KI im Finanzwesen: 10 Anwendungsfälle, die Sie im Jahr 2024 kennen sollten
- Last updated: Juni 3, 2023
- AI in finance
Co-founder & CCO, Yokoy
Der Einsatz von KI im Finanzwesen nimmt zu, eine Studie von Gartner schätzt, dass bis 2025 75 % der Finanzteams KI-gestützte Anwendungen verwenden werden, um Aufgaben zu automatisieren und Entscheidungsprozesse zu verbessern.
Auch wenn diese Zahl unrealistisch hoch erscheinen mag, ergab dieselbe Studie, dass KI-Technologien bereits von 52 % der Finanzleiter auf die eine oder andere Weise genutzt werden. Mehr als die Hälfte der befragten Führungskräfte gab an, bereits irgendeine Form von KI-Technologie in ihre tägliche Arbeit integriert zu haben.
Und da die KI-Technologie weiter voranschreitet und zugänglicher wird, wird erwartet, dass mehr Finanzabteilungen sie übernehmen werden. Tatsächlich ist es wahrscheinlich, dass die meisten Prozesse, die mit maschinellem Lernen und KI automatisiert werden können, dies auch tun werden.
Um nur ein Beispiel zu nennen: Bei Yokoy verwenden wir KI, um den Spend-Management-Prozess zu automatisieren, sowohl in Bezug auf die Logik als auch auf die Prozessschritte. Dieser Prozess ist ideal für die KI-gestützte Transformation, da er in seiner traditionellen Form viel manuelle Arbeit erfordert, von der Dateneingabe über Genehmigungen bis hin zur Ausgabenanalyse.
Mithilfe künstlicher Intelligenz kann dieser Prozess nahezu vollständig automatisiert werden, wodurch Zeit gespart, Kosten gesenkt und wertvolle Einblicke in Ausgabenmuster für eine bessere Ausgabenkontrolle und bessere Prognosen bereitgestellt werden.
Daher glauben wir, dass jeder Finanzprozess, der auf zeitaufwändigen manuellen Schritten beruht, regelbasiert ist und große Datenmengen umfasst, nicht immun gegen den Trend sein wird.
In diesem Artikel werden wir uns daher die verschiedenen Anwendungen von KI in Finanzabteilungen ansehen, um Ihnen zu zeigen, wie diese Technologie zur Steigerung der Effizienz, zur Beseitigung von Fehlern und Risiken und zur Förderung des Wachstums eingesetzt werden kann.
Wie wird KI-Technologie im Finanzwesen eingesetzt?
Während die Finanzabteilung in der Regel vorsichtig ist, wenn es darum geht, Dinge einzuführen, die unnötige Risiken oder Bedrohungen darstellen, scheint es, als wäre kein Platz für KI-Anwendungen.
Tatsächlich hat KI ihren Platz im Finanzwesen gefunden und wird zunehmend zur Verbesserung verschiedener Prozesse eingesetzt.
Sehen wir uns diese Fälle einen nach dem anderen an. Wir beginnen mit dem Spend-Management-Prozess, da dies unser Hauptfachgebiet ist. Sie werden jedoch sehen, dass viele dieser Anwendungsfälle auch auf andere Finanzprozesse anwendbar sind.
Prozessautomatisierung
Die Automatisierung von Prozessen ist wahrscheinlich der häufigste Anwendungsfall von künstlicher Intelligenz in der Finanzbranche, da diese Technologie so weit entwickelt ist, dass sie die meisten Aufgaben übernehmen kann, die traditionell von Menschen ausgeführt werden.
Wir werden uns sofort einige spezifische Anwendungen für das Ausgabenmanagement ansehen, aber im Moment kann ich mit Sicherheit sagen, dass der gesamte Finanzdienstleistungssektor und die Finanzteams in Unternehmen jeder Größe von KI-gestützter Prozessautomatisierung profitieren können.
Allerdings lohnt es sich, hier zwischen OCR – Optical Character Recognition – und KI zu unterscheiden.
OCR ist eine Technologie, die entwickelt wurde, um Text aus gescannten Dokumenten oder Bildern zu erkennen und in maschinenlesbaren Text umzuwandeln. Es ermöglicht Computern, gedruckten oder handgeschriebenen Text zu „lesen“, zu verstehen und in digitale Daten umzuwandeln.
Die OCR-Technologie ist eine Teilmenge der KI und wird in Finanzinstituten umfassend eingesetzt, um Aufgaben wie die Dokumentenverarbeitung, Datenextraktion und Betrugserkennung zu automatisieren.
KI hingegen bezieht sich auf die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen, die so programmiert sind, dass sie Aufgaben ausführen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie z. B. Problemlösung, Entscheidungsfindung und Lernen.
Die KI-Technologie ist unglaublich vielseitig und kann in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden, darunter unter anderem Chatbots, Predictive Analytics, Verarbeitung natürlicher Sprache und Bilderkennung.
Sowohl OCR als auch künstliche Technologie spielen eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung von Finanzprozessen, aber ihre Anwendungen sind unterschiedlich und dienen unterschiedlichen Zwecken.
Lassen Sie uns nun einen genaueren Blick auf einige spezifische KI-gestützte Automatisierungsszenarien werfen, die für den Ausgabenverwaltungsprozess gelten.
Automatisierte Belegverarbeitung und Ausgabenkategorisierung
Im Spesenmanagementprozess kann KI vier Hauptherausforderungen angehen:
- Automatisierung der zeitaufwändigen manuellen Schritte,
- Eliminierung von Fehlern und Verringerung von Risiken,
- Durchsetzung der Einhaltung,
- Gewährleistung von Transparenz und Kontrolle der Ausgaben in Echtzeit
So werden diese Herausforderungen in der Praxis angegangen.
Erstens kann künstliche Intelligenz verwendet werden, um den Schritt der Quittungsverarbeitung und die Kategorisierung von Ausgaben zu automatisieren, indem Daten aus Rechnungen extrahiert und die Daten dann interpretiert werden. Wie oben gezeigt, erfolgt der Datenextraktionsschritt durch OCR-Technologie, während die eigentliche Interpretation der Informationen durch KI-Algorithmen erfolgt.
Neben dem genauen Abgleich der Kostenstelle basierend auf der Ausgabenkategorie scannt die KI die Informationen, um Ausreißer und Richtlinienverstöße zu erkennen, und erkennt die Mehrwertsteuerbeträge, die für jede Ausgabenart zurückgefordert werden können.
Das KI-Modell von Yokoy verwendet vordefinierte Regeln und lernt aus jeder verarbeiteten Quittung und Spesenabrechnung und wird mit der Zeit immer intelligenter.
Die Verwendung von KI für die Datenextraktion macht die manuelle Dateneingabe überflüssig, spart Zeit, eliminiert menschliche Fehler und erleichtert es Finanzteams, Ausgaben zu verfolgen und ihre Finanzen in Echtzeit zu verwalten.
Künstliche Intelligenz (KI) kann auch automatisch Belege mit den entsprechenden Transaktionen abgleichen, die Genauigkeit verbessern und den Aufwand für die manuelle Abstimmung reduzieren. Dieser Schritt wird durch den Einsatz intelligenter Firmenkarten für geschäftliche Einkäufe weiter vereinfacht.
Automatisierung der Rechnungsverarbeitung
Bei der Verarbeitung von Rechnungen kann künstliche Intelligenz für verschiedene Zwecke verwendet werden, von denen einige den im obigen Abschnitt beschriebenen ähneln.
Beispielsweise kann die KI-Extraktionsmaschine von Yokoy für Rechnungen Daten wie Rechnungsnummer, Lieferantenname, Rechnungsdatum, Fälligkeitsdatum, Währung, Einzelposten, Mehrwertsteuersatz usw. lesen und extrahieren.
Wenn eine Rechnung in das Tool hochgeladen wird, analysiert das KI-Modell die von diesem bestimmten Lieferanten eingereichten Einzelposten und sucht nach Zuordnungen zwischen Schlüsselwörtern und ausgewählten Einzelposten. Sobald diese Analyse abgeschlossen ist, wendet das KI-Modell die Erkenntnisse an und füllt die dedizierten Felder vorab aus, wodurch die Notwendigkeit menschlicher Eingriffe fast vollständig entfällt.
Da in den meisten Unternehmen 80 % der Rechnungen von 20 % der Lieferanten stammen, können die Genauigkeitsraten verbessert werden, indem das Modell mit lieferantenspezifischen Rechnungen trainiert wird.
Die branchenübliche Extraktionsgenauigkeit liegt bei 60-80 %. Durch die Arbeit mit lieferantenspezifischen Modellen ist die KI-Engine von Yokoy in der Lage, Rechnungen mit viel höherer Genauigkeit zu verarbeiten als andere Rechnungsautomatisierungs-Apps auf dem Markt.
Im Allgemeinen wird zum Extrahieren solcher Informationen eine Mischung aus OCR und NLP verwendet. NLP oder Natural Language Processing ist der Zweig der KI, der Computern die Fähigkeit verleiht, Text und gesprochene Wörter ähnlich wie Menschen zu verstehen.
Wie bereits erläutert, kann OCR den Text auf der Rechnung lesen und die relevanten Felder wie Rechnungsnummer und Lieferantenname identifizieren. KI wird dann verwendet, um unstrukturierte Daten wie die Beschreibung und Werbebuchungen zu extrahieren. Dazu analysiert das künstliche Intelligenzmodell Text, um Muster und Schlüsselwörter zu identifizieren.
Maschinelles Lernen kann auch verwendet werden, um eine KI-Engine zu trainieren, verschiedene Formate und Layouts von Rechnungen zu erkennen, wodurch sie beim Extrahieren der Daten genauer und effizienter wird.
Durch den Einsatz solcher Techniken sind KI-basierte Rechnungsverarbeitungstools in der Lage, alle relevanten Informationen aus Rechnungen schnell zu lesen und zu extrahieren. Dies reduziert die Notwendigkeit der manuellen Dateneingabe und eliminiert menschliche Fehler, wodurch der Workflow der Rechnungsverarbeitung zeit- und kosteneffizienter wird.
Darüber hinaus können die extrahierten Daten für Ausgabendatenanalysen und Berichte verwendet werden, die wertvolle Einblicke in die Finanzen des Unternehmens liefern und helfen, sowohl die Kontrolle über Budgets als auch die finanzielle Entscheidungsfindung zu verbessern.
Neben diesen Anwendungsfällen können KI-Algorithmen verwendet werden, um Rechnungen mit Bestellungen und Quittungen abzugleichen und sicherzustellen, dass die Beträge und Details auf der Rechnung korrekt sind. Dies trägt dazu bei, Überzahlungen und Fehler im Beschaffungsprozess zu vermeiden.
Automatisierte Mehrwertsteuerrückerstattung
KI kann für Mehrwertsteuerrückerstattungen verwendet werden, um den Prozess der Identifizierung und Rückforderung zu viel gezahlter Mehrwertsteuer zu automatisieren und zu optimieren. Der Prozess umfasst typischerweise die folgenden Schritte:
- Datenerfassung: Die Mehrwertsteuerrückerstattung erfordert das Sammeln von Rechnungen und Quittungen für Einkäufe des Unternehmens. Diese Daten werden normalerweise aus verschiedenen Quellen wie E-Mail, Papierdokumenten und digitalen Quittungen gesammelt. KI kann diesen Prozess automatisieren, indem Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert und in einer einzigen Datenbank konsolidiert werden.
- Datenvalidierung: Sobald die Daten erfasst wurden, müssen sie validiert werden, um sicherzustellen, dass sie korrekt und vollständig sind. KI kann verwendet werden, um die extrahierten Daten mit den Originaldokumenten zu vergleichen und etwaige Abweichungen zu kennzeichnen. Dies hilft bei der Identifizierung von Fehlern und stellt sicher, dass die für die Mehrwertsteuerrückerstattung übermittelten Informationen korrekt sind.
- Kategorisierung: Die Daten müssen nach den relevanten Umsatzsteuercodes kategorisiert werden. KI kann verwendet werden, um die Daten zu analysieren und jeder Transaktion automatisch das entsprechende Umsatzsteuerkennzeichen zuzuweisen. Dadurch entfällt die manuelle Kategorisierung, die zeitaufwändig und fehleranfällig sein kann.
- Mehrwertsteuerberechnung: Nachdem die Daten kategorisiert wurden, kann das KI-System den Mehrwertsteuerbetrag berechnen, der basierend auf dem anwendbaren Mehrwertsteuersatz zurückgefordert werden kann. Dies kann automatisch erfolgen, wodurch Zeit gespart und das Fehlerrisiko verringert wird.
- Einreichung der Mehrwertsteuerrückerstattung: Sobald der Mehrwertsteuerbetrag berechnet wurde, kann das KI-System die Mehrwertsteuerrückerstattung im Namen des Unternehmens vorbereiten und einreichen. Dadurch entfällt die Notwendigkeit der manuellen Vorbereitung und Einreichung von Mehrwertsteuerrückerstattungen, was ein mühsamer und zeitaufwändiger Prozess sein kann.
Insgesamt kann KI bei der Prozessautomatisierung helfen, den Prozess der Mehrwertsteuerrückerstattung optimieren, den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Verwaltung von Steuerrückerstattungen reduzieren und das Risiko menschlicher Fehler minimieren. Dies kann zu erheblichen Kosteneinsparungen für Unternehmen führen und für mehr Genauigkeit und Effizienz bei der Mehrwertsteuerrückerstattung sorgen.
Gewährleistung der KI-Compliance
KI kann dabei helfen, Compliance im Finanzwesen sicherzustellen, insbesondere beim Ausgabenmanagement. Um Compliance zu erreichen, müssen Organisationen gesetzliche und behördliche Anforderungen verstehen, Richtlinien und Verfahren dokumentieren, regelmäßige Audits durchführen, robuste Sicherheitsmaßnahmen implementieren, Mitarbeitende schulen und Rechtsberatung einholen.
Diese Schritte umfassen:
- Identifizierung von Datenschutzbestimmungen, Gesetzen zur Bekämpfung der Geldwäsche und anderer relevanter Vorschriften,
- Dokumentieren von KI-Datenquellen, Entscheidungskriterien und Schritten zur Minderung von Verzerrungen
- Durchführung regelmäßiger Audits zur Identifizierung von Compliance-Lücken und KI-Voreingenommenheiten
- Implementierung sicherer Datenspeicherung, Verschlüsselung und Zugriffskontrollen
- Mitarbeitende in Datenschutz, Sicherheit und Voreingenommenheitsminderung schulen und Rechtsberatung einholen, um rechtliche Risiken zu erkennen und die Einhaltung sicherzustellen
- Die Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Anforderungen ist für den verantwortungsvollen und regelkonformen Einsatz von KI im Spend Management unerlässlich.
Genehmigungen ohne Code in Echtzeit
Die Finanz-KI-Technologie kann verwendet werden, um Genehmigungsabläufe sowohl für Ausgaben als auch für Rechnungen basierend auf voreingestellten Regeln wie Lieferanten, Kategorien oder Ausgabengrenzen zu automatisieren. Dies stellt sicher, dass Zahlungen und Erstattungen schnell und effizient genehmigt werden.
Beispielsweise erfasst die Yokoy-App im Rechnungsgenehmigungsablauf die Rechnung und digitalisiert sie, gleicht die Rechnung dann mit dem Lieferanten und der Bestellung ab, codiert jede Position und dann wird ein bestimmter Workflow ausgelöst.
Für unterschiedliche Entitäten oder Arten von Rechnungen können unterschiedliche Genehmigungsabläufe verwendet werden, zum Beispiel: lieferantenbasierte Genehmigung, Kostenträgergenehmigung oder benutzerdefinierte Genehmigungen. Sobald alle diese Schritte abgeschlossen sind, werden die Rechnungen im ERP gebucht und der Ausgabenanalyseprozess kann beginnen.
Alle diese Schritte können unterwegs über die mobile Yokoy-App durchgeführt werden und erfordern keine Codierung.
Diese KI-basierte Art der Rechnungsverarbeitung ist viel effizienter und weniger fehleranfällig als die herkömmliche Methode, bei der in fast jedem Schritt ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Doch trotz der Fortschritte in diesem Bereich und trotz der breiten Verfügbarkeit von Fintech-Tools zur Automatisierung von Rechnungsprozessen bearbeiten viele Unternehmen Rechnungen immer noch manuell.
Herkömmliche Prozesse sind zeitaufwändig und können zu Zahlungsverzögerungen führen, während der Einsatz von KI im Kreditorenprozess Unternehmen dabei helfen kann, Rechnungen schnell, effektiv und transparent zu verwalten und zu verarbeiten.
Entdeckung eines Betruges
Betrugserkennung ist einer der Schlüsselbereiche, in denen KI Finanzabteilungen erheblich unterstützen kann. Künstliche Intelligenz kann verwendet werden, um große Datensätze zu analysieren und betrügerische Aktivitäten – wie Kreditkartenbetrug oder Geldwäsche – in Echtzeit zu identifizieren.
Traditionell stützte sich die Betrugserkennung im Finanzwesen auf regelbasierte Systeme, die durch ihre Fähigkeit, nur bekannte Betrugsmuster zu identifizieren, eingeschränkt sind. Mit KI können maschinelle Lernalgorithmen jedoch aus früheren Betrugsfällen lernen und neue Muster erkennen, die zuvor von regelbasierten Systemen möglicherweise übersehen wurden.
Tatsächlich hat eine kürzlich durchgeführte Studie ergeben, dass KI-Algorithmen herkömmliche regelbasierte Systeme bei der Erkennung betrügerischer Kreditkartentransaktionen um bis zu 20 % übertreffen. Darüber hinaus kann die KI-basierte Betrugserkennung riesige Datenmengen in Echtzeit verarbeiten, sodass Finanzinstitute verdächtige Aktivitäten schnell und genau erkennen können.
Und wenn wir uns speziell den Ausgabenverwaltungsprozess ansehen, kann KI verwendet werden, um betrügerische Rechnungen, doppelte Zahlungen und Ausgaben zu erkennen, die gegen Unternehmensrichtlinien verstoßen.
Mit Yokoy zum Beispiel ist die Erkennung doppelter Zahlungen vollautomatisch und eine Sache von Sekunden, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.
Da die KI-Technologie weiter voranschreitet, wird erwartet, dass der Einsatz von Technologien der künstlichen Intelligenz bei der Betrugserkennung weiter zunehmen wird, was zu einer erhöhten Effizienz, Genauigkeit und Sicherheit in der Finanzbranche führen wird.
Risikomanagement
Finanz-KI kann verwendet werden, um Risiken im Zusammenhang mit Finanztransaktionen wie Krediten und Investitionen zu bewerten. Durch die Analyse großer Datenmengen können KI-Algorithmen die Risiken und potenziellen Ergebnisse verschiedener Transaktionen genau vorhersagen und Finanzinstitute in die Lage versetzen, fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Während dies wie ein Bereich erscheinen mag, in dem Maschinen nicht involviert sein sollten, sind die Vorteile von Anwendungen künstlicher Intelligenz erheblich.
Im Gegensatz zu von Menschen gesteuerten, manuellen Verfahren ist die KI-Technologie viel effizienter, genauer und konsistenter. Es kann Muster und Beziehungen in Daten erkennen, die für Menschen möglicherweise schwer zu erkennen sind, was zu genaueren Vorhersagen führt.
Beispielsweise können Algorithmen verwendet werden, um die Kreditwürdigkeit von Kreditbewerbern unter Berücksichtigung von Faktoren wie Kreditwürdigkeit, Einkommensniveau usw. zu analysieren. Durch die Erkennung von Mustern und Trends können KI-Systeme die Wahrscheinlichkeit vorhersagen, dass ein Kreditnehmer mit seinem Kredit in Verzug gerät.
Und das ist nur ein Beispiel; KI-gestützte Risikobewertung hat ein enormes Potenzial, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und Risiken im Finanzsektor zu reduzieren.
Datenanalyse und Prognose
Schließlich ist ein weiterer allgemeiner Bereich, in dem künstliche Intelligenz eingesetzt werden kann, die Datenanalyse und -prognose. Anstatt sich auf veraltete Methoden zu verlassen, können Finanzteams KI- und maschinelle Lernalgorithmen verwenden, um historische Daten zu analysieren und viel einfacher Vorhersagen über zukünftige Trends zu treffen.
Beispielsweise kann KI Muster im Kundenverhalten finden, indem sie vergangene Kaufgewohnheiten analysiert. Dies ist besonders nützlich für B2C-Unternehmen, die wiederholte Käufe fördern möchten, da KI-Modelle basierend auf diesen Erkenntnissen in Echtzeit personalisierte Produktempfehlungen abgeben können.
Ein weiteres Beispiel sind Prognosen. KI kann Verkäufe und Einnahmen viel besser prognostizieren als Menschen. Durch die Zuweisung solcher Aufgaben an Maschinen können sich Finanzteams auf Wachstumsbereiche konzentrieren und schneller auf Marktveränderungen reagieren.
Kundenerlebnis und Service
Eine weitere interessante Anwendung der Finanz-KI ist der Kundenservice, wo die Akzeptanz von Chatbots zunimmt. Künstliche Intelligenz steckt hinter den virtuellen Assistenten vieler Banken, die Kunden personalisierte Finanzberatung und Empfehlungen geben.
Tatsächlich prognostizierte eine Studie von Juniper Research kurz vor der Pandemie, dass KI-gestützte Chatbots Finanzinstituten bis 2023 jährlich über 7 Milliarden US-Dollar einsparen werden.
Dies ist natürlich der Fähigkeit dieser Chatbots zu verdanken, Kundenanfragen rund um die Uhr zu bearbeiten, wodurch der Bedarf an menschlichen Kundendienstmitarbeitern reduziert wird und Finanzinstitute effizienter arbeiten können.
Insgesamt ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz in Finanzprozessen ein echter Game-Changer, und ich bin gespannt, wie sich diese Trends in Zukunft weiterentwickeln werden.
Nächste Schritte
KI verändert schnell die Art und Weise, wie Finanzexperten ihre tägliche Arbeit angehen. Mit der Fähigkeit, manuelle Prozesse zu automatisieren, Muster und Anomalien zu identifizieren und wertvolle Einblicke in Ausgabenmuster zu liefern, kann KI Unternehmen dabei helfen, ihre Finanzabläufe zu optimieren und ihr Endergebnis zu verbessern.
Da Unternehmen weiterhin KI-Lösungen in anderen Bereichen ihres Geschäfts einsetzen, ist klar, dass der Finanzbereich nicht zurückgelassen werden darf, und der Ausgabenverwaltungsprozess ist ein idealer Ausgangspunkt für die Einführung von Technologien der künstlichen Intelligenz in der Finanzabteilung.
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