Das Ende der manuellen Freigabe – wie KI Finanzprozesse verändert

Mit zunehmendem Wachstum und einhergehender Skalierung stoßen viele Prozesse an ihre Grenzen. Viele manuelle Prüfschritte erhöhen den Aufwand und machen Abläufe unnötig langwierig. Das gilt besonders für Finanzteams.

So gibt jedes zweite Finanzteam an, dass die Arbeit mit ihrem bisherigen Tech-Stack zu viele manuelle Schritte erfordert. Steigt mit dem Wachstum auch die Zahl der Ausgaben, Rechnungen, Bestellungen und Budgetanfragen, nehmen Verzögerungen weiter zu. Um den Überblick zu behalten, reagieren Unternehmen oft mit zusätzlichen Freigabeschritten und mehr Personal. Statt die Abläufe zu vereinfachen, wächst die organisatorische Komplexität so nur weiter.  

Ganze 60 Prozent der Unternehmen in Deutschland nehmen im Rahmen von Skalierung eine wachsende finanzielle Komplexität wahr. Aktuell findet zwar Automatisierung statt, jedoch erwarten viele, dass manuelle Freigabeprozesse noch zur Absicherung im Mittelpunkt stehen. Genau hier entsteht ein Konflikt, denn mehr als jeder dritte Finanzverantwortliche (39%) hält den aktuellen Finance-Stack für ungeeignet für eine Wachstumsphase.

Von der Freigabe zur Überprüfung

Heutzutage beginnen Prozesse rund um Budgets bei Anfragen, die dann geprüft werden und schließlich in der Freigabe durch die Finanzabteilung landen. Erst dann ist es möglich, das Budget wirklich zu nutzen. Aufgrund dieses operativen Aufwands hat knapp die Hälfte aller Finanzverantwortlichen keine Zeit, sich mit strategischen Fragen zu beschäftigen. 

KI rückt hier immer weiter in den Fokus und wird besonders in Finanzteams immer weiter in operative Abläufe integriert. Routineaufgaben werden automatisiert, Entscheidungen können anhand bestimmter Regeln und entsprechender Informationen einfacher und teils automatisch getroffen werden. Somit wird eine Budgetfreigabe zur Ausnahme, die nur in besonderen Fällen notwendig ist. Damit ein solcher Kontrollmechanismus etabliert werden kann, bedarf es der Festlegung einiger Parameter: welce Ausgaben sind erlaubt, welche Budgets gelten, welche Schwellenwerte existieren, welche Lieferanten sind zugelassen und wann wird eine Entscheidung eskaliert?

Finanzteams übernehmen damit zunehmend eine steuernde Rolle. Sie definieren die Leitplanken für den Einsatz von KI und legen fest, welche Entscheidungen KI-Agenten autonom treffen dürfen und welche nicht. Dabei können einzelne Agenten auf konkrete Aufgaben spezialisiert werden, etwa auf die Erfassung und Buchung von Belegen, die Prüfung von Ausgaberichtlinien, das Erkennen von Rechnungen in E-Mails oder die Optimierung von Zahlungsläufen. Bei Auffälligkeiten können sie dann gezielt eine menschliche Prüfung anfragen. 

Noch unterstützt KI, sie wird aber immer selbständiger

Mit dem Wandel von einzelnen automatisierten Prozessen hin zu agentischen Finanzsystemen übernimmt KI zunehmend auch Koordinationsaufgaben. Mitarbeitende müssen sich dadurch beispielsweise bei Ausgaben und Freigaben seltener direkt an das Finanzteam wenden. Gleichzeitig erweitert sich schrittweise, welche Aufgaben KI selbständig übernehmen kann. 

Schon heute reduzieren spezialisierte Tools den manuellen Aufwand bei Spesen, Kreditorenbuchung, Budgetierung und Abschluss und schaffen so mehr Zeit für strategische Aufgaben. Zudem können vernetzte KI-Agenten Ausgabeentscheidungen innerhalb der zuvor festgelegten Vorgaben und Kontrollmechanismen eigenständig treffen. Perspektivisch entstehen daraus KI-gestützte Finanzsysteme, die Ausgaben überwiegend selbständig steuern, Zahlungen abwickeln, Vorgänge erfassen und Prozesse kontinuierlich optimieren.

Kontrolle verlagert sich von der Transaktions- auf die Systemebene

Bei der Integration von KI-Agenten ist vor allem der nahtlose Übergang in bestehende Systeme wichtig. Einerseits können Kommunikationskanäle wie Slack, Microsoft Teams, WhatsApp und SMS genutzt werden, um Rechnungen und Budgeteinhaltung zu erfassen. Andererseits ist es wichtig, dass über bisher genutzte offene oder proprietäre KI-Agenten, wie Claude, ChatGPT oder Co-Pilot, Ausgaben abgefragt, Spesenabrechnungen bearbeitet und Berichte erstellt werden können. Umso wichtiger werden die zugrunde liegenden Daten, APIs, MCPs, Berechtigungen und weitere Back-End-Prozesse. Menschen greifen vor allem dort ein, wo definierte Regeln und Entscheidungsmechanismen nicht ausreichen.

Ein KI-Agent kann beispielsweise Lieferanten, Rechnungsbetrag und Zahlungsziel erfassen und die Angaben mit der Bestellung abgleichen. Anschließend prüft er, ob ausreichend Budget vorhanden ist, der Lieferant bereits freigegeben wurde und die Rechnung den Ausgabenrichtlinien entspricht. Fehlende Informationen kann der Agent direkt beim zuständigen Mitarbeitenden einholen. Stimmen Bestellung und Rechnung überein und liegen keine Auffälligkeiten vor, kann der Prozess fortgesetzt werden. Erst wenn etwa der Rechnungsbetrag erheblich von der Bestellung abweicht oder ein unbekannter Lieferant auftaucht, wird ein Finanzverantwortlicher kontaktiert.

Damit wird die Ausgestaltung der Regeln, nach denen KI-Agenten handeln, zu einer zentralen Aufgabe von Finanzteams. Statt einzelne Vorgänge selbst zu bearbeiten, prüfen Finanzteams zunehmend Ergebnisse und Auffälligkeiten, bewerten Risiken und entwickeln die zugrunde liegenden Regeln kontinuierlich weiter. Auch der Umgang mit Fehlern von KI-Agenten wird dabei zu einer wichtigen Aufgabe. Finanzteams müssen beispielsweise kontrollieren, welche Berechtigungen Agenten erteilt wurden, wie Schwellwerte definiert sind und ob Entscheidungen ausreichend nachvollziehbar dokumentiert werden. Ebenso entscheidend sind klar geregelte Datenzugriffe und Eskalationsmechanismen. Gerade angesichts komplexer regulatorischer Anforderungen, wie etwa in Europa, sind Präzision und Nachvollziehbarkeit entscheidend.

Mit zunehmender Automatisierung verschiebt sich auch der Ort der Entscheidung: Viele Entscheidungen werden nicht mehr im einzelnen Vorgang getroffen, sondern bereits zuvor durch die Regeln, Berechtigungen und Grenzen, die Finanzteams für KI-Agenten definieren. Damit verändert sich auch die zentrale Frage beim Einsatz von KI. Es geht nicht mehr nur darum, wo KI unterstützen kann, sondern welche Entscheidungen eine Finanzabteilung automatisieren will – und welche bewusst beim Menschen bleiben sollen.