GenAI und die Zukunft des Finanzwesens: Gewährleistung einer guten Governance und Maximierung der Rendite

26 April 2024

Angetrieben durch KI wechseln Finanzabteilungen von der traditionellen Analyse zu einem schlankeren, automatisierten Ansatz, der sich auf Planung, Risikomanagement und strategische Entscheidungen konzentriert. Aber das ist nicht die einzige Art und Weise, in der KI und genAI die Arbeit der Finanzteams verändern. Der CFO spielt zusammen mit dem CIO auch eine Schlüsselrolle bei der Auswahl, Einführung und Steuerung von KI.

Die Hauptaufgabe der Finanzabteilung besteht darin, dafür zu sorgen, dass die finanziellen Ressourcen des Unternehmens effizient und in einer Weise eingesetzt werden, die mit den kurzfristigen Anforderungen und der langfristigen Geschäftsstrategie in Einklang steht. Dies macht die Finanzabteilung de facto zu einem Gatekeeper, wenn es um die Einführung neuer Technologien wie KI und genAI geht. Im Allgemeinen gibt es zwei Hauptüberlegungen: den Return on Investment (ROI) und das Risiko.

Der Preis der KI

Das Finanzteam ist mit der Aufgabe betraut, eine umfassende Kosten-Nutzen-Analyse der KI-Technologie und der KI-Anwendungsfälle durchzuführen. Dies erfordert ein grundlegendes Verständnis von KI-Modellen und -Funktionalitäten. "Der Preis von Large-Language-Modellen (LLMs) kann beispielsweise sehr unterschiedlich sein", sagt Wouter Labeeuw, KI-Experte bei delaware. "Die Auswahl des am besten geeigneten Modells für den jeweiligen Anwendungsfall ist von entscheidender Bedeutung."

"Um Ihnen eine Vorstellung davon zu geben: GPT-4 kostet 10 bis 15 Mal mehr als GTP-3.5, daher ist es sinnvoll, letzteres zuerst zu testen und zu sehen, wie weit Sie damit kommen. Da sich außerdem alle großen Modelle in Bezug auf Intelligenz und Funktionalität anzunähern scheinen, gibt es immer mehr kleinere und billigere Modelle, die auf bestimmte Anwendungsfälle ausgerichtet sind. Es kann sehr kostengünstig sein, herauszufinden, welches Modell für welche Zwecke am besten geeignet ist.“

GPT-4 kostet 10 bis 15 Mal mehr als GTP-3.5, daher ist es sinnvoll, letzteres zuerst zu testen und zu sehen, wie weit Sie damit kommen.

Wouter Labeeuw, KI Experte bei delaware

Riskantes Geschäft

Neben der Kosten-Nutzen-Analyse ist das Finanzwesen häufig auch mit dem Risikomanagement betraut. KI fügt dem zweifellos eine weitere Ebene hinzu - nicht nur die finanziellen Risiken des Einsatzes übermächtiger und überteuerter KI-Modelle für relativ einfache Anwendungsfälle. Dazu gehören:

Datenlecks oder Preisgabe sensibler Informationen bei der Verwendung externer oder persönlicher KI-Tools oder -Modelle.
Rechtliche oder ethische Probleme bei der Verwendung von KI-generierten Bildern oder Texten ohne ordnungsgemäße Namensnennung oder Zustimmung.
Qualitäts- oder Zuverlässigkeitsprobleme bei der Verwendung von KI-Modellen oder -Tools, die nicht ordnungsgemäß trainiert, getestet oder überwacht werden.

Wie KI das Finanzwesen revolutioniert

Unternehmen auf der ganzen Welt setzen genAI bereits in ihrer gesamten Lieferkette ein, auch im Finanzbereich. "CFOs und ihre Teams müssen jeden Tag Unmengen von Daten und Berichten durchforsten", sagt Stijn Robberechts, Solution Lead SAP Sell, Procure & Deliver bei delaware. "Mit GenAI finden sie schneller, was sie suchen, und erhalten gleichzeitig wertvolle Einblicke und sogar sehr spezifische Empfehlungen für die nächsten Schritte."

Einige der wichtigsten Vorteile von GenAI im Finanzwesen sind:

Zeitersparnis durch die Automatisierung zeitaufwändiger manueller Prozesse wie Dateneingabe, Rechnungsbearbeitung und Bestandsverwaltung.
Kostensenkung durch die Identifizierung ineffizienter Lieferkettenprozesse und -risiken und die Reduzierung unnötiger Ausgaben.
Verbesserung der Genauigkeit durch die Automatisierung von Aufgaben wie Prognosen und Planung (und Ausschaltung des Risikos menschlicher Fehler bei diesem Prozess).
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Risikominimierung durch gute Governance

Eine Möglichkeit, diese Risiken zu mindern, ist eine gute Governance: Der CFO und der CIO sollten zusammenarbeiten und einen umfassenden Rahmen schaffen, um den verantwortungsvollen Einsatz und die Nutzung von KI-Technologie zu gewährleisten. Das Konzept von "Menschen, Prozessen und Technologie" ist hier grundlegend.

Menschen: Verstehen Sie die Bedürfnisse der Nutzer genau, schaffen Sie Raum für Experimente und bieten Sie bei Bedarf Schulungen an. Das hält die Nutzer davon ab, stattdessen nach Schatten-IT-Lösungen zu suchen.
Prozesse: Stellen Sie sicher, dass Zuständigkeiten und Verantwortlichkeiten sowie die Frage, wann und wo ein bestimmtes Tool eingesetzt werden kann, von Anfang an klar sind. Die Zuweisung eines "KI-Champions" für jede Geschäftsabteilung kann dabei helfen.
Technologien: Was die Technologie betrifft, so sind der Zugang zu hochwertigen Daten, die richtigen KI-Modelle für jeden Anwendungsfall sowie Überwachungs- und Prüfungstools entscheidend. Ohne diese ist eine wirksame KI-Governance - und damit eine Risikominderung - nahezu unmöglich.

Die Minderung der Risiken von KI erfordert eine solide Governance, die Menschen, Prozesse und Technologien berücksichtigt.

Stijn Robberechts, Solution Lead SAP Sell, Procure & Deliver

Vom Experiment zum Prototyp

Der Einsatz von KI in einem Unternehmen - und damit auch in Ihrem Finanzteam - folgt diesem dreistufigen Prozess.

Experimentieren: Geben Sie Ihrem Team KI-Tools an die Hand, die sie bei ihrer täglichen Arbeit tatsächlich nutzen können, und stellen Sie diese als gute Alternativen für ihre eigenen Lösungen oder Anwendungen vor. Lassen Sie die Nutzer mit verschiedenen Modellen in einer sogenannten "Spielplatz"-Umgebung experimentieren, um herauszufinden, was für den jeweiligen Anwendungsfall am besten funktioniert. Hier hat das Modell keinen Zugriff auf sensible oder kritische Unternehmensdaten.
Entwickeln: Einrichtung einer Entwicklungsumgebung mit den richtigen Tools und einem bestimmten Umfang an Produktionsdaten, die ein gewisses Maß an "kontrollierter Freiheit" bieten. Entscheidend ist hier, dass die Abteilung selbst die Verantwortung für die Entwicklung (und die damit verbundenen Kosten) übernimmt - natürlich bei gleichzeitiger Einhaltung der notwendigen Richtlinien und Unterstützung durch die IT-Abteilung.
Industrialisieren: Bevor ein KI-Anwendungsfall in größerem Umfang eingesetzt werden kann, muss er robust, sicher und wiederholbar sein. Dies erfordert Sicherheitskontrollen, Qualitätsprüfungen, erfolgreiches Prototyping und vieles mehr.

KI in die Praxis umsetzen... mit delaware

"Bei delaware haben wir über ein Jahrzehnt Erfahrung mit KI", sagt Stijn Robberechts, Solution Lead SAP Sell, Procure & Deliver bei delaware. "Am Anfang waren das vor allem maschinelles Lernen, visuelle Qualitätsprüfungen und andere datengesteuerte Projekte. Aber mit genAI eröffnet sich eine ganz neue Welt von Möglichkeiten."

"In den letzten Jahren haben wir stark in den Aufbau eines Teams engagierter Experten investiert, die unsere Kunden dabei unterstützen, die Möglichkeiten der KI voll auszuschöpfen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Bereitstellung von Werten, weshalb wir in unseren Inspirationssitzungen sofort einen Branchenfokus einbringen. Der nächste Schritt sind dann unsere Ideation Sessions, in denen wir die Machbarkeit und den Geschäftswert von KI-Anwendungsfällen prüfen. Einige davon werden in Pilotprojekte umgewandelt, die aufgestockt werden können - oder auch nicht, je nachdem, wie viel Wert sie generieren."