Management Summary

Finanzabteilungen entwickeln sich vom Transaktionszentrum zum datengetriebenen Steuerungsorgan: KI erweitert die Rolle des CFO über Reporting hinaus – hin zu Echtzeit‑Prognosen, Risikoanalysen und strategischer Entscheidungsunterstützung.
Saubere, standardisierte Daten sind die Grundvoraussetzung für belastbare KI‑Ergebnisse: Fehlerhafte oder inkonsistente Eingangsdaten führen zu verzerrten Entscheidungen; E‑Rechnungspflichten wirken als Katalysator für Datenqualität und Prozessstandardisierung.
Kontrollmechanismen und Auditierbarkeit werden zum Pflichtprogramm: KI‑Entscheidungen müssen nachvollziehbar, dokumentiert und prüfbar sein – inklusive Datenherkunft, Regeln, Modellen und menschlichen Freigaben.
Neue Rollen und Kompetenzen entstehen im Finanzbereich: Mitarbeitende wechseln von Datenerfassung zu Analyse, Interpretation und Validierung; Daten‑ und KI‑Kompetenz wird ebenso wichtig wie klassisches Accounting‑Know‑how.
Der CFO wird zum KI‑Strategen und Technologieentscheider: Er verantwortet künftig nicht nur Zahlen, sondern auch Plattformen, Governance und interne Kontrollsysteme für KI‑gestützte Finanzprozesse – ein klarer Wandel des Rollenprofils.

Rund die Hälfte der deutschen Unternehmen hat Standardaufgaben im Finanzwesen mit KI bereits automatisiert oder ist gerade dabei. Künstliche Intelligenz soll aber nicht nur Prozesse optimieren. Sie soll vielmehr helfen, Chancen und Risiken schneller zu ermitteln. Welche neuen Fähigkeiten Finanzteams dafür jetzt brauchen und wie sich die Rolle des CFOs verändert, beschreibt Oliver Rauschil, Senior Director Digital Sales bei Quadient, im Gespräch mit »manage it«.

Herr Rauschil, wie steht es aktuell um die digitale Transformation in den Finanzabteilungen deutscher Unternehmen?

Viele Unternehmen haben bereits Routinebuchungen, Datenerfassung oder Standardrecherchen automatisiert oder sind mittendrin. Darauf folgt nun die nächste Stufe: Daten für Auswertungen und Einblicke intelligent zu nutzen. Hierbei geht es um mehr als eine ganzheitliche Sicht über den aktuellen Stand aller Finanzprozesse – von der Finanzverwaltung bis hin zu kompletten Abstimmungszyklen oder Rechnungsabschlüssen. KI-gestützte Lösungen liefern dem CFO immer häufiger auch Prognosen in Echtzeit, etwa zum Cashflow. Die Digitalisierung im Finanzwesen wächst also über Transaktionen und Reporting hinaus. KI wird künftig zudem Fehler oder Anomalien prüfen und bei der Erfüllung von Compliance-Vorgaben unterstützen. Damit entwickelt sich die Finanzabteilung zum Knotenpunkt für alle relevanten Unternehmenskennzahlen.

Oliver Rauschil,
Senior Director Digital Sales bei Quadient

Können Sie das näher erklären – welche Anforderungen stellt KI an die Datenverwaltung?

KI-Agenten »verstehen« Daten nicht im menschlichen Sinne. Sie treffen Annahmen allein auf Basis des Inputs. Sind die Eingangsdaten fehlerhaft oder inkonsistent, liefert der KI-Assistent oder KI-Agent einen falschen oder verzerrten Output. Und das ist ein ernstzunehmendes Risiko. Für Unternehmen ist eine standardisierte und saubere Datenbasis die Grundvoraussetzung dafür, dass Ergebnisse korrekt und belastbar sind. Kurz gesagt: Die Datenqualität muss stimmen!

Hier hilft tatsächlich die E-Rechnungspflicht. Sie zwingt nämlich Unternehmen, ihre Daten zu bereinigen und zu strukturieren. Denn sonst ist kein durchgängiger Prozess möglich. Die Firmen legen mit der Umstellung auf E-Invoicing also den Grundstein für den Ausbau ihrer KI-gestützten Finanzprozesse.

Welche Herausforderungen kommen damit auf die Firmen zu?

KI lernt kontinuierlich. Das ist grundsätzlich positiv. Es bedeutet aber auch, dass sie in die falsche Richtung lernen kann. Und wenn das passiert – etwa durch tendenziöse Feedbacks oder verzerrte Daten – setzt die KI diesen Irrweg unbeirrt fort. Es sei denn, man korrigiert sie. Ein Beispiel: Einige Kunden aus derselben Region bezahlen ihre Rechnungen zu spät. Die KI könnte aufgrund dieser Datenpunkte fälschlicherweise annehmen, dass bei allen Kunden in diesem Postleitzahlen-Gebiet ein erhöhtes Ausfallrisiko besteht. CFOs müssen deshalb Kontrollmechanismen einrichten, die KI-Entscheidungen überprüfen. Schlussendlich ist der Mensch für die Arbeit der KI verantwortlich. Vielen ist die Tragweite dessen noch nicht ausreichend bewusst.

Kontrolle ist ein gutes Stichwort: Wie wirken sich KI-basierte Entscheidungen in Revisionen oder Audits aus?

Eine KI-basierte Entscheidung muss sowohl für Wirtschaftsprüfer als auch für interne Revisoren nachvollziehbar sein. Dafür brauchen Auditoren eine prüfbare »Spur«. Erst dann lassen sich verwendete Daten, Regeln und Modelle sauber nachverfolgen. Menschliche Kontrollpunkte und Freigaben sind ebenfalls zu dokumentieren.

Gleiches gilt, wenn die KI eine Buchung oder Berechnung vornimmt oder einen Kunden in eine Risikoklasse einstuft. Um zu erkennen, dass das Vorgehen methodisch korrekt war, braucht es gute Kontrollmechanismen. Diese bewahren dann vor sachlichen und technischen Fehlern oder einer systematischen Abweichung von der Objektivität – Stichwort Bias. Damit sind wir wieder bei der Datenbasis: Sind Daten fehlerhaft, einseitig oder verzerrt, trifft die KI unter Umständen eine falsche Entscheidung. Das gilt es zu verhindern.

Das klingt nach einer Herkulesaufgabe. Wie kann das gelingen?

Laut einer Analyse des Haufe-Verlags vom Februar 2026 werden bis 2030 mittels KI viele operative Finanzaufgaben automatisiert. Dadurch entstehen neue Rollen, die analytische und technische Kompetenz erfordern. Wir sehen schon heute, dass Mitarbeitende deutlich weniger Zeit mit der Datenerfassung verbringen. Sie beschäftigen sich mehr damit, Ergebnisse zu interpretieren, Auffälligkeiten zu prüfen und Handlungsoptionen für das Management abzuleiten. Datenkompetenz und ein grundlegendes Verständnis von KI sind für Finanzmitarbeiter daher ebenso wichtig wie klassisches Fachwissen in Accounting, Controlling oder Reporting. Das wird zum einen zu intensiven Weiterbildungen, zum anderen zu gezielten Neueinstellungen führen.

Reichen zusätzliche Qualifikationen wirklich aus, um KI zuverlässig zu kontrollieren?

Nein, die Unternehmen müssen zudem klare Verantwortlichkeiten definieren: Wer überwacht KI-Prozesse? Wer validiert die Ergebnisse? Wer verantwortet die Qualität der Eingangsdaten?

Ich gehe davon aus, dass Finanzabteilungen einen KI-Experten einsetzen oder unternehmensweit ein KI-Kompetenzzentrum einrichten werden. Denkbar ist auch ein spezialisiertes Team innerhalb des Finanzwesens, das versteht, was die KI tut und warum – und das im Prüfungsfall auskunftsfähig ist. Der Aufbau belastbarer interner Kontrollsysteme für KI-getriebene Finanzprozesse ist in jedem Fall eine unmittelbare Managementaufgabe.

Wie verändert sich damit die Rolle des CFOs?

Überspitzt gesagt wird der CFO vom Zahlenverwalter zum KI-Strategen. War er früher primär Berichterstatter vergangener Ereignisse, werden heute von ihm Aussagen zum Status in Echtzeit und Prognosen für mögliche Liquiditätsengpässe oder Cashflow-Probleme erwartet. Das bringt es mit sich, dass der CFO auch Technologieplattformen beurteilen und beschaffen muss, die diese Analysen und Einblicke ermöglichen. Eine technische Kompetenz, die traditionell nicht zum Kernprofil des Finanzchefs gehörte.

Oliver Rauschil ist Experte für die digitale Transformation im Finanzwesen. Seine Spezialgebiete sind die E-Rechnung sowie die Automatisierung von Procure-to-Pay(P2P)- und Order-to-Cash(O2C)-Prozessen. Bei Quadient ist er als Senior Director of Digital Sales für Zentraleuropa verantwortlich und unterstützt Unternehmen bei der Modernisierung ihrer Finanzabläufe und Kundenkommunikation.

www.quadient.com

Illustration: © Ganpagnjanee | Dreamstime.com

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