KI im Finanzabschluss: Warum Geschwindigkeit allein nicht ausreicht

Jeder Saldo, jede Journalbuchung, jede Kontenabstimmung und jede Anpassung fließt letztlich in die Finanzberichterstattung ein. Führungskräfte, Wirtschaftsprüfer und weitere Stakeholder müssen sich auf diese Ergebnisse verlassen können. Je stärker KI in den Finanzabschluss integriert wird, desto wichtiger wird deshalb eine zentrale Frage: Wie können Unternehmen die Effizienz von KI nutzen, ohne Kontrolle und Verantwortlichkeit zu verlieren? Die Antwort darauf wird mitentscheiden, welche Unternehmen KI erfolgreich in ihre Finanzprozesse integrieren können und welche über einzelne Pilotprojekte nicht hinauskommen.

Finanzteams müssen mehr leisten, ohne Kontrolle abzugeben

Unternehmen erwarten eine schnellere Berichterstattung und frühzeitigere Einblicke in die Geschäftsentwicklung. Gleichzeitig müssen Finanzabteilungen steigende Transaktionsvolumina, komplexe regulatorische Anforderungen, fragmentierte IT-Landschaften und einen anhaltenden Fachkräftemangel bewältigen.

KI kann dabei unterstützen. Sie kann wiederkehrende Aufgaben reduzieren, große Mengen an Finanzdaten analysieren und Auffälligkeiten schneller erkennen als herkömmliche manuelle Verfahren. Doch die Automatisierung eines ineffizienten Prozesses macht diesen nicht automatisch besser. Sind Finanzprozesse fragmentiert, Daten inkonsistent oder Kontrollen unzureichend definiert, kann KI bestehende Schwachstellen sogar verstärken. Prozesse laufen möglicherweise schneller, gleichzeitig wird jedoch schwieriger nachzuvollziehen, wie bestimmte Ergebnisse zustande gekommen sind.

Gerade im Finanzabschluss darf Effizienz deshalb nicht zulasten von Genauigkeit, Transparenz oder Kontrolle gehen. Entscheidend sind nicht nur die technologischen Möglichkeiten, sondern auch klare Prozesse, verlässliche Daten und wirksame Kontrollen.

Verantwortung lässt sich nicht an KI übertragen

Eines der wichtigsten Prinzipien beim Einsatz von KI im Finanzbereich lautet: Automatisierung überträgt die Verantwortung nicht vom Menschen auf die Technologie.

Unabhängig davon, ob beispielsweise ein Transaktionsabgleich manuell oder KI-gestützt erfolgt, bleibt das Finanzteam für das Ergebnis verantwortlich. Dasselbe gilt für Journalbuchungen, Abweichungsanalysen, Rückstellungen und andere Tätigkeiten, die in die Finanzberichterstattung einfließen.

Auch die Anforderungen an das interne Kontrollsystem (IKS), Prüfnachweise und eine verlässliche Finanzberichterstattung bleiben bestehen – unabhängig davon, wie stark man einzelne Arbeitsschritte automatisiert. Durch KI kommt sogar eine zusätzliche Anforderung hinzu: Finanzteams müssen nicht nur verstehen, welches Ergebnis erzielt wurde, sondern auch nachvollziehen können, wie es zustande gekommen ist.

Damit KI zu einem verlässlichen Bestandteil des Finanzabschlusses werden kann, sollten ihre Ergebnisse deshalb drei grundlegende Anforderungen erfüllen:

1. Erklärbar: Finanzteams müssen verstehen können, welche Daten und Entscheidungsgrundlagen zu einem Ergebnis geführt haben. KI darf nicht zur Black Box werden.
2. Nachvollziehbar: Aktionen, Änderungen und Freigaben muss man dokumentieren, damit Prozesse auch internen und externen Prüfungen standhalten.
3. Überprüfbar: KI sollte innerhalb klar definierter Prozesse arbeiten, in denen festgelegt ist, wann eine menschliche Prüfung oder Entscheidung erforderlich ist.

Damit wird KI-Governance von einem abstrakten Prinzip zu einer konkreten Anforderung im Finanzalltag.

Drei Voraussetzungen für KI im Finanzabschluss

Wenn Unternehmen KI nicht mehr nur testen, sondern in zentrale Finanzprozesse integrieren, sollten drei Prinzipien im Mittelpunkt stehen.

1. Ergebnisse müssen nachvollziehbar sein: Finanzteams müssen wissen, wie KI-generierte Ergebnisse zustande gekommen sind und
   welche Informationen dafür verwendet wurden. Betrachten wir die Abweichungsanalyse: Eine KI kann eine unerwartete Veränderung auf
   einem Konto erkennen. Diese Identifizierung ist jedoch nur der erste Schritt. Das Finanzteam benötigt weiterhin Kontext: Warum ist die Abweichung aufgetreten? Welche Transaktionen haben dazu beigetragen? Wie belastbar ist die Erklärung? Welche Maßnahmen sollten daraus abgeleitet werden? Je stärker KI in finanzielle Entscheidungen eingebunden wird, desto wichtiger wird dieser Kontext.
2. Finanzdaten müssen geschützt bleiben: Der Finanzbereich verarbeitet einige der sensibelsten Daten eines Unternehmens. Bei der
   Bewertung von KI-Lösungen dürfen deshalb nicht nur Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit betrachtet werden. Unternehmen müssen wissen, wo ihre Finanzdaten verarbeitet werden, wer darauf zugreifen kann, wie Informationen gespeichert werden und ob der Einsatz der Technologie mit bestehenden Datenschutz-, Sicherheits- und Compliance-Vorgaben vereinbar ist. Besonders relevant wird dies durch den einfachen Zugang zu allgemein verfügbaren KI-Anwendungen. Mitarbeitende können solche Tools beispielsweise nutzen, um Informationen zusammenzufassen oder Analysen zu beschleunigen. Das kann die individuelle Produktivität erhöhen, birgt jedoch gleichzeitig das Risiko sogenannter Shadow AI – das heißt der Nutzung nicht freigegebener KI-Anwendungen außerhalb definierter Governance- und Sicherheitsstrukturen. Ein vollständiges Verbot dürfte dieses Problem kaum lösen. Unternehmen sollten stattdessen sichere Möglichkeiten schaffen, KI innerhalb klar definierter Vorgaben zu nutzen.
3. KI unter menschlicher Kontrolle – Verantwortung bleibt beim Menschen: KI kann Aufgaben übernehmen. Die Verantwortung für wichtige Entscheidungen bleibt jedoch beim Menschen. Unternehmen müssen deshalb festlegen: Wo darf KI eigenständig agieren? Wann ist eine menschliche Prüfung erforderlich? Und wer trägt letztlich die Verantwortung für das Ergebnis? Die Antwort hängt vom jeweiligen Prozess und dessen Risiko ab. Bei risikoarmen, stark wiederkehrenden Transaktionen kann ein geringer manueller Eingriff ausreichen. Eine wesentliche Journalbuchung oder ein ungewöhnlicher Ausnahmefall kann dagegen eine ausdrückliche Prüfung und Freigabe erfordern. Das Ziel besteht nicht darin, jede automatisierte Handlung manuell zu kontrollieren. Kontrollen sollten vielmehr risikobasiert gestaltet werden und Wesentlichkeit sowie geschäftlichen Kontext berücksichtigen.

Wo KI den Finanzabschluss verändern kann

Sind diese Grundlagen geschaffen, kann KI weit mehr leisten als einzelne Aufgaben zu beschleunigen. Ein Beispiel ist der Transaktionsabgleich. Finanzteams verbringen häufig viel Zeit damit, Transaktionen abzugleichen und anschließend nicht zugeordnete Positionen zu untersuchen. KI kann dabei helfen, große Transaktionsvolumina zu verarbeiten, Ausnahmen zu identifizieren und zu kategorisieren sowie relevante Kontextinformationen bereitzustellen. Fachkräfte können sich dadurch stärker auf Fälle konzentrieren, die tatsächlich ihre Erfahrung und fachliche Beurteilung erfordern.

Ähnliches gilt für Journalbuchungen. KI kann auf Basis historischer Muster und aktueller Finanzdaten Buchungsvorschläge unterstützen, während definierte Freigabeprozesse und Prüfpfade für die notwendige Kontrolle sorgen. Auch das Ausnahmemanagement lässt sich gezielter gestalten. Statt Auffälligkeiten ausschließlich manuell zu priorisieren, kann KI dabei unterstützen, Anomalien anhand ihres Risikos einzuordnen und relevante Informationen für die weitere Bewertung bereitzustellen.

Dadurch verändert sich langfristig auch die Rolle der Fachkräfte im Finanzabschluss. Weniger Zeit fließt in die manuelle Bearbeitung einzelner Aufgaben. Mehr Zeit steht für die Bewertung von Ausnahmen, die Steuerung von Prozessen und fachliche Entscheidungen zur Verfügung.

KI muss in Finanzprozesse integriert werden

Ein häufiger Fehler besteht darin, KI als zusätzliches Werkzeug neben bestehenden Finanzprozessen einzusetzen. Dadurch entsteht schnell eine weitere isolierte Technologielösung. Soll KI langfristig und in größerem Umfang eingesetzt werden, muss sie in bestehende Arbeitsabläufe, Kontrollen und Freigabeprozesse integriert werden.

Unternehmen sollten deshalb klare Verantwortlichkeiten für KI-gestützte Entscheidungen definieren, Freigabeverfahren festlegen und die Qualität der Ergebnisse kontinuierlich überwachen. Dafür ist eine enge Zusammenarbeit zwischen Finanzbereich, IT, Risikomanagement und Compliance notwendig.

KI-Governance lässt sich nicht allein an die IT delegieren. Viele der entscheidenden Fragen sind geschäftlicher Natur, dazu zählen:

• Welche Entscheidungen können automatisiert werden? Welche erfordern eine Freigabe?
• Welche Nachweise müssen dokumentiert werden?
• Was passiert, wenn eine KI-generierte Empfehlung abgelehnt wird?
• Wer untersucht ungewöhnliche Ergebnisse?

Diese Fragen sollte man klären, bevor KI in größerem Umfang eingesetzt wird – nicht erst, wenn sich unterschiedliche Anwendungen und Prozesse bereits etabliert haben.

Neue KPIs für KI im Finanzabschluss

Mit der zunehmenden Integration von KI müssen Unternehmen auch überdenken, wie sie den Erfolg ihrer Finanzprozesse messen.
Klassische Kennzahlen wie die Dauer des Finanzabschlusses, Produktivität und Kosten bleiben wichtig. Effizienzkennzahlen allein zeigen jedoch nicht, ob KI-gestützte Prozesse tatsächlich zuverlässig funktionieren. Zusätzlich können deshalb Kennzahlen sinnvoll sein, die Vertrauen, Qualität und Kontrolle abbilden. Unternehmen können beispielsweise betrachten:

• Welcher Anteil KI-generierter Ergebnisse erfordert eine manuelle Prüfung oder Korrektur?
• Wie zuverlässig lassen sich Ergebnisse erklären und validieren?
• Sind die erforderlichen Prüfnachweise vollständig?
• Wie konsistent sind KI-generierte Ergebnisse über verschiedene Berichtsperioden hinweg?
• Wie häufig lehnen oder passen Fachkräfte KI-generierte Empfehlungen an?

Diese Kennzahlen vermitteln ein umfassenderes Bild davon, wie erfolgreich KI tatsächlich eingesetzt wird. Denn ein Prozess, der zwar schneller läuft, dessen Ergebnisse aber nicht nachvollzogen oder zuverlässig vertreten werden können, ist nicht wirklich effizienter. Aufwand und Risiko hat man lediglich an eine andere Stelle verlagert.

Vertrauen wird die nächste Phase der KI im Finanzabschluss prägen

KI hat das Potenzial, den Finanzabschluss grundlegend zu verändern. Wiederkehrende Aufgaben können zunehmend automatisiert, Ausnahmen früher erkannt und Analysen schneller durchgeführt werden. Fachkräfte können dadurch weniger Zeit mit der Suche und Aufbereitung von Informationen verbringen und mehr Zeit in deren Bewertung investieren.

Diese Vorteile ändern jedoch nichts an der grundlegenden Verantwortung des Finanzbereichs für eine präzise, nachvollziehbare und zuverlässige Finanzberichterstattung. Langfristig werden deshalb nicht zwangsläufig die Unternehmen am meisten von KI profitieren, die am schnellsten automatisieren. Entscheidend wird sein, ob sie gleichzeitig die notwendigen Kontrollen, Sicherheitsstandards, Transparenz und menschliche Aufsicht schaffen.

Der Finanzabschluss ist dafür ein entscheidender Prüfstein. In jeder Berichtsperiode zeigt sich, ob Daten, Prozesse und Kontrollen einer genauen Prüfung standhalten. KI sollte dieses Vertrauen stärken, nicht schwächen. Für Führungskräfte, die den nächsten Schritt ihrer KI-Strategie planen, lautet die entscheidende Frage deshalb nicht mehr nur:

• „Was können wir automatisieren?“
  Sondern:
• „Welche Prozesse können wir automatisieren, ohne Kontrolle und Vertrauen zu verlieren?“

Genau diese Unterscheidung wird die Zukunft der KI im Finanzwesen bestimmen.

Literatur&Weblinks

1. Fast Isn’t Enough: Why Trust Will Define the Future of AI in Finance. Trintech, 2026.

^{Depositphotos.com/sdecoret}