Den meisten Finanzteams, die sich selbst als
KI-Vorreiter bezeichnen, fehlt es weiterhin an operativen Grundlagen, um KI sicher in zentrale Finanzprozesse zu integrieren. Zu diesem Ergebnis kommt eine Studie von Payhawk, dem Anbieter einer KI-gestützten Ausgabenmanagement-Plattform. Als "KI-Vorreiter" gelten in der Studie "CFO AI Readiness Report" Organisationen, die ihren
KI-Reifegrad selbst mit 7 bis 10 von 10 möglichen Punkten bewerteten (n = 405 von 1.520).
Die
globale Umfrage unter 1.520 Führungskräften aus dem Finanz- und Wirtschaftsbereich zeigt, dass zwar verbreitet mit KI experimentiert wird - drei Viertel (74 %) derjenigen, die sich selbst als KI-Vorreiter bezeichnen, verfügen jedoch nicht über die Governance- und Dateninfrastruktur, um von der Entwicklung zum operativen Einsatz überzugehen.
Für Finanzfunktionen ist diese Unterscheidung jedoch besonders relevant: KI ist nur dann sinnvoll, wenn sie in
zentrale Prozesse, wie Monatsabschluss, Freigaben, Genehmigungen, Ausnahmebehandlung, Prüfprotokolle und Ausgabenkontrolle, eingebettet ist.
Wie wird KI in Finanzprozessen skalierbar?
In Finanzorganisationen lässt sich KI mit minimaler Infrastruktur pilotieren. Für eine Skalierung ist jedoch eine
operative Infrastruktur erforderlich. Die Studie identifiziert fünf Anforderungen, die darüber entscheiden, ob KI in Finanzprozessen von der Entwicklungsphase zur operativen Nutzung übergehen kann:
- Umsetzungsmaßnahmen implementiert
- Mindestregeln für die KI-Nutzung definiert
- Kompetenzen und Tools vorhanden
- Budgetzusage vorhanden
- verwendbare Daten für KI-Analysen vorhanden
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Die Analyse konzentrierte sich auf Organisationen mit hoher KI-Reife. Selbst innerhalb dieser Gruppe ist der
Entwicklungsstand uneinheitlich. Nur 26 % der KI-Verantwortlichen erfüllen alle fünf Anforderungen. Anders ausgedrückt: 74 % fehlt mindestens eine Grundlage für die sichere Skalierung in Kernprozesse.
Unter den KI-Verantwortlichen berichten 78 % über eine hohe Verfügbarkeit von
KI-Kompetenzen und -Tools, 69 % verfügen über Budgetzusagen für KI und 64 % haben bereits Umsetzungsmaßnahmen implementiert.
Die Daten legen nahe, dass die KI-Einführung im Finanzwesen nicht etwa durch mangelnde Fähigkeiten, sondern vielmehr durch
Defizite bei Governance und Infrastruktur behindert wird. Ein Drittel (32 %) der KI-Verantwortlichen verfügt zwar über die notwendigen Kompetenzen, es fehlen jedoch Mindestregeln für eine sichere Anwendung. Weitere 22 % haben bereits KI-Maßnahmen implementiert, aber es fehlen ihnen ebenfalls Mindestregeln für eine konsistente Skalierung. Gleichzeitig sind zwei von fünf (39 %) der Ansicht, dass ihre Daten KI-gestützte Analysen nicht effektiv unterstützen.
Kurz gesagt: Viele Teams häufen "Regelschulden" (die Umsetzung vernachlässigt Mindestvorgaben der Governance) und "Datenschulden" (Umsetzung ohne verlässliche Datengrundlage) an.
Umfassende KI-Fähigkeiten noch nicht Standard
Umfassende KI-Fähigkeiten sind demnach zwar im Markt vorhanden, aber selbst bei den fortschrittlichsten Unternehmen noch selten. Viele Organisationen planen bereits Investitionen in KI und entsprechende Governance-Maßnahmen, doch die
Skalierung stagniert letztlich aufgrund fehlender klarer Mindestregeln oder weil Systeme die Ergebnisse nicht zuverlässig mit vertrauenswürdigen Finanzdaten abgleichen können.
"Im Finanzwesen ist KI nur dann relevant, wenn man
reale Aufgaben an kontrollierte Workflows, z. B. für Genehmigungen, Berichte und Prüfprotokolle delegieren kann", sagt Hristo Borisov, CEO und Mitgründer von Payhawk. "Unsere Daten zeigen, dass Fähigkeiten und Experimentierfreude vorhanden sind. Was fehlt, sind Infrastruktur, Mindestregeln und nutzbare Daten, um KI in großem Maßstab verantwortungsvoll umsetzen."
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Erstellt von (Name) S.P. am 25.03.2026
Geändert: 25.03.2026 10:01:42
Autor:
S. P.
Quelle:
Payhawk Limited
Bild:
Payhawk Limited
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