Von der Herausforderung zur Transformation der Finance-Funktion
Künstliche Intelligenz, neue regulatorische Anforderungen und wachsende Systemlandschaften verändern die Anforderungen an Konsolidierung & Group Reporting grundlegend. Gleichzeitig stoßen historisch gewachsene Prozesse, Datenmodelle und Architekturen zunehmend an ihre Grenzen. Unternehmen stehen damit vor der Aufgabe, ihre Finance-Funktion technologisch, organisatorisch und prozessual neu auszurichten.
Die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) und Automatisierung in den letzten Jahren zeigt deutlich, wie schnell sich Arbeitsweisen verändern. Was früher Jahrzehnte dauerte, entwickelt sich heute innerhalb weniger Jahre. Während Prozesse früher überwiegend manuell durchgeführt wurden, entstanden zunächst klassische Softwarelösungen, anschließend Chatbots und heute gibt es bereits erste digitale Assistenten. Der Trend geht dabei klar von manueller Bearbeitung hin zu intelligenter, autonomer Unterstützung.
Im Bereich Konsolidierung & Group Reporting bedeutet dies einen fundamentalen Wandel: Weg von rein regelbasierten Prozessen, hin zu einer zunehmend automatisierten oder sogar teilautonomen Konsolidierung. Bereits heute unterstützen moderne Systeme bei Validierungen, Kommentierungen oder Analysen. Perspektivisch werden jedoch auch komplexere Teilprozesse eigenständig durch KI übernommen werden können.
Dabei fungiert KI nicht nur als einzelnes Werkzeug, sondern als zentraler Enabler für eine End-to-End-Automatisierung entlang der gesamten Finance-Prozesskette.
KI als Treiber der nächsten Evolutionsstufe in Konsolidierung & Group Reporting
Das Potenzial von KI unterscheidet sich je nach Teilprozess erheblich. Besonders in klassischen Accounting-Prozessen bestehen große Automatisierungshebel, beispielsweise bei Buchungen oder Abstimmprozessen. Aber auch in der Konsolidierung selbst können intelligente Systeme wertvolle Aufgaben übernehmen.
Moderne KI-gestützte Accounting Assistants vereinen bereits heute insbesondere zwei Funktionen:
Zum einen fungieren sie als Knowledge Assistants, die Fachwissen und regulatorische Logiken bereitstellen.
Zum anderen unterstützen sie als Posting Assistants bei Buchungsvorschlägen und der operativen Verarbeitung von Geschäftsvorfällen.
Dadurch entsteht eine compliance-orientierte Automatisierung mit deutlich höherer Effizienz.
Auch in Transformationsprojekten verändert KI die Arbeitsweise grundlegend. Von der Analysephase über Design und Migration bis hin zu Testing und Go-live können KI-Lösungen Muster erkennen, Anomalien identifizieren, Mapping-Prozesse unterstützen oder Testfälle priorisieren. Das Ergebnis sind eine höhere Qualität und kürzere Projektlaufzeiten.
Besonders hervorzuheben ist, dass deutliche Prozessverbesserungen auch ohne Systemwechsel möglich sind. Unternehmen können KI bereits innerhalb bestehender Landschaften nutzen, etwa zur Verbesserung der Datenqualität, zur Optimierung von Reporting-Prozessen oder zur Weiterentwicklung des Kontenplans.
Parallel integrieren ERP- und Konsolidierungsanbieter zunehmend standardmäßig KI-Funktionen in ihre Lösungen. Automatisierung, Entscheidungsunterstützung und Embedded Assistants werden zu festen Bestandteilen moderner Systemarchitekturen.
Zwischen Innovation und Komplexität: Die wachsende Finance-Toollandschaft
Gleichzeitig wächst die Komplexität der gesamten Toollandschaft. Neben klassischen ERP- und Konsolidierungssystemen entstehen immer mehr spezialisierte Lösungen in der Peripherie, beispielsweise für ESG, Tax oder Reporting. Die Herausforderung verschiebt sich dadurch zunehmend vom einzelnen Prozess hin zur Integration und Steuerung einer hochkomplexen Architektur.
Unternehmen können unterschiedliche IT-Strategien verfolgen, um neue Technologien in ihre Finance-Landschaft zu integrieren. Typische Ansätze umfassen SAP-zentrierte Strategien, Plattformmodelle oder Best-of-Breed-Architekturen.
Die Realität bleibt jedoch häufig heterogen: Unterschiedliche ERP-Systeme, Data Warehouses, Reporting-Tools und Konsolidierungslösungen müssen miteinander verbunden und gesteuert werden. Mit der zunehmenden Vielfalt an Technologien wird die Auswahl der passenden Zielarchitektur immer anspruchsvoller.
Regulatorik als Katalysator für integrierte Datenmodelle
Zusätzlich treiben regulatorische Anforderungen die Transformation voran. Themen wie BEPS/Pillar II, ESG-Reporting oder Country-by-Country Reporting erhöhen die Anforderungen an Datenqualität, Transparenz und Integration.
Viele Unternehmen stoßen dabei an die strukturellen Grenzen ihrer bestehenden Datenmodelle. Historisch gewachsene Strukturen sind häufig nicht kompatibel mit den steigenden Anforderungen moderner Compliance- und Steuerungsmodelle.
Als zentrales Zielbild etabliert sich deshalb zunehmend ein integriertes „One Finance Data Model“. Statt fragmentierter Datenstrukturen entsteht ein konsistentes Modell, das Legal Reporting, Management Reporting, ESG, Tax und weitere Anforderungen integriert.
Erfolgsfaktoren für die Finance-Transformation
Die Zukunft von Konsolidierung & Group Reporting wird maßgeblich durch KI, Automatisierung und integrierte Datenarchitekturen geprägt sein. Unternehmen sollten diese Entwicklung nicht ausschließlich als Technologieprojekt verstehen, sondern als strategische Transformation der gesamten Finance-Funktion.
Besonders wichtig ist dabei ein pragmatischer Ansatz. Nicht jede Verbesserung erfordert einen vollständigen Systemwechsel, viele Optimierungspotenziale lassen sich bereits innerhalb bestehender Strukturen realisieren.
Langfristig wird sich die Rolle des Finance-Bereichs jedoch deutlich verändern: weg von manueller Prozessbearbeitung hin zu einer datengetriebenen, intelligent vernetzten und zunehmend autonomen Steuerungsfunktion. Damit wird Finance künftig weniger durch operative Tätigkeiten geprägt sein, sondern stärker durch Analyse, Entscheidungsunterstützung und die aktive Steuerung des Unternehmens.
