KI-Tools Finanzen
KI-Tools für Finanzen sind Softwarewerkzeuge, die Finanzteams beim Auswerten von Informationen und bei wiederkehrenden Arbeiten unterstützen. Ein Werkzeug kann Rechnungsdaten auslesen oder Buchungen passenden Konten zuordnen. Andere Anwendungen beantworten Fragen zu vorhandenen Finanzdaten und helfen dabei, Abweichungen in Berichten zu untersuchen.
Solche Werkzeuge richten sich an Mitarbeiter in Buchhaltung und Controlling, die mit Zahlen und umfangreichen Dokumenten arbeiten. Ihr Nutzen hängt davon ab, ob die Anwendung auf die benötigten Daten zugreifen kann und ihre Ergebnisse überprüfbar sind. Finanzteams müssen sensible Informationen schützen und fehlerhafte Antworten erkennen können, bevor diese in einen Bericht oder eine Buchung eingehen.
Die vier Kategorien, die ein Finanzteam kauft
Die erste Kategorie beantwortet Fragen zu Finanzdaten in normaler Sprache. Man fragt, warum die Reisekosten im dritten Quartal gestiegen sind, und das Werkzeug fragt das Hauptbuch ab und antwortet mit den Zahlen dahinter. Diese Abfragen helfen FP&A-Analysten, Zahlen zu untersuchen, ohne Pivot-Tabellen manuell zu erstellen.
Die zweite ist Buchhaltung und Kategorisierung, wobei das Werkzeug Buchungen Konten zuordnet, aus Korrekturen lernt und meldet, was es nicht einordnen kann. Die dritte ist der Rechnungseingang: Eine Rechnung kommt als PDF, das Werkzeug liest die Positionen, führt sie gegen eine Bestellung und gibt den Ausnahmefall an einen Menschen weiter. Die vierte ist die Prognose mit Erkennung von Ausreißern, die Liquidität und Erlöse fortschreibt und anzeigt, wenn eine Zahl aus dem Muster fällt.
Darum liegen die wiederkehrenden Aufgaben: Monatsabschluss, Erlösrealisierung, Leasingverträge, Abweichungs- und Szenarioanalyse und der Prüfpfad, der diese Tätigkeiten dokumentiert. KI-Anwendungsfälle im Finanzwesen geht durch, was im Betrieb wirklich läuft.
Die allgemeinen Assistenten und ihre Stärken
ChatGPT von OpenAI unterstützt Entwürfe, Erklärungen und Ad-hoc-Analysen mit Schnittstellen zu anderer Software. Claude von Anthropic verarbeitet sehr lange Dokumente vollständig, sodass Teams Prospekte, Kreditverträge oder Aufsichtstexte analysieren können, und ist auch das Modell hinter Claude Code für Entwickler.
Microsoft Copilot ist in Excel, Word, Outlook und Teams integriert, wo Teams bereits Daten auf Grundlage eines von ihrer IT-Abteilung geschlossenen Vertrags speichern. Gemini von Google arbeitet genauso in Google Workspace. Perplexity ist für Recherche mit angehängten Quellen gebaut, was zur Markt- und Kontrahentenarbeit passt, bei der Mitarbeiter Quellen zur Prüfung der Informationen benötigen.
Ein Finanzteam sollte anhand des Speicherorts seiner Daten und des vorhandenen Vertrags entscheiden und anschließend mit eigenen Dokumenten testen. ChatGPT und Claude im Vergleich für Finanzen erläutert die Unterschiede zwischen den beiden Assistenten im Detail.
Die Risiken, die mit den Tools kommen
Vier Aspekte sind relevant, wenn Finanzteams Risiken und Kontrollen dieser Werkzeuge prüfen.
Der erste Aspekt betrifft sensible Daten in einem Online-Dienst, wobei sich private Zugänge und Unternehmensverträge unterscheiden und die Nutzungsrechte des Anbieters vom jeweiligen Vertrag abhängen. Das zweite ist algorithmische Verzerrung: Ein Modell, das auf früheren Entscheidungen trainiert ist, wiederholt deren Muster, und das zählt, sobald die Ausgabe Kredit, Preise oder personenbezogene Urteile berührt.
Übermäßige Abhängigkeit ist der dritte Aspekt, weil Teams ohne Antwortprüfung die Fähigkeit verlieren können, Fehler zu erkennen. Der vierte Aspekt ist eine Kontrolle für diese Risiken: eine namentlich benannte Person, die jede Ausgabe prüft, die die Abteilung verlässt, mit dieser Verantwortung im Prozess festgeschrieben. Die KI-Verordnung macht einige dieser Praktiken verpflichtend, wobei der Anwendungsfall die Pflichten bestimmt.
Was prüft eine Bank vor dem Kauf?
Eine Bank prüft, wohin die Daten gehen und unter welchem Vertrag, ob der Anbieter mit den Eingaben trainiert, was protokolliert wird und wie lange, und wer für eine Antwort haftet, die sich als falsch erweist.
Zu den betrieblichen Fragen gehört, ob das Werkzeug aus dem Netz der Bank überhaupt erreichbar ist, ob der Zugang pro Person entzogen werden kann und ob eine Prüfung eine frühere Antwort nachvollziehen kann.
Wo passen Agenten hinein?
Ein Agent ist ein Werkzeug, das nicht auf den nächsten Prompt wartet: Es liest ein System, macht einen Schritt, prüft das Ergebnis und arbeitet weiter. Im Finanzbereich heißt das Abgleich, Dokumenteneingang und Überwachung, zunächst nichts mit Kundenkontakt. KI-Agenten im Finanzwesen behandelt die Mechanik und die Kontrollen.
Die Technik darunter erklären große Sprachmodelle im Finanzwesen und generative KI im Finanzwesen, und KI im Finanzwesen in Deutschland zeigt das nationale Bild.
Wo lerne ich den richtigen Umgang?
KI-Schulungen in Frankfurt listet die Formate der Stadt nach Stufe, von den ersten Prompts bis zu Agenten, mit den Anbietern dazu. Finance Loop veranstaltet das Claude Hacker House, bei dem die Teilnehmer während der Veranstaltungen an eigenen Dokumenten arbeiten.
Verlangen Sie bei jedem dieser Werkzeuge Quellenangaben, die seine Antworten belegen. Verlangt man die Textstelle oder die Zahl, auf der die Antwort beruht, wird das Werkzeug prüfbar.
KI-Tools und Finance Loop
Finance Loop bringt die Leute zusammen, die solche Werkzeuge schon in einen regulierten Prozess gebracht haben, und dort liegt das brauchbare Detail: was die Revision verlangt hat, welcher Anwendungsfall gestoppt wurde und was im Vertrag stehen musste. Finance Loop ist in Frankfurt der Treffpunkt für dieses Gespräch und bleibt von jedem Anbieter unabhängig.
Finance Loop ist ein Experten-Netzwerk, das die institutionelle Nutzung neuer Technologien im Finanzwesen fördert, etwa KI, Tokenisierung, Stablecoins und DeFi. Finance Loop hilft seinen Mitgliedern, Fähigkeiten und persönliche Netzwerke in diesen Feldern aufzubauen: Investment & digitale Vermögenswerte, Zahlungsverkehr & digitales Geld, Digitale Infrastruktur & Souveränität und Risiko & Compliance.