Payhawk-Studie: Viele Finanzteams bei KI nur halbwegs bereit

Für CFOs ist die aktuelle Phase der KI-Transformation mit besonderen Risiken verbunden: Zwar wird in vielen Finanzabteilungen bereits intensiv mit Künstlicher Intelligenz experimentiert, doch häufig fehlen belastbare Strukturen, um die Lösungen sicher, skalierbar und regelkonform in die Kernprozesse zu integrieren. Eine neue Studie von Payhawk zeigt, dass die KI-Einführung im Finanzwesen zwar deutlich vorangeschritten ist, jedoch stark uneinheitlich verläuft. Grundlage ist eine globale Umfrage unter 1.520 Führungskräften aus Finanz- und Wirtschaftsbereichen. 

Mittlerer Reifegrad dominiert die Branche

Der „CFO AI Readiness Report“ kommt zu dem Ergebnis, dass sich rund die Hälfte der befragten Organisationen auf halbem Weg bei der Umsetzung befindet: Sie testen und nutzen KI aktiv, schaffen es jedoch nicht, diese konsistent und kontrolliert in ihre zentralen Finanzprozesse zu verankern. Rund 50 Prozent der Organisationen verorten sich im mittleren Reifegrad. KI wird eingesetzt, ist jedoch noch keine Kernkompetenz im Finanzbereich. Etwa ein Drittel stuft sich als hochreif ein. Eine kleinere Gruppe befindet sich noch in einer frühen Entwicklungsphase.

Marktentwicklung nicht linear, sondern stark fragmentiert

Eine kleine Gruppe skaliert KI-Lösungen bereits erfolgreich, während die Mehrheit Schwierigkeiten hat, Pilotprojekte in belastbare operative Prozesse zu überführen. Gerade im Finanzbereich ist diese ungleichmäßige Entwicklung besonders kritisch. Anders als in experimentierfreudigeren Unternehmensbereichen muss KI hier strenge Anforderungen erfüllen: Kontrollen, Audits, Rechenschaftspflichten und Richtlinienkonformität sind zwingende Voraussetzungen, bevor Anwendungen in geschäftskritische Abläufe integriert werden können.

Governance statt Experimentierfreude als größte Hürde

„Payhawk vereint die Ambitionen von KI-Nutzung mit der Realität im Finanzwesen“, erklärt Hristo Borisov, CEO und Mitgründer von Payhawk. „Wir sind in allen Arbeitsabläufen präsent, wo erteilte Genehmigungen zu Ausgaben führen, Zahlungen getätigt werden, eine Vielzahl an Ausnahmen zu berücksichtigen sind und Prüfprotokolle getestet werden müssen. Deshalb sind wir überzeugt, dass die größte Herausforderung nicht das Experimentieren selbst ist, sondern KI kontrolliert einzusetzen, ohne dabei Rechenschaftspflichten zu vernachlässigen.“ Die Studie macht deutlich: Der limitierende Faktor für den KI-Reifegrad im Finanzwesen ist weniger die Leistungsfähigkeit der Modelle, sondern die Fähigkeit, Implementierungen stabil, nachvollziehbar und wiederholbar in bestehende Kontrollumgebungen einzubetten.

Branche und Größe prägen den Reifegrad

Der individuelle KI-Reifegrad variiert stark je nach Unternehmenskontext. Besonders Technologieunternehmen mit mehr als 251 Mitarbeitenden weisen weltweit die höchsten Werte auf: Über 70 Prozent bezeichnen sich als sehr reif. Anders stellt sich die Situation bei kleineren Unternehmen in regulierten Branchen und der sogenannten Kernwirtschaft dar – also etwa Fertigung, Einzelhandel, Logistik, Energie oder Gesundheitswesen. In Unternehmen mit 50 bis 250 Mitarbeitenden berichten hier lediglich 13,5 Prozent von einem hohen Reifegrad. Große, nicht technologieorientierte Unternehmen bewegen sich überwiegend im mittleren Bereich: Sie setzen KI zwar aktiv ein, kämpfen jedoch mit der Integration in ihre Kernprozesse im Finanzwesen.

Struktureller Faktor spielt eine zentrale Rolle

Organisationen mit komplexen, verzweigten Strukturen schätzen ihren KI-Reifegrad häufiger höher ein. Ihre Größe erfordert oft bereits Investitionen in Standardisierung, Shared Services und zentrale Kontrollen. Doch selbst diese Voraussetzungen garantieren keine tatsächliche KI-Readiness. Ohne konsistente Datenstrukturen und saubere Governance können auch große Organisationen ins Hintertreffen geraten.

Mythos „Vorreiter“ versus „Nachzügler“

Eine zentrale Erkenntnis des Reports ist, dass die Gruppe der selbsternannten „KI-Vorreiter“ keineswegs homogen ist. Hinter hohen Selbsteinschätzungen verbergen sich teils erhebliche Unterschiede in der praktischen Umsetzung. Einige Unternehmen haben KI mit klar definierten Verantwortlichkeiten in ihre Arbeitsabläufe integriert. Andere agieren schnell, jedoch ohne robuste Kontrollmechanismen. Wieder andere investieren strategisch, verfügen jedoch nicht über die notwendigen Grundlagen, um Lösungen nachhaltig zu skalieren. Der Reifegrad allein sagt wenig über die tatsächliche Implementierungstiefe aus. Entscheidend ist, ob KI in der Finanzfunktion kontrolliert, auditierbar und regelkonform betrieben werden kann – und nicht nur, ob sie technisch verfügbar ist.

KI-gestützte Ausgabenmanagement-Plattform

Die Payhawk-Plattform koordiniert globale Zahlungsflüsse für Rechnungen, Karten, Spesen, Reisen und Beschaffung. Ziel ist es, maximale Kontrolle, Automatisierung und Kosteneinsparungen zu ermöglichen. Die Plattform bietet ein globales Finanzkonto mit ERP-Integration sowie automatisierte Systeme, die Regeln, Richtlinien und Budgets bei jeder Zahlung durchsetzen. Payhawk hat seinen Hauptsitz in London und Niederlassungen in Europa und den USA. Das Unternehmen betreut mittelständische und große Unternehmen in über 32 Ländern, darunter Kunden wie Discordia, Luxair, Billa, Vinted und Wagestream.

Quelle: Payhawk