- AI entlastet Finance von Routine und stärkt die Steuerung: Je mehr wiederkehrende Aufgaben die Live Finance Plattform ausführt, desto mehr Zeit bleibt für Interpretation, Entscheidungen und Unternehmenssteuerung.
- Kontrolle ist in der Ausführung verankert: Regeln, Berechtigungen, Schwellenwerte und Eskalationen bestimmen, was AI Agents autonom ausführen dürfen und wann ein Fall zur Prüfung vorgelegt wird.
- Menschliches Urteil bleibt entscheidend: AI kann Prozesse ausführen und Ausnahmen erkennen. Kontext, Priorisierung, Verantwortung und Entscheidungen mit geschäftlichen Konsequenzen bleiben bei CFO und Finance-Team.
Für diesen Beitrag haben wir im Rahmen unserer Serie „Inside Live Finance“ mit CFOs gesprochen, die Aderis bereits produktiv in ihrer Finanzorganisation einsetzen. Im Mittelpunkt stand die Frage, was sich verändert, wenn wiederkehrende Finance-Aufgaben nicht mehr manuell bearbeitet, sondern laufend durch die Plattform ausgeführt werden.
Die Gespräche zeigen: Der Nutzen von AI liegt nicht nur darin, einzelne Aufgaben schneller zu erledigen. Relevant wird sie dort, wo Finance weniger Zeit für operative Ausführung benötigt und früher mit aktuellen Informationen arbeiten kann.
Auch im Markt ist AI längst Teil der Finanzfunktion. Laut einer Gartner-Umfrage setzen 59 Prozent der befragten CFOs und Finance Leader AI bereits in Finance ein. Organisationen mit höherer AI-Reife berichten dabei deutlich häufiger von einem hohen Nutzen.
Was verändert AI für CFOs, die sie bereits im Alltag nutzen?
Bei AI in Finance geht es häufig zuerst um Effizienz: Wie viele Rechnungen lassen sich automatisieren? Wie viel schneller funktioniert Reconciliation? Wie viel Aufwand fällt beim Monatsabschluss weg?
Der Austausch mit CFOs, die Live Finance bereits einsetzen, zeigt einen weiteren Aspekt: Wenn wiederkehrende Finance-Aufgaben von einer AI-native Finance Platform übernommen werden, bleibt mehr Zeit für Aufgaben, bei denen Erfahrung, Kontext und unternehmerisches Urteil erforderlich sind.
Ein Finanzchef beschrieb seine eigene Rolle in fünf bis zehn Jahren als deutlich anders als heute. Nicht, weil seine Verantwortung kleiner werde, sondern weil Routinearbeiten zunehmend von AI Agents übernommen werden. Für ihn liegt genau darin die Chance: mehr Zeit für die Aufgaben, bei denen Erfahrung, Kontext und unternehmerisches Urteil den Unterschied machen.
Weitere CFOs berichten von Monatsabschlüssen, die durch Live Finance innerhalb weniger Minuten verfügbar waren. Entscheidend war für sie nicht die Geschwindigkeit allein, sondern was dadurch möglich wurde: Die Zahlen lagen früher vor, und es wurde schneller sichtbar, wo im Unternehmen Handlungsbedarf besteht.
Der Nutzen von AI in Finance liegt damit nicht nur in effizienteren Prozessen. Er liegt auch darin, dass Finance früher mit aktuellen Informationen arbeiten und sich stärker auf Entscheidungen und Unternehmenssteuerung konzentrieren kann.
Warum weniger prüfen nicht weniger Kontrolle bedeutet
Für viele CFOs beginnt die Diskussion über AI mit einer berechtigten Frage: Wenn AI Agents Aufgaben autonom ausführen, wie behalte ich die Kontrolle?
In traditionellen Finance-Prozessen entsteht Kontrolle häufig durch Prüfung. Eine Transaktion wird erfasst, weitergereicht, kontrolliert und freigegeben. Aufmerksamkeit fliesst damit auch in Vorgänge, bei denen am Ende kein menschliches Urteil notwendig ist.
Ein AI-natives Modell baut einen Teil dieser Kontrolle direkt in die Architektur ein. CFO und Finance-Team definieren:
- welche Regeln gelten,
- welche Berechtigungen bestehen,
- welche Schwellenwerte eingehalten werden müssen,
- welche Vorgänge automatisch ausgeführt werden dürfen,
- und wann eine Ausnahme an einen Menschen eskaliert wird.
Das wird auch ausserhalb der konkreten Prozessautomatisierung relevant. So nennen Finanzverantwortliche die Steuerung und Ausweitung der AI-Nutzung am häufigsten als Grund für einen wachsenden Verantwortungsbereich. Governance und Compliance sowie ein wachsender Technologie-Stack gehören ebenfalls zu den wichtigsten Treibern.
Damit verändert sich die Art der Kontrolle. Nicht jede einzelne Ausführung muss manuell geprüft werden. Entscheidend wird, wie Regeln, Berechtigungen und Eskalationen gestaltet sind und ob jede Aktion nachvollziehbar bleibt.
Für CFOs bedeutet das nicht weniger Verantwortung, sondern eine andere Form davon: Sie definieren Regeln, Freigaben und Eskalationen und bestimmen, wo AI autonom handeln darf.
Von jeder Transaktion zur relevanten Ausnahme
Für CFOs ist nicht jede Transaktion gleich relevant. Bei einem Zahllauf zählen beispielsweise Betrag, Lieferant und Abweichungen von definierten Regeln. Ob eine eindeutig zuordenbare Rechnung auf das richtige Konto gebucht wurde, muss dagegen nicht jedes Mal manuell geprüft werden.
Genau hier setzt AI an. Eindeutige Vorgänge werden ausgeführt, unklare Zuordnungen oder Abweichungen von definierten Regeln werden zur Prüfung vorgelegt. Kann eine Banktransaktion eindeutig einer offenen Rechnung zugeordnet werden, entsteht kein zusätzlicher Arbeitsschritt. Stimmen Beträge nicht überein oder weicht ein Vorgang von definierten Regeln ab, wird er zur Ausnahme.
Entscheidend ist, dass das Finance-Team seine Aufmerksamkeit dort einsetzt, wo menschliche Beurteilung tatsächlich erforderlich ist.
Was gewinnt der CFO dadurch?
Wenn Abstimmungen, Kontierungen und andere wiederkehrende Prozesse laufend ausgeführt werden, stehen relevante Finanzinformationen früher zur Verfügung. Für den CFO entsteht dadurch nicht nur Zeitgewinn, sondern mehr Handlungsspielraum.
Traditionell werden viele Zusammenhänge erst während des Monatsabschlusses vollständig sichtbar. Dann beginnt die Analyse rückblickend: Was ist passiert? Wo liegen Abweichungen? Welche Buchungen müssen korrigiert werden?
Live Finance setzt früher an: Abweichungen werden sichtbar, wenn sie entstehen, Abstimmungen laufen kontinuierlich und jede Zahl bleibt bis zur Quelle nachvollziehbar. Der Monatsabschluss bleibt bestehen, verliert im Continuous Close aber seinen Charakter als punktuelle Aufholarbeit, weil Abstimmungen und Abschlussvorbereitung bereits während der Periode laufen.
Der CFO kann dadurch früher die für die Unternehmenssteuerung relevanten Fragen stellen: Was bedeuten die Zahlen für die nächsten Monate, und was müssen wir heute entscheiden?
Der CFO-Vorsprung liegt auch in der Wahl der Architektur
AI ist inzwischen Teil vieler Finance-Roadmaps. Entscheidend ist jedoch, wo sie in der Architektur sitzt und welche Aufgaben sie tatsächlich übernehmen kann. Viele bestehende ERP-Systeme erweitern ihre Architektur um AI-Funktionen. Solche Add-ons können einzelne Aufgaben beschleunigen, Informationen zusammenfassen oder bestehende Prozesse effizienter machen.
AI-native Finance setzt tiefer an. AI ist Teil der zugrunde liegenden Architektur, in der Datenstruktur, Regeln, Automatisierung, Kontext und menschliche Kontrolle von Beginn an zusammenspielen. Für CFOs wird damit weniger die einzelne AI-Funktion relevant als die Frage, ob die Finance-Architektur dafür gebaut ist, AI über die gesamte Finanzfunktion hinweg einzusetzen.
Der Unterschied zeigt sich im Betrieb: Finanzdaten bleiben laufend verfügbar, wiederkehrende Aufgaben werden innerhalb definierter Regeln ausgeführt und menschliches Urteil kommt dort zum Einsatz, wo Kontext und Verantwortung erforderlich sind.
Warum Datenqualität bei der Erfassung beginnt
Je mehr eine Plattform selbst ausführt, desto wichtiger wird die Qualität der zugrunde liegenden Daten. Sie sollte deshalb nicht erst am Ende eines Prozesses geprüft werden, sondern bereits bei der Erfassung sichergestellt sein.
Rechnungen, Bankbewegungen und andere Finanzinformationen kommen aus unterschiedlichen Quellen und Formaten. Werden sie von Beginn an strukturiert, validiert und mit ihrer Quelle verbunden, entsteht eine belastbare Grundlage für die weitere Verarbeitung.
In einer AI-native Finance-Architektur ist diese Struktur Teil des Systems. Für den CFO bedeutet das: weniger Zeit für die Frage, ob die Daten stimmen, und mehr Zeit für die Frage, was sie bedeuten.
Wie Aderis dieses Modell unterstützt
Bei Aderis sind AI Agents, Finanzdaten und Kontrollen Teil derselben Architektur. Regeln, Berechtigungen und Eskalationswege bestimmen, welche Aufgaben autonom ausgeführt werden dürfen und wann ein Fall an das Finance-Team zurückgeht.
AI Agents übernehmen unter anderem Erfassung, Kontierung, Abstimmungen sowie Freigaben und Zahlungsprozesse. Eindeutige Vorgänge werden ausgeführt, Ausnahmen zur Prüfung vorgelegt.
Jede Buchung bleibt dabei mit ihrer Quelle und ihrem Workflow verbunden, über Gesellschaften, Bücher und Währungen hinweg. So lässt sich nachvollziehen, was ausgeführt wurde, auf welcher Grundlage und wo menschliche Freigaben erfolgt sind.
Fazit: AI schafft mehr Zeit für Steuerung
AI verändert Finance vor allem dort, wo wiederkehrende Aufgaben laufend ausgeführt, Kontrollen direkt angewendet und Ausnahmen gezielt zur Prüfung vorgelegt werden.
Für CFOs entsteht dadurch mehr Zeit für Interpretation, Entscheidungen und Unternehmenssteuerung. Gleichzeitig bleibt die Verantwortung klar: Regeln, Freigaben und Eskalationen werden vom Menschen definiert, unternehmerisches Urteil bleibt dort gefragt, wo Kontext und Konsequenzen eine Rolle spielen.
Der Nutzen von AI liegt damit nicht nur in effizienteren Prozessen. Entscheidend ist, dass Finance früher mit aktuellen Informationen arbeitet und die Aufmerksamkeit des Teams dort eingesetzt wird, wo sie für das Unternehmen den grössten Beitrag leistet.
