#1 CFO Memo: KI und Buchhaltung: Wo bleiben die bahnbrechenden Use Cases?

Es gibt einige interessante Gründe, warum es in der Buchhaltung und dem General Ledger bisher noch keine wirklich überzeugenden Anwendungsfälle für Künstliche Intelligenz (KI) gibt. Obwohl KI in vielen Bereichen der Wirtschaft große Fortschritte gemacht hat, sind bestimmte Herausforderungen in der Buchhaltung noch ungelöst.

1. Datenqualität und Standardisierung

Buchhaltungssysteme arbeiten mit extrem präzisen und strukturierten Daten. Es gibt viele formale Vorschriften und Standards, die eingehalten werden müssen, wie beispielsweise GAAP (Generally Accepted Accounting Principles) oder IFRS (International Financial Reporting Standards). KI-Systeme benötigen jedoch große Mengen an qualitativ hochwertigen und standardisierten Daten, um sinnvoll arbeiten zu können. In der Praxis sind die Daten in Buchhaltungsabteilungen oft nicht einheitlich, was den Einsatz von KI erschwert.

2. Regulatorische Anforderungen und Compliance

Die Buchhaltung ist eine der am stärksten regulierten Funktionen eines Unternehmens. Jeder Buchhaltungsprozess muss nicht nur korrekt, sondern auch vollständig nachvollziehbar sein. Ein KI-Modell, das aufgrund von Black-Box-Prozessen arbeitet, ist oft schwer nachzuvollziehen. In der Buchhaltung ist jedoch Transparenz essenziell, da bei Prüfungen oder Audits jeder Schritt nachvollziehbar und erklärbar sein muss. Dies stellt eine Hürde dar, da viele KI-Systeme auf tiefen neuronalen Netzen basieren, die schwer zu erklären sind.

3. Sicherheit und Datenschutz

Buchhaltungsdaten sind äußerst sensibel. Sie enthalten nicht nur finanzielle Informationen über das Unternehmen, sondern auch über dessen Kunden, Lieferanten und Mitarbeiter. KI-Systeme, insbesondere solche, die Cloud-basierte Lösungen nutzen, stellen potenzielle Sicherheitsrisiken dar. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Integrität und Vertraulichkeit der Daten jederzeit gewährleistet ist, was viele Unternehmen noch skeptisch gegenüber KI macht.

4. Mangel an Expertise in KI im Finanzbereich

Der Finanzsektor und die Buchhaltung sind traditionell konservativ, wenn es um die Einführung neuer Technologien geht. Viele Buchhalter sind Experten in ihren Fachgebieten, haben aber möglicherweise wenig Erfahrung im Umgang mit KI-Technologien. Es fehlt oft an interdisziplinärem Wissen zwischen Buchhaltung und Datenwissenschaft, um innovative KI-Anwendungen zu entwickeln und umzusetzen. Ohne dieses Wissen bleibt das Potenzial von KI ungenutzt.

5. Die hohe Genauigkeit menschlicher Buchhalter

In der Buchhaltung ist Genauigkeit entscheidend. Menschliche Buchhalter arbeiten extrem genau und sind in der Lage, komplexe finanzielle Zusammenhänge zu verstehen. KI kann zwar in der Automatisierung von Routineaufgaben wie der Rechnungsprüfung helfen, aber für komplexere Aufgaben, wie das Erstellen von Abschlüssen oder das Interpretieren von Finanzdaten, sind menschliche Buchhalter oft noch überlegen.

6. Fehlende Echtzeit-Daten und Integration

Eine der größten Herausforderungen, die in einer der früheren Podcast-Folgen​angesprochen wurde, ist, dass viele Buchhaltungssysteme immer noch nicht in der Lage sind, Echtzeit-Daten zu verarbeiten. KI-Systeme, die darauf angewiesen sind, Daten in Echtzeit zu analysieren und darauf basierende Entscheidungen zu treffen, stoßen deshalb oft an ihre Grenzen. Dies behindert die vollständige Automatisierung und den Einsatz von KI in der Buchhaltung.

Fazit:

Der Einsatz von KI in der Buchhaltung steckt noch in den Kinderschuhen. Die bestehenden Herausforderungen – von der Datenqualität über regulatorische Bedenken bis hin zur Technologie-Akzeptanz – verhindern, dass KI ihren vollen Nutzen entfalten kann. Solange diese Barrieren nicht überwunden sind, bleibt die Rolle der KI in der Buchhaltung eher auf unterstützende Aufgaben beschränkt.