Gastbeitrag von Maximilian Mucha, Finance Director, Daiichi Sankyo Schweiz. Der Beitrag gibt eine persönliche fachliche Einschätzung des Autors wieder.
In meiner Arbeit mit länderübergreifenden Finanzteams sehe ich immer wieder dasselbe Muster: Viele Unternehmen wollen Künstliche Intelligenz im Finanzbereich nutzen. KI bringt aber keinen echten Mehrwert, wenn Daten nicht verlässlich sind, Abläufe nicht stimmen und Schnittstellen nicht halten. Neue Technik löst bestehende Schwächen nicht, sondern setzt auf ihnen auf. Entscheidend ist, wie Unternehmen ihre Finanzprozesse planen, testen und im Alltag zum Laufen bringen.
KI macht Schwächen sichtbarer
KI kann Abläufe beschleunigen, Analysen verbessern und Prognosen erleichtern. Doch Studien von Deloitte und EY zeigen: Was Unternehmen erwarten und was sie im Alltag erreichen, liegt oft auseinander. Viele Finanzverantwortliche nutzen KI, aber deutlich weniger sehen einen klar messbaren Nutzen. Zugleich zählen viele Unternehmen Daten, KI und Technik zu ihren wichtigsten Themen; Datensilos und schwer nutzbare Daten bremsen sie weiter.
Viele Unternehmen haben nicht zuerst ein KI-Problem. Häufig stimmt die Basis nicht: Daten liegen verstreut, Prozesse greifen nicht sauber ineinander, und Zuständigkeiten sind unklar. KI arbeitet mit genau diesen Daten, Regeln und Abläufen. Sie korrigiert solche Probleme nicht von selbst, sondern kann sie schneller weitertragen.
Wo Prozesse nicht sauber zusammenlaufen
Solche Projekte gelingen nicht schon dadurch, dass ein einzelner Baustein funktioniert. Kritisch wird es, wenn Teams Daten von einem Schritt zum nächsten übergeben, Länder unterschiedlich arbeiten und klar sein muss, wer zuständig ist. Eine Software kann technisch funktionieren, während der Ablauf insgesamt instabil bleibt.
Schnittstellen sind nicht nur technische Übergänge zwischen Systemen. Gemeint sind auch Punkte, an denen Teams etwas weitergeben: vom Finanzbereich zum Einkauf, von einem Land zum nächsten oder von der Erfassung der Daten zur Freigabe.
Probleme entstehen häufig, wenn einzelne Bausteine getrennt geplant und getestet werden. Der tatsächliche Ablauf wird dann nicht von Anfang bis Ende geprüft. Dann müssen Teams nacharbeiten, abstimmen und korrigieren; Datenstände bleiben unklar, und Abläufe verzögern sich. Deshalb reicht es nicht, ein neues System freizuschalten. Entscheidend ist, ob der Prozess danach verlässlich funktioniert.
Wenn zu viel gleichzeitig umgestellt wird
Wenn Unternehmen neue Systeme und Abläufe in mehreren Ländern oder Bereichen gleichzeitig umstellen, wirkt das auf dem Papier effizient. In der Praxis kann dadurch mehr schiefgehen. Fehler werden spät sichtbar, lokale Besonderheiten werden übersehen, und interne Teams bauen zu wenig eigenes Wissen auf. Kommen weitere Systeme dazu, wird kaum noch erkennbar, wo ein Fehler entsteht: im neuen System, in alten Daten, in einer lokalen Ausnahme oder in einem Ablauf, der vorher nie sauber beschrieben wurde.
Der Unterschied zeigt sich in der Praxis deutlich. Läuft ein Projekt Land für Land, kann ein festes internes Team vor Ort prüfen, was vom Standard abweicht, und was angepasst werden muss. Wissen bleibt im Unternehmen, Fehler wandern nicht unbemerkt in den nächsten Schritt. Wird dagegen in vielen Ländern gleichzeitig umgestellt, mit weiteren Systemen parallel und ohne echte Prüfung von Anfang bis Ende, häufen sich die Folgen schnell: Belege werden falsch gelesen, Lieferanten müssen nachfassen, Abläufe stocken.
Wer schrittweise vorgeht, erkennt Fehler früher und kann Erfahrungen in die nächste Etappe übertragen. So müssen Teams weniger nacharbeiten, und neue Abläufe werden im Alltag schneller verlässlich.
Was erfolgreiche Projekte im Finanzbereich ausmacht
Digitale Projekte im Finanzbereich sind keine reinen Technikprojekte. Unternehmen müssen sie aktiv führen, festlegen, wer wofür zuständig ist, und prüfen, ob die neuen Abläufe im Alltag funktionieren. Dazu gehört, den tatsächlichen Ablauf von Anfang bis Ende zu testen. Es reicht nicht, nur einzelne Teilbereiche zu prüfen. Sonst bleibt unklar, ob Daten richtig ankommen, ob Freigaben funktionieren, ob Zuständigkeiten klar sind und ob Auswertungen stimmen.
Unternehmen sollten Länder und Fachbereiche früh einbinden. So erkennen sie schneller, wo einheitliche Regeln sinnvoll sind und wo Abläufe angepasst werden müssen. Auch Wissen im eigenen Team zählt. Externe können helfen, dürfen ein Unternehmen aber nicht dauerhaft abhängig machen. Nach dem Start müssen eigene Teams Fehler einordnen und neue Anforderungen prüfen können.
KI sollte deshalb erst dazukommen, wenn die Grundlage stabil ist. Dafür müssen Daten verlässlich sein, Prozesse klar laufen und Zuständigkeiten feststehen. McKinsey weist darauf hin: KI schafft im Zusammenspiel mit Unternehmenssoftware nur dann Nutzen, wenn Daten strukturiert vorliegen und Ergebnisse sauber in bestehende Abläufe zurückfliessen.
Nicht das modernste System ist entscheidend. Wichtiger ist, ob Daten verlässlich sind, Abläufe stimmen und Menschen wissen, wer wofür zuständig ist. Erst dann kann Technik ihren Nutzen entfalten.
Warum Finanzverantwortliche selbst steuern müssen
Für Finanzverantwortliche geht es nicht um jedes technische Detail. Sie müssen aber darauf achten, dass das Projekt dem Geschäft hilft: Werden Zahlen verlässlicher? Werden Abläufe klarer? Können Teams schneller entscheiden?
Ob ein Projekt erfolgreich ist, zeigt sich nicht daran, dass ein System live ist. Es zeigt sich daran, ob Teams weniger manuell nacharbeiten müssen, schneller zu belastbaren Zahlen kommen und Entscheidungen besser vorbereiten können.
Erst die Grundlagen, dann KI
KI ist stark, wenn sie auf saubere Grundlagen trifft. Fehlen diese, wird sie nicht zur Abkürzung, sondern macht nur schneller sichtbar, was vorher schon nicht funktioniert hat. Der erste Schritt liegt oft nicht in einem weiteren Werkzeug. Er liegt in Daten, Abläufen und Zuständigkeiten, die im Alltag tragen.