Finanzplanung mit KI: Struktur statt Hype

Große Sprachmodelle bieten ungeahnte Möglichkeiten, stellen Unternehmen aber vor neue ­Herausforderungen: Wo anfangen? Wie strukturieren? Wie den Return on Investment tatsächlich messbar machen? Neben der Technologie braucht es deshalb eine fundierte Implementierungsstrategie und vor allem eine fachkundige, begleitende Expertise. KI hat sich zur bestimmenden technologischen Transformation unserer Zeit entwickelt.

KI-Technolo­gien und Large Language Models (LLM) sind leistungsstarke Werkzeuge, auch in der ­Finanzplanung. So ist die SAP Business Technology Platform ein gutes Beispiel für den Einsatz von KI in Unternehmen, bei dem mehrere Komponenten zu einer einheitlichen Lösung kombiniert werden. Dadurch lassen sich dann reale geschäftliche Herausforderungen bewältigen und gleichzeitig die Anforderungen an Sicherheit, Governance und Skalierbarkeit erfüllen.

CFOs erhöhen KI-Investitionen

Doch Unternehmen stehen vor einem Paradoxon: Während die Einführung von KI rasant voranschreitet, bleiben messbare Erträge für viele schwer fassbar. Eine umfassende Studie der Boston Consulting Group aus dem Jahr 2025 unter mehr als 280 Finanzführungskräften zeigt, dass nur 45 Prozent der Unternehmen den ROI (Return on Investment) ihrer KI-Initiativen erfolgreich quantifizieren können, obwohl 78 Prozent der CFOs planen, ihre KI-Investitionen in den nächsten zwölf bis 18 Monaten zu erhöhen. Diese Kluft zwischen Implementierungsbegeisterung und realisiertem Wert unterstreicht eine wichtige Erkenntnis: Technologie allein garantiert keinen Erfolg.

LLMs brauchen Struktur

Die Herausforderung für Unternehmen besteht darin, dass LLMs so neu sind, dass etablierte Arbeitsabläufe und Toolsets noch in den Kinderschuhen stecken. Herkömmliche Software verfügte über definierte Schnittstellen, vorgegebene Funktionen und klare operative Grenzen. LLMs hingegen bieten nahezu unbegrenzte Flexibilität – eine Eigenschaft, die sich als ebenso leistungsstark wie verwirrend erweist. Ohne eine geeignete Struktur führt diese Flexibilität zu inkonsistenten Ergebnissen, Halluzinationen und frustrierten Anwendern, die Magie erwarten, aber nur Mittelmäßigkeit erhalten.

LLMs stellen zwar eine grundlegende Veränderung in der Herangehensweise an die Geschäftsautomatisierung dar, für eine erfolgreiche Implementierung ist es aber entscheidend, ihre Natur zu verstehen: Ein LLM ist vergleichbar mit einem brillanten Hochschulabsolventen, der über bemerkenswerte Fähigkeiten verfügt. Er versteht Zusammenhänge, verarbeitet natürliche Sprache, erkennt Muster und generiert Erkenntnisse.

Wie jeder neue Mitarbeiter benötigt er jedoch Anleitung, Struktur und das richtige Umfeld, um einen Mehrwert zu schaffen. Im Bereich der SAP-Finanzkonsolidierung, liegt der Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg deshalb oft in der Implementierungsstrategie und damit in der fachkundigen Beratung.

Genauso wie die Bereitstellung von Unternehmenssoftware mehr als nur die Installation erfordert, verlangt die Realisierung des transformativen Potenzials von KI ein tiefes Verständnis, und zwar sowohl hinsichtlich der technologischen Möglichkeiten als auch mit Blick auf die zugrunde liegenden Geschäftsprozesse. Berater, die sich auf KI-Implementierungen spezialisiert haben, bringen bewährte Methoden, Branchen-Benchmarks und praktische Erfahrung mit, die die Amortisationszeit verkürzen und gleichzeitig häufige Fehler vermeiden. Sie fungieren als Architekten der Transformation und entwerfen Lösungen, die die technologischen Möglichkeiten mit den Geschäftszielen in Einklang bringen. Hinsichtlich des Einsatzes von LLMs wandelt sich die Rolle des Beraters vom ­Implementierer zum Ausbilder:

Er kann als hochspezialisierter Lehrer betrachtet werden, der sowohl das Potenzial des Schülers (das LLM) als auch den für den Erfolg erforderlichen Lehrplan (Geschäftsprozesse) versteht. Er weiß, wie Prompts konsistent strukturiert werden, wann verschiedene Modelle für bestimmte Aufgaben anzuwenden sind und wie Feedback-Schleifen erstellt werden, die die Leistung im Laufe der Zeit verbessern. Vor allem versteht er, dass Erfolg mehr als nur Technologie erfordert – er erfordert neue Denkweisen über die Arbeit selbst.

Zielorientierte Arbeitsabläufe

In diesem Bildungsrahmen tauchen zwei wichtige Konzepte auf: der Agenten­modus und das Model Context Protocol (MCP). Im Agentenmodus geht KI über Q&A hinaus zu zielorientierten Workflows: Das Modell hält Kontext über mehrere Schritte, orchestriert gezielt Toolaufrufe (zum Beispiel ERP-APIs, Group-Reporting-Services, Datenbank-Queries), bewertet die Rückgaben und passt den Plan iterativ an (ReAct-Prinzip „Reason-Act-Observe“). Entscheidend ist Kontextführung:

Nicht nur die unmittelbare Anfrage zählt, sondern der gesamte Geschäftsprozess, historische Muster und das Zielbild. Ohne sauberes Kontext- und Tool-Management liefern selbst starke LLMs schnell generische Antworten – mit ihm können Agenten dagegen zum Beispiel Salden abrufen, IC-Differenzen analysieren, Buchungen simulieren und Ergebnisse revisionssicher dokumentieren.

Das Model Context Protocol (MCP) adressiert die Integrations-/Tool-Schicht: Es standardisiert, wie LLM-Anwendungen sicher und nachvollziehbar auf externe Systeme und Datenquellen zugreifen – inklusive Schema-Definitionen, Berechtigungen, Governance und Performance-Anforderungen. Kurz: MCP ist das „USB-C für KI-Apps“ und der Unterschied zwischen einer KI, die nur über Finanzkonsolidierung spricht, und einer, die sie per definierter Toolaufrufe mit echten Unternehmensdaten durchführt. Die wachsende Unterstützung in der Indus­trie unterstreicht die Relevanz für Enterprise-Szenarien.

Predictive Consolidation Analytics

Zwei Beispiele aus der Praxis belegen, welchen Mehrwert der Einsatz von KI und LLMs für Unternehmen bringt, wenn die Implementierung fachkundig begleitet wird. Stehen Unternehmen beispielsweise vor der Herausforderung, dass die Konsolidierung reaktiv erfolgt und Probleme erst nach ihrem Einfluss auf den Finanzabschluss erkannt werden, benötigen sie prädikative Funktionen, um Konsolidierungsprobleme zu antizipieren und zu verhindern.

Hier kommt eine KI-gestützte Predictive Consolidation Analytics ins Spiel: Durch die Integration von Ensem­ble-Modellen, die Zeitreihenanalysen mit Anomalieerkennung kombinieren, und eines Überwachungsagenten, der die Datenqualitätskennzahlen kontinuierlich analysiert, voraussichtliche Konsolidierungsfehler vorhersagt, Präventivmaßnahmen empfiehlt und die Wirksamkeit der Lösungen verfolgt, erzielen Unternehmen große Erfolge:

So wurden in der Praxis 85 Prozent der Konsolidierungsfehler vor Monatsende verhindert, Notfallkorrekturen um 90 Prozent reduziert und 30 bis 50 Prozent schnellere Abschlusszyklen mit höherer Ergebnisgenauigkeit erzielt. Mit der Einführung einer autonomen Compliance-Überwachung lassen sich solche Risiken reduzieren, bei denen regulatorische Anforderungen je nach Rechtsraum variieren und deshalb häufig umfangreiche manuelle Überwachung erforderlich ist.

Ein spezielles LLM-Modell, das auf regulatorische Texte und Unternehmensrichtlinien trainiert wurde, und ein MCP, das Verbindungen zu externen regulatorischen Datenbanken sowie zu internen Richtlinien-Repositorys und Kontrollrahmenwerken herstellt, schaffen eine Lösungsarchitektur, mit der der manuelle Überwachungsaufwand erheblich reduziert werden kann. Mit diesem Framework lässt sich eine Workflow-Automatisierung erstellen, die regulatorische Änderungen überwacht, deren Auswirkungen auf aktuelle Prozesse bewertet, entsprechende Kontrollanpassungen empfiehlt und Compliance-Berichte erstellt.

In der Praxis sank der manuelle Aufwand für Compli­ance-Teams so um 80 Prozent; zudem wurden regulatorische Änderungen fünfmal schneller erkannt und Compliance-Raten von über 99 Prozent mit vollständigen Audit-­Trails erzielt.

Fazit

Künstliche Intelligenz und große Sprachmodelle haben das Potenzial, die Finanzplanung und -konsolidierung grundlegend zu transformieren. Voraussetzung dafür ist jedoch, dass strukturiert, zielgerichtet und mit fachlicher Expertise implementiert wird.

Der wahre Mehrwert entsteht nicht durch Technologie allein, sondern durch die intelligente Verbindung von LLMs, Geschäftsprozessen und unternehmensspezifischen Anforderungen. Konzepte wie der Agentenmodus und das Model Context Protocol zeigen, wie KI über einfache Automatisierung hinauswachsen kann. Wer das volle Potenzial ausschöpfen will, braucht nicht nur moderne Tools, sondern auch neue Denkweisen und starke Partner an seiner Seite.

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