Eröffnung & Einführung in den 2. Konferenztag

Die Automatisierung und Integration von Künstlicher Intelligenz im Finanz- und Rechnungswesen stehen im Spannungsfeld zwischen regulatorischen Anforderungen und technologischen Möglichkeiten. Die E-Rechnungspflicht fungiert als zentraler Treiber für die Transformation, indem sie Unternehmen zwingt, ihre Prozesse und Datenstrukturen zu überdenken. Diese regulatorische Notwendigkeit offenbart jedoch auch strukturelle Widersprüche: Während deterministische Systeme wie RPA bereits produktiv eingesetzt werden, bleibt der Einsatz von KI in Finanzprozessen aufgrund mangelnder Verlässlichkeit begrenzt. Diese Diskrepanz wirft Fragen zur Effizienz und Verantwortungsverschiebung auf, da menschliche Kontrolle trotz Automatisierung weiterhin erforderlich ist. Die Herausforderung besteht darin, die Balance zwischen Automatisierung und notwendigem Kontrollaufwand zu finden, um die Potenziale von KI voll auszuschöpfen.

Der Beitrag fordert die Zielgruppe auf, ihre operative Praxis kritisch zu hinterfragen und die strategische Ausrichtung ihrer Finanzprozesse neu zu justieren. Die Notwendigkeit einer End-to-End-Prozesssicht wird betont, um Automatisierung und KI-Integration effektiv zu gestalten. Unternehmen müssen ihre Datenqualität und Prozesslandschaft optimieren, bevor sie weitergehende Automatisierungsschritte umsetzen können. Die Entwicklung von Finance Shared Service Centern zu integrierten Prozess- und Daten-Hubs zeigt, wie sich das Operating Model im Finanzbereich wandelt. Diese Veränderungen erfordern ein Umdenken in der Organisationskultur und eine klare Governance-Struktur, um den Wandel erfolgreich zu gestalten. Der Beitrag leistet somit einen wertvollen Beitrag zur Diskussion über die Zukunft des Finanzwesens und die Rolle von Automatisierung und KI in diesem Kontext.