Der Forward Finance Index
Finance setzt stark auf AI. Sind die Führungskräfte bereit?
Der Forward Finance Index vergleicht Leader und Follower im Zeitalter der Artificial Intelligence (AI) anhand ihrer AI-Bereitschaft in den Dimensionen des Forward Finance Blueprint.
Nur 6 % der Chief Financial Officers (CFOs) sind AI-ready
- 1,300 befragte CFOs und Finance-Führungskräfte
- 6% erfüllen die Kriterien als Forward Finance Leaders11
- 52% bleiben Forward Finance Followers
Wie stellt sich der Markt aktuell dar?
Die meisten Finance-Organisationen geben an, in allen vom Index erfassten Dimensionen gut aufgestellt zu sein. Dennoch fehlen ihnen häufig die zugrunde liegenden Fähigkeiten. Nur 6 % erfüllen die Anforderungen in allen fünf Dimensionen. Mit anderen Worten: Die meisten Organisationen sind ambitioniert, haben jedoch Schwierigkeiten, ihre Ambitionen konsequent umzusetzen.
Der AI-Realitätscheck für Finance
Entscheidungsgeschwindigkeit ist heute ein Wettbewerbsvorteil. Finance steht dabei im Mittelpunkt.
Die Rolle von Finance hat sich grundlegend verändert. Statt lediglich die Bücher für das vergangene Quartal abzuschließen, gestaltet Finance heute auch die Strategie in Echtzeit mit, während sich die Rahmenbedingungen weiterhin verändern. Wirtschaftliche und geopolitische Volatilität haben diese Erwartung dauerhaft etabliert.
Was führende Finance-Teams heute auszeichnet, ist ihre Entscheidungsgeschwindigkeit: die Geschwindigkeit, mit der eine Organisation ein Signal erkennen, seine Auswirkungen beziffern und handeln kann.
1,6
Milliarden US-Dollar
Der durchschnittliche Wert weitreichender Entscheidungen, die Großunternehmen in den vergangenen zwölf Monaten auf Grundlage von Finance-gesteuerten Daten und Erkenntnissen getroffen haben. Bei Mid-Market-Unternehmen liegt dieser Wert bei 1,7 Milliarden US-Dollar.
Mid-Market-Unternehmen: 1,7 Milliarden US-Dollar. Durchschnittlicher Wert der durch Finance-gesteuerte Frühwarnungen vermiedenen Risiken: 12,1 Millionen US-Dollar bei Großunternehmen und 10,5 Millionen US-Dollar bei Mid-Market-Unternehmen.
AI beschleunigt diese Entscheidungsfindung, erhöht jedoch auch die Tragweite. Finance kann keine Antwort akzeptieren, die sich nicht nachvollziehen, gegenüber einem Auditor vertreten oder einem Board erklären lässt. Genau deshalb ist Experimentierfreude allein kein aussagekräftiger Maßstab mehr.
Wie gut ist Finance auf AI vorbereitet?
Die Ambitionen sind groß, doch die konsequente Umsetzung bleibt zurück.
Der Index wurde entwickelt, weil die meisten Selbsteinschätzungen nicht mehr verlässlich sind. Finance-Führungskräfte können ihre AI-Ambitionen zwar benennen, doch nur sehr wenige können erkennen, in welchen Bereichen es ihnen an Bereitschaft fehlt.
Jede der 1.300 Organisationen wurde anhand von fünf gleich gewichteten Dimensionen mit bis zu 100 Punkten bewertet. Anschließend wurden die Organisationen je Dimension in Quartile eingeordnet und danach gruppiert, in wie vielen Dimensionen sie zur oberen Hälfte gehörten.
Data steward
Schafft Transparenz statt perfekter Datenwelten
AI Strategist
Entwickelt KI von einzelnen Experimenten zu echtem Unternehmenswert weiter
It collaborator
Macht die Zusammenarbeit zwischen Finance und IT zur strategischen Partnerschaft
workforce architect
Gestaltet eine zukunftsfähige Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI
chief operator
Positioniert Finance im Zentrum operativer Entscheidungen
Die Benchmark-Ergebnisse in den fünf Dimensionen
Vertrauenswürdige, transparente und entscheidungsrelevante Daten
Der geringste Abstand zwischen Leaders und Followers im gesamten Modell. Eine solide Data Governance wird zunehmend zur Grundvoraussetzung, auch wenn die Performance weiterhin stark variiert.
End-to-End-Übersicht über die Data Lineage zwischen Systemen
Marktdurchschnitt: 71 %
Leader-Durchschnitt: 86 %
AI Governance, Einführung und messbarer Return
Die anspruchsvollste Dimension des Modells. Selbst unter den Leaders werden hier die niedrigsten Werte erzielt. Gleichzeitig ist der Abstand zwischen Leaders und Followers hier am größten.
Finance definiert und verantwortet Key Performance Indicators (KPIs) für die Auswirkungen von AI
Marktdurchschnitt: 68 %
Leader-Durchschnitt: 85 %
Operative Transparenz, Entscheidungsgeschwindigkeit und Einfluss
Leaders sind nicht nur an mehr Entscheidungen beteiligt. Sie schließen auch den Kreislauf, indem sie nachverfolgen, ob die von ihnen unterstützten Entscheidungen die erwarteten Ergebnisse erzielt haben.
Nahezu kontinuierliches Planungsmodell im Einsatz
Marktdurchschnitt: 62 %
Leader-Durchschnitt: 81 %
Abstimmung zwischen Finance und IT, Governance und gemeinsame Roadmap
Der Vorsprung der Leaders wächst mit zunehmender Datenkomplexität. Bei der Vereinheitlichung von Marktdaten erreichen Leaders 88 %, gegenüber 62 % bei den Followers.
Finance und IT definieren gemeinsam die Daten- und AI-Strategie
Marktdurchschnitt: 66 %
Leader-Durchschnitt: 81 %
Skills, Bereitschaft der Mitarbeitenden und Neugestaltung von Rollen
Der größte Verhaltensunterschied der gesamten Untersuchung. Leaders betrachten die Vorbereitung ihrer Mitarbeitenden als strategische Aufgabe und nicht als Weiterbildungsbudget.
Learning and Development ermöglicht wirkungsvolles AI-Upskilling in großem Maßstab
Marktdurchschnitt: 76 %
Leader-Durchschnitt: 97 %
Where Finance leaders pull ahead
The narrowest gap is seen in the Data Steward dimension, suggesting that core data capabilities are becoming table stakes. While performance still varies, the market is beginning to converge around the fundamentals of data management and governance.
The greatest gaps emerge in AI Strategist, IT Collaborator, and Workforce Architect. These areas are where competitive advantage is increasingly being won:
- Embedding AI by design
- Scaling outcomes through strong technology partnerships
- Equipping the workforce to operate in new ways
AI Strategist is shown to be the hardest to master of the five dimensions. As the lowest-scoring even among Leaders, this dimension shows the biggest Leader–Follower gap of all. The message is clear: Translating AI ambition into operational impact is where Finance succeeds or stalls.
Was machen Forward Finance Leaders anders?
Warum die besten 6 % ihren Vorsprung ausbauen
Leaders haben AI noch nicht vollständig gemeistert. Auch sie erzielen ihre niedrigsten Werte in der Dimension AI Strategist, und nur 39 % betrachten AI als mehrjährige Transformationspriorität mit Unterstützung der Führungsebene. Leaders zeichnen sich dadurch aus, dass ihre Vorteile reproduzierbar und nicht nur gelegentlich sichtbar sind.
Leaders streben nicht nach perfekten Daten. Sie konzentrieren sich auf entscheidungsrelevante Daten und testen diese zunächst in realen Forecasting- und Close-Projekten, bevor sie etwas skalieren.
Leaders verantworten die Erfolgsmessung. Sie definieren KPIs für Produktivität, Zykluszeit, Risiken und die finanziellen Auswirkungen von AI. Außerdem gestalten sie den Prozess neu, anstatt AI lediglich auf einen Legacy Workflow aufzusetzen.
Leaders schließen den operativen Kreislauf. Sie verfolgen, ob die von ihnen unterstützten Entscheidungen tatsächlich die erwarteten Ergebnisse erzielt haben, und aktualisieren ihre Annahmen kontinuierlich statt nur einmal jährlich.
Leaders verantworten die Architektur gemeinsam mit der IT. Sie etablieren eine gemeinsame formelle Governance für Daten- und AI-Plattformen, anstatt Anfragen in eine Warteschlange weiterzugeben.
Leaders betrachten die Bereitschaft ihrer Mitarbeitenden als strategische Aufgabe und nicht als reine Weiterbildung. Hier zeigt sich der deutlichste Unterschied.
Verhalten
Learning and Development ermöglicht wirkungsvolles AI-Upskilling in großem Maßstab
Finance verantwortet klar definierte KPIs für die Auswirkungen von AI
Nahezu kontinuierliches Planungsmodell im Einsatz
Finance und IT definieren gemeinsam die Daten- und AI-Strategie
End-to-End-Übersicht über die Data Lineage zwischen Systemen
76 %
68 %
62 %
66 %
71 %
Nur 6 % der Organisationen erfüllen die Kriterien als Leaders – wodurch zeichnen sie sich aus?
Upskilling in großem Maßstab
kontinuierliche Planung
gemeinsame Verantwortung von Finance und IT
Das Vertrauen in verlässliche Daten liegt bei Leaders bei 93 % und bei Followers bei 64 %. Beim Einsatz von AI zur Gewinnung von Erkenntnissen über die operative Performance erreichen Leaders 68 %, gegenüber 39 % bei den Followers. Governance, Entscheidungsgeschwindigkeit und die Fähigkeiten der Mitarbeitenden sind die entscheidenden Unterscheidungsmerkmale.
Pourquoi la maturité Forward Finance est-elle si rare ?
Pour être considérées comme des leaders de l'indice Forward Finance, les organisations doivent démontrer de solides performances dans les cinq dimensions du modèle. Pourquoi si peu d’entre elles en sont capables ?
L’exécution est tout aussi importante que les ressources financières.
Les leaders génèrent les recettes moyennes les plus élevées, à 13,9 milliards de dollars. Mais les avant-gardistes (10,3 milliards de dollars), les suiveurs (10 milliards de dollars) et les adoptants (9,8 milliards de dollars) se situent à environ 500 millions de dollars les uns des autres. Ce n’est donc pas la taille qui garantit la préparation, mais bien l’exécution.
Was hält Finance also zurück?
Die Untersuchung hat in allen analysierten Märkten und Branchen dieselben fünf Schwachstellen aufgezeigt. Sie treten auch bei Leaders auf.
- Die meisten Finance-Teams vertrauen ihren Zahlen. Deutlich weniger können nachweisen, woher diese Zahlen stammen.
[Hover-Reveal-Statistik: 71 % sind überzeugt, verlässliche Daten für die Entscheidungsfindung bereitzustellen. 40 % bezeichnen ihre Financial-Reporting-Daten als vollständig transparent.]
Was das bedeutet: AI repariert keine schwache Datengrundlage. AI legt diese Schwäche offen. Vier von zehn Führungskräften geben an, dass Probleme mit der Datenqualität AI-Projekte regelmäßig blockieren oder verzögern.
AI wird bereits in Close, Forecast und Abstimmungen eingesetzt. Unternehmensweiter Mehrwert ist eine andere Frage.
[Hover-Reveal-Statistik: 74 % geben an, dass AI manuelle Eingriffe reduziert hat. 14 % geben an, dass AI einen unternehmensweiten Mehrwert und Auswirkungen auf Entscheidungen erzielt hat.]
Was das bedeutet: Nur 15 % berichten bei mehr als der Hälfte ihrer AI Use Cases von einem messbaren Return on Investment (ROI). Aktivität wird als Fortschritt gewertet.
Finance ist häufiger eingebunden, kommt aber leider oft zu spät hinzu.
[Hover-Reveal-Statistik: 73 % gehen proaktiv auf Geschäftsbereiche zu und geben Empfehlungen zur Effizienzsteigerung. 17 % bewerten ihre Frühwarnfähigkeiten als führend.]
Was das bedeutet: Finance ist bei 29 % der Organisationen im operativen Geschäft, bei 25 % im Vertrieb und bei 20 % im Produktbereich vollständig als strategischer Partner eingebunden. Eine späte Einbindung führt zu rückblickendem Reporting.
Finance und IT sind sich über das Ziel einig. Sie arbeiten jedoch mit unterschiedlichen Plänen.
[Hover-Reveal-Statistik: 71 % beschreiben Finance und IT als strategische Partner. 15 % verfügen über eine vollständig integrierte gemeinsame Roadmap mit gemeinsamen KPIs.]
Was das bedeutet: Drei von zehn Finance-Führungskräften erleben die IT noch immer als reaktiven Partner. Gemeinsame Ziele ohne gemeinsame Verantwortung sorgen dafür, dass Innovationen auf einzelne Bereiche beschränkt bleiben.
Organisationen wissen, dass ihre Mitarbeitenden darüber entscheiden, ob der durch AI geschaffene Mehrwert Bestand hat. Nur wenige haben diese Erkenntnis mit entsprechenden Investitionen hinterlegt.
[Hover-Reveal-Statistik: 66 % sind überzeugt, dass eine unzureichende Vorbereitung der Mitarbeitenden innerhalb von fünf Jahren zu Bedeutungslosigkeit führt. 15 % verfügen über ein vollständig verankertes AI-Skills-Programm.]
Was das bedeutet: Mehr als die Hälfte der Befragten (52 %) nennt die Fähigkeiten der Mitarbeitenden und nicht die Technologie als größte Hürde für die Einführung von AI.
Was machen Forward Finance Leaders anders?
Warum die besten 6 % ihren Vorsprung ausbauen
Leaders haben AI noch nicht vollständig gemeistert. Auch sie erzielen ihre niedrigsten Werte in der Dimension AI Strategist, und nur 39 % betrachten AI als mehrjährige Transformationspriorität mit Unterstützung der Führungsebene. Leaders zeichnen sich dadurch aus, dass ihre Vorteile reproduzierbar und nicht nur gelegentlich sichtbar sind.
Leaders streben nicht nach perfekten Daten. Sie konzentrieren sich auf entscheidungsrelevante Daten und testen diese zunächst in realen Forecasting- und Close-Projekten, bevor sie etwas skalieren.
Leaders verantworten die Erfolgsmessung. Sie definieren KPIs für Produktivität, Zykluszeit, Risiken und die finanziellen Auswirkungen von AI. Außerdem gestalten sie den Prozess neu, anstatt AI lediglich auf einen Legacy Workflow aufzusetzen.
Leaders schließen den operativen Kreislauf. Sie verfolgen, ob die von ihnen unterstützten Entscheidungen tatsächlich die erwarteten Ergebnisse erzielt haben, und aktualisieren ihre Annahmen kontinuierlich statt nur einmal jährlich.
Leaders verantworten die Architektur gemeinsam mit der IT. Sie etablieren eine gemeinsame formelle Governance für Daten- und AI-Plattformen, anstatt Anfragen in eine Warteschlange weiterzugeben.
Leaders betrachten die Bereitschaft ihrer Mitarbeitenden als strategische Aufgabe und nicht als reine Weiterbildung. Hier zeigt sich der deutlichste Unterschied.
Nur 6 % der Organisationen erfüllen die Kriterien als Leaders – wodurch zeichnen sie sich aus?
- Upskilling in großem Maßstab
- kontinuierliche Planung
- gemeinsame Verantwortung von Finance und IT
Das Vertrauen in verlässliche Daten liegt bei Leaders bei 93 % und bei Followers bei 64 %. Beim Einsatz von AI zur Gewinnung von Erkenntnissen über die operative Performance erreichen Leaders 68 %, gegenüber 39 % bei den Followers. Governance, Entscheidungsgeschwindigkeit und die Fähigkeiten der Mitarbeitenden sind die entscheidenden Unterscheidungsmerkmale.
Das Forward Finance AI Operating Model
So erzielen Sie Ergebnisse
Das Modell überführt fünf diagnostische Fragen in eine Abfolge:
- Können wir unseren Daten vertrauen? – Data Steward
- Können wir diese Daten mit AI in messbaren Mehrwert umwandeln? – AI Strategist
- Können wir Erkenntnisse in unternehmensweite Maßnahmen überführen? – Chief Operator
- Können wir AI-Systeme gemeinsam mit der IT steuern und skalieren? – IT Collaborator
- Können unsere Mitarbeitenden die Veränderung dauerhaft tragen? – Workforce Architect
Der Forward Finance Blueprint bildet die Brücke zwischen der Kenntnis Ihres Ergebnisses und dessen Veränderung. Er beschreibt den Weg vom Follower zum Leader.
Abschließender Abschnitt
Wo steht Ihre Organisation?
Die meisten Finance-Organisationen sind überzeugt, bei ihren AI-Initiativen Fortschritte zu erzielen. Statistisch gesehen kommen sie jedoch nicht wesentlich voran. Der Index liefert Ihnen etwas Aussagekräftigeres als diese Überzeugung: eine Standortbestimmung, einen Vergleich mit anderen Organisationen und eine konkrete Liste der Faktoren, die Sie zurückhalten.
6 % des Marktes haben die operativen Verhaltensweisen etabliert, durch die AI auch in großem Maßstab Bestand hat. Diese Zahl ist klein genug, um eine Chance darzustellen. Die Organisationen, die diese fünf Lücken zuerst schließen, werden das Entscheidungstempo vorgeben, mit dem alle anderen Schritt halten müssen.
