KI verändert die Arbeitsabläufe in allen Branchen, insbesondere im Finanzwesen. Von Finanzteams wird erwartet, dass sie auf der Grundlage immer größerer Datenmengen präzise und zeitnahe Berichte erstellen, damit Führungskräfte und andere Teams strategischere Entscheidungen treffen können.
KI-Tools zeigen bereits Wirkung: Sie verbessern die Prognosegenauigkeit, reduzieren den Zeitaufwand für Monatsabschlüsse und helfen den Finanzteams, Risiken rechtzeitig zu erkennen, um zu handeln.
Im Bericht "2025 State of AI in Financial Services" befragte Nvidia 600 Finanzdienstleister zu ihrem Einsatz von KI und den Vorteilen, die sie dabei feststellen konnten. 68 % von ihnen sahen eine Umsatzsteigerung von mindestens 5 % (23 % sogar von mehr als 20 %), während 64 % eine Senkung der jährlichen Kosten um mindestens 5 % verzeichneten.
80 % der Banken setzen KI weltweit ein, um ihre Abläufe zu verbessern, und sehen Vorteile in einer schnelleren Betrugserkennung, Kosteneinsparungen und vielem mehr.
Aber Sie müssen keine Bank sein, um von den Vorteilen der KI in der Finanzanalyse zu profitieren. Hier erfahren Sie, wie diese Tools schnell unverzichtbar werden.
Der Einsatz von KI in der Finanzanalyse geht über die Aufforderung von ChatGPT zur Unterstützung bei Finanzberichten hinaus. Finanzteams verwenden eine Vielzahl von speziellen KI-Tools für die Analyse, darunter:
KI-Tools ersetzen die Finanzteams nicht, sondern verbessern nur ihre Arbeit. Je mehr Fachwissen Ihre Finanzteams haben, desto mehr werden sie von diesen Tools profitieren. Durch die Beschleunigung der arbeitsintensiveren Aufgaben, die in Ihren Finanzprozessen anfallen, können Ihre Teams ihre Bandbreite für Aufgaben reservieren, die ihre Zeit und Aufmerksamkeit benötigen. Aufgaben wie die manuelle Aufbereitung von Daten für die Übertragung zwischen verschiedenen Tools nehmen viel Zeit in Anspruch, und die Zuweisung dieser Aufgaben an menschliche Teammitglieder bringt keine Vorteile gegenüber der Übertragung an KI-Tools.
Ebenso schränkt die Menge der Finanzdaten, mit denen Ihre Teams zu tun haben, ihre Prognosefähigkeiten künstlich ein und macht eine genaue Berichterstattung über Trends unnötig schwierig. Der Einsatz des richtigen KI-Tools kann die Datenverarbeitungsabläufe beschleunigen, den Teams weiterreichende Prognosen ermöglichen und durch Analysen mehr Muster aufdecken.
Mit KI-Tools können Fachleute in allen Branchen bei wichtigen Arbeitsabläufen Zeit und Mühe sparen. In der Finanzanalyse können Sie mit diesen Tools einige der schwierigsten Probleme in diesem wichtigen Prozess angehen, von ineffizienten Arbeitsabläufen bis hin zur genauen Vorhersage von Trends in volatilen Märkten. Darüber hinaus kann KI das Sammeln, Bereinigen und Laden von Daten in die Plattformen, die Sie für Berichte und Analysen benötigen, drastisch beschleunigen.
So geht's.
Prädiktive Analysen sind für die Finanzanalyse unerlässlich. Sie ermöglicht es Finanzfachleuten, vorhandene Daten in Prognosen und Modelle umzuwandeln, um für die Zukunft zu planen. Eine Prognose kann beispielsweise als Grundlage für die Rechtfertigung einer geplanten Expansion oder einer Neuverteilung der Vermögenswerte eines Unternehmens dienen.
Die Herausforderung bei der Erstellung von Prognosen? Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, sie zu analysieren und die Muster zu erkennen, die zu besseren Prognosen und genaueren Szenarien führen.
Mithilfe von KI-Tools können Sie mit weniger manuellem Aufwand mehr aus diesen Daten machen. CFOs und andere Finanzfachleute können mehr Modelle ausführen, ihre Annahmen in Echtzeit anpassen und sich proaktiv auf Marktveränderungen vorbereiten. So lassen sich nicht nur Prognosen in kürzerer Zeit erstellen, sondern sie können auch automatisch auf der Grundlage neuer Daten und aktualisierter Annahmen mit Hilfe von KI angepasst werden.
Die Finanzanalyse ist mit einem hohen Anteil an manueller Arbeit verbunden. Das Sammeln von Daten, ihre Verarbeitung und das Laden in die richtigen Tools machen einen Großteil dieser Arbeit aus. Aber auch für die eigentliche Analyse dieser Daten geht viel Zeit verloren, da die Finanzteams Hypothesen vor der Erstellung von Szenarien vorbereiten, testen und modifizieren müssen.
Nicht alle Aufgaben, die in diesen Prozessen anfallen, müssen von Menschen erledigt werden. Einige können präzise und schnell von KI-Tools erledigt werden, so dass sich Ihr Finanzteam auf andere Aufgaben konzentrieren kann, die tatsächlich einen Mehrwert für Ihren Prozess darstellen und nicht nur seine Zeit in Anspruch nehmen. Beispiele für KI-gestützte Automatisierung im Finanzwesen sind:
Prophix One Intelligence, die eigene KI-Engine von Prophix, ermöglicht es Finanzteams, sofortige Einblicke zu gewinnen, Datenvisualisierungen auf natürliche Weise in vereinfachter Sprache zu erklären, Kommentare automatisch zu generieren und die wichtigsten Faktoren für Abweichungen zu identifizieren.
Die grundlegende Finanzanalyse ist bereits anspruchsvoll und arbeitsintensiv. Sobald das Finanzbild Ihres Unternehmens komplexer wird - oder Ihre Analyseanforderungen umfangreicher werden - kann die Arbeitsbelastung exponentiell ansteigen. Mit den wachsenden Anforderungen an die Berichterstattung nimmt auch die Menge der zu analysierenden Daten zu, und Ihre Teams werden schnell mit zusätzlicher Arbeit überfordert.
KI-Tools rationalisieren nicht nur die Finanzanalyse, sondern machen fortgeschrittene Analysen auch für alle Teams zugänglicher. CFOs und Leiter der Finanzabteilung können automatisch Ad-hoc-Berichte erstellen, um den unmittelbaren Berichtsbedarf zu decken, Dashboards und Visualisierungen mit natürlicher Sprache erstellen und automatisierte Beschreibungen ohne technische Kenntnisse generieren.
All dies führt zu einer schnelleren Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen, zu einer besseren Kommunikation mit den Stakeholdern und zu einer Vertiefung des Wissens für alle Teams. Ein KI-Tool wie Prophix Copilot macht Self-Service-Reporting für alle Teams durch Abfragen in natürlicher Sprache verfügbar, d. h. jeder kann Berichte abrufen und Daten aktualisieren, indem er einfach eine Frage stellt - genau so, wie er es mit einem menschlichen Kollegen tun würde.
Zwei der wichtigsten Vorteile von KI-Tools in der Finanzanalyse sind laut Nvidia-Studie eine Steigerung der Einnahmen und eine Senkung der Betriebskosten. Da KI-Tools die Finanzanalyse rationalisieren und optimieren, kann jeder Beteiligte bessere Entscheidungen treffen. Alle diese Entscheidungen zusammengenommen führen zu einer besseren Verwaltung der Ausgaben und einer höheren Investitionsrendite, was zu einem besseren Endergebnis für das gesamte Unternehmen führt.
Darüber hinaus bringt KI auch innerhalb des Finanzanalyseprozesses enorme Vorteile mit sich, darunter:
Genauere Prognosen: Für die Erstellung einer Prognose müssen riesige Datenmengen gesammelt und analysiert werden, und es ist nur allzu leicht, einen Trend zu übersehen, der die Prognose völlig verändert. KI-Tools können denselben Datensatz mehrmals analysieren, wodurch es unwahrscheinlicher wird, dass sie diese subtilen Trends übersehen.
Kürzere Abschlusszyklen: Der Finanzabschluss ist für die Finanzanalyse von entscheidender Bedeutung und gleichzeitig sehr mühsam. Jede Verbesserung des Zeitaufwands und der manuellen Arbeit, die mit diesem Prozess verbunden sind, macht die Finanzanalyse insgesamt effektiver, und KI erreicht beides in hohem Maße.
Verbesserte strategische Planung: KI-Tools demokratisieren den Zugang zu Finanzanalysen, Modellen und Szenarien. Wenn Führungskräfte im gesamten Unternehmen detaillierte, gründliche Berichte erhalten können, indem sie einfach einen Chatbot fragen, ist es für alle einfacher, Entscheidungen im Einklang mit der Gesamtstrategie des Unternehmens zu treffen.
Stärkere Risikobereitschaft: Jedes Unternehmen muss finanzielle Risiken eingehen, um zu wachsen. Tiefergehende Finanzanalysen, die von KI unterstützt werden, können Ihnen ein besseres Verständnis für jedes potenzielle Risiko und dessen Einordnung in Ihre Gesamtstrategie vermitteln.
Obwohl KI-Tools enorme Vorteile mit sich bringen, kann ihre Implementierung in Ihrem Unternehmen genauso schwierig sein wie die anderer Software-Tools - und oft mit zusätzlichen Risiken verbunden sein. Wenn Sie sich dieser Herausforderungen bewusst sind - und über bewährte Verfahren verfügen, die sie abmildern können -, können Sie Ihre Implementierung optimieren und mehr aus diesen Tools herausholen.
Bevor Sie ein neues KI-Tool implementieren, sollten Sie sich über die folgenden Herausforderungen im Klaren sein:
Trotz der damit verbundenen Herausforderungen bringt die Implementierung von KI-Tools einen enormen ROI, den man nur schwer ignorieren kann. Im Folgenden finden Sie einige Best Practices für die Bewältigung gängiger Implementierungsherausforderungen:
KI ist weit mehr als nur reine Automatisierung. Sie wird schnell zu einer transformativen Technologie für Finanzteams und Finanzanalysen, so wie es Technologien wie die digitale Fotografie und billige PCs waren. KI-gestützte Finanzteams können sich von reaktiven Zahlenjongleuren zu proaktiven Ermöglichern einer daten- und erkenntnisgestützten Führung entwickeln. KI unterstützt die strategische Planung, die Risikominderung, die Leistungsanalyse und das Stakeholder-Reporting nicht nur für Finanzteams, sondern für das gesamte Unternehmen. Die Ergebnisse der Finanzanalyse sind für jeden zugänglich, ohne dass zusätzliche manuelle Arbeit anfällt.
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