Der automatisierte Monatsabschluss wird durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz zunehmend Realität. Unternehmen können ihren Monatsabschluss automatisieren, Prozesse beschleunigen und gleichzeitig Fehler reduzieren. Besonders generative KI (GenAI) eröffnet im Finanzwesen neue Möglichkeiten – von der Transaktionsverarbeitung bis zur Berichterstattung.

Unternehmen, die ihren Monatsabschluss automatisieren, profitieren von schnelleren Abläufen, höherer Datenqualität und mehr Zeit für strategische Analysen.

Strategien zur Nutzung von Gen AI für einen vollautomatisierten Monatsabschluss

Besonders im Kontext des Monatsabschlusses und der Berichterstattung und Analyse eröffnen sich neue Potenziale. Eine durch Gen AI gesteuerte Transformation der Transaktionsverarbeitung vom Datensatz bis zum Reporting steht unmittelbar bevor – und ermöglicht es Unternehmen, ihren Monatsabschluss zu automatisieren.

• Die Realität von heute: Menschliche Arbeitskraft, unterstützt durch regelbasierte Automatisierung.
• Die Realität von morgen: Autonome Verarbeitung durch KI-Systeme, die nur in Ausnahmefällen menschliche Unterstützung erfordern.

Warum Unternehmen ihren Monatsabschluss automatisieren sollten

Führungskräfte im Finanz- und Rechnungswesen fragen sich mit steigender Dringlichkeit: „Wie kann ich meinen Monatsabschluss automatisieren?“ Diese Frage gewinnt an Bedeutung, da Finanzabteilungen in einem dynamischen und wettbewerbsintensiven Umfeld immer stärker als strategischer Partner agieren müssen.

Ein moderner Monatsabschluss ermöglicht schnellere Einblicke, bessere Entscheidungen und höhere Effizienz, ohne zusätzliches Personal. Gerade durch den Einsatz von KI im Finanzwesen können Unternehmen ihre Abschlussprozesse nachhaltig transformieren.

Was ein automatisierter Monatsabschluss leisten kann

Bedeutet ein automatisierter Monatsabschluss, dass nach Tag 1 alles erledigt ist – also alle Bücher abgeschlossen, Berichte erstellt und regulatorische Meldungen versendet sind? Wohl kaum (zumindest nicht in naher Zukunft).

Folgendes können wir jedoch erwarten:

Transaktionsverarbeitung / Abschluss der Tochtergesellschaften / Kontrollen

Alle Transaktionen werden erfasst und nahtlos mit dem Hauptbuch verknüpft. Die Automatisierung analysiert das Hauptbuch in Echtzeit, identifiziert Ausreißer, untersucht und gruppiert diese, stellt Hypothesen zu deren Ursachen auf und gibt entsprechende Handlungsempfehlungen. Wichtige Kontrollen werden kontinuierlich geprüft. Empfehlungen zur Gestaltung von Kontrollmechanismen werden vom System bereitgestellt.

Unternehmenskonsolidierung:

Berechnungen erfolgen automatisch. Buchungssätze werden gemäß dynamischer Wesentlichkeitskriterien automatisch erstellt und zur Genehmigung und Verbuchung vorgelegt. Eliminierungen erfolgen automatisch. Analytische Kontenprüfungen werden automatisch durchgeführt. Abweichungsanalysen werden erstellt und dem Management vorgelegt.

Berichterstattung:

Robuste und präzise Entwürfe für Managementberichte und Kommentare werden automatisch vorbereitet. Anstatt ein leeres Blatt Papier zu bearbeiten, können sich Experten im Finanz- und Rechnungswesen auf die Überprüfung und das Hinzufügen wertvoller Erkenntnisse konzentrieren. Dasselbe gilt für gesetzliche Meldepflichten.

Vorteile von KI im Finanzwesen

Laut The Hackett Group® verbringen Buchhaltungsteams derzeit typischerweise 56 % ihrer Zeit mit der Datenerfassung, anstatt wertschöpfende Analysen und Business-Partnering durchzuführen und die Geschäftsentwicklung zu fördern. In dieser Situation verlieren alle Beteiligten. Die Unterstützung des operativen Geschäfts ist suboptimal, und die Fachkräfte werden nicht ausreichend ausgelastet, sodass sie sich beruflich nicht weiterentwickeln können. Diese Situation trifft auch auf leistungsstarke Unternehmen zu (d. h. nur 35 % ihrer Arbeitszeit werden für die Datenerfassung und -aufbereitung aufgewendet).

Anders sähe es in einem automatisierten Abschlussumfeld aus. In einem solchen Umfeld wird von Finance & Accounting Fachkräften erwartet, dass sie eine fundierte Geschäftsperspektive einbringen und ihre Kompetenzen im kritischen Denken sowie ihre Problemlösungsfähigkeiten und ihr Fachwissen in Bezug auf finanzielle und organisatorische Fragestellungen anwenden. Ein automatisierter Abschlussprozess würde ihnen die notwendigen Kapazitäten bieten, um höheren Erwartungen gerecht zu werden.

Ziele, Treiber und Herausforderungen

	Transaktionsverarbeitung /  Abschluss der Tochtergesellschaften / Kontrollen	Unternehmenskonsolidierung	Berichterstattung
Ziel	Automatisiert	Teilweise automatisiert	Teilweise automatisiert
Treiber	– Vereinfachte Systemarchitektur und Arbeitsabläufe – Echtzeit-End-to-End-Kontrollen – Automatisierte Anomalieerkennung und -korrektur – Datensicherheit – Dynamisches Abschlussmanagement	– Echtzeit-Konnektivität – Automatisierte Berechnungen und Buchungssätze – Tägliche automatisierte Kontoabstimmungen – Automatisierte Fehlererkennung und -behebung – Automatisierte Erstellung und Buchung von Abgrenzungen und Korrekturen	– Standardisierte Definitionen – Generierung natürlicher Sprache (NLG) – Agile Orchestrierung – Visualisierungs-Tools
Inhibitoren	– Geschäftsveränderungen – Fehlende Datenverfügbarkeit – Risiko und Wesentlichkeit – Probleme mit der Prozessqualität	– Änderungen der Rechtsträgerstruktur – Aufblähung des Management-Reportings – Komplexität der Zuweisung	– Veränderte regulatorische Anforderungen – Inkonsistente Gesetzesauslegungen – Prüfungen durch die Rechtsabteilung und den Aufsichtsrat – Erwartungen der Interessengruppen

KI ebnet den Weg zum automatisierten Monatsabschluss

Von KI-Lösungen werden hohe Produktivitätssteigerungen im gesamten Prozess von der Datenerfassung bis zur Berichtserstellung erwartet. Laut The Hackett Group® gehen 46 % der Unternehmen davon aus, dass KI hohe Produktivitätssteigerungen (z. B. >70 %) bei der Transaktionsverarbeitung erzielen wird; ein ähnlich hoher Prozentsatz erwartet hohe Produktivitätssteigerungen bei der Anomalie- und Betrugserkennung.

Bereich	Erwartungen führender Unternehmen an Gen AI
Transaction Matching Analyse	• 71 % erwarten eine schnellere Kontenabstimmung, die zu höherer Produktivität, geringeren Kosten und reduziertem Aufwand führt.
Erstellung von Journaleinträge	• 67 % erwarten durch eine stärkere Automatisierung der Buchungsvorgänge deutliche Produktivitätssteigerungen. • 50 % erwarten eine schnellere Abschlusszeit.
KI-gestützter Chatbot für Rechnungslegungsgrundsätze	• 57 % erwarten, dass eine effizientere Bearbeitung von Anfragen zu hohen Produktivitätssteigerungen bei der Anwendung von Rechnungslegungsgrundsätzen und -standards führen wird.
Technical Accounting Research	• 43 % erwarten eine stärkere Einhaltung der neuen Rechnungslegungsvorschriften, was zu hohen Produktivitätssteigerungen führen wird.
Externe Berichterstattung	• 43 % erwarten durch höhere Geschwindigkeit deutliche Produktivitätssteigerungen. • Von den spürbaren Verbesserungen werden Kostensenkungen und eine höhere Mitarbeiterzufriedenheit erwartet.
Modellierung von Kostenverteilungsszenarien	• 57 % erwarten, dass schnellere, umfassendere und tiefergehende Erkenntnisse/Analysen zu hohen Produktivitätssteigerungen führen werden.

Governance. Ethik. Risiko.

KI-Governance und -Ethik stehen im Fokus. 81 % der Unternehmen haben ein KI-Governance-Framework eingeführt (oder sind dabei, eines einzuführen). 73 % der Unternehmen haben ethische Richtlinien für den KI-Einsatz eingeführt (oder sind dabei, diese einzuführen). Die größten Risiken, die von berichtspflichtigen Unternehmen genannt werden, sind die Genauigkeit von KI-Modellen, die Datenqualität und -integrität sowie der Datenschutz und die Datensicherheit.

Schlussgedanken: Jetzt ist der richtige Zeitpunkt

Genau jetzt ist der richtige Zeitpunkt. Lösungsanbieter integrieren Gen AI und domänenspezifische Funktionen schnell und konsequent in ihre Angebote.

Finanzorganisationen müssen einen klaren Fahrplan für einen automatisierten Abschluss entwickeln. Sie sollten Risiken bewerten, Governance-Modelle implementieren, eine ethische Kultur für den Einsatz von GenAI etablieren sowie Datenqualität und -sicherheit gewährleisten. Die kommenden Jahre werden zeigen, welche Unternehmen weiterhin auf monotone, manuelle Prozesse setzen werden – und welche sich durch den Einsatz von GenAI zu intelligenten Finance-Teams weiterentwickeln.

Autor: Bill Marchionni, Account-to-Report Advisory Global Program Leader, The Hackett Group