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Was sind die Hebel für den KI-Einsatz im Record-to-Report-Prozess?

Was sind die Hebel für den KI-Einsatz im Record-to-Report-Prozess?
Mitschnitt-Länge: 40 Minuten
Mitschrift verfügbar
KI transformiert den Record-to-Report-Prozess: Datenqualität, neue Rollen und Change Management als Schlüssel zur erfolgreichen Automatisierung.

Die Abschlussdiskussion auf dem Shift/Finance Automation SUMMIT 2025 beleuchtet die Hebel für den Einsatz von KI im Record-to-Report-Prozess. Experten aus verschiedenen Bereichen diskutieren die Herausforderungen und Möglichkeiten der Integration von KI in Finanzprozesse. Die Diskussion bietet einen tiefen Einblick in die praktischen Aspekte der Datenqualität und Automatisierung sowie die organisatorischen Veränderungen, die mit der Einführung von KI einhergehen. Die Sprecher:innen bringen unterschiedliche Perspektiven ein, die von der technischen Implementierung bis hin zur strategischen Neuausrichtung von Rollen und Verantwortlichkeiten reichen.

Im Zentrum der Diskussion stehen die Notwendigkeit einer sauberen Datenbasis und die Rolle von KI bei der Schließung bestehender Datenlücken. Die Teilnehmer:innen betonen, dass KI nicht nur bestehende Prozesse automatisieren, sondern auch neue Rollen wie Prompt Engineers und Change Manager erfordern wird. Die Diskussion hebt hervor, dass Unternehmen Change Management priorisieren müssen, um die Akzeptanz und den Erfolg von KI-gestützten Prozessen sicherzustellen. Praktische Beispiele und Tool-Erwähnungen wie Hypatos und FloQast verdeutlichen, wie KI bereits heute in der Praxis angewendet wird, um Automatisierungsraten zu erhöhen und die Effizienz in der Buchhaltung zu steigern.

Die Datenqualität ist eine der größten Herausforderungen im Record-to-Report-Prozess. Ohne saubere Daten können wir keine effektive Automatisierung erreichen. – Olga Milcent

Um KI effektiv einzusetzen, müssen die Rahmenbedingungen stimmen. Ein schlechter Prozess bleibt schlecht, auch wenn er automatisiert wird. – Christian Porten

Es ist wichtig, zweigleisig zu fahren: Während wir bestehende Lücken mit KI-Tools überbrücken, müssen wir gleichzeitig die Datenbasis langfristig verbessern. – Manuel König

  • Datenqualität und zentrale Datenhaltung sind essenziell für den erfolgreichen Einsatz von KI im Record-to-Report-Prozess.
  • KI kann bestehende Lücken in der Datenbasis punktuell schließen, sollte jedoch langfristig durch eine saubere Datenstruktur ergänzt werden.
  • Die Einführung von KI erfordert neue Rollen wie Prompt Engineers und Change Manager sowie eine stärkere Prozessübersicht auf Unternehmensebene.
  • Automatisierung durch KI ermöglicht es Buchhaltern, sich stärker auf die Prüfung und Überwachung von Prozessen zu konzentrieren.
  • Unternehmen müssen Change Management priorisieren, um die Akzeptanz und den Erfolg von KI-gestützten Prozessen sicherzustellen.

Der Einsatz von KI im Record-to-Report-Prozess stellt eine strategische Herausforderung dar, die weit über technologische Implementierung hinausgeht. Die Diskussion verdeutlicht, dass die Integration von KI nicht nur eine Frage der Datenqualität und Automatisierung ist, sondern auch tiefgreifende Veränderungen in der Organisationsstruktur und den Rollen der Mitarbeitenden erfordert. Ein zentrales Spannungsfeld entsteht durch die Notwendigkeit, bestehende Prozesse zu optimieren, während gleichzeitig neue Kompetenzen und Verantwortlichkeiten entwickelt werden müssen. Diese Transformation birgt das Risiko von Denkfehlern, insbesondere wenn Unternehmen versuchen, KI in unzureichend vorbereitete Prozesse zu integrieren. Die kulturelle Barriere, sich von traditionellen Arbeitsweisen zu lösen und sich auf die Unsicherheiten neuer Technologien einzulassen, ist ein weiterer blinder Fleck, der die erfolgreiche Implementierung von KI behindern kann.

Die Expertenrunde fordert Unternehmen auf, Change Management und die Entwicklung neuer Rollen wie Prompt Engineers und Change Manager zu priorisieren. Diese Rollen sind entscheidend, um die Akzeptanz und den Erfolg von KI-gestützten Prozessen sicherzustellen. Die Diskussion verschiebt die Perspektive von einer rein technischen Implementierung hin zu einer ganzheitlichen Betrachtung, die operative Praxis, strategische Ziele und kulturellen Wandel miteinander verbindet. Unternehmen müssen sich nicht nur auf die Verbesserung der Datenqualität konzentrieren, sondern auch auf die Schaffung einer Organisationskultur, die offen für Veränderungen ist und die kontinuierliche Weiterbildung der Mitarbeitenden fördert. Diese Reflexionsimpulse sind entscheidend, um den langfristigen Erfolg von KI im Finanzbereich zu sichern und die Rolle der Buchhaltung in eine zukunftsorientierte, strategische Funktion zu transformieren.

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