspruchsvolle Werkzeuge unerlässlich ist.
Finanzwesen in Echtzeit: Die kontinuierliche Buchhaltung ersetzt veraltete Monatsendaufnahmen durch aktuelle Abstimmungen, eine schnellere Erkennung von Anomalien und zeitnahere Entscheidungen der Führungsebene.
Nachgewiesene Ergebnisse: Forward Firm verkürzte die Bearbeitungszeit um 40 Prozent und erweiterte zugleich die Transaktionsprüfung von Stichproben auf die vollständige Abdeckung des Hauptbuchs.
Nach seiner Tätigkeit in verschiedenen Führungspositionen im Finanzbereich gründete Mitch Petracca Forward Firm, einen Remote-CPA- und Beratungsdienst. Als KI dann die Einschränkungen in seinen Arbeitsabläufen beseitigte, entwickelte er Finsider.ai, um sein Betriebsmodell zu unterstützen.
Wir haben mit Mitch darüber gesprochen, wie KI die Arbeit von Finanzfachleuten verändert. Er erklärte uns, wo man anfangen sollte und wann Vorsicht geboten ist.
Als die KI-Transformation einsetzte
Mein Name ist Mitch Petracca. Ich bin Wirtschaftsprüfer, geschäftsführender Partner bei Forward Firm und seit Kurzem Gründer von Finsider.ai.
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Die Kurzfassung meiner beruflichen Laufbahn ist, dass ich meine Karriere bei PwC begonnen und schnell festgestellt habe, wie viel Zeit selbst hochkarätige Teams damit verbrachten, Daten in Form zu bringen, bevor sie beraten konnten. Daten bereinigen, abstimmen, dieselben Analysen für jeden einzelnen Auftrag von Grund auf neu erstellen. Technologie konnte dieses Problem damals nicht lösen; es waren schlicht die Kosten der Geschäftstätigkeit.
Als ich das Unternehmen verließ und Forward Firm aufbaute, wollte ich eine andere Art von Firma führen. Zuerst auf Remote-Arbeit ausgerichtet, schlank und vollständig auf Hebelwirkung ausgelegt. Wir bieten Transaktionsberatung, Steuerberatung, Buchhaltung und etwa 50 Aufträge zur Ermittlung der Ertragsqualität pro Jahr an. Das erreichen wir ohne die Mitarbeiterzahl, die ein traditionelles Unternehmen benötigen würde, indem wir alles konsequent systematisieren.
Doch nach etwa drei Jahren stieß ich immer wieder auf dieselbe Hürde: Die Tools auf dem Markt waren nicht für Praktiker wie uns konzipiert. Sie waren für interne FP&A-Teams gedacht. Also entwickelte ich das Tool, das ich mir selbst gewünscht hätte. Daraus entstand Finsider, eine KI-gestützte Plattform für Finanzinformationen, die darauf ausgelegt ist, unübersichtliche Kundendaten in einem Bruchteil der Zeit in ein für die Beratung geeignetes Datenpaket umzuwandeln.
Da setzte die KI-Transformation für mich ein. Sie war nicht abstrakt. Sie entstand daraus, dass ich beobachtete, wie Stunden für Aufgaben verschwanden, die ein gut konzipiertes System in wenigen Minuten erledigen konnte.
So beginnen Sie mit KI
KI ist ein Kraftmultiplikator, aber für sich genommen keine Transformationsstrategie. Sie macht das, was bereits vorhanden ist, schneller, gründlicher und konsistenter. Wenn Ihre Prozesse gut konzipiert sind, verstärkt KI die Ergebnisse. Wenn Ihre Prozesse fehlerhaft sind, skaliert KI die fehlerhaften Ergebnisse schneller und in größerem Umfang.
Die erste Frage eines CFO sollte daher nicht lauten, welches KI-Tool er verwenden soll. Sie sollte lauten: „Was genau möchte ich schneller und besser erledigen – und ist es überhaupt sinnvoll, diese Aufgabe schneller und besser zu erledigen?“ Ein CFO, der einen Berichtprozess automatisiert, den niemand liest, transformiert den Finanzbereich nicht. Er automatisiert Störgeräusche.
Das ist wichtig, weil die meisten KI-Initiativen im Finanzbereich nicht daran scheitern, dass die Technologie falsch ist, sondern daran, dass sie das Problem falsch definiert haben. Die Technologie funktionierte genau wie vorgesehen. Sie optimierte lediglich das Falsche. Definieren Sie vor dem Start, was „besser“ in Form einer Kennzahl bedeutet: Durchlaufzeit, Transaktionsabdeckung, Mitarbeiterzahl pro Auftrag oder Tage bis zum Monatsabschluss. Wenn Sie die Kennzahl, die Sie verändern, nicht benennen können, haben Sie noch keine Initiative. Sie haben ein Tool, das nach einem Problem sucht.
Sobald Sie das definiert haben, beginnen Sie mit einem Arbeitsablauf, weisen Sie dessen vollständige Funktionsfähigkeit nach und erweitern Sie dann. Wenn Sie das Potenzial erkennen, besteht die Versuchung, von Anfang an alles aufzubauen. Das beeinträchtigt Ihre Produktionsreife, weil alles länger dauert, wenn Sie gleichzeitig eine zu große Bandbreite abdecken. Wählen Sie etwas mit einer klaren richtigen Antwort, messbarem Zeitaufwand und einem eindeutigen Nachweis. Führen Sie es ein, arbeiten Sie damit und gehen Sie dann zum nächsten Arbeitsablauf über.
Ich habe das nicht getan, und der Preis dafür war Vertrauen.
Warum Führungskräfte im Finanzbereich 80 % automatisieren und 20 % dem Menschen überlassen sollten
Was Menschen und was KI übernehmen sollten, betrachte ich als eine Hierarchie. Prüfungsarbeiten bilden die unterste Ebene, Analysen die mittlere und Beurteilungen die oberste. KI übernimmt die unterste Ebene und unterstützt die mittlere, aber die oberste Ebene bleibt unberührt.
KI übernimmt also die Transaktionsklassifizierung, den Kassenabgleich, die Abweichungsanalyse, das Kennzeichnen von Anomalien im gesamten Hauptbuch, das KPI-Reporting, die Überfälligkeitsanalyse von Forderungen und Verbindlichkeiten sowie das Datenpaket für die erste Prüfung. Bei diesen Tätigkeiten stehen Geschwindigkeit und Abdeckung über der Interpretation. Eine Maschine kann 100 % der Transaktionen anhand von 300 Kriterien schneller und konsistenter prüfen als jeder Sachbearbeiter.
Wir setzen KI auch intensiv in der operativen Ebene des Unternehmens ein: Besprechungsnotizen und Kundenübersichten aus jedem Gespräch, tägliche Buchhaltungsklassifizierung mit einer maximalen Frist von 48 Stunden für nicht kategorisierte Positionen sowie eine Bewertung des Zustands jeder QBO-Datei, bevor wir einen Auftrag zur Ermittlung der Ertragsqualität bearbeiten. Das sind Workflow-Automatisierungen, keine finanzwirtschaftlichen Entscheidungen, aber sie schaffen die Voraussetzungen für bessere Entscheidungen.
Ausdrücklich menschliche Aufgaben umfassen jede QoE-Schlussfolgerung, jede steuerliche Freigabe, jede Beurteilung von Hinzurechnungen und jede Empfehlung an den Kunden. Die CPA-Lizenz ist mit diesen Ergebnissen verbunden. KI kann die Daten zusammentragen, Anomalien kennzeichnen und den ersten Durchlauf durchführen. Ich entscheide, was das bedeutet und was dagegen zu tun ist.
Dieselbe Logik gilt für die Preisgestaltung und die Strukturierung von Transaktionen. KI kann mir eine Vergleichsgruppe, eine Margen-Benchmark und eine Abweichungsanalyse liefern. Ob die Hinzurechnung zum EBITDA eines Kunden gegenüber dem QoE-Team eines anspruchsvollen Käufers vertretbar ist, erfordert jedoch Kontext, Erfahrung und Verantwortlichkeit. Das wird niemals an die KI übertragen.
Mein Arbeitsprinzip lautet: Automatisiere die 80 Prozent, die Bestätigung und Mustererkennung umfassen. Schütze die 20 Prozent, die Beurteilung und Haftung umfassen. Das Gegenteil davon ist entweder ineffizient oder gefährlich.
Die Vorteile der KI-Integration
Mit KI haben wir die Dauer von Projekten bei Forward Firm um 40 Prozent reduziert. Unser schlankes Team führt etwa 50 QoE-Projekte pro Jahr durch, und wir haben die Bereitstellungszeit von 3-4 Wochen auf 2-3 Wochen verkürzt. Unser kurzfristiges Ziel sind 1-2 Wochen. Das ist keine Prognose, sondern unser Weg mit den derzeitigen Werkzeugen.
Wir haben die Transaktionsabdeckung vom Branchenstandard von 5-10 Prozent auf 100 Prozent erhöht. Bei jedem Projekt durchsuchen wir das vollständige Hauptbuch anhand von etwa 300 Stichwortmarkierungen. Das verändert die Qualität des Arbeitsergebnisses, nicht nur die Geschwindigkeit.
Die COA-Zuordnung, also die Standardisierung des Kontenplans eines Kunden anhand unseres Modells, erreicht automatisch eine Genauigkeit von 95 Prozent. Zu Beginn jedes neuen Projekts war dies ein ganzer Tag manueller Arbeit. Jetzt verbringen wir einen Nachmittag damit, die 5 Prozent zu prüfen, die das System für einen Menschen markiert.
Wo KI menschliche Unterstützung benötigt
Aber es ist nicht alles positiv. Hier sind einige Bereiche, in denen die Auswirkungen der KI hinter den Erwartungen zurückgeblieben sind.
- Datenqualität: Dies ist die entscheidende Variable. KI ist nur so gut wie die Daten, die man ihr zuführt. Wir haben Kundenbuchhaltungen gesehen, deren Hauptbücher so uneinheitlich codiert waren, dass die Ergebnisse des ersten Durchlaufs eine erhebliche menschliche Korrektur erforderten, bevor sie nutzbar wurden. Das Problem „Müll rein, Müll raus“ lässt sich nicht mit einem besseren Algorithmus umgehen.
- Vertrauenskalibrierung: Erfahrene Finanzfachleute dazu zu bringen, den Ergebnissen der KI zu vertrauen, ohne manuelle Prüfungen durchzuführen, ist ein Problem des Veränderungsmanagements und kein Softwareproblem. Das dauerte länger als die Entwicklung. Wenn ich das gewusst hätte, hätte ich die Einführung so gestaltet, dass Vertrauen in kleinen, überprüfbaren Schritten aufgebaut wird, anstatt die vollständige Funktionalität bereitzustellen und zu erwarten, dass sich das Verhalten automatisch anpasst. Verhalten folgt Belegen.
- Abdeckungslücken: Die KI kennzeichnet bestimmte Kategorien korrekt — komplexe konzerninterne Transaktionen, nicht standardmäßige Umsatzrealisierung und bestimmte steuerliche Anpassungen —, kann Ihnen aber nicht sagen, wie Sie damit umgehen sollen. Eine Beurteilung durch erfahrene Fachleute ist weiterhin erforderlich. Das System bringt die Frage zum Vorschein; der CPA beantwortet sie.
- Zukunftsorientierte Analyse: Für historische Analysen war KI transformativ. Abstimmung, Abweichungen, Anomalieerkennung, Datenpakete im ersten Durchlauf. All das funktioniert. Bei Prognosen hat sie jedoch nicht das geliefert, was ich erwartet hatte. Die Erstellung einer belastbaren 13-Wochen-Liquiditätsprognose, einer Umsatzprognose, die Preis und Volumen voneinander trennt, oder eines Szenariomodells, auf das sich ein CFO oder Kreditgeber verlassen kann, erfordert weiterhin einen erheblichen menschlichen Konstruktionsaufwand. Werkzeuge können historische Einflussfaktoren sichtbar machen. Sie erstellen bislang jedoch keine nutzbaren zukunftsorientierten Modelle.
- Schriftliche Darstellungen: Ein QoE-Bericht ist nicht nur ein Datenpaket. Er enthält einen Abschnitt mit Schlussfolgerungen, eine Darstellung der Feststellungen und eine Zusammenfassung für Führungskräfte, die ein Käufer, dessen Rechtsberater und dessen Kreditgeber genau lesen werden. KI kann einen Entwurf erstellen. Sie kann einen Abschnitt strukturieren. Die Qualität schriftlicher Darstellungen aus KI-Werkzeugen ist jedoch noch nicht auf einem Niveau, auf dem ich sie ohne erhebliche Überarbeitung an eine Gegenpartei übergeben kann. Ich hatte bis jetzt mit größeren Fortschritten gerechnet.
Ein QoE-Arbeitsablauf aus der Praxis
Der rote Faden: KI übernimmt die Datenerfassung, Standardisierung, Bestätigung und Mustererkennung. Der CPA trägt die Verantwortung für jede Schlussfolgerung.
Jahrzehntelang basierten Finanzkontrollen und Transaktionsprüfungen auf der Annahme, dass eine gut konzipierte Stichprobe praktisch genauso gut sei wie eine vollständige Abdeckung. Der Branchenstandard für eine QoE liegt bei 5 bis 10 Prozent der Transaktionen. Diese Annahme war nicht willkürlich. Ihr lag eine reale Einschränkung zugrunde: Eine vollständige Abdeckung war in einem angemessenen Zeitrahmen nicht umsetzbar. Daher entwickelte der Berufsstand auf Grundlage dieser Einschränkung eine Methodik und bezeichnete sie als bewährte Vorgehensweise. KI beseitigt diese Einschränkung.
Ich werde Sie durch einen QoE-Auftrag führen – von dem Moment, in dem ein Auftrag eingeht, bis zu dem Moment, in dem wir den Bericht liefern. Dies ist der Arbeitsablauf, wie er heute abläuft.
Bevor wir mit dem Auftrag beginnen. Wenn ein neuer Mandant hinzukommt, lassen wir zunächst dessen QBO-Datei durch CheckTheLevel laufen, ein Werkzeug, das den Zustand einer QuickBooks-Datei auf einer Skala von 0 bis 100 bewertet. Es kennzeichnet doppelte Lieferanten, falsch codierte Konten, fehlende Bankfeeds und Inkonsistenzen bei der Klassifizierung. Die Bewertung zeigt uns, wie viel manuelle Bereinigung wir einplanen müssen und worauf wir unser erstes Gespräch mit dem Mandanten konzentrieren sollten. So vermeiden wir Überraschungen zwei Wochen später.
Datenerfassung. Wir verwenden unser Werkzeug, um eine Verbindung zum Hauptbuch und zur Bank herzustellen. Die Daten werden über Plaid und Railz eingelesen, und die Synchronisierung läuft in etwa fünf Minuten. Die Plattform ordnet den Kontenplan automatisch unserem standardisierten Modell zu – mit einer Genauigkeit von 95 Prozent. Die 5 Prozent, die sie nicht zuverlässig zuordnen kann, werden zur Prüfung durch einen Menschen gekennzeichnet.
Erstanalyse. Sobald die Daten vorliegen, laufen drei Prozesse automatisch ab. Erstens der Liquiditätsabgleich: Hauptbuch und Bank werden für jedes Konto und jeden Zeitraum abgeglichen. Zweitens die vollständige Hauptbuchprüfung: 300 Stichwortkennzeichnungen über 100 Prozent der Transaktionen. Drittens die Abweichungsanalyse: Veränderungen von Zeitraum zu Zeitraum, wobei prozentuale und absolute Bewegungen automatisch sichtbar gemacht werden.
Ebene der menschlichen Prüfung. Hier beginnt die Arbeit des CPA. Ich prüfe die gekennzeichneten Transaktionen, die Abweichungen und die COA-Ausnahmen. Ich entwickle die These zu den Hinzurechnungen: Ich ermittle, welche Posten in dieser Gewinn- und Verlustrechnung einmalig, privat veranlasst oder nicht operativ sind, und bestimme, ob ich jeden einzelnen Posten gegenüber dem QoE-Team eines anspruchsvollen Käufers verteidigen kann. Die Plattform liefert dieses Urteil nicht. Sie übergibt mir eine strukturierte und priorisierte Liste von Fragen. Ich beantworte sie.
Anrufrhythmus. Fathom erfasst jeden Mandantenanruf, tritt automatisch bei, transkribiert ihn und erstellt eine Zusammenfassung. Innerhalb von 24 Stunden nach jedem Mandantenanruf befindet sich eine schriftliche Zusammenfassung in der Akte. Keine Notiz geht verloren. Maßnahmen sind eindeutig formuliert und zugewiesen.
Lieferung. Wir liefern einen QoE-Bericht mit prüfungsfreundlichen Arbeitspapieren, einer lückenlosen Nachvollziehbarkeit von der Quelle bis zur Schlussfolgerung und einer von unserem Auftragsteam verfassten Zusammenfassung für die Geschäftsleitung – nicht von KI erstellt.
Der rote Faden: KI übernimmt die Datenerfassung, Standardisierung, Bestätigung und Mustererkennung. Der CPA trägt die Verantwortung für jede Schlussfolgerung. Der Arbeitsablauf stellt sicher, dass ich zum Zeitpunkt einer Ermessensentscheidung über bessere Informationen verfüge – schneller und mit einer höheren Abdeckung als bei jedem früheren Prozess, den ich durchgeführt habe.
Warum CFOs das Finanzwesen für eine kontinuierliche Buchhaltung neu gestalten sollten
Ich würde mich mit Nachdruck dafür einsetzen, den Abschlusszyklus selbst neu zu gestalten. Nicht nur einen Teil davon, sondern seine gesamte Architektur.
Die meisten Finanzorganisationen führen die Buchhaltung weiterhin als Stapelverarbeitung durch. Transaktionen sammeln sich an. Am Monatsende führt ein Team Abstimmungen, eine Prüfung der Klassifizierung, Abweichungsanalysen und die Berichterstattung durch. Der Abschluss dauert Tage, manchmal Wochen, und die Führungskräfte lesen eine Momentaufnahme, die bereits veraltet ist. Einschränkungen der menschlichen Arbeitsgeschwindigkeit haben diese Architektur geprägt. Die Einschränkung ist verschwunden, aber die Architektur besteht fort.
Kontinuierliche Buchhaltung ist die Neugestaltung. Statt Transaktionen zu sammeln und in großen Mengen zu verarbeiten, klassifizieren und stimmen Sie sie in Echtzeit ab, kennzeichnen Anomalien bei ihrem Auftreten und halten eine aktuelle statt einer periodischen Finanzlage aufrecht. Der Monatsabschluss findet weiterhin statt, wird aber zu einer Prüfung und Freigabe statt zu einem Konstruktionsprojekt.
Wir setzen dieses Modell auf der Buchhaltungsseite ein. Wir klassifizieren das Hauptbuch jedes Mandanten täglich. Nicht zugeordnete Posten dürfen höchstens 48 Stunden offen bleiben. Anomalien werden noch in derselben Woche sichtbar, in der sie auftreten, und nicht erst sechs Wochen später, wenn jemand den Monatsbericht abruft. Bevor wir einen QoE-Auftrag beginnen, erstellen wir eine Zustandsbewertung der QBO-Datei, um Lücken in der Datenqualität zu identifizieren. Wenn wir Transaktionsberatung leisten, sind die Bücher dafür bereits geeignet.
Dies hat erhebliche nachgelagerte Auswirkungen. Ein CFO mit einem kontinuierlichen, präzisen Finanzbild kann in Echtzeit beraten. Derzeit beraten die meisten CFOs auf Grundlage von Daten, die Wochen alt sind, und von Modellen, die auf einer abgeschlossenen Periode basieren, in der möglicherweise nachträglich Fehler korrigiert wurden. Das ist kein CFO-Problem, sondern ein Problem des Systemdesigns.
Die Neugestaltung erfordert keine beeindruckenden Werkzeuge. Sie erfordert drei Entscheidungen: einen Standard für die Klassifizierungslatenz festzulegen und das Team dafür zur Verantwortung zu ziehen, eine Abstimmungsprüfung einzusetzen, die nach jeder Synchronisierung statt am Periodenende ausgeführt wird, und die Prüfung von Anomalien von einer planmäßigen auf eine auslösende Aktivität umzustellen. Jede Finanzorganisation kann diese Prozess- und Werkzeugentscheidungen heute treffen.
Warum sich die Autorität des CFO durch KI-Daten in Echtzeit verändert
Die Frage lautet: "Was geschieht mit der Autorität des CFO, wenn die Daten immer aktuell und jederzeit verfügbar sind?"
Derzeit hat das Urteil eines CFO teilweise deshalb Gewicht, weil er über Kontext verfügt, der den anderen Anwesenden fehlt – aufgebaut dadurch, dass er sich über längere Zeit intensiv mit den Zahlen beschäftigt hat. Wenn KI diesen Kontext in Echtzeit für alle zugänglich macht, verlagert sich der Vorsprung des CFO vollständig auf Interpretation, Kommunikation und Verantwortlichkeit. Führungskräfte, die diesen Wandel nicht vollzogen haben, werden feststellen, dass ihre Rolle unter ihnen erodiert, ohne zu verstehen, warum.
Die CFOs, auf die es in fünf Jahren am meisten ankommen wird, sind nicht diejenigen, die die Zahlen am besten kennen. Es sind diejenigen, die ihnen sagen können, was die Zahlen bedeuten, und dafür einstehen.
Fünf Ratschläge für CFOs
Ich habe fünf Ratschläge für Führungskräfte im Finanzbereich:
- Beginnen Sie mit Bestätigungsarbeit, nicht mit Beurteilungsarbeit. Der Bereich mit dem höchsten ROI und dem geringsten Risiko für den Einsatz von KI ist Arbeit, die derzeit Fachkräfte stundenlang beschäftigt, nur um die Richtigkeit zu überprüfen. Cash-Abstimmung, Abweichungsanalyse, Transaktionsabdeckung, COA-Standardisierung. Diese Arbeit hat eine richtige Antwort. KI gelangt schneller und vollständiger dorthin als ein Mensch. Beginnen Sie dort, weisen Sie den Wert nach und bauen Sie internes Vertrauen auf. Beginnen Sie nicht mit Prognosen oder strategischen Erzählungen und fragen Sie sich dann, warum das Ergebnis nicht gut genug ist.
- Bringen Sie Ihre Daten in Ordnung, bevor Sie das Werkzeug kaufen. Niemand hört diesen Ratschlag gern, weil er langsam und wenig glamourös ist, aber er setzt die Obergrenze. Ich habe erlebt, wie Unternehmen teure Plattformen auf inkonsistent codierten Büchern eingesetzt und anschließend die KI beschuldigt haben, wenn die Ergebnisse unzuverlässig waren. Das Werkzeug ist nicht das Problem. Wenn Ihr Hauptbuch ein Chaos ist, bereinigen Sie es zuerst. Der Hebel kommt später.
- Trennen Sie klar, was Ihre Berufszulassung betrifft und was nicht, und machen Sie dies Ihrem Team gegenüber ausdrücklich deutlich. Die dauerhafte Trennlinie im Finanzbereich verläuft nicht zwischen KI und Mensch. Sie verläuft bei der Verantwortlichkeit. Jede Ausgabe, die Ihren Namen, Ihre Freigabe und Ihre Empfehlung gegenüber einem Vorstand oder Kreditgeber trägt, liegt in Ihrer Verantwortung. KI kann die Analyse erstellen. Beurteilung und Haftung liegen bei Ihnen. Diese Grenze verschiebt sich nicht. Wenn Sie sie verwischen lassen, werden Sie irgendwann für einen Fehler einstehen müssen, den das Werkzeug gemacht hat.
- Kaufen Sie nicht einfach nur Werkzeuge. Bauen Sie ein System auf. Ein Werkzeug ist eine Komponente. Die darum herum aufgebaute Betriebsebene schafft einen Hebel: die Weiterleitungslogik, die SOPs, die festgelegten Verantwortlichen und die Übergaben. Ich habe Finanzteams mit großartigen Werkzeugen und ohne System gesehen, die keine besseren Ergebnisse erzielten als zuvor. Das System ist der entscheidende Faktor.
- KI gefährdet die CFO-Rolle nicht. Der CFO, der sie ignoriert, riskiert, hinter demjenigen zurückzubleiben, der dies nicht tut. Das ist keine Drohung, sondern eine Beobachtung zur Marktstruktur. Wenn Ihr Wettbewerber eine QoE in 10 Tagen liefert und Sie dafür vier Wochen benötigen, wird der Markt Ihnen zeigen, wer die Zukunft repräsentiert. Das Zeitfenster, um diese Kompetenz aufzubauen, solange sie noch einen Unterschied macht, ist kürzer, als die meisten denken.
Ich habe fünf Ratschläge für Führungskräfte im Finanzbereich: Beginnen Sie mit Bestätigungsarbeit, nicht mit Beurteilungsarbeit. Bringen Sie Ihre Daten in Ordnung, bevor Sie das Werkzeug kaufen. Trennen Sie klar, was Ihre Berufszulassung betrifft und was nicht, und machen Sie dies Ihrem Team gegenüber ausdrücklich deutlich. Kaufen Sie nicht einfach nur Werkzeuge. Bauen Sie ein System auf. KI gefährdet die CFO-Rolle nicht. Der CFO, der sie ignoriert, riskiert, hinter demjenigen zurückzubleiben, der dies nicht tut.
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