KI-Lösungen in Finanzteams: Studie zeigt mittleren Reifegrad

• Studienlage: KI-Reifegrad in Finanzteams
• Herausforderungen in der Praxis
• Marktanalyse: Unterschiede und Trends
• Vergleich und Kernherausforderungen mit Mitbewerbern
• Ausblick und Empfehlungen für CFOs

Studienlage: KI-Reifegrad in Finanzteams

Neue Erkenntnisse: Globale Umfrage zum aktuellen Stand der KI-Einführung

Eine aktuelle internationale Studie des Finanzplattformanbieters Payhawk, durchgeführt in Zusammenarbeit mit IResearch, analysiert die reale Integration von Künstlicher Intelligenz in über 1.500 Finanzabteilungen weltweit. Die Resultate des „CFO AI Readiness Report“ markieren einen maßgeblichen Zwischenstand in der Digitalisierung des Finanzsektors: 50 Prozent der befragten Organisationen sehen sich selbst in einem mittleren Reifegrad bei der Nutzung von KI (Bewertung 4–6 auf einer Skala bis 10). Viele Finanzteams experimentieren aktiv mit KI-Anwendungen, doch die vollständige Integration in Kernprozesse bleibt eine Hürde. Nur ein Drittel der Unternehmen bezeichnet sich als fortgeschritten. Die intensive Bestandsaufnahme der Studie offenbart, dass Experimentieren mit KI zwar weltweit etabliert ist, aber die Transformation hin zu sicheren, konsistenten und auditierbaren Workflows erst am Anfang steht. Gerade die mittleren Reifegrade bergen laut Studie das höchste Ausführungsrisiko für CFOs.

TL;DR: Globale Studie zeigt: Die meisten Finanzteams nutzen KI teilsystemisch, doch fehlende Skalierung und Governance verhindern oftmals den vollen Praxiserfolg.

Herausforderungen in der Praxis

Reifegrade, Governance und der Balanceakt zwischen Innovation & Kontrolle

Die Studie differenziert klar zwischen unterschiedlichen Stufen des KI-Einsatzes: Während Technologieunternehmen mit über 251 Mitarbeitern zu über 70 Prozent einen stark fortgeschrittenen KI-Reifegrad aufweisen, liegen klassische Unternehmen, insbesondere der Kernwirtschaft wie Fertigung, Logistik oder Gesundheitswesen, bei durchschnittlich nur 13,5 Prozent im „fortgeschrittenen“ Bereich. Vor allem regelmäßige Kontrollen, Audits und die Einhaltung detaillierter Richtlinien erschweren die systematische Skalierung und Nutzung von KI im Tagesgeschäft. Hristo Borisov, CEO und Mitgründer von Payhawk, betont: „Wir sind in allen Arbeitsabläufen präsent, wo Genehmigungen zu Ausgaben führen und Prüfprotokolle getestet werden müssen. Die größte Herausforderung ist nicht das Experimentieren, sondern KI kontrolliert einzusetzen, ohne Rechenschaftspflichten zu vernachlässigen.“

Zitate aus der Praxis

„Die größte Herausforderung ist nicht das Experimentieren selbst, sondern KI kontrolliert einzusetzen, ohne dabei Rechenschaftspflichten zu vernachlässigen.“ — Hristo Borisov, CEO Payhawk

Skalierung versus Experiment: Was hemmt den Fortschritt?

Eine zentrale Erkenntnis: Nicht die Leistungsfähigkeit der KI-Modelle limitiert den Fortschritt, sondern die stabile, nachvollziehbare Implementierung in komplexen Finanzkontrollumgebungen. In Organisationen mit vielfältigen Tochtergesellschaften und verzweigten Strukturen steigen zwar die Investitionen in Standardisierung und Shared Services, doch fehlende Datenkonsistenz und mangelnde Governance können auch hier den reibungslosen Einsatz verhindern. Vor allem der Sprung von Pilotprojekten hin zu einer organisationweiten, skalierbaren Anwendung misslingt häufig an Legacy-Systemen, unterschiedlichen Datenstandards sowie abteilungsübergreifender Zusammenarbeit.

Strategien und Leseempfehlung: Was können Entscheidungsträger tun?

Der strukturierte Weg zur „KI-Readiness“ verlangt entschlossenes Projektmanagement. Dazu gehören zwingend: die Einführung klarer Governance-Richtlinien, eine übergreifende Datenstrategie sowie die konsequente Einbindung von Fachkräften mit Expertise in Automatisierung und Compliance. CFOs werden zu datengetriebenen Innovationsarchitekten und müssen den Spagat zwischen disruptiver Innovation und Haftungssicherheit meistern.

Marktanalyse: Unterschiede und Trends

Wie Branchen und Unternehmensgrößen bestimmen, wo KI steht

Der Payhawk-Report hebt die unterschiedlichen Adoption Rates zwischen Branchen hervor. Technologieunternehmen mit ausreichend Ressourcen und dynamischer Innovationskultur gelten als Vorreiter; deren hohe Investitionen in Datenqualität und Infrastruktur zahlen sich aus. In stark regulierten Branchen verhindert häufig die Historie komplexer IT-Landschaften eine schnelle Transformation. Unternehmen mit über 251 Mitarbeitern stellen den Standard für hohe Reifegrade. Laut autoscout24 und Quantumotor beobachten Marktforscher dennoch, dass viele KMU beim Zugang zu Ressourcen, Daten und geschultem Personal zurückfallen. Die Marktanalyse verdeutlicht: Je höher die bestehende Komplexität und Standardisierung (z.B. globale Shared Services, zentralisierte Buchhaltung), desto höher zwar oftmals die Selbsteinschätzung des Fortschritts, doch ohne konsistente Governance fehlt der Durchbruch.

Vergleich: Innovative Lösungsanbieter & Mitbewerber

Um die Praxistauglichkeit skalierbar zu machen, werden neue digitale Plattformen zum Gamechanger. Im Marktvergleich positioniert sich Payhawk mit strukturierten, multinationalen Lösungen, während klassische Anbieter häufig mit nationalen Regulatorien ringen und Insellösungen aufbauen. Vergleichsübersicht:

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Ausblick und Empfehlungen für CFOs

Fazit – KI als strategischer Wettbewerbsvorteil

Die Studienresultate untermauern: Wer jetzt in den Transfer von KI-Pilotprojekten in sichere, standardisierte Kernprozesse investiert, gewinnt entscheidende Vorteile. Führungskräfte sind gefordert, nicht nur Innovationstreiber zu sein, sondern auch als Ordnungsinstanz Governance und Überprüfbarkeit zu sichern. Zukunftsrobuste Finanzabteilungen orientieren sich bereits heute an den Best Practices der Vorreiter — etwa im europäischen Mittelstand, globalen Tech-Unternehmen und serviceorientierten Dienstleistern.

Weiterführende Informationen & Literatur

Für vertiefende Einblicke zu KI im Finanzwesen empfehlen sich die Jahresberichte von ADAC (2025), Quantumotor Technologieanalysen (2024), der Payhawk CFO AI Readiness Report (2026) sowie aktuelle Marktdaten von autoscout24. Für weitergehende Branchenvergleiche und praxisrelevante Studien: Payhawk Reports sowie öffentliche Publikationen von Deloitte, PwC und BVDW.

Zielgruppen im Blick

Perspektive für 20–40 Jahre

Für jüngere Professionals und Führungskräfte ist die Beschäftigung mit KI im Finanzwesen ein Karrieresprungbrett. Wer sich jetzt Fachwissen in Automatisierung, Controlling und Compliance aneignet, avanciert zu gefragten Talenten in einer digitalisierten Finanzwelt. Moderne Tools bieten Einstiegsmöglichkeiten, das eigene Profil mit zukunftsfähigen Kompetenzen zu schärfen.

Perspektive für 40–60 Jahre

Diese Altersgruppe ist häufig in der Verantwortung, Innovation und Kontrolle zu balancieren. Führungskräfte profitieren am meisten, wenn sie Wandel initiieren und gleichzeitig operative Sicherheit gewährleisten. Weiterbildungen zu Governance und Best Practices in der Integrationsphase zahlen sich in Form von Effizienz- und Karrieregewinnen aus.

Perspektive ab 60

Senior Professionals bringen tiefes Erfahrungswissen in Finanzprozesse ein. Mit ihrem strukturellen Verständnis für Risiken können sie aktiv bei der Auswahl und Prüfung von KI-Projekten mitwirken – sowohl als interne Berater im Unternehmen als auch als externe Experten. Die strategische Steuerung von Innovationsprojekten wird zur wertvollen Kompetenz.

„KI verändert das Wesen der Finanzfunktion – zwischen Automatisierung und Governance entscheidet die Qualität der Umsetzung über den nachhaltigen Mehrwert.“

EVOLUTION24 Redaktion

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