Der zweite Konferenztag des Shift/Finance Automation Summit 2025 rückte den Record-to-Report-Prozess in den Mittelpunkt. Drei Panels, mehrere Einzelvorträge und ein Nachmittag mit Stimmen aus der Praxis zeigten sehr konkret, wo Unternehmen im R2R heute stehen. Die Werkzeuge sind vorhanden. Die Erwartungen an schnellere Abschlüsse, belastbarere Daten und aussagekräftigere Reports steigen. Gleichzeitig bleiben viele Voraussetzungen offen, unter denen Automatisierung im Abschluss und Reporting wirklich tragfähig wird.

Für unsere weitere Auseinandersetzung mit R2R nehmen wir daraus vor allem mit: Geschwindigkeit allein löst das Problem nicht. Wer Abschluss- und Reporting-Prozesse automatisieren will, muss die Datenbasis, die Übergaben zwischen Buchhaltung und Konsolidierung, die Verantwortlichkeiten und die Rollen im Finance neu betrachten. Damit wird Record-to-Report nicht nur zu einem Automatisierungsthema, sondern zu einer Frage der Prozess- und Organisationsgestaltung. Was der Prozess leistet und warum Beschleunigung nicht mehr ausreicht, haben wir ausführlich aufgearbeitet.

Datenqualität kommt vor Automatisierung

In allen drei Panels führte der Weg früh zur gleichen Grundfrage: Welche Qualität haben die Daten, auf denen Automatisierung aufsetzt? Olga Milcent von Hypatos brachte diese Erfahrung aus Enterprise-Projekten klar auf den Punkt: „Bei allen Kunden gibt es erhebliche Herausforderungen bei der Datenqualität. Bis jetzt habe ich kein Beispiel gesehen, wo wirklich alles im Griff war."

Das ist für die R2R-Diskussion ein wichtiger Ausgangspunkt. Automatisierung verbessert nicht automatisch die Qualität eines Prozesses. Sie beschleunigt zunächst das, was im Daten- und Prozessfundament bereits angelegt ist. Wenn Daten fehlerhaft, unvollständig oder uneinheitlich strukturiert sind, wandern diese Probleme schneller durch die Prozesskette. Aus Geschwindigkeit entsteht dann kein Qualitätsgewinn. Prüf- und Korrekturaufwand wächst.

Manuel König von SIR business consulting plädierte deshalb für einen zweigleisigen Ansatz. Kurzfristig können KI-gestützte Werkzeuge helfen, Lücken in Datenbeständen zu erkennen, aufzubereiten oder kontrollierter zu überbrücken. Langfristig müssen Unternehmen aber die strukturelle Grundlage verbessern: klare Datenmodelle, verlässliche Stammdaten, eindeutige Zuordnungslogiken und belastbare Prozessverantwortung. Erst aus dieser Kombination entsteht eine Automatisierung, die im Finance tatsächlich skaliert.

R2R ist eine Prozesskette und wird häufig noch nicht so geführt

Wir sehen in vielen R2R-Diskussionen weiterhin eine starke Orientierung an Einzelfunktionen. Buchhaltung, Abstimmung, Konsolidierung und Reporting arbeiten zwar am gleichen Ergebnis, aber nicht immer nach einer gemeinsamen Prozesslogik. Die Brüche entstehen vor allem an den Übergängen. Genau dort entscheidet sich, ob Daten, Rollen und Systeme sauber aufeinander abgestimmt sind.

In seinem Vortrag „Nahtlose Übergänge: Datenqualität und -aufbereitung im Spannungsfeld Buchhaltung & Konsolidierung" arbeitete Manuel König konkrete Ursachen heraus. Automatisierte Datenübernahmen zwischen Buchhaltung und Konsolidierung scheitern besonders häufig an:

• mangelnder Datenqualität in den Quellsystemen
• unzureichendem Datenmapping zwischen Gesellschaften
• fehlender Integration von Buchungsarten und Partnergesellschaften über Systemgrenzen hinweg
• unklaren Compliance-Anforderungen für automatisierte Übergaben

Sein Befund war entsprechend klar: „Die Prozesskette Record-to-Report wird oft nicht als solche erkannt, sondern als separate Prozesse behandelt, was zu Ineffizienzen führt." Für uns ist das eine der zentralen R2R-Lernlinien aus dem Summit. Der Engpass liegt nicht nur in der technischen Verbindung von Systemen. Er liegt in der fehlenden gemeinsamen Logik, nach der Informationen vom Ursprung bis zum Bericht gesteuert werden. Was das für den Finanzabschluss bedeutet, beleuchtet unser Beitrag zur Automatisierung im Financial Close Management.

Buchhaltungsteams werden stärker zu Prüf- und Steuerungsinstanzen

Mit KI und Automatisierung verändert sich die Arbeit in Finance-Teams nicht nur operativ. Sie verschiebt auch den Wertbeitrag. Wenn Systeme Buchungen vorbereiten, Abweichungen erkennen oder Routineaufgaben übernehmen, rückt die Prüfung der Ergebnisse stärker in den Mittelpunkt. Christian Porten von FloQast formulierte diese Veränderung so: „Die Arbeit der Buchhalter wird sich dahingehend verändern, dass sie mehr Zeit für die Prüfung und das Review von Aufgaben haben, während KI die manuellen Tätigkeiten übernimmt."

Diese Verschiebung klingt zunächst nach Entlastung. In der Umsetzung erhöht sie aber auch die Anforderungen. Wer Ergebnisse prüft, muss Prozesslogiken, Datenherkunft, Regelwerke und Ausnahmesituationen verstehen. Review-Arbeit ist keine reduzierte Bearbeitung. Sie setzt fachliche Tiefe und Prozessverständnis voraus. Genau hier entscheidet sich, ob Automatisierung Vertrauen schafft oder neue Kontrollschleifen erzeugt.

Olga Milcent beschrieb dazu ein Organisationsmodell, das in funktionierenden Projekten zunehmend sichtbar wird. Es braucht Change-Verantwortliche mit unternehmensweiter Prozessperspektive. Es braucht Key User, die Automatisierungslogiken konfigurieren, Prozessvarianten erklären und fachliche Anforderungen präzise übersetzen können. Und es braucht Strukturen wie ein Center of Excellence, um dieses Wissen im Unternehmen zu verankern und verfügbar zu machen. Wie verlässlich FP&A steuern kann, hängt direkt davon ab, wie gut diese Grundlagen im R2R gelingen.

Was wir für 2026 mitnehmen

Slavena Hristova-Rößler formulierte für die nächste Phase einen klaren Anspruch: „Es ist entscheidend, Prozesse AI-first zu denken, um das volle Potenzial der Automatisierung auszuschöpfen und zukunftssicher zu gestalten." Diese Aussage ist für die R2R-Diskussion relevant, wenn wir „AI-first" konsequent als Designprinzip verstehen. AI-first bedeutet, Prozesse so zu gestalten, dass von Beginn an klar ist, wo KI sinnvoll unterstützt, welche Daten sie benötigt, welche Entscheidungen sie vorbereiten darf und wo menschliche Verantwortung unverzichtbar bleibt.

Für 2026 ergibt sich daraus eine konkrete Arbeitsagenda. Wir müssen R2R-Prozesse stärker als durchgängige Prozessketten betrachten. Wir müssen Datenqualität als Voraussetzung für Automatisierung verstehen und von Beginn an mitgestalten. Wir müssen Übergaben zwischen Buchhaltung, Konsolidierung und Reporting präziser gestalten. Und wir müssen Rollen im Finance so weiterentwickeln, dass Teams nicht nur Aufgaben bearbeiten, sondern automatisierte Ergebnisse bewerten, steuern und verantworten können.

Damit verschiebt sich die R2R-Debatte. Es geht nicht mehr nur um schnellere Abschlüsse oder effizientere Reporting-Strecken. Es geht um die Frage, wie Unternehmen eine belastbare Zahlenbasis schaffen, auf der Automatisierung, KI-Unterstützung und Steuerung zusammenwirken. Wer diese Grundlage aufbaut, gewinnt im Record-to-Report-Prozess nicht nur Tempo. Er gewinnt Verlässlichkeit, Transparenz und mehr Vertrauen in die eigenen Finanzinformationen.

Die Sessions des Shift/Finance Automation Summit 2025 stehen in der Shift/Finance Mediathek zur Verfügung.