Über Jahre hinweg hatte die IT in den Finanzabteilungen meist nur einen Ruf: Sie waren die Instanz, die in der Regel „Nein“ sagte. Jede Anfrage nach einer neuen Software bedeutete zusätzliche Sicherheitsprüfungen, Integrationsbewertungen und Governance-Diskussionen. Während Finance Geschwindigkeit forderte, bestand IT auf Prozessen.
Diese Dynamik verändert sich grundlegend. Künstliche Intelligenz wächst aus den Analytics-Labs heraus und wird in operative Systeme integriert, die autonom entscheiden und handeln. Damit sind IT-Leader nicht länger Gatekeeper, sondern werden zu strategischen Partnern im Unternehmen. Laut der Sidetrade & PwC Finance & O2C Transformation Study 2025 befinden sich 85% der Unternehmen aktuell in einer Finance-Transformation, mit einem geplanten Anstieg der KI-Investitionen um 145% in 2026. Der Einsatz von KI in der Finanzabteilung ist nicht zu vergleichen mit der Auswahl einer isolierten Fachanwendung – es ist vielmehr eine grundlegende Entscheidung für eine Enterprise-Architektur. Und diese erfordert von Beginn an die beiderseitige Beteiligung und enge Zusammenarbeit von CFO und CIO.
Wenn KI in Finance zum operativen System wird
Finance-Teams nutzen täglich Business-Intelligence-Dashboards und Predictive-Analytics–Tools. Diese Tools liefern Daten, auf deren Basis Menschen entscheiden. KI funktioniert anders.
Nehmen wir als Beispiel ein KI-System, das automatisiert Mahnungen versendet, Kreditlimits anpasst, oder priorisiert, welche Kunden zuerst kontaktiert werden. Diese KI ist kein reines Analyse-Tool mehr. Es trifft operative Entscheidungen – mit direktem Einfluss auf Umsatz, Cashflow und Customer Experience. Gartner prognostiziert, dass bis Ende 2026 rund 40% der Enterprise-Anwendungen mit aufgabenspezifischen KI-Agenten ausgestattet sein werden. Aktuell liegt dieser Anteil noch unter 5%.
Der Wert von KI hängt dabei sehr stark von einer gesamtheitlichen integrierten Datenbasis im Unternehmen ab, nicht von einzelnen isolierten Datensätzen. Ein System zur Prognose des Zahlungsverhaltens benötigt Zugriff auf Transaktionshistorien, ERP-Daten, CRM-Interaktionen und externe Marktsignale – und setzt Echtzeit voraus im Gegensatz zu monatlichen Datenexporten. Diese Integrationstiefe übersteigt die Anforderungen klassischer Finance-Software deutlich.
Hier liegt die Herausforderung: Nur 13% der Unternehmen nutzen ihre Daten laut der Sidetrade-PwC-Studie in prädiktiven Modellen. Rund zwei Drittel behandeln Finanzdaten weiterhin primär als Reporting-Grundlage. Diese Lücke zu schließen erfordert eine entsprechende Datenarchitektur, und Integrationskompetenz und Echtzeit-Orchestrierung – Fähigkeiten, die typischerweise nicht im Finance-Bereich vorhanden sind. Ob KI-Initiativen skalieren oder stagnieren, hängt deshalb häufig entscheidend davon ab, wie stark die IT eingebunden ist.
Risiko und Verantwortung beim Einsatz von KI in Finance
Jede Entscheidung in der Finanzabteilung beeinflusst Cashflow, Kreditrisiko oder Kundenbeziehungen – und erfordert die Einhaltung regulatorischer Anforderungen.
Wenn ein KI-Agent ohne Prüfung durch einen Menschen etwa einen Case im Forderungsmanagement eskaliert, Zahlungsbedingungen anpasst oder einen langjährigen Kunden als Hochrisiko klassifiziert: Wer trägt dafür die Verantwortung?
Ein Machine-Learning-Modell zu auditieren ist nicht vergleichbar mit der Prüfung eines Excel-Sheets. Es kann schnell kompliziert werden, einer Regulierungsbehörde gegenüber zu erklären, warum die KI eine spezifische Aktion empfohlen hat. Und die Frage nach der Verantwortung wird noch schwieriger zu beantworten je mehr tatsächliche Entscheidungen die KI autonom trifft.
Damit verbunden ist auch ein reales Risiko drohender Kosten: Der IBM Cost of a Data Breach Report 2025 zeigt, dass sogenannte Shadow-AI-Verstöße im Schnitt 670.000 US-Dollar mehr kosten als Standardvorfälle, und auch später entdeckt werden. Cisco berichtet zudem, dass nahezu die Hälfte aller Organisationen bereits interne Daten über generative KI-Tools offengelegt hat.
Finance-Teams verfügen über tiefes Fachwissen im Forderungs- und Kreditmanagement. Was häufig fehlt, sind Enterprise-Security-Architekturen, Data-Governance-Frameworks und skalierbare Compliance-Infrastrukturen. IT bringt genau diese Kompetenzen ein:
- Explainability-by-Design
- Berücksichtigung von Zugriffskontrollen und Identity Management
- Vorgaben über Datenhoheit
- Einrichtung eines Monitorings und der Auditierbarkeit autonom ablaufender Prozesse
Governance nachträglich in ein bereits produktives KI-System einzubauen ist in der Regel teuer und risikobehaftet. Wer die IT frühzeitig einbindet, vermeidet die Kosten eines nachgelagerten Retrofits.
KI-Fragmentierung (AI Sprawl) vermeiden
Marketing nutzt einen KI-Copiloten für Kampagnen. Sales setzt einen KI-Assistenten für Angebote ein. Customer Service implementiert KI-Agenten für Tickets. Finance testet KI für das Forderungsmanagement. HR experimentiert mit KI im Recruiting.
Jede Funktion erzielt lokal Mehrwert. Unternehmensweit entsteht jedoch ein Integrationsproblem: Plötzlich gibt es im Unternehmen Dutzende KI-Tools, jedes davon mit unterschiedlichen Datenmodellen, Sicherheitsarchitekturen, APIs und Governance-Standards. Einige Lösungen basieren auf Public-Cloud-LLMs, andere auf privaten Modellen. Die KI von Finance benötigt zum Beispiel CRM-Daten, nutzt aber ein anderes Datenmodell als Sales. Und besonders kritisch dabei ist, dass es für eine einzelne Personen schwierig ist alle Zusammenhänge zu verstehen und zu erklären, wie diese verschiedenen Systeme miteinander interagieren.
Das Ausmaß dieses Problems ist bereits groß. Studien zeigen, dass Unternehmen im Schnitt 1.200 inoffizielle, nicht dokumentierte Anwendungen betreiben, die potenzielle Sicherheitslücken schaffen. Eine Umfrage von Gartner ergab zudem, dass 69% aller Organisationen vermuten, dass Mitarbeitende nicht freigegebene öffentliche GenAI-Tools verwenden.
Wenn von der IT nicht die Standards definiert und vorgegeben werden, breitet sich eine fragmentierte KI-Landschaft aus. Und diese bindet im Verlauf immer mehr Zeit von IT-Engineering, während dabei Sicherheitslücken entstehen und die Datenflüsse von niemanden überwacht und kontrolliert werden. IT muss die Basis-Infrastruktur schaffen – etwa durch Private-Cloud-Umgebungen, konsolidierte Data Lakes und Orchestrierungs-Frameworks, damit KI in der Finanzabteilung schneller ausgerollt und genutzt werden kann, und dabei gleichzeitig die Risiken minimiert werden.
Die Sidetrade-PwC-Studie zeigt, dass Organisationen beginnen, dies zu erkennen: 71% der Unternehmen planen neue Finanztransformationsprojekte für 2026, und viele davon fordern dabei eine gemeinsame Freigabe durch CFO und CIO, sobald KI-Initiativen dabei Bestandteil sind.
Tiefe Integration im Order-to-Cash-Prozess (O2C)
Echte KI-Optimierung im O2C bedeutet autonome End-to-End-Ausführung durch das KI-System:
- Rechnungsstellung
- Bonitätsbewertung
- Orchestrierung des Forderungsmanagements
- Cash Application
So kann etwa ein KI-Agent nach Analyse des Zahlungsverhaltens entscheiden, bestimmte Kunden früher zu kontaktieren, oder auf Grund von vorangegangenen Aktionen die Kommunikation anzupassen, oder auch schwierige Fälle an eine Mitarbeiterin oder Mitarbeiter weiterzuleiten. Und der KI-Agent lernt dabei davon, was gut funktioniert hat.
Dafür sind unternehmensweite Integrationen erforderlich:
- ERP für Rechnungs- und Zahlungsdaten
- CRM für den Kundenkontext
- Banking-Schnittstellen für Echtzeit-Zahlungsfeeds
- Zugriff auf alle relevanten Kommunikationskanäle
- Orchestrierte Datenflüsse in Echtzeit
Die technische Komplexität ist dabei erheblich:
API-Management, Event Streaming, Überprüfung der Datenqualität, Identity Controls, Audit-Logs, Rollback-Mechanismen.
IT muss dazu die Architektur entwerfen, Integrationsvorgaben definieren, und Sicherheitsmechanismen implementieren. Und dazu das Monitoring etablieren, um das Vertrauen in die autonomen Prozesse sicherzustellen.
Wenn Finance und IT diese Systeme gemeinsam konzipieren, entsteht eine skalierbare, governance-konforme KI-Architektur, mit der Entscheidungsprozesse optimiert und die automatische Ausführung von O2C-Prozessen ermöglicht werden. Wenn Finance isoliert vorgeht, entsteht häufig eine punktuelle Lösung außerhalb der Enterprise-Architektur – mit begrenztem Mehrwert und wachsender technischer Schuld.
Die Partnerschaft für KI-basiertes Finanzwesen
IT-Führungskräfte sind heute Enabler der KI-Transformation. Sie bringen Architekturkompetenz, Governance-Expertise und Integrationsfähigkeit ein – zentrale Voraussetzungen für sichere, skalierbare KI.
Die Sidetrade-PwC-Studie identifiziert den CIO/CTO als gleichberechtigten ökonomischen Entscheidungsträger neben dem CFO bei KI-getriebenen Finance Operations. Produktive KI in Finance ist dabei sowohl Business-Transformation als auch Technologie- und Architekturentscheidung.
Für Finance-Leader bedeutet das:
- IT frühzeitig in die KI-Strategie einbinden – vor der Beschaffung
- Enterprise-AI-Standards definieren, bevor Silolösungen entstehen
- Die Partnerschaft mit IT hilft, Governance und Geschwindigkeit strategisch auszubalancieren
Für IT-Leader eröffnet sich eine Chance:
Finance-Transformation liefert messbare KPIs – beschleunigter Cashflow, verbessertes Risikomanagement, effizientere Prozesse. Durch das Einbringen robuster Architekturen und Governance demonstriert die IT ihren klaren Business Impact und etabliert dadurch Standards für die gesamte Organisation.
Unternehmen, die KI in Finance als gemeinsame Initiative von Finance und IT verstehen, transformieren schneller und sicherer als Organisationen mit isolierten Finance-Ansätzen.
Die Verbindung aus finanzfachlicher Exzellenz und IT-Architekturkompetenz bildet das Fundament, auf dem KI-getriebene Finanzoperationen nachhaltig aufgebaut werden sollten.
Elaine Nowak, Global VP of Product Marketing at Sidetrade
With more than twenty-five years of educational content development, messaging, positioning, and thought leadership, she works cross-functionally to ensure Sidetrade evolves with market needs across the order to cash cycle to deliver the greatest impact to finance professionals.