AI for finance teams: How to future-proof your financial processes

Künstliche Intelligenz (KI) hat die Arbeitsweise von Unternehmen grundlegend verändert – und das Tempo des Wandels nimmt weiter zu. Unternehmen aller Branchen gehen mittlerweile über die bloße Erkundung des Potenzials von KI hinaus und setzen sie in ihren zentralen Finanzprozessen ein.

Von Qvalia | Aktualisiert im Juni 2026 | 18 Minuten Lesezeit

Wir befinden uns im Zeitalter der generativen KI, die auf Transformer-basierten neuronalen Netzen und Aufmerksamkeitsmechanismen beruht, welche es KI-Systemen ermöglichen, riesige Datenmengen zu verarbeiten, komplexe Muster zu erkennen und spezialisierte Aufgaben mit hoher Genauigkeit auszuführen. Die heutigen Spitzenmodelle erzeugen Texte, Code, Bilder, Audio- und Videodateien – und lösen mehrstufige Probleme auf eine Weise, die noch vor wenigen Jahren undenkbar war.

Die nächste bedeutende Herausforderung – die bereits in vollem Gange ist – ist die agentische KI: autonome Systeme, die nicht nur auf Eingaben reagieren, sondern planen, Maßnahmen ergreifen und komplexe Arbeitsabläufe mit minimalem menschlichem Eingriff ausführen. Kurzfristige Wettbewerbsvorteile ergeben sich aus der Beherrschung dessen, was bereits heute verfügbar ist.

Was bei jeder Weiterentwicklung der KI gleich bleibt: Wer über saubere, strukturierte und zugängliche Daten verfügt, wird als Erster einen Mehrwert daraus ziehen. Datenmanagement ist nicht die langweilige Voraussetzung für KI – es ist das Fundament, auf dem der Vorteil der KI aufbaut.

KI-Algorithmen sind nur so nützlich wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Unternehmen, die über leicht zugängliche, hochwertige Daten verfügen, sind in der Lage, die neuesten KI-Tools einzusetzen – und von künftigen Fortschritten zu profitieren, sobald diese verfügbar werden. Daten entwickeln sich zu einem der wertvollsten Vermögenswerte von Unternehmen, und durch Datenmanagement stellen Sie sicher, dass dieser Wert voll ausgeschöpft wird.

In diesem Leitfaden untersuchen wir, warum ein zukunftsfähiges Datenmanagement die Grundlage dafür ist, von aktuellen und zukünftigen KI-Systemen zu profitieren. Sich für KI zu begeistern, ist einfach; entscheidend ist jedoch, schon jetzt die richtigen Prozesse zu implementieren, damit Sie bereit sind, diese Systeme einzusetzen. Kurz gesagt: sich auf KI vorzubereiten.

Wie sind wir von den Anfängen der Informatik zu einer Ära gelangt, in der KI eine Vielzahl von Aufgaben im Finanzwesen und darüber hinaus bewältigen kann? Auch wenn man versucht sein mag, KI als eine neuere Erfindung zu betrachten, handelt es sich doch um das Ergebnis jahrzehntelanger Forschung und Entwicklung.

Das Forschungsgebiet der KI begann nach dem Zweiten Weltkrieg richtig Fuß zu fassen. Wissenschaftler und Visionäre wie Alan Turing und John McCarthy erkannten das Potenzial, Maschinen zur Automatisierung von Aufgaben, zur Datenanalyse und zur Erstellung fundierter Prognosen einzusetzen. Das frühe Interesse an der KI trieb bedeutende Fortschritte in der Informatik voran, und obwohl sich die KI als anspruchsvoller erwies als ursprünglich angenommen, zeigten schrittweise Fortschritte nach und nach, was möglich war.

Jede Ära der KI ist geprägt von einer Weiterentwicklung der Art und Weise, wie Maschinen lernen und Daten verarbeiten. Im Finanzwesen lag der Schwerpunkt dieser Entwicklung auf der Verarbeitung strukturierter Daten, um Algorithmen für bestimmte Aufgaben zu trainieren – eine naheliegende Lösung, da Finanzprozesse kontinuierlich genau diese Art von Daten erzeugen.

KI-Modelle und -Verfahren gewinnen im Finanzsektor zunehmend an Bedeutung und bieten ausgefeilte Werkzeuge zur Analyse von Transaktionsdaten, Stammdaten, Buchhaltungsunterlagen und vielem mehr. Hier sind die wichtigsten Technologien, die heute im Finanzwesen zum Einsatz kommen.

Modelle des maschinellen Lernens (ML). Modelle des überwachten Lernens wie die Regressionsanalyse sagen anhand historischer Daten zukünftige Trends voraus. Modelle des unüberwachten Lernens wie Clustering gruppieren Daten in aussagekräftige Gruppen für die Kundenanalyse und die Risikoprofilierung.

Deep-Learning-Modelle. Neuronale Netze – darunter tiefe neuronale Netze (DNNs), konvolutionäre neuronale Netze (CNNs) und rekurrente neuronale Netze (RNNs) – sind besonders leistungsfähig bei der Erkennung komplexer Muster und eignen sich daher für die Betrugserkennung, die Analyse des Kundenverhaltens und die prädiktive Analyse.

Large und Schlussfolgerungsmodelle. LLMs verarbeiten und generieren menschenähnliche Texte und ermöglichen so die Analyse von Finanzdokumenten, automatisierte Beratung und Vertragsprüfung. Schlussfolgerungsmodelle – die auf mehrstufiges logisches Denken trainiert sind – eignen sich für die Analyse von Prüfungsnachweisen, die Beurteilung von Steuerpositionen und die Modellierung komplexer Szenarien, bei denen Genauigkeit wichtiger ist als Geschwindigkeit.

Agentische KI-Systeme. KI-Systeme, die darauf ausgelegt sind, Handlungsabläufe autonom auszuführen, Werkzeuge zu nutzen und mit externen Systemen zu interagieren. Im Finanzbereich können agentische Systeme durchgängige Arbeitsabläufe – vom Rechnungseingang über die Ausnahmebehandlung bis hin zur Zahlung – unter menschlicher Aufsicht an festgelegten Kontrollpunkten verwalten.

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP). Wird zur Analyse von Finanzdokumenten, Berichten und Korrespondenz eingesetzt, um Erkenntnisse zu gewinnen, Stimmungsanalysen durchzuführen oder Kundenservice-Interaktionen zu automatisieren.

Entscheidungsbäume und Random Forests. Nützlich für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben wie Kreditbewertung, Risikobewertung und Kundensegmentierung.

Modelle zur Zeitreihenanalyse. Modelle wie ARIMA dienen der Prognose finanzieller Kennzahlen und der Analyse zeitlicher Muster an den Finanzmärkten und bei den Cashflows.

Verstärkendes Lernen. Wird im algorithmischen Handel eingesetzt, um Strategien zu entwickeln, die auf der Grundlage historischer Daten und Echtzeitdaten die Rendite maximieren.

Modelle zur Erkennung von Anomalien. Identifizieren Sie Ausreißer oder ungewöhnliche Muster in Finanztransaktionen, die auf Betrug oder Datenfehler hindeuten könnten.

Graphbasierte Modelle. Wirksam bei der Erkennung komplexer Zusammenhänge und Netzwerke – beispielsweise bei der Aufdeckung betrügerischer Aktivitäten durch die Analyse von Transaktionsnetzwerken.

Die Wahl des Modells hängt von der jeweiligen Finanzanwendung, der Datenverfügbarkeit und der gewünschten Genauigkeit ab. In der Praxis kombinieren Finanz-KI-Systeme in der Regel mehrere Ansätze.

Finanzdienstleister prüfen derzeit intensiv, wie künstliche Intelligenz einen Mehrwert für ihre Geschäftsabläufe schaffen kann. Doch der Fokus auf den neuesten Algorithmus reicht nicht aus, wenn die Daten, mit denen dieser arbeitet, von geringer Qualität, unstrukturiert oder inkonsistent sind. Algorithmen sind leere Hüllen – sie benötigen hochwertige Daten, um nützlich zu sein.

Der Fokus sollte nicht nur auf der Technologie liegen, sondern darauf, wie Daten aufbereitet und für aktuelle und zukünftige Anwendungen zugänglich gemacht werden können – und wie sie in Zusammenarbeit mit Geschäftspartnern genutzt werden können. Daten, die heute korrekt erfasst und verarbeitet werden, können fast jeden zukünftigen Bedarf decken.

Bei der Normalisierung von Daten geht es darum, sowohl strukturierte Daten (Tabellen, Datenbanken) als auch unstrukturierte Daten (E-Mails, PDF-Dateien) zu organisieren und in ein einheitliches Format zu bringen, das die Nutzbarkeit und Analyse verbessert. Strukturierte Daten sind für aktuelle und in naher Zukunft einsetzbare KI-Algorithmen unerlässlich. Die Umwandlung unstrukturierter Daten in strukturierte Formate bleibt eine Priorität für jedes Unternehmen, das von KI-Tools profitieren möchte.

Beispiele für unstrukturierte Daten im Finanzwesen:

Beispiele für strukturierte Daten im Finanzbereich:

Die Entwicklung und Pflege eines Datenveredelungsprozesses – also die Extraktion wertvoller Daten aus unstrukturierten Formaten und deren Umwandlung in strukturierte Daten – ist für jedes KI-fähige Unternehmen von entscheidender Bedeutung.

Selbst der beste KI-Algorithmus ist nichts weiter als eine leere Hülle, wenn ihm keine hochwertigen Daten zugrunde liegen. Prozesse generieren kontinuierlich Daten, und aktuelle sowie zukünftige KI-Algorithmen lernen aus diesen Daten, um ihre Aufgaben präzise und effizient auszuführen.

Es kommt nicht auf irgendwelche Daten an: Die Qualität, Quantität und Vielfalt der Daten entscheiden darüber, wie effektiv KI zur Optimierung der Betriebsabläufe beiträgt. Umfassende Datenmanagementpraktiken legen Wert darauf, dass der Datenaustausch zwischen Geschäftspartnern in Form elektronischer Geschäftsnachrichten erfolgt. Bei Bedarf ist es unerlässlich, unstrukturierte Daten zu bereinigen oder in strukturierte Formate zu konvertieren. Ebenso entscheidend ist es, Datensilos aufzubrechen – man darf sich beim Datenaustausch zwischen Systemen und Prozessen keine Einbußen bei Qualität oder Kontinuität leisten.

Daten müssen als strategischer Vermögenswert betrachtet werden – ebenso wertvoll wie Personal oder Sachanlagen. Unternehmen, die Daten auf diese Weise behandeln, verschaffen sich einen sich verstärkenden Wettbewerbsvorteil, während sich die KI weiterentwickelt.

Der strategische Wert liegt nicht nur im Training neuer Algorithmen, sondern auch darin, ein kontinuierliches Training für immer präzisere Modelle zu ermöglichen. Denken Sie daran, wie Google schon von Anfang an eine langfristige Datenperspektive verfolgte und Such- und Kartendaten speicherte, die zwar zunächst keinen unmittelbaren Nutzen hatten, von denen das Unternehmen jedoch wusste, dass sie später von Wert sein würden. Ihre aktuelle Datenmanagementstrategie sollte dieselbe Perspektive widerspiegeln: Die Daten von heute dienen den technologischen Fortschritten von morgen.

Ihre Geschäftsdaten sind nicht nur intern wertvoll, sondern auch extern – für Ihre Geschäftspartner. Der Datenaustausch zwischen Geschäftspartnern ist entscheidend für die Aufrechterhaltung strukturierter, qualitativ hochwertiger Datenströme. Wir erleben derzeit die Entstehung von Ökosystemen, deren Schwerpunkt auf dem Austausch und der Nutzung von Daten zwischen Unternehmen und Behörden liegt: die Infrastruktur für den digitalen Handel.

Traditionell nutzten Unternehmen VAN Value Added Network), um Geschäftsmitteilungen wie elektronische Rechnungen und Bestellungen unter Verwendung von EDI-Standards zu versenden und zu empfangen. Neue Technologien – die auf Standardisierung und umfassende Konnektivität ausgelegt sind – haben den Zugang für Unternehmen jeder Größe erheblich vereinfacht.

Peppol (Pan European Public Procurement Online) is an initiative aimed at standardizing digital communication between companies and governments. It is a significant opportunity for businesses to begin gathering structured data for AI algorithms — and, increasingly, a regulatory requirement.

Peppol ist ein Beispiel für ein Unternehmensnetzwerk: eine Infrastruktur für strukturierte Daten und transaktionsbezogene Prozesse. Andere Netzwerke und Lösungen, wie Electronic Data Interchange EDI) und Value Added Networks (VAN), verfolgen einen ähnlichen Ansatz für den sicheren Datenaustausch zwischen Unternehmen und Behörden.

Die Einführung von Peppol für die Rechnungsstellung und den Dokumentenaustausch eröffnet den Zugang zu einer umfangreichen Quelle strukturierter Daten. Die aus Peppol-bezogenen Prozessen generierten Daten weisen unternehmens- und behördenübergreifend einheitliche Formatierungen und Strukturen auf – dies trägt dazu bei, eine robuste Datenkette zu schaffen, die KI-Algorithmen heute und in Zukunft antreibt.

Externe Anforderungen an strukturierte Daten seitens Behörden, Lieferanten und Kunden sind bereits heute eine treibende Kraft für Investitionen in das Datenmanagement. Die behördlichen Vorgaben nehmen zu und werden nicht nachlassen. Auch Regionen und Unternehmen verlangen eine Datenklassifizierung im Rahmen von Rahmenwerken wie Continuous Transaction Controls (CTC). Der Datenaustausch nach etablierten Standards wie Peppol positioniert Ihr Unternehmen als wertvolles, vertrauenswürdiges Glied in der entstehenden Datenkette.

The EU Artificial Intelligence Act — in force since August 2024 and progressively applicable through 2025–2026 — is the world’s first comprehensive AI regulation. It has direct implications for financial services companies deploying AI, and any AI readiness strategy must account for it.

Das Gesetz stuft KI-Anwendungen in Risikostufen ein. Mehrere in der Finanzdienstleistungsbranche gängige Anwendungen fallen unter die Kategorie „hohes Risiko“, darunter:

Was die Einstufung als „hohes Risiko“ in der Praxis bedeutet: KI-Systeme dieser Kategorien müssen einer Konformitätsbewertung unterzogen werden, eine detaillierte technische Dokumentation führen, Mechanismen zur menschlichen Aufsicht implementieren, in der EU-KI-Datenbank registriert werden und vor ihrer Inbetriebnahme die Transparenzanforderungen erfüllen.

Dies stellt kein Hindernis für die Einführung von KI dar – es handelt sich vielmehr um einen Compliance-Rahmen, der Unternehmen mit ausgereifter Datenverwaltung belohnt. Für Unternehmen, die bereits in strukturierte Daten, Prüfpfade und eine klare Datenherkunft investiert haben, wird die Einhaltung des EU-KI-Gesetzes deutlich einfacher sein als für diejenigen, die bei Null anfangen.

Ein datenorientierter Ansatz beim Aufbau eines widerstandsfähigen Unternehmens ist entscheidend, um das Datenmanagement zukunftssicher zu machen. Die Daten von heute können den technologischen Fortschritten von morgen zugutekommen – aber nur, wenn man sie von Anfang an richtig erfasst und strukturiert.

Echtzeitdaten, die kontinuierlich in KI-Algorithmen eingespeist werden, ermöglichen aktuelle Erkenntnisse und Prognosen. Dies erfordert einen Wechsel von batchorientierten zu kontinuierlichen Prozessen, um eine Rückkopplungsschleife für KI-Algorithmen zu unterstützen. Echtzeitprozesse ermöglichen es dem Unternehmen, Transaktionen unmittelbar nach ihrem Eintreten zu verwalten und zu analysieren, was Risikominderung, Prognosen und Ad-hoc-Änderungen ermöglicht.

Betrachten Sie eine punchout als Beispiel dafür, wie Digitalisierung und standardisierte Daten einen Prozess verändern:

Die Datenstandardisierung umfasst eine Reihe von Prozessen und Tools, die es Ihren Teams ermöglichen, Daten unternehmensweit einheitlich zu erfassen und zu verarbeiten – da durchgehend dieselben Konventionen für die Kennzeichnung und Formatierung befolgt werden. Standards fließen auch in die Metadaten ein – also die Daten über Ihre Daten –, die beschreiben, woher sie stammen, wann sie geändert wurden und in welchem Zusammenhang sie zu anderen Datensätzen stehen. Diese Metadaten sind beim Training von KI-Modellen oder bei der Überprüfung von KI-Entscheidungen von entscheidender Bedeutung.

Peppol BIS – der im Peppol-Netzwerk verwendete Formatstandard – ist ein hervorragendes Beispiel für Datenstandardisierung in großem Maßstab. Der Standard Products and Services Code der Vereinten Nationen (UNSPSC) bietet eine weit verbreitete Taxonomie zur Standardisierung von Produkt- und Dienstleistungsdaten und stellt damit einen Rahmen für die Kategorisierung bereit, der die betriebliche Effizienz steigert und organisationsübergreifende Analysen ermöglicht.

Ein zunehmendes Problem für Unternehmen ist die Datenflut – Daten, die über private und öffentliche Clouds, SaaS-Anwendungen und Edge-Geräte verstreut und isoliert sind, oft mit unterschiedlichen Formaten, Speicherorten und Zugriffskontrollen. Die Datenflut behindert jeden KI-Anwendungsfall erheblich, selbst einfache Analysen.

Um dies zu lösen, bedarf es einer umfassenden Daten-Governance – eines übergreifenden Prozesses zur Steuerung der Datengenauigkeit, -verfügbarkeit und -sicherheit im gesamten Unternehmen. Ein Daten-Governance-Programm legt fest, wie Daten während ihres gesamten Lebenszyklus – von der Erfassung über die Speicherung und Nutzung bis hin zur Löschung – verwaltet werden sollen. Eine solide Governance sorgt zudem für die Nachverfolgbarkeit und Dokumentation, die für die Einhaltung des EU-KI-Gesetzes erforderlich sind.

Isolierte Prozesse führen zu isolierten Daten, und beides behindert einen effektiven Einsatz von KI. Die Integration verschiedener IT-Systeme und SaaS-Tools verhindert eine unkontrollierte Datenausbreitung und verschafft KI-Tools sowie den Mitarbeitern einen Überblick über die gesamte Datenlandschaft. Die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit steigert sowohl die Quantität als auch die Qualität der Geschäftsdaten.

Zusammenarbeit findet jedoch nicht nur intern statt: Partner, Kunden und Unternehmensnetzwerke wie Peppol eröffnen völlig neue Möglichkeiten für B2B-Transaktionen, Kommunikation und Dokumentenaustausch – und die aus diesen Transaktionen gewonnenen strukturierten Daten versetzen Ihr Unternehmen in die Lage, schnell von neuen KI-Entwicklungen zu profitieren.

Die Initiierung eines KI-Projekts im Finanzbereich erfordert ein funktionsübergreifendes Team, um sicherzustellen, dass das Projekt mit den Unternehmenszielen im Einklang steht, technisch umsetzbar ist und den rechtlichen und Compliance-Anforderungen – einschließlich des EU-KI-Gesetzes – entspricht. Zu den wichtigsten Rollen gehören in der Regel:

Order-to-cash (O2C) and purchase-to-pay (P2P) are among the most suitable processes for AI implementation. They involve multiple steps, cross-departmental collaboration, and often rely on manual tasks that hinder efficiency. While automation has already reduced some repetitive work, AI — and increasingly agentic AI — holds immense potential to transform these workflows further.

Dynamische Bonitätsprüfung. KI kombiniert Daten aus verschiedenen Quellen – Markttrends, Zahlungshistorie, Transaktionsmuster –, um dynamische Bonitätsprüfungen durchzuführen. Dank selbstlernender Funktionen werden diese Bewertungen mit der Zeit immer genauer, was Unternehmen dabei hilft, die mit eingehenden Bestellungen verbundenen Kreditrisiken zu reduzieren.

KI-gestützte Buchhaltung. KI-gestützte Buchhaltung nutzt umfangreiche Datensätze – Transaktionsdaten, gesetzliche Änderungen, Ausgabeverhalten – um die Genauigkeit zu erhöhen und Finanzprozesse zu optimieren. Durch die Automatisierung fehleranfälliger Aufgaben wie Kontenabstimmungen, Rechnungsbearbeitung und Steuerberechnungen reduziert KI den manuellen Aufwand und verbessert sich durch maschinelles Lernen kontinuierlich.

Entscheidungsunterstützung und Analytik. Die KI-gestützte Datenkategorisierung wandelt Finanz-Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse um, indem sie diese aus verschiedenen Quellen wie Rechnungen, Transaktionen und Buchungssätzen intelligent klassifiziert und strukturiert. Durch das Erkennen von Mustern und Zusammenhängen ermöglicht KI tiefgreifendere Analysen und deckt Trends auf, die andernfalls übersehen würden.

Lernfähige Arbeitsabläufe. Im Gegensatz zur regelbasierten Automatisierung lernt KI kontinuierlich aus neuen Daten, erkennt Muster und verbessert ihre Reaktionen im Laufe der Zeit. Agentebasierte KI-Systeme sind mittlerweile in der Lage, Arbeitsabläufe mit vielen Ausnahmen – wie Lieferantenstreitigkeiten, Genehmigungswege oder Bonitätsanfragen von Kunden – selbstständig und mit zunehmender Genauigkeit zu bewältigen.

Kontinuierliche Cashflow-Prognosen. Die Fähigkeit der KI, eine Vielzahl von Datenpunkten zu integrieren – von aktuellen Zinssätzen und Währungsschwankungen bis hin zu Rechnungsalter und Zahlungsverhalten der Kunden – ermöglicht kontinuierlich aktualisierte Cashflow-Prognosen anstelle von periodischen Momentaufnahmen, die sich hauptsächlich auf Umsatzberichte stützen.

Betrugsaufdeckung und -prävention. Betrug im O2C-Prozess kann extrem kostspielig sein: Waren können versandt werden, bevor eine betrügerische Transaktion erkannt wird. KI analysiert kontinuierlich interne Systeme und externe Betrugsdaten, um ungewöhnliche Muster zu erkennen und Transaktionen vor der Abwicklung zur Überprüfung zu kennzeichnen.

Verhaltensbasiertes Kreditmanagement. Mithilfe von KI lassen sich Kommunikationsmuster und Stimmungslagen analysieren, um tiefere Einblicke in das Zahlungsverhalten der Kunden zu gewinnen. Auf dieser Grundlage können Kreditentscheidungen und Zahlungsvereinbarungen auf der Grundlage festgelegter Kriterien getroffen werden.

Bis 2026 hat sich die KI-Landschaft weiter entwickelt, als viele Analysten noch vor wenigen Jahren vorhergesagt hatten. Mehrere wegweisende Modelle zeigen mittlerweile umfassende Denkfähigkeiten über verschiedene Fachgebiete hinweg, was führende KI-Forschungslabore dazu veranlasst, Meilensteine auf dem Weg zur AGI zu verkünden – auch wenn die Definitionen umstritten bleiben und in der Fachwelt weiterhin diskutiert wird, was „allgemeine Intelligenz“ eigentlich bedeutet. Die praktische Debatte hat sich von der Frage, ob es jemals zu einer AGI kommen wird, hin zu der Frage verlagert, was danach kommt und wie man die immer leistungsfähigeren Systeme mit den Unternehmenszielen in Einklang bringen kann.

Im Finanzbereich ist die einschneidendste Entwicklung kein philosophischer, sondern ein praktischer Meilenstein: die agentische KI. KI-Systeme, die mehrstufige Arbeitsabläufe autonom ausführen – von der durchgängigen Rechnungsbearbeitung über die Bearbeitung von Lieferantenausnahmen bis hin zur Simulation von Cashflow-Szenarien –, werden heute in führenden Finanzabteilungen in großem Umfang eingesetzt. Hier vollzieht die KI den Wandel vom Produktivitätswerkzeug zur operativen Infrastruktur.

Multimodale Fähigkeiten – also die Verarbeitung und Generierung von Text, Bildern, Daten, Audio und Video innerhalb eines einzigen Modells – gehören mittlerweile zur Grundausstattung aller führenden KI-Systeme. Für Finanzteams bedeutet dies, dass ein einziger KI-Workflow einen gescannten Vertrag verarbeiten, Schlüsselbegriffe extrahieren, mit einer Datenbank abgleichen und Unstimmigkeiten kennzeichnen kann – Aufgaben, für die zuvor mehrere spezialisierte Systeme erforderlich waren. Die Frage ist nicht mehr, ob Ihre KI mehrere Datentypen verarbeiten kann, sondern ob Ihre Dateninfrastruktur diese sauber bereitstellen kann.

Eine eigene Klasse von KI-Modellen, die für mehrstufiges logisches Denken trainiert wurden, ist mittlerweile weit verbreitet und für den Finanzsektor von besonderer Bedeutung. Diese Modelle arbeiten Probleme systematisch durch, bevor sie eine Antwort geben, wodurch sie sich besonders gut für die Analyse von Prüfungsnachweisen, die Beurteilung der Steuerposition, die Prüfung komplexer Verträge und die szenariobasierte Finanzmodellierung eignen – also für Aufgaben, bei denen eine selbstbewusste, aber falsche Antwort schlimmer ist als eine langsamere, aber richtige.

Unabhängig davon, wie sich die KI-Fähigkeiten weiterentwickeln, gilt stets: Der wichtigste Faktor dafür, wie schnell Ihr Unternehmen von neuen KI-Systemen profitieren wird, ist die Qualität und Zugänglichkeit Ihrer Daten. Ein zukunftssicheres Datenmanagement – strukturiert, standardisiert, geregelt und über Netzwerke wie Peppol ausgetauscht – stellt sicher, dass Ihr Unternehmen in der Lage ist, hochwertige Daten in jedes künftige KI-System einzuspeisen.