Studie: Viele Finanzteams weltweit stecken bei der Umsetzung von KI-Lösungen auf halbem Weg fest

Dieser Artikel erschien erstmals als Pressemitteilung.

Eine neue Studie von Payhawk zeigt, dass die KIEinführung im Finanzwesen überwiegend zwar nicht mehr in den Anfängen steckt, aber stark uneinheitlich verläuft. Basierend auf einer globalen Umfrage unter 1.520 Führungskräften aus dem Finanz- und Wirtschaftsbereich zeigt der Payhawk CFO AI Readiness Report auf, dass sich die Hälfte der Unternehmen auf halbem Weg bei der Umsetzung befindet: Sie experimentieren bereits aktiv mit KI im Finanzbereich, können sie aber nicht sicher und konsistent in ihre Kernprozesse integrieren. Für die Budgetplanung von CFOs bei der notwendigen Realisierung von KI-Lösungen und Automatisierungsprozessen bieten diese Ergebnisse eine realistische Einschätzung des aktuellen Marktstands und der Bereiche, in denen das Risiko am größten ist.

Mittlerer Reifegrad prägt die Branche

Die CFO-Studie zum Stand von KI-Anwendungen in Unternehmen bat die Befragten, den Reifegrad ihrer eigenen Organisation auf einer Skala von 1 bis 10 zu bewerten (niedrig: 1–3, mittel: 4–6, hoch: 7–10).

Die Ergebnisse zeigen:

• Weltweit befinden sich rund 50 % der Organisationen in einem mittleren Reifegrad (4–6). Sie setzen KI zwar ein, nutzen sie aber noch nicht als Kernkompetenz im Finanzbereich.
• Etwa ein Drittel weist sich selbst einen hohen Reifegrad (7-10) zu.
• Der Markt entwickelt sich ungleichmäßig, nicht linear. Eine kleine Gruppe skaliert ihre Lösungen bereits, die Mehrheit kämpft mit der Umsetzung von Aktivitäten in operative Prozesse, und ein kleiner Teil befindet sich noch in einer frühen Entwicklungsphase

Diese ungleichmäßige Verteilung ist im Finanzbereich relevanter als in den meisten anderen Geschäftsbereichen. Anders als in experimentierfreudigeren Bereichen muss KI im Finanzwesen unbedingt Kontrollen, Audits, Rechenschaftspflichten und die Durchsetzung von Richtlinien bestehen, bevor sie in Arbeitsabläufe integriert werden kann, die das Geschäft maßgeblich beeinflussen.

„Payhawk vereint die Ambitionen von KI-Nutzung mit der Realität im Finanzwesen“, so Hristo Borisov, CEO und Mitgründer von Payhawk. „Wir sind in allen Arbeitsabläufen präsent, wo erteilte Genehmigungen zu Ausgaben führen, Zahlungen getätigt werden, eine Vielzahl an Ausnahmen zu berücksichtigen sind und Prüfprotokolle getestet werden müssen. Deshalb sind wir überzeugt, dass die größte Herausforderung nicht das Experimentieren selbst ist, sondern KI kontrolliert einzusetzen, ohne dabei Rechenschaftspflichten zu vernachlässigen.“

Der individuelle Reifegrad bei der KI-Nutzung variiert stark je nach Unternehmenskontext und ist stark von der Branche und der Unternehmensgröße abhängig. Technologieunternehmen mit mehr als 251 Mitarbeitern weisen weltweit die höchsten Reifegrade auf: Über 70 % bezeichnen sich selbst als sehr reif. Unter den kleineren Unternehmen in regulierten Branchen und der Kernwirtschaft* (50–250 Mitarbeiter) berichten hingegen nur 13,5 % von einem hohen Reifegrad. Im Gegensatz dazu befinden sich große, nichttechnologieorientierte Unternehmen überwiegend in einem mittleren Reifegrad: sie setzen KI zwar aktiv ein, haben aber Schwierigkeiten, sie in ihre Kernprozesse im Finanzwesen zu integrieren.

Ein damit zusammenhängendes, strukturelles Merkmal trägt zur Erklärung dieses Musters bei. Eine höhere Selbsteinschätzung des KI-Reifegrad ist häufiger in Organisationen mit komplexen, verzweigten Strukturen anzutreffen, wo die Größe bereits Investitionen in Standardisierung, Shared Services und zentralisierte Kontrollen erfordert. Dies garantiert jedoch noch keine KI-Readiness – ohne Datenkonsistenz und -abgleich können auch diese Organisationen durch mangelnde Governance ins Hintertreffen geraten.

Mythos KI-„Vorreiter“ versus „Nachzügler“

Eine zentrale Erkenntnis der Studie ist, dass die sich selbst als „KI-Vorreiter“ bezeichnende Gruppe nicht homogen ist. Der angegebene Reifegrad verschleiert die großen Unterschiede in der praktischen KI-Implementierung durch Finanzteams. Einige Unternehmen haben KI mit definierten Rechenschaftspflichten in ihre Arbeitsabläufe integriert. Andere agieren schnell ohne grundlegende Kontrollmechanismen oder investieren zwar zielgerichtet, verfügen aber nicht über die nötigen Grundlagen für eine Skalierung. Die Studie zeigt, dass der limitierende Faktor für den KI-Reifegrad im Finanzwesen nicht die Leistungsfähigkeit der Modelle ist, sondern die Frage, ob die Implementierung innerhalb von Finanzkontrollumgebungen stabil, nachvollziehbar und wiederholbar gestaltet werden kann.