Generative KI-Systeme wie ChatGPT (Generative Pre-Trained Transformer) und Copilot haben eine Revolution ausgelöst, die unsere Arbeitswelt rasant verändert und auch vor der Finanzabteilung nicht Halt macht. Plötzlich sind Maschinen in der Lage, Aufgaben zu übernehmen, die bisher Menschen vorbehalten waren – sei es das Schreiben von Texten, das Erstellen von Bildern oder das Interpretieren und Zusammenfassen komplexer Inhalte.
Die neue Generation der dialogbasierten generativen KI ist in der Lage, auf nahezu jede Frage eine plausible Antwort zu geben und selbst Excel-Formeln und Code zu erstellen oder Finanzberichte zu erklären. Auch wenn die Entwicklung und Regulierung generativer KI einer hohen Dynamik unterliegt, ist längst klar: Auch im Bereich der Finance Transformation ermöglicht der Einsatz von Generativer KI einen Quantensprung. Kein Technologie-Hype in den letzten zehn Jahren war so gerechtfertigt wie dieser.
Generative KI ist eine neue Klasse Künstlicher Intelligenz, die auf etablierten Verfahren wie Machine Learning und Deep Learning aufbaut. Ihr disruptives Potenzial für die Geschäftswelt ist schon heute deutlich sichtbar. Dabei steht die Entwicklung noch am Anfang und schreitet rasant voran.
Die technische Grundlage der neuen KI-Systemen sind sog. Foundation-Modelle, die mit sehr großen Datenmengen angelernt sind. Ausgehend von diesen Modellen sind die KI-Systeme in der Lage, Inhalte zu erstellen. Die Interaktion mit den Systemen läuft ähnlich wie bei klassischen Chatbots über eine Eingabemaske, auch bezeichnet als Prompt.
Im Gegensatz zu klassischen Machine Learning- bzw. Deep Learning-Anwendungen sind generative KI-Systeme nicht nur für einen speziellen Anwendungsfall trainiert. Als wahre Generalisten sind sie in der Lage, wiederkehrende Aufgaben zu beschleunigen, neue Inhalte zu erstellen und Menschen in zahlreichen Arbeitsschritten zu assistieren – sei es beim Schreiben von E-Mails und Programmcode oder der Auswertung von Berichten. Um die Systeme mit speziellem Wissen anzureichern, lassen sich Foundation-Modelle zusätzlich mit unternehmensspezifischen Daten trainieren und damit auf Anwendungsfälle optimieren.
Auch wenn generative KI noch eine sehr junge Technologie ist, wird sie für die Modernisierung der Finanzfunktion voraussichtlich eine Schlüsselrolle einnehmen. Sie lässt sich von der Planung über die Buchhaltung bis hin zum Reporting und der Entscheidungsfindung in etlichen Aufgabenbereichen der Finanzabteilung gewinnbringend einsetzen. Sie kann beispielsweise Reports und weite Teile der Buchhaltung automatisieren, Szenarien generieren sowie die Datenintegration unterstützen.
Richtig eingesetzt ist generative KI nicht nur in der Lage, einfache repetitive, sondern auch anspruchsvolle Aufgaben wie Datenanalysen und die Erstellung von Berichten zu automatisieren. Sie kann als virtueller Assistent und Sparringspartner agieren, bei der strategischen Planung helfen und neue Entscheidungsgrundlagen schaffen. Damit unterstützt sie den Wandel der Finanzfunktion vom Verwalter zum strategischen Partner.
Vielversprechende Anwendungsfälle generativer KI erstrecken sich über alle typischen Aufgaben der Finanzabteilung. Sie können dazu beitragen, dass die Kosten deutlich reduziert, Vorgänge beschleunigt werden und gleichzeitig zu einer Produktivitätssteigerung für das Finanzressort führen.
Bei aller Euphorie über die Vielzahl an Möglichkeiten generativer KI sind bei jedem Einsatz auch Risiken, regulatorische Rahmenbedingungen und Compliance-Vorgaben zu berücksichtigen. Schon heute gibt es mehr als 170 veröffentlichte Normen und Standards zu Künstlicher Intelligenz und viele weitere gesetzliche Vorgaben sind in Arbeit. Auf europäischer Ebene gehört dazu insbesondere der Artificial Intelligence Act (kurz: EU AI Act). Er stuft bestimmte Anwendungen als Hochrisiko-KI ein und schreibt eine Reihe von Transparenzpflichten vor.
Für einen verantwortungsbewussten Einsatz von KI sollten sich Unternehmen an einer Reihe von Kernanforderungen orientieren. An erster Stelle steht der Vorrang menschlichen Handelns. In Hinblick auf die technische Umsetzung sind neben Robustheit und Sicherheit auch Datenschutzaspekte zu berücksichtigen und ein Qualitätsmanagement umzusetzen. Transparenz darüber, wie und auf welcher Grundlage KI-Systeme ihre Ergebnisse herleiten, ist unentbehrlich, um Nichtdiskriminierung und Fairness sicherzustellen.
Generative KI verschafft entscheidende Geschäftsvorteile durch einen Effizienz- und Produktivitäts-Boost. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, sollten Unternehmen zeitnah den Einsatz von Systemen wie ChatGPT evaluieren und praktische Erfahrungen sammeln. Zunächst gilt es, passende Use Cases zu identifizieren und zu erproben. Darüber hinaus sind die richtigen Rahmenbedingungen für einen sicheren Einsatz von Künstlicher Intelligenz zu schaffen. Wir unterstützen Sie dabei von der ersten Ideenfindung bis zur verlässlichen Umsetzung.
Als Startpunkt empfehlen wir Use Case Ideation-Workshops, in denen wir gemeinsam mit Ihnen Herausforderungen aus Nutzersicht analysieren und iterativ Lösungen entwickeln. Nachdem eine Reihe möglicher Anwendungsfälle identifiziert wurde, werden diese bewertet und priorisiert und gemeinsam eine Nutzen-Aufwand Abschätzung durchgeführt. So lassen sich vielversprechende Generative KI Use Cases identifizieren, die spezifische Probleme adressieren und schon im Rahmen eines Pilotprojekts einen klaren Mehrwert bringen.
„Generative KI bietet ein enormes Potenzial für die Modernisierung der Finanzfunktion in den unterschiedlichsten Anwendungsfällen. Entscheidend für den gewinnbringenden Einsatz ist dabei das Rahmenwerk, mit dem diese neuen Anwendungen in Unternehmen nutzbar gemacht werden.“
Prof. Dr. Frauke Schleer-van Gellecom,Partnerin, PwC Deutschland
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