Künstliche Intelligenz und Finanzen Kompetenzen und Verantwortung für die Gestaltung des Wandels

KI eröffnet Finanzleitungen neue Möglichkeiten. Um daraus Mehrwert zu schaffen, braucht es verlässliche Daten, gut vorbereitete Menschen und ein Betriebsmodell, das Automatisierung und Kontrolle verbindet. Dieser Ansatz steht im Mittelpunkt des von Andrea Schenone entwickelten EFFAS Workshops.

Wo sollte künstliche Intelligenz in der Finanzfunktion eingesetzt werden? Welchen Mehrwert sollte sie schaffen? Wie viel Autonomie sollte ein KI-Agent erhalten? Und wer bleibt für die Ergebnisse verantwortlich?

Diese Fragen betreffen unmittelbar die Unternehmensführung. Die Antworten beeinflussen die Arbeitsorganisation, die Qualität der Entscheidungen und die Entwicklung beruflicher Kompetenzen.

Für Schweizer Unternehmen, von KMU bis hin zu internationalen Konzernen, lässt sich dieses Thema ausgehend von konkreten Bedürfnissen angehen: einen Prozess effizienter gestalten, eine Analyse verbessern oder der Geschäftsleitung zeitnahere Informationen bereitstellen. Entscheidend ist, diese Möglichkeiten mit der Einsatzbereitschaft der Organisation und einer verantwortungsvollen Umsetzung zu verbinden.

Auf dieser Grundlage habe ich mein AI CFO Framework entwickelt, das auf vier Säulen beruht: KI, Menschen, Governance und Leadership. Ziel ist es, Finanzverantwortliche bei der Gestaltung einer Finanzfunktion zu unterstützen, die neue technologische Möglichkeiten mit Fachkompetenz und klaren Verantwortlichkeiten verbindet.

Vor der Auswahl der Werkzeuge die Bereitschaft des Unternehmens beurteilen

Eine glaubwürdige Transformation beginnt mit einem Blick auf die tägliche Arbeit.

Wofür setzt das Team seine Zeit ein? Welche Prozesse verursachen Verzögerungen? Wo treten immer wieder Fehler auf? Welche Entscheidungen könnten von einer besseren Analyse profitieren?

Diese Fragen helfen, Möglichkeiten zu erkennen. Um zu entscheiden, in welche davon investiert werden soll, müssen anschliessend die Verfügbarkeit verlässlicher Daten, die Klarheit der Verantwortlichkeiten, die Systemzugänge und die Fähigkeit der Mitarbeitenden zur Überprüfung der KI-Ergebnisse beurteilt werden.

In meinem Ansatz werden mögliche Anwendungsfälle anhand von fünf Kriterien geprüft: Mehrwert für das Unternehmen, Machbarkeit, Einsatzbereitschaft der Daten, Risiko und Geschwindigkeit, mit der ein Nutzen erzielt werden kann.

Dieser Vergleich macht die Prioritäten deutlich. Eine Anwendung für Finanzprognosen könnte monatelange Arbeiten an den Daten erfordern. Ein enger umrissenes Reportingprojekt könnte es ermöglichen, früher nützliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Die erste Wahl sollte daher auf ein Projekt fallen, das die Organisation tatsächlich umsetzen, bewerten und als Lerngelegenheit nutzen kann.

Mission Autonomie und Grenzen von KI-Agenten definieren

KI-Agenten können ein Ziel über mehrere Schritte und Werkzeuge hinweg verfolgen. In der Finanzfunktion eröffnet dies Möglichkeiten für Prognosen, Reporting, Rechnungsabschluss, Treasury und Risikoanalysen.

Um die Auswirkungen zu verstehen, kann man sich einen Agenten vorstellen, der Abweichungen gegenüber einer Prognose analysieren soll. Er könnte autorisierte Daten abrufen, sie mit einer Referenzbasis vergleichen, Auffälligkeiten melden und einen Kommentarentwurf erstellen.

Bevor er in den Prozess integriert wird, muss festgelegt werden, auf welche Informationen er zugreifen und welche Handlungen er ausführen darf, wann eine menschliche Prüfung erforderlich ist und wie mit Ausnahmefällen umzugehen ist.

Eine Abweichung erkennen, sie erklären und einen Bericht für die Geschäftsleitung freigeben sind unterschiedliche Verantwortlichkeiten. Die Fähigkeit, eine Tätigkeit auszuführen, rechtfertigt nicht automatisch die Berechtigung, auch alle nachfolgenden Tätigkeiten auszuführen.

Um diese Grenzen klar festzuhalten, sieht das Framework eine Finance Agent Identity Card vor: einen Steckbrief, der Mission, verantwortliche Person, operative Grenzen, Leistungskennzahlen und erforderliche Kontrollen definiert.

Eine Aufsicht die wirksames Eingreifen ermöglicht

Governance muss in die Gestaltung des Prozesses einfliessen.

Datenqualität, Zugriffsrechte, Überprüfbarkeit der Ergebnisse, Abhängigkeiten von Anbietern und Betriebskontinuität sind Aspekte, die Finanzverantwortliche von Anfang an berücksichtigen müssen.

Auch die menschliche Aufsicht setzt klare Bedingungen voraus. Wer ein Ergebnis überprüft, muss über genügend Fachwissen, Informationen, Zeit und Befugnisse verfügen, um es zu hinterfragen und einzugreifen. Eine formelle Freigabe allein gewährleistet noch keine wirksame Kontrolle.

Bei jedem Pilotprojekt sollte klar sein, welche Umstände eine Unterbrechung erfordern, wer den Prozess stoppen darf und unter welchen Bedingungen er wieder aufgenommen werden kann.

Es geht darum, auf neue technologische Möglichkeiten die in der Finanzfunktion vertrauten Grundsätze anzuwenden: definierte Verantwortlichkeiten, Nachweise, Kontrollschwellen und der Umgang mit Ausnahmefällen.

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Das neue Betriebsmodell gestalten

Die Einführung von KI verändert die Verteilung der Arbeit.

Einige Tätigkeiten können automatisiert werden, andere werden durch Technologie unterstützt. Manche müssen unter unmittelbarer menschlicher Kontrolle bleiben. Wieder andere können entfallen, weil sie nicht mehr zu den Zielen des Prozesses beitragen.

Diese Entscheidungen erfordern ein neues Finance Operating Model, also eine bewusste Definition der Zusammenarbeit zwischen Menschen, Daten, Systemen und Agenten.

Wer ist für die Daten verantwortlich? Wer gestaltet und beaufsichtigt die Agenten? Wer validiert die Ergebnisse? Wie werden die Verantwortlichkeiten zwischen der zentralen Funktion und den Geschäftseinheiten aufgeteilt? Wofür wird die frei gewordene Zeit eingesetzt?

Für Organisationen mit mehreren Standorten bedeutet dies auch, ein Gleichgewicht zwischen gemeinsamen Regeln und operativer Autonomie zu finden. Ein möglicher Ansatz besteht darin, gemeinsame Standards für Zugriffe, Kontrollen und Datenqualität festzulegen und den einzelnen Einheiten die Auswahl der für ihre Bedürfnisse relevantesten Anwendungen zu überlassen.

Menschen im Mittelpunkt der Transformation

Finanzfachwissen bleibt unverzichtbar. Hinzu kommen neue Verantwortlichkeiten bei der Aufsicht über Agenten, der Validierung von Ergebnissen sowie der Verwaltung von Daten und KI-Kontrollen.

Die Teams benötigen ein vertieftes Verständnis von Daten und künstlicher Intelligenz sowie Urteilsvermögen, Kommunikationsfähigkeit und die Fähigkeit zur kritischen Analyse.

Ein Ergebnis, das in seiner Form überzeugt, muss auch inhaltlich überprüfbar sein. Dafür muss man den Prozess kennen, seine Annahmen verstehen und erkennen können, wann eine Schlussfolgerung wichtige Aspekte des Unternehmenskontexts ausser Acht lässt.

Die Weiterbildung muss zudem den Erfahrungsschatz der Organisation bewahren. Wenn bestimmte Tätigkeiten automatisiert werden, muss geplant werden, wie Fachkräfte weiterhin das Wissen entwickeln, das sie zur Aufsicht über diese Tätigkeiten benötigen.

Ein 90-Tage-Plan für die Umsetzung

Eine hilfreiche Roadmap verbindet eine ausgewählte Möglichkeit mit einem kontrollierten Pilotprojekt.

Der Plan muss die Ausgangslage festhalten, Verantwortliche benennen, Abhängigkeiten identifizieren und messbare Erfolgskriterien definieren. Neben Produktivität und Geschwindigkeit müssen auch die Qualität der Ergebnisse, die Wirksamkeit der Kontrollen und die Akzeptanz bei den Mitarbeitenden berücksichtigt werden.

Überprüfungspunkte ermöglichen Entscheidungen auf der Grundlage von Nachweisen: Ist das Projekt startbereit? Soll es fortgesetzt werden? Kann es ausgeweitet werden?

Auch die Anpassung oder der Abbruch eines Pilotprojekts kann ein nützliches Ergebnis sein. So lässt sich vermeiden, dass aus einer interessanten Idee ohne ausreichende Nachweise eine kostspielige Verpflichtung wird.

Ein Executive-Programm mit EFFAS

Diese Grundsätze bilden die Grundlage des EFFAS AI CFO Executive Workshop: Preparing Finance for the AI Era, den ich entwickelt habe und persönlich als Dozent durchführen werde.

Das Programm führt die Teilnehmenden durch fünf miteinander verbundene Module, mit Praxisfällen und Werkzeugen, die sie in ihrer eigenen Organisation einsetzen können:

• AI Finance Opportunity Map, um Möglichkeiten zu identifizieren und zu bewerten;
• Finance Agent Identity Card, um Rolle und Grenzen der Agenten zu definieren;
• Risk and Control Assessment, um Risiken und Kontrollen zu untersuchen;
• Future Finance Operating Model, um die künftige Organisation zu gestalten;
• 90-Day Action Plan, mit Verantwortlichen, Kennzahlen und Entscheidungspunkten.

Der Workshop richtet sich an CFOs, Finanzdirektorinnen und Finanzdirektoren sowie Fachkräfte aus Finanzplanung und -analyse, Controlling, Rechnungswesen, Reporting, Treasury, Risiko, Governance und Transformation. Er richtet sich ebenso an Führungskräfte, die die Einführung von KI in der Finanzfunktion beaufsichtigen. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.

Die Sitzungen finden am 17., 20., 24. und 27. November 2026 live online in englischer Sprache statt und umfassen insgesamt neun Stunden. Das Programm ist auf maximal 30 Teilnehmende begrenzt und beinhaltet ein digitales Workbook sowie eine EFFAS-Teilnahmebescheinigung.

Künstliche Intelligenz wirft Fragen zu Kompetenzen, Verantwortung und Wettbewerbsfähigkeit auf. Für Führungskräfte im Finanzbereich bedeutet Vorbereitung, die Ansatzpunkte auszuwählen, die Risiken zu verstehen und die Voraussetzungen dafür zu schaffen, dass Innovation überprüfbare Ergebnisse hervorbringt.

Programm und Anmeldung: EFFAS AI CFO Executive Workshop