Im Interview spricht Thomas Mehlkopf, General Manager und Head of Working Capital Management von SAP-Taulia über die strategischen Ziele des Unternehmens und die Bedeutung von KI-Innovation für das zukünftige Wachstum. Er betont die Rolle von Technologie bei der Optimierung von Finanzprozessen und wie SAP-Taulia Unternehmen dabei unterstützt, ihre Liquidität zu verbessern.

Wie sieht die »Revolution KI« im Bereich des Finanz- und Treasury-Sektors aus?

KI revolutioniert die Entscheidungsfindung im Finanz- und Treasury-Bereich. Unsere Umfrage »The Rise of AI in the Finance Function« zeigt, dass mehr als die Hälfte (66 Prozent) der Finanzverantwortlichen in Deutschland KI bei der Entscheidungsfindung vertrauen, was zeigt, wie schnell KI in dieser Funktion an Bedeutung gewonnen hat. Jedes Finanzunternehmen, mit dem ich zu tun habe, hat KI-Use-Cases getestet und setzt sie nun in Real-World-Scenarios ein. Das steht in deutlichem Gegensatz zu der Situation vor nur zwei Jahren, als KI im Finanzbereich kaum eine Rolle spielte. Angesichts der Fähigkeit von KI, riesige Datensätze in Echtzeit zu analysieren, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und proaktive Erkenntnisse zu gewinnen, ist es keine Überraschung, dass Unternehmen sie nutzen, um sich in der heutigen unsicheren Wirtschaftslage einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Thomas Mehlkopf,
General Manager und
Head of Working Capital Management
von SAP-Taulia

Welches Innovationspotenzial legt KI für den Bereich der Working-Capital-Lösungen frei?

KI hat das Potenzial, Working-Capital-Lösungen zu transformieren. Dennoch bleibt ein Großteil davon ungenutzt – nur 37 Prozent der Unternehmen weltweit nutzen KI in diesem Bereich. Unser klares Ziel bei SAP und Taulia ist es, dies zu ändern und Working Capital zum führenden Finanzbereich für den Einsatz von KI zu machen. In naher Zukunft erwarte ich einen Anstieg von agentenbasierten KI-Anwendungsfällen im Finanzbereich, die in der Lage sind, autonome Entscheidungen zu treffen. Ein spezialisierter KI-gestützter Working-Capital-Agent könnte Treasurer bei der Erfüllung der Working-Capital-Ziele ihres Unternehmens unterstützen, indem er Cashflows dynamisch verwaltet, die Finanzierung von Verbindlichkeiten automatisiert und die Zahlungsbedingungen für Lieferanten optimiert. Diese KI-Agenten ermöglichen eine engere Zusammenarbeit zwischen Beschaffung, Treasury, Lieferanten und Kunden und gewährleisten einen strategischeren und datengesteuerten Ansatz für das Working-Capital-Management, um die Liquidität und finanzielle Stabilität zu verbessern.

Wo liegen die Potenziale, wo die Herausforderungen beim Einsatz vom KI im Finanz- und Treasury-Bereich?

Das Potenzial von KI im Finanzwesen liegt in der Verbesserung von Prognosen und Automatisierung. KI-gestützte Prognosen bieten Echtzeiteinblicke in den Cashflow und machen die Finanzplanung präziser. KI-Agenten können Aufgaben wie Streitbeilegung und Abstimmungen automatisieren, so dass sich die Finanzteams auf strategische Initiativen konzentrieren können. Natural Language Processing (NLP) kann die Zugänglichkeit verbessern, indem es Nutzern ermöglicht, Analysen abzufragen, wodurch datengestützte Entscheidungen intuitiver werden.

Herausforderungen bei der Einführung können sich aus der Komplexität der Integration und aus Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit ergeben. Unternehmen müssen deshalb eine klare KI-Strategie entwickeln und in die Schulung ihrer Mitarbeiter investieren. Wer diese Hürden erfolgreich meistert, wird durch intelligentere finanzielle Entscheidungen, verbesserte Effizienz und optimierte Ressourcenzuweisung einen erheblichen Wettbewerbsvorteil erlangen.

Welche Faktoren sind bei der strategischen Entscheidungsfindung mit KI besonders relevant?

Um mit KI präzise Erkenntnisse für die strategische Entscheidungsfindung zu gewinnen, müssen Unternehmen Silos aufbrechen, indem sie Daten systemübergreifend integrieren und synchronisieren. Hier bieten sich Innovationen wie die SAP Business Data Cloud an, mit der man verschiedene Datensätze aus unterschiedlichen Systemen zusammenführen kann. Ebenso entscheidend ist es, Vertrauen in die von KI generierten Erkenntnisse zu schaffen – dies erfordert Verständlichkeit und durch Menschen prozessierte Aufsicht. Die Verständlichkeit schafft Transparenz und stellt sicher, dass die Finanzteams nachvollziehen können, wie die KI zu bestimmten Schlussfolgerungen kommt, und stärkt so das Vertrauen in die Entscheidungsfindung. Die durch den Menschen ausgeübte Supervision dient als Kontrollinstanz, um KI-gesteuerte Erkenntnisse zu validieren und sie mit den Geschäftszielen abzugleichen. Agilität ist ebenfalls von zentraler Bedeutung – KI-Modelle müssen kontinuierlich verfeinert und mit neuen Daten aktualisiert werden, um die sich verändernde Marktdynamik widerzuspiegeln. Aus der Sicht von SAP und Taulia ist es unsere Aufgabe, Unternehmen bei der Entwicklung flexibler KI-Strategien zu unterstützen, die Finanzteams in die Lage versetzen, fundierte und proaktive Entscheidungen zu treffen, um in einem sich schnell verändernden Umfeld immer einen Schritt voraus zu sein.

Können Sie an einem Praxisbeispiel zeigen, wie sich mit KI-Entscheidungsfindungsprozesse optimieren lassen?

KI kann die Entscheidungsfindung optimieren, indem sie prädiktive Analysen zur Verbesserung der Cashflow-Prognose einsetzt. So kann KI beispielsweise ältere Transaktionsdaten und externe Faktoren wie Markttrends oder saisonale Schwankungen analysieren, um zukünftige Cash-Inflows oder Cash-Outflows genauer vorherzusagen. Dies hilft Treasury-Teams dabei, den Liquiditätsbedarf vorherzusehen und Liquiditätsengpässe zu vermeiden. KI-gestützte Algorithmen können auch sich wiederholende Aufgaben wie Abgleichungsprozesse automatisieren und Anomalien in Echtzeit erkennen. Indem sie Anpassungen zur Verbesserung der Finanzstrategien vorschlagen, führen sie zu einer besseren Ressourcenallokation und zu effizienten Entscheidungen.

Wie zahlt KI auf die Datenanalyse ein?

KI verbessert die Datenanalyse, indem sie manuelle Aufgaben automatisiert, die Genauigkeit verbessert und Erkenntnisse in großem Umfang generiert. KI-gestützte prädiktive Analysen untersuchen künftige Ergebnisse und historische Daten und ermöglichen Unternehmen einen besseren Einblick, um proaktive Entscheidungen zu treffen und Risiken zu minimieren. Durch Natural Language Processing wird der Zugang zu komplexen Daten erleichtert, was schnellere und fundiertere Erkenntnisse ermöglicht. KI integriert zudem mehrere Datenquellen und kombiniert sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten, um einen umfassenden Überblick über Business Operations und ein tieferes Verständnis von Strukturen zu ermöglichen. KI ersetzt nicht die menschliche Expertise, sondern bietet den Teams smarte Tools, damit sie mit vorausschauenden Erkenntnissen Strategie und Innovation vorantreiben können.

Besonders in den Bereichen strategische Finanzentscheidungen und Lieferkettenmanagement wird KI großes Vertrauen entgegengebracht – wie lassen sich diese Bereiche mit KI optimieren und wieso sind sie so prädestiniert für den KI-Einsatz in der Finanzfunktion?

KI eignet sich besonders gut für die Gestaltung strategischer Finanzentscheidungen, da sie große Mengen komplexer Daten schnell und präzise verarbeiten kann. Durch Echtzeiteinblicke in Cashflow-Muster und die Vorhersage potenzieller Engpässe können Unternehmen eine präzise Finanzplanung durchführen und ihre Strategien proaktiv anpassen.

Das Vertrauen in KI für das Lieferkettenmanagement ist groß, denn sie ermöglicht präzise Bedarfsprognosen und optimiert die Ressourcenzuweisung. KI-gestützte Analysen können die Nachfrage an bestimmten geografischen Standorten vorhersagen, so dass Unternehmen ihre Bestände proaktiv umschichten und Störungen abfedern können. Diese Fähigkeit ist in Zeiten von Lieferkettenunterbrechungen von entscheidender Bedeutung, da sie für Stabilität und Effizienz sorgt.

Wie stellen sich Unternehmen des Finanz- und Treasury-Bereichs in den kommenden Jahren am besten zukunftsfähig mit KI auf?

Um sich in den kommenden Jahren als Vorreiter zu positionieren, sollten Finanz- und Treasury-Unternehmen eine kontinuierliche Innovationskultur im Bereich KI etablieren. Die Erkundung des Potenzials von KI in anderen Anwendungen, wie beispielsweise Betrugserkennung, regulatorischer Compliance und effektiver Steuerung, kann die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen in der sich wandelnden Landschaft von heute steigern. Durch Investitionen in KI-gestützte Automatisierungstools für Routineaufgaben im Finanzwesen können Unternehmen den manuellen Aufwand reduzieren und die Produktivität steigern. Das ist von entscheidender Bedeutung für Finanzabteilungen, die mit einer zunehmenden Arbeitsbelastung konfrontiert sind, während die Zahl der Mitarbeiter gleichbleibt. Zusätzlich ist es entscheidend, dass Unternehmen eine datenzentrierte Kultur pflegen und sicherstellen, dass die richtige Dateninfrastruktur vorhanden ist, um KI effektiv zu nutzen und bessere und schnellere Finanzentscheidungen zu treffen.

Illustration: © Luisfilipemoreira | Dreamstime.com

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