KI-Agenten gestalten die Finanzwelt neu

Die Finanzwelt entwickelt sich schnell weiter – Effizienz, Genauigkeit und datengestützten Entscheidungen spielen dabei eine immer größere Rolle. Da Finanz- und Buchhaltungsteams mit zunehmenden betrieblichen Herausforderungen zu kämpfen haben – von der Betrugsprävention bis zur Einhaltung von Vorschriften – haben sich KI-Agenten als vielversprechende Lösung herausgestellt.

Dieser Artikel untersucht, was KI-Agenten sind, was die häufigen Anwendungsfälle im Finanzwesen sind, welche Vorteile Sie bekommen und wie man sie effektiv in Finanzoperationen implementiert.

Was sind KI-Agenten im Finanzwesen?

KI-Agenten sind handlungsfähige, KI-gestützte Assistenten, die autonom arbeiten, um vorab definierte Ziele zu erreichen, für die kognitive Aufgaben gelöst werden müssen. Sie interagieren mit ihrer Umgebung, um Daten zu sammeln und zu analysieren, indem sie maschinelles Lernen (ML) verwenden und Aufgaben automatisch ausführen. KI-Agenten arbeiten entweder halb autonom oder autonom, treffen Entscheidungen auf der Grundlage von Wissenseingaben und Wahrnehmungen, kommunizieren in natürlicher Sprache, passen sich an dynamische Situationen an und handeln, um das gewünschte Ziel zu erreichen.

Im modernen Finanzwesen, wo es Daten im Überfluss gibt und sich Dinge schnell ändern, ist die Nachfrage nach KI-Agenten enorm. Sie unterstützen bei verschiedenen Aufgaben, wie der Automatisierung von Routineprozessen, der Verbesserung des Risikomanagements und bieten Unterstützung bei der Entscheidungsfindung. Indem KI-Agenten als digitale Mitarbeitende und nicht als Ersatz eingesetzt werden, verbessern sie die Entscheidungsfindung der menschlichen Kolleginnen und Kollegen, sodass sich Finanzteams auf strategische, wertschöpfende Aufgaben wie Finanzplanung und Prognosen konzentrieren können.

Typische Anwendungsfälle von KI-Agenten im Finanzwesen

KI-Agenten sind bereits in vielen Bereichen der Finanzoperationen fester Bestandteil und bieten konkrete Vorteile in den wichtigsten Vorgängen. Unten sind einige der typischsten und wirkungsvollsten Anwendungsfälle aufgeführt.

Automatisierung der Kreditoren- und Debitorenbuchhaltung

KI-Agenten können den gesamten Rechnungsprozess automatisieren – von der Rechnungserfassung bis zum Zahlungsabgleich. Sie können bei unbezahlten Rechnungen nachhaken, um pünktliche Zahlungen sicherzustellen und das Cashflow-Management zu verbessern.

Betrugserkennung und Compliance-Überwachung

KI-Agenten überwachen Transaktionen in Echtzeit und verwenden Algorithmen unter Nutzung von maschinellem Lernen, um Anomalien und potenziellen Betrug zu erkennen. Sie stellen auch die Einhaltung von Vorschriften wie dem Sarbanes-Oxley Act (SOX) und der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) sicher, indem sie Aktivitäten kontinuierlich im Blick behalten und Unregelmäßigkeiten kennzeichnen.

Cashflow-Prognosen und Budgetierung

Durch die Analyse historischer Daten und Markttrends können KI-Agenten zukünftige Finanztrends voraussagen. Damit können Finanzteams fundierte Budgetentscheidungen treffen und den Cashflow effektiver verwalten.

Kundensupport und virtuelle Assistenten

Konversationelle KI-Agenten können interne Anfragen im Zusammenhang mit Spesenabrechnungen, Rechnungsstatus oder Beschaffung unterstützen – das nimmt den Finanzteams Arbeit von den Schultern, sodass sie sich auf strategischere Aufgaben konzentrieren können.

Vorteile von KI-Agenten für den Finanzsektor

Da Effizienz, Betrugserkennung und Compliance eine immer größere Rolle spielen, bietet die Integration von KI-Agenten bei Finanzoperationen zahlreiche Vorteile.

Effizienz und Geschwindigkeit

KI-Agenten arbeiten rund um die Uhr und verkürzen die Bearbeitungszeiten für verschiedene Aufgaben bei Finanzoperationen erheblich. Dank dieses stetigen Betriebs können Finanzteams schneller auf Veränderungen und Anforderungen reagieren.

Genauigkeit und weniger Fehler

Durch die Automatisierung datenintensiver Aufgaben minimieren KI-Agenten das Risiko menschlicher Fehler. Diese höhere Genauigkeit ist entscheidend für die Einhaltung von Vorschriften und die regulatorische Berichterstattung und hilft Institutionen, kostspielige Strafen und operative Verzögerungen zu vermeiden.

Skalierbarkeit

KI-Agenten wachsen problemlos mit dem Unternehmen mit und bewältigen erhöhte Transaktionsvolumina, ohne dass die Kosten entsprechend steigen. Diese Skalierbarkeit ist für wachsende Unternehmen mit zunehmend komplexeren finanziellen Abläufen entscheidend.

Datengestützte Entscheidungsfindung

Machine-Learning-Modelle, die in KI-Agenten eingebettet sind, bieten prädiktive Insights, die proaktives Risikomanagement und fundierte Entscheidungsfindung ermöglichen. Das ist von unschätzbarem Wert in einem Bereich, in dem datengestützte Strategien entscheidend für den Erfolg sind.

Wie funktionieren KI-Agenten im Finanzwesen?

Um den Wert von KI-Agenten richtig zu verstehen, werfen wir einmal einen Blick auf die Technik dahinter. Sie bestehen aus einigen zentralen Komponenten, die zusammenarbeiten, um Aufgaben zu automatisieren, Daten zu analysieren und den Finanzbetrieb zuverlässig aufrechtzuerhalten.

KI-Agenten arbeiten mit mehreren Hauptkomponenten:

Datenaufnahme: KI-Agenten sammeln Daten aus ERP-Systemen, Rechnungen, Buchungssätzen und internen Finanzberichten.
Machine-Learning-Modelle: Diese Agenten nutzen Machine-Learning-Algorithmen, um Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing = NLP): Für kundenseitige Aufgaben nutzen KI-Agenten die natürliche Sprachverarbeitung, um Anfragen in natürlicher Sprache zu verstehen und zu beantworten.
Automatisierungsframeworks: KI-Agenten automatisieren Workflows, indem sie vordefinierte Prozesse basierend auf den Daten ausführen, die sie analysieren.

Zum Beispiel extrahiert ein KI-Agent bei der Bearbeitung einer Rechnung automatisch relevante Daten, validiert sie anhand von Bestellungen und leitet Zahlungsprozesse ein. Durch Echtzeitentscheidungen basierend auf eingehenden Daten optimieren KI-Agenten Abläufe und steigern die Effizienz.

Herausforderungen und Überlegungen bei der Implementierung von KI-Agenten im Finanzwesen

Trotz der bemerkenswerten Fortschritte bei APA-Technologien stehen KI-Agenten noch immer vor bestimmten Einschränkungen. Und während KI-Agenten im Finanzwesen erhebliche Vorteile und eine sofortige Rendite (Return n Investment = ROI) nach der Implementierung bieten können, muss Ihr Unternehmen über die häufigsten Herausforderungen Bescheid wissen:

Datenqualitäts- und Integrationsprobleme

KI-Agenten benötigen saubere, strukturierte Daten, um effektiv zu arbeiten. Die Sicherstellung der Datenqualität und Integration verschiedener Datenquellen kann eine komplexe Aufgabe sein.

Compliance- und Regulierungsrisiken

KI-Agenten müssen sich an Finanzvorschriften halten. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Implementierungen den geltenden Gesetzen entsprechen, um Risiken zu mindern.

Änderungsmanagement

Der Übergang zu KI-gesteuerten Prozessen erfordert einen Wandel der Unternehmenskultur. Die Vorbereitung der Teams auf diese Veränderung ist entscheidend für eine erfolgreiche Umsetzung.

Ethische Überlegungen und Bias

Transparenz und Fairness bei den Entscheidungsprozessen von KI muss sichergestellt werden. Unternehmen sollten Maßnahmen ergreifen, um voreingenommene Ergebnisse bei KI-gestützten Entscheidungen zu vermeiden.

Wichtige Funktionen, auf die Sie bei einer KI-Agent-Plattform achten sollten

Nicht alle KI-Agenten-Plattformen sind gleich – insbesondere wenn es um die besonderen Bedürfnisse von Finanz- und Buchhaltungsteams geht. Auf dem Weg zu einem autonomen Unternehmen benötigen führende Finanzdienstleister leistungsstarke, flexible und benutzerfreundliche Tools. Nachfolgend sind die unverzichtbaren Funktionen aufgeführt, auf die Sie bei der Bewertung von Plattformen zur Agentenbasierten Prozessautomatisierung (APA) achten sollten.

1. KI-Agenten-Entwicklung mittels Low-Code-Umgebung

Nutzen Sie Plattformen mit einer Low-Code- oder No-Code-Umgebung, die es Finanzteams statt nur Entwicklern ermöglicht, KI-Agenten schnell zu erstellen und anzupassen. Diese Flexibilität beschleunigt die Implementierung und ermöglicht es Ihnen, die Automatisierung in Bereichen wie Kreditoren-/Debitorenbuchhaltung, Steuern und Reporting zu skalieren – ohne zu sehr auf IT-Ressourcen angewiesen zu sein.

2. Kognitive Automatisierung mit Dokumentenverarbeitung

KI-Agenten sollten in der Lage sein, große Mengen an unstrukturierten Finanzdaten zu verarbeiten. Die integrierte kognitive Automatisierung ermöglicht es, Daten aus Rechnungen, Verträgen und Audit-Berichten schnell und präzise zu extrahieren, zu klassifizieren und zu verarbeiten – wodurch der manuelle Aufwand reduziert und die Datenzuverlässigkeit verbessert wird.

3. Nahtlose Integration von KI- und Machine-Learning-Modellen

Sorgen Sie dafür, dass die Plattform problemlos sowohl mit vortrainierten als auch mit benutzerdefinierten Machine-Learning-Modellen für Anwendungsfälle wie prädiktive Prognosen, Betrugserkennung und Kreditrisikoanalyse genutzt werden kann. Nutzen Sie Plattformen, die auch Integrationen mit externen Diensten (wie OpenAI oder Google Cloud AI) bieten, um Ihr KI-Toolkit zu erweitern.

4. Echtzeitprozessüberwachung und -insights

Einblicke sind der Schlüssel. Ihre Plattform sollte Echtzeit-Dashboards und Analysen bieten, die umsetzbare Insights in die Leistung, Ausnahmen und Compliance geben – und alles von der Cashflow-Überwachung bis zur Prüfungsbereitschaft unterstützen.

5. Robuste Sicherheits- und Compliance-Frameworks

Finanzdaten müssen streng geschützt werden. Nutzen Sie Plattformen, die Sicherheitsfunktionen auf Unternehmensniveau anbieten, einschließlich Audit Trails, rollenbasierten Zugriffskontrollen und End-to-End-Verschlüsselung. Die Einhaltung von Standards wie SOX, DSGVO und PCI-DSS sollte integriert sein und nicht nachträglich hinzugefügt werden müssen.

6. Vorkonfigurierte Finanzprozess-Agenten

Um den Time-to-Value zu verkürzen, sollten Sie Plattformen wählen, die vorkonfigurierte Agenten und Vorlagen für zentrale Finanzfunktionen bieten – wie z. B. Abstimmungen, Liquiditätsmanagement, Compliance-Berichterstattung und Rechnungsverarbeitung. Durch die Individualisierung dieser Agenten kann Ihr Team sofort loslegen und schneller Ergebnisse liefern.

Die Zukunft von KI-Agenten im Finanzwesen

Die Zukunft von KI-Agenten im Finanzwesen rückt immer schneller näher – und sie steckt voller Potenzial. Da die Technologie immer größere Fortschritte macht, werden Agenten stets autonomer, anpassungsfähiger und fähiger, ganze finanzielle Workflows mit minimalem menschlichen Zutun zu verwalten. Mit dem Aufkommen multimodaler KI beginnen sie sogar, eine breitere Palette an Eingaben – Sprache, Text und Video – zu verarbeiten und darauf zu reagieren, was sie vielseitiger und interaktiver macht.

Aber der eigentliche Wandel umfasst mehr als nur Produktivitätsgewinne. Diese Fortschritte legen den Grundstein für das autonome Unternehmen – wo KI-Agenten nicht nur bei Aufgaben unterstützen, sondern dabei federführend sind. Durch die Agentenbasierte Prozessautomatisierung (APA) können KI-Agenten mehr als nur isoliert Aufgaben bewältigen und komplexe Prozesse übernehmen, Entscheidungen in Echtzeit treffen und die Arbeit über Systeme, Daten und Teams hinweg koordinieren.

Im Finanzwesen gibt es neue Trends:

Zusammenarbeit mehrerer Agenten
KI-Agenten beginnen nahtloser zusammenzuarbeiten – sie koordinieren sich über Abteilungen, Systeme und Workflows hinweg. Dank dieser kollaborativen Fähigkeit können sie komplexe, miteinander verknüpfte Prozesse steuern und die Effizienz im gesamten Unternehmen steigern.
Prädiktive Finanzen und Echtzeit-Insights
Da prädiktive Analysen zunehmend in KI-Agenten integriert werden, können Finanzteams tiefere Insights in Cashflow-Muster, Budgetabweichungen und Compliance-Risiken gewinnen. Diese Echtzeit-Insights fördern intelligentere Entscheidungsfindungen und agilere Finanzstrategien.
Fortschritte hin zum autonomen Unternehmen
KI-Agenten helfen Finanzteams, bedeutende Schritte in Richtung des autonomen Unternehmens zu unternehmen, in welchem Systeme mit minimaler menschlicher Aufsicht laufen. Da Agenten zunehmend Verantwortung für Entscheidungsfindung und Umsetzung übernehmen, können Finanzabteilungen sich vom Aufgabenmanagement hin zum Ergebnismanagement entwickeln – und so für mehr Schnelligkeit, Genauigkeit und Agilität im gesamten Unternehmen sorgen.

Diese Entwicklungen weisen auf einen grundlegenden Wandel in der Arbeitsweise des Finanzwesens hin – weg von manuellen Prozessen und isolierten Systemen hin zu intelligenten, vernetzten Abläufen, die durch KI unterstützt werden. Da KI-Agenten immer leistungsfähiger und kooperativer werden, bilden sie die Grundlage für eine wirklich autonome Finanzfunktion – schneller, intelligenter und zukunftsorientiert.

So unterstützt Automation Anywhere KI-Agenten im Finanzwesen

Bei Automation Anywhere haben wir eine Plattform entwickelt, die KI-Agenten für Finanzteams nicht nur möglich, sondern auch praxisnah einsetzbar macht. Mit AI Agent Studio können Sie Agenten entwickeln und bereitstellen, die auf Ihre einzigartigen Finanzprozesse zugeschnitten sind – alles in einer Low-Code-Umgebung, in der Sie alles im Griff haben.

Egal, ob Sie die Rechnungsverarbeitung automatisieren, die Betrugserkennung verbessern oder Ihrem Führungsteam schnellere Insights bieten möchten – AI Agent Studio vereint alles, was Sie dafür benötigen – ganz ohne umfangreiche IT-Ressourcen.

Einige der Hauptmerkmale:

Agentenerstellungsoberfläche: Eine benutzerfreundliche Schnittstelle zum Erstellen von KI-gestützten Agenten, die Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA), Machine-Learning-Modelle und NLP integrieren.
Integration von konversationeller KI: Entwerfen Sie virtuelle Assistenten, um finanzbezogene Anfragen und interne Workflows besser abzuwickeln.
Nahtlose Integration von Enterprise Resource Planning (ERP): KI-Agenten integrieren sich in führende Finanzsysteme und sorgen so für einen nahtlosen Datenfluss und eine reibungslose Prozessausführung.
Komplexe Dokumentenverarbeitung: Extrahieren und Verarbeiten von unstrukturierten Daten aus Finanzdokumenten, um Genauigkeit und Effizienz zu verbessern.
Leistungsüberwachung: Echtzeit-Tracking und Optimierung der Leistung von KI-Agenten gewährleisten eine stetige Verbesserung der Finanzoperationen.

Während KI-Agenten eine immer größere Rolle in den Finanzprozessen übernehmen, stellt Ihnen Automation Anywhere die Tools zur Verfügung, um den Schritt von Automatisierung zu Autonomie zu gehen – Anwendungsfall für Anwendungsfall.

Neugierig, wie das für Ihr Team aussehen könnte? Planen Sie eine Demo, um KI-Agenten in Aktion zu sehen.