Leitfaden · 21. Juli 2025
5 Wege, wie KI FP&A-Teams durch Unsicherheit navigiert
Das "New Normal" meistern
Heutzutage scheint das Einzige, was im Geschäftsleben sicher ist, die Unsicherheit selbst zu sein. Woran liegt das? Zu den wichtigsten Einflussfaktoren zählen das Auf und Ab der Zölle, Inflationsrisiken, geopolitische Spannungen, Marktvolatilität, sich rasant verändernde Konsumtrends und eine technologische Revolution, die durch den Fortschritt in der Künstlichen Intelligenz (KI) vorangetrieben wird. Und das ist nur ein Ausschnitt der zahlreichen Entwicklungen, die Unternehmen und Organisationen aller Branchen und Größenordnungen beeinflussen.
- Zölle
- Inflationsrisiko
- Geopolitische Spannungen
- Marktvolatilität
- Wandelnde Konsumtrends
- Technologische Revolution
Ein deutliches Zeichen für die Lage: Der Economic Policy Uncertainty Index der US-Notenbank (Fed) erreichte im März 2025 den zweithöchsten Wert seit Beginn der Erhebung im Jahr 1985. Höher war der Index nur im Jahr 2020 – ausgelöst durch die doppelte Belastung aus der COVID-19-Pandemie und einer polarisierten US-Präsidentschaftswahl. Gleichzeitig zeigt sich auch der CBOE Volatility Index, der Angst und Unsicherheit an den Aktienmärkten misst, in den letzten Monaten zunehmend schwankungsanfällig. Der Grund? Schon einzelne Schlagzeilen können massive Ausschläge bei der Risikowahrnehmung an der Wall Street auslösen.
Unsicherheit und ständiger Wandel werden auf absehbare Zeit zur Realität gehören. Aus finanzieller Sicht lässt sich diese Volatilität weder ignorieren noch vollständig kontrollieren. Doch Führungskräfte im Bereich Financial Planning & Analysis (FP&A) können ihr wirksam begegnen – indem sie Risiken aktiv steuern, Chancen frühzeitig erkennen und klare Wettbewerbsvorteile schaffen.
Wo anfangen? Nun, FP&A-Führungskräfte müssen zunächst die Unsicherheit akzeptieren – und dann gezielt in Maßnahmen investieren, die ihrem Team und letztlich dem gesamten Unternehmen helfen, mit unvermeidlichen Veränderungen umzugehen. Zunehmend bedeutet das, ein tieferes und differenzierteres Verständnis für die Stärken und Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) zu entwickeln. Dieses Verständnis bringt einen doppelten Nutzen: deutlich höhere Effizienz und eine unvergleichliche analytische Leistungsfähigkeit. So können FP&A-Teams aktuelle Herausforderungen bewältigen – und gleichzeitig tiefergehende Einblicke in künftige Entwicklungen im Unternehmen und der Branche gewinnen.
Natürlich ist KI heute allgegenwärtig und beeinflusst scheinbar alles. Die Folge kann eine Informationsüberflutung sein – die schlimmstenfalls zu Entscheidungsblockaden führt.
Was KI für Finance ist – und was nicht
Um Entscheidungsblockaden zu überwinden, muss man sich vom allgemeinen KI-Hype distanzieren – also von all den spektakulären, skurrilen oder unterhaltsamen Anwendungsbeispielen, die derzeit die Schlagzeilen dominieren. Ganz zu schweigen von den extremen Prognosen, die entweder das Ende der Zivilisation oder eine neue Ära müheloser Perfektion vorhersagen. Solche Geschichten mögen für Aufmerksamkeit sorgen und bieten zweifellos interessante Perspektiven und Diskussionen. Doch wenn es darum geht, ein Unternehmen sicher durch unsichere Zeiten zu führen, ist ein Großteil dessen, was über KI gesagt und geschrieben wird, schlicht irrelevant. Dieses Rauschen verdeckt den Blick auf das, worauf es im Moment wirklich ankommt:
Wer sich auf diese Frage konzentriert, schafft Klarheit – und erkennt, was KI für Finance tatsächlich ist. Und was eben nicht. Beispiele:
- KI für Finance erkennt Fehler in Finanzdaten, nicht Rechtschreibfehler in Seminararbeiten.
- Sie sorgt für präzise Finanzprognosen, nicht für Tipps zum Gewinner des Super Bowls.
- Sie automatisiert Finanzprozesse, nicht die Kaffeepause.
- Sie reinigt Forecast-Zahlen, nicht Lebensläufe.
Kurz gesagt: KI für Finance ist auf ein anspruchsvolles Set an technologiegestützten Tools ausgelegt – mit dem Ziel, Effizienz zu maximieren und bisher unerreichte Analyse-, Prognose- und Forecasting-Fähigkeiten zu liefern.
Die verschiedenen Arten von KI im Finanzbereich
Innerhalb des KI-Universums für Finance helfen spezifische Unterscheidungen dabei, die jeweiligen Fähigkeiten besser zu verstehen – und Investitionen gezielt zu planen, um den größtmöglichen Nutzen aus der Technologie zu ziehen.
KI-Agenten
Agentic AI verarbeitet große Datenmengen aus verschiedenen Quellen und Drittanwendungen, um eigenständig Analysen durchzuführen, Annahmen zu hinterfragen, Strategien zu entwickeln und Aufgaben auszuführen. Mit Agentic AI können Finanzteams komplexe Buchhaltungs-Workflows automatisieren – durch datengestützte Wahrnehmung, eigenständiges Handeln und kontinuierliches Lernen.
Generative KI
Generative KI kann neue Inhalte und Ideen erzeugen und komplexe Themengebiete erlernen. Mit Gen AI behalten Finanzverantwortliche den Überblick über das Geschäft, passen sich an Marktveränderungen an und können strategische makroökonomische Hürden frühzeitig erkennen und umgehen. Zudem verbessert Gen AI Organisationsstrukturen und liefert schnelle Antworten auf neue Fragestellungen und Echtzeit-Informationen.
Spezialisierte KI
Purpose-Built AI wurde speziell für bestimmte Branchen, Regionen und Anwendungsbereiche entwickelt – z. B. für Finanzdienstleistungen oder den Kundenservice. Diese KI-Form arbeitet mit klaren Governance-Rahmenwerken, um Compliance, Zuverlässigkeit und Effektivität sicherzustellen – und gleichzeitig den geschäftlichen Nutzen zu maximieren.
Wenn klar ist, was KI im Finanzbereich leisten kann – und was nicht – sind FP&A-Führungskräfte besser in der Lage, KI gezielt zu integrieren oder zu optimieren, um Effizienz zu maximieren und Analysen zu verbessern.
5 Wege, wie KI FP&A-Führungskräfte bei Unsicherheit unterstützt
Die folgenden fünf zentralen Fähigkeiten helfen Ihnen als FP&A-Verantwortliche:r, mit der Unsicherheit umzugehen, die Ihr Unternehmen, den Markt und die Gesamtwirtschaft beeinflusst.
1. Prognosegenauigkeit steigern
KI begegnet direkt den zahlreichen Herausforderungen klassischer Forecasts, die – ganz ehrlich – oft schon veraltet sind, bevor sie fertiggestellt werden. In Zeiten rasanten Wandels und zunehmender Unsicherheit steigt auch der Bedarf an Daten und Informationen, um sinnvolle Vorhersagen zu treffen – und deren Auswirkungen auf Ihr Unternehmen zu verstehen.
KI-basierte Finanzprognosen sind nicht nur deutlich effizienter, sondern liefern auch genauere Ergebnisse und neue Erkenntnisse. Mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen analysiert KI riesige Mengen historischer Daten und erkennt Muster, die menschlichen Analysten verborgen bleiben. Das führt zu präziseren, kontinuierlichen Prognosen und unterstützt FP&A-Teams dabei, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Die Prognosefunktionen lassen sich außerdem individuell auf die Anforderungen eines Unternehmens zuschneiden. Beispiel: Das australische Unternehmen Endeavour Energy hat OneStream in seinen Forecast-Prozess integriert, um den zukünftigen Energieverbrauch im gewerblichen und privaten Bereich besser vorhersagen zu können – einschließlich Reaktionen des Stromnetzes auf entsprechende Entwicklungen.
| Kennzahl | Vorher | Nachher (innerhalb weniger Monate) |
|---|---|---|
| Budgetabweichung | ~8% | ~1% |
CFO Francoise Merit betonte, dass schnellere, robustere und genauere Prognosen noch einen weiteren Effekt hatten: Ihr Team kann sich nun stärker auf strategische Aufgaben konzentrieren – die zunehmend als „geschäftsrelevant“ angesehen werden. Finance wird dadurch nicht mehr als reine Backoffice-Funktion wahrgenommen.
2. Entscheidungen beschleunigen
In Kombination mit schnelleren und genaueren Prognosen helfen KI-Funktionen Führungskräften, durch Unsicherheiten zu navigieren und bessere, schnellere Entscheidungen zu treffen – eine Notwendigkeit in Zeiten der Marktvolatilität. KI-gestützte Tools können Daten viel schneller verarbeiten und analysieren als traditionelle Methoden und bieten Echtzeiteinblicke und konkrete Empfehlungen. Um die beschleunigte Entscheidungsfindung weiter zu erleichtern, hilft KI dabei, wichtige Leistungskennzahlen (KPIs) wie Umsatzwachstum, Kostenquoten und Cashflow-Trends festzulegen und zu verfolgen. Das Ergebnis sind eine bessere Budgetgenauigkeit und Prognosen, die besser mit der tatsächlichen finanziellen Leistung übereinstimmen. Die Nutzung fortschrittlicher Dashboards erleichtert das Verfolgen von KPIs und ermöglicht anderen Führungskräften einen Einblick, sodass sofortiger Zugriff auf Echtzeitdaten gewährleistet ist, um Entscheidungen zu treffen.
3. Dynamische "Was-wäre-wenn"-Szenarien modellieren
Was wäre, wenn? Diese drei Worte können Angst in das Herz von Finanz- und Unternehmensleitern bringen. Das gilt insbesondere, wenn ihre Organisation nicht über die KI-Tools verfügt, um zu simulieren, wie man reagieren sollte, falls ein "Was-wäre-wenn" zur Realität wird. Mit KI ausgestattet, können FP&A-Teams jedoch schnell verschiedene "Was-wäre-wenn"-Szenarien erstellen und analysieren – indem die Finanzabteilung in der Lage ist, große Mengen historischer Daten (z. B. Markttrends, Zinssätze, wirtschaftliche Indikatoren, geopolitische Ereignisse) zu verarbeiten, um realistischere Simulationen zu erstellen.
In Zeiten von Unsicherheit und Marktvolatilität ist diese Fähigkeit unverzichtbar. FP&A kann beispielsweise die potenziellen Auswirkungen verschiedener Variablen (z. B. Zolländerungen, Inflationsraten, regulatorische Änderungen, unerwartete Ereignisse, die den Markt beeinflussen) bewerten. Durch die Modellierung dieser Szenarien können FP&A-Fachleute sich besser auf mögliche Ergebnisse vorbereiten und robustere Notfallpläne entwickeln.
4. Risikomanagement verbessern
Durch die Identifizierung von Mustern, die für menschliche Analysten in Echtzeit unsichtbar sind, verbessert KI das Risikomanagement. Diese Fähigkeit bietet einen robustereren und präziseren Ansatz zur Verwaltung finanzieller Risiken. Mit maschinellen Lernalgorithmen (ML) ist KI auch hervorragend darin, potenzielle Risiken zu kennzeichnen, bevor sie sich zu einem ernsthaften Problem entwickeln. Zu diesen Risiken gehören Datenfehler, Cashflow-Probleme oder aufkommende Trends mit unvorhergesehenen Herausforderungen. Infolgedessen ist die Finanzabteilung mit Frühwarnsystemen ausgestattet, die die Reaktionszeit verkürzen und zur Resilienz der Organisation beitragen.
5. Produktivität und Einblicke verbessern
In vielerlei Hinsicht nimmt KI den Druck von den FP&A-Teams. KI kann zeitaufwändige Routineaufgaben und manuelle Tätigkeiten übernehmen, sodass das Team sich auf strategischere und wertorientierte Arbeiten konzentrieren kann. Neben der Bewältigung der Routinearbeiten kann KI auch verborgene Trends und Chancen aufdecken, um FP&A-Profis dabei zu unterstützen, proaktiver und strategischer zu arbeiten. Dieser Wandel kann auch als wichtiger Motivationsschub für das Team dienen, da es sich auf sinnvollere Aufgaben konzentriert. Dadurch wird FP&A zunehmend relevant und unverzichtbar für Unternehmensleiter in der gesamten Organisation, die darauf abzielen, bessere Ergebnisse zu erzielen und die Produktivität in anderen Teams zu steigern.
KI in Aktion: Wie Polaris das Forecasting von Tagen auf Stunden beschleunigte
Die Schlüsselkompetenzen, die durch KI bereitgestellt werden, erwiesen sich als transformativ für Polaris, einen globalen Marktführer im Bereich Powersportfahrzeuge. Während die Schneemobile und Motorräder des Unternehmens blitzschnell waren, war ihr Finanzplanungsmodell alles andere als schnell. Diese Herausforderung wurde verstärkt, als COVID-19 und die globalen Lieferkettenprobleme den Druck auf die Verwaltung von Produktion und Versand erhöhten. Traditionell wurden diese Aspekte basierend auf Innovation und Marktnachfrage koordiniert.
Der Umfang und die Komplexität der Herausforderungen erforderten, dass das Finanzteam mit mehr Geschwindigkeit und Agilität in der Planung und Prognose arbeitet, um mit den Veränderungen Schritt zu halten. Hier kam OneStream's SensibleAI™ Forecast ins Spiel, das eine Lösung mit den notwendigen Fähigkeiten bot, um auf zunehmend komplexe Marktveränderungen zu reagieren.
Dieser langsame Prozess – ein "driver-based revenue model" – basierte auf Eingaben wie den von SIOP generierten Prognosen für versendete Einheiten. Um eine Sicht auf die Bruttomarge unter diesem Modell zu erhalten, musste Polaris nach Produkt, Produktkosten und UVP, Frachtkosten und Händlerrabatten prognostizieren. Das veraltete Modell bot die perfekte Gelegenheit, ML-gesteuerte Prognosen zu integrieren und zu einem einheitlichen Planungsprozess innerhalb von OneStream überzugehen. Die Ergebnisse waren schnell, signifikant und nachhaltig. Das Finanzteam von Polaris konnte Folgendes erreichen:
- 5
getrennte Systeme durch eine einheitliche Plattform ersetzt.
- 2.800
SensibleAI-Prognosemodelle in treiberbasierte Prognosen integriert.
Letztendlich erhöhte das Finanzteam von Polaris dramatisch die Geschwindigkeit und Genauigkeit des Planungs- und Prognoseprozesses, so Melanie Hermann, Direktorin für Finanzprozesse und -systeme, Polaris, Inc.
„Die Integration von KI in unsere Planung und Prognose durch die OneStream SensibleAI-Prognose beschleunigt den Prognoseprozess und hebt die Qualität mit leistungsstarken, datengestützten ML-Prognosen weiter an. SensibleAI-Prognosen haben sich als genauer erwiesen, und das wertschöpfende Dashboard ermöglicht es den Geschäftsanwendern, Einblicke in die Schlüsselfaktoren zu erhalten, die die Prognose antreiben, um das Modell einfach zu verwalten, zu verbessern und zu optimieren.“
Für mehr Sicherheit — KI annehmen
Unsicherheit hat eindeutig ein Gegenmittel — Innovation. Der einzige Weg, um mit ständigem Wandel umzugehen, besteht darin, den Wandel innerhalb Ihres Teams in Form fortschrittlicher KI-Technologie zu akzeptieren. KI hat die Fähigkeit und die Kraft, Ihnen zu ermöglichen, sich anzupassen und auf aufkommende Trends, unerwartete Ereignisse sowie neue Bedrohungen und Chancen zu reagieren. Während Sie einen Großteil des Lärms rund um KI ignorieren können, können Sie es sich nicht leisten, die transformative Wirkung von KI im Finanzbereich abzulehnen oder hinauszuzögern. KI bietet Ihrem Team und Ihrer Organisation letztendlich den Weg zu kontinuierlichem Wachstum und Rentabilität.
Einsichtsgestützte Prognosen, schnellere Entscheidungsfindung, dynamische Szenarienplanung, verbessertes Risikomanagement sowie stärkere Einblicke und Produktivität können alle in greifbarer Nähe sein. Sie müssen nur bereit sein, sich der KI-Technologie zu widmen und in sie zu investieren. Dies wird die dringend benötigte Klarheit und Sicherheit bieten. Ihr Unternehmen bleibt dadurch agil, reaktionsschnell und letztendlich wettbewerbsfähig — egal, wie viel Unsicherheit durch Markt- oder globale Turbulenzen besteht.
Mehr erfahren → Laden Sie unser SensibleAI-eBook herunter, um zu erfahren, wie KI-gestütztes Forecasting für mehr Sicherheit sorgt.FAQ
Häufig gestellte Fragen
Welche unterschiedlichen Arten von KI gibt es im Finanzbereich?
Es gibt drei Haupttypen. Agentic AI verarbeitet Daten aus mehreren Quellen, um eigenständig zu analysieren, Annahmen zu hinterfragen und Aufgaben auszuführen – und automatisiert so komplexe Buchhaltungs-Workflows. Generative KI (Gen AI) erzeugt neue Inhalte und Ideen und hilft Finanzverantwortlichen, den Überblick über das Geschäft zu behalten und neue Fragestellungen in Echtzeit zu beantworten. Spezialisierte KI (Purpose-Built AI) ist mit Governance-Rahmenwerken für bestimmte Branchen und Anwendungsbereiche ausgestattet und unterstützt so Compliance und Zuverlässigkeit.
Wie kann KI die Prognosegenauigkeit im FP&A verbessern?
KI nutzt Machine-Learning-Algorithmen, um riesige Mengen historischer Daten zu analysieren und Muster zu erkennen, die menschlichen Analysten verborgen bleiben – und liefert so präzisere, kontinuierliche Prognosen. Das australische Unternehmen Endeavour Energy integrierte OneStream in seinen Prognoseprozess und senkte seine Budgetabweichung innerhalb weniger Monate von rund 8 % auf nur noch 1 %.
Was sind die fünf Wege, wie KI FP&A-Führungskräften hilft, Unsicherheit zu meistern?
KI hilft FP&A-Führungskräften, die Prognosegenauigkeit zu steigern, Entscheidungen zu beschleunigen, dynamische Was-wäre-wenn-Szenarien zu modellieren, das Risikomanagement zu verbessern und Produktivität und Einblicke zu erhöhen – und befreit Teams so von Routineaufgaben, damit sie sich auf strategischere, wertorientierte Arbeit konzentrieren können.
Wie hat Polaris KI genutzt, um seinen Prognoseprozess zu beschleunigen?
Polaris, ein globaler Marktführer im Bereich Powersportfahrzeuge, ersetzte fünf getrennte Systeme durch eine einheitliche OneStream-Plattform und integrierte 2.800 SensibleAI-Prognosemodelle in seine treiberbasierten Prognosen – wodurch sich die für die Prognoseerstellung benötigte Zeit von Tagen auf wenige Stunden verkürzte.
Warum ist die wirtschaftliche Unsicherheit derzeit historisch hoch?
Im März 2025 erreichte der Economic Policy Uncertainty Index der US-Notenbank (Fed) den zweithöchsten Wert seit Beginn der Erhebung im Jahr 1985 – nur 2020 lag höher. Zu den wichtigsten Treibern zählen Zölle, Inflationsrisiken, geopolitische Spannungen, Marktvolatilität, sich rasant verändernde Konsumtrends und die technologische Revolution, die durch KI ausgelöst wird.
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