AI Financial Close: Häufig gestellte Fragen
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AI Financial Close im Vergleich zur Konkurrenz
- Wie unterscheidet sich Trintechs KI von der Konkurrenz?
- Trintech konzentriert sich auf risikobasierte, erklärbare KI, die speziell für den Finanzabschluss und die Abstimmung entwickelt wurde. Unsere agentenbasierte KI automatisiert nicht nur, sondern lernt, priorisiert und liefert transparente Erklärungen zu jeder Aktion. Die KI-Lösung der Konkurrenz weist engere Funktionen auf und ist weniger spezialisiert auf risikospezifische Steuerung im Abschluss.
- Warum ist Trintechs Spezialisierung auf den Finanzabschluss ein Vorteil?
- Im Gegensatz zur Konkurrenz, die sich darauf konzentriert, bestehende Funktionen mit KI zu erweitern, wurde Trintech speziell entwickelt, um die komplexesten und risikoreichsten Herausforderungen im Finanzabschluss zu lösen. Dies führt zu einer umfassenderen Funktionalität, stärkeren Kontrollen und einer schnelleren Wertschöpfung.
- Bietet Trintech das gleiche Maß an Automatisierung wie die Konkurrenz?
- Trintech bietet eine deutlich umfangreichere und wesentlich aussagekräftigere KI- und Automatisierungsplattform. Trintech automatisiert basierend auf finanzieller Logik und Risiko, nicht nur auf Volumen. Während einige Wettbewerber fälschlicherweise auf hochvolumige Automatisierung setzen, sorgt Trintech dafür, dass die richtigen Aufgaben automatisiert werden, um eine bessere Genauigkeit und Compliance zu gewährleisten.
- Ist Trintech für große Unternehmen geeignet?
- Absolut. Trintech unterstützt viele der weltweit komplexesten Unternehmen, darunter Banken, Einzelhandel, Pharma, Energie und Gesundheitswesen. Unsere Lösung ist skalierbar und flexibel, während die Modelle der Wettbewerber oft strikter und ausschließlich für große oder nur für mittelständische Organisationen geeignet sind.
- Was macht Trintechs KI vertrauenswürdiger als die der Konkurrenz?
- Trintechs KI basiert auf Intelligenz und Erklärbarkeit im Finanzabschluss – jede Entscheidung wird nachvollzogen und begründet. Einige Wettbewerber konzentrieren sich nur auf Ergebnisse und bieten weniger Transparenz darüber, wie Entscheidungen getroffen werden, was für Prüfungs- und Compliance-Teams ein Thema darstellt. Zudem können Kunden wählen, das LLM in einem Single-Tenant-Betrieb für maximale Sicherheit einzusetzen.
- Was unterscheidet das Nutzererlebnis von Trintech von dem der Konkurrenz?
- Trintech bietet ein intuitives, modernes Erlebnis mit geführten Workflows und KI-gestützten Einblicken. Wir konzentrieren uns darauf, Ablenkungen zu minimieren und Teams dabei zu unterstützen, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren. Das Nutzererlebnis anderer Anbieter ist oft dashboard-lastig und transaktional.
- Wie unterstützt Trintech kontinuierliche Verbesserung im Vergleich zu anderen Lösungen auf dem Markt?
- Trintechs agentenbasierte KI lernt kontinuierlich aus dem Nutzerverhalten und historischen Daten, um Empfehlungen und Automatisierung zu optimieren. Andere Lösungen setzen auf Automatisierung, während Trintech eine sich entwickelnde Intelligenz aufbaut, die mit Ihrem Unternehmen wächst.
- Was ist der größte strategische Unterschied zwischen Trintech und der Konkurrenz?
- Trintech konzentriert sich darauf, vertrauenswürdige, skalierbare Intelligenz in das Herz des Finanzabschlusses einzubauen – entwickelt, um sich mit zunehmender KI-Reife Ihres Unternehmens weiterzuentwickeln. Unser Ansatz ist ehrlich und bewährt – mit innovativen und kosteneffizienten Lösungen, die die tatsächlichen Herausforderungen von Buchhaltern lösen: Verkürzung der Abschlussposten-Zeit, Reduzierung manueller Abgleiche, Automatisierung von Buchungssätzen und Gewährleistung genauer Prüfungen. Es gibt einen Grund, warum Tausende von Kunden weltweit Trintech als Partner beim Erreichen ihrer Ziele vertrauen.
AI Financial Close: Allgemeine häufig gestellte Fragen
Was ist AI Financial Close?
AI Financial Close nutzt verschiedene Arten von KI (künstliche Intelligenz), um Finanzabschlussaktivitäten – wie tägliche Abstimmungen, Abgleiche, Kontenabstimmungen, Buchungssätze, konzerninterne Abstimmungsabläufe und Ausnahmebehandlungen – zu automatisieren, zu optimieren und zu überwachen, wodurch Genauigkeit, Geschwindigkeit und Kontrolle verbessert werden.
Wie unterscheidet sich dies von traditioneller Automatisierung im Finanzabschluss? Gibt es einen Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und Automatisierung?
Traditionelle Automatisierung folgt statischen Regeln. AI Financial Close verwendet lernende Algorithmen, die sich im Laufe der Zeit anpassen, Risiken priorisieren, Anomalien erkennen und proaktiv Prozesse ausführen sowie Benutzer während des gesamten Abschlussprozesses unterstützen.
Ist dies nur ein anderer Begriff für Finanzabschlussautomatisierung?
Nein. AI Financial Close kombiniert künstliche Intelligenz und Automatisierung – liefert Einblicke, macht Vorschläge und lernt aus historischen Daten. Es hebt die Automatisierung von der reinen Ausführung von Aufgaben auf die Vorbereitung des Finanzabschlusses von Anfang bis Ende an, einschließlich Anomalieerkennung und -behebung, Entscheidungsunterstützung und prädiktiver Abschlussprognose.
Wie kann KI im Finanzwesen genutzt werden?
KI automatisiert tägliche Abstimmungen, Kontenabstimmungen, Buchungssätze, Aufgabenabläufe, Abweichungsanalysen, Transaktionsabgleiche, konzerninterne Abstimmungsabläufe und Ausnahmebehandlungen. Sie identifiziert zudem Risiken, schlägt Korrekturen vor und überwacht den Fortschritt in Echtzeit. Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie KI mit unserer Infografik auf Ihre Finanzabschlussprozesse anwenden können.
Kann KI die Zeit, die benötigt wird, um den Quartals- oder Geschäftsjahresabschluss zu erstellen, wirklich verkürzen?
Ja. Durch die Eliminierung manueller und repetitiver Arbeit und deren Ersetzung durch von AI Financial Close durchgeführte Aktivitäten, das frühzeitige Aufzeigen von Risiken und das Beseitigen von Engpässen verkürzt AI Financial Close die Abschlusszyklen deutlich – oft um Tage.
Wird KI Buchhalter oder Finanzteams ersetzen?
Nein. Sie verbessert deren Arbeit, indem sie repetitive Aufgaben übernimmt, die Sichtbarkeit erhöht und Finanzfachleuten ermöglicht, sich auf Analysen, Strategie und Kontrolle zu konzentrieren. Lesen Sie mehr in unserem Artikel, „GenAI wird Ihnen nicht den Job wegnehmen – derjenige, der weiß, wie man sie einsetzt”.
Welche verschiedenen Arten von KI gibt es?
Es gibt 5 Hauptarten der künstlichen Intelligenz: Roboterprozessautomatisierung (RPA), Machine Learning (ML), Large Language Models (LLMs), Generative KI (GenAI) und agentenbasierte KI. Erfahren Sie in unserem AI Financial Close Glossar mehr über jede dieser Arten.
Welche Art von KI verwendet Trintech in AI Financial Close?
Trintech verwendet eine Mischung aus Machine Learning (ML), RPA, Generativer KI und agentenbasierter KI-Automatisierung. Dies umfasst unter anderem Anomalieerkennung, Risikobewertung, Buchungsvorschläge und mehr.
Ist Generative KI Teil davon?
Ja. Generative KI unterstützt bei Buchungsvorschlägen, Dokumentationsanfragen, Szenariomodellierung und der Empfehlung von Konfigurationen – stets innerhalb sicherer, geregelter Rahmenbedingungen.
Kann KI ihre Entscheidungen erklären?
Ja. Trintechs agentenbasierte KI beinhaltet eine integrierte Erklärbarkeit, sodass Benutzer sehen, warum ein Element markiert wurde, warum ein Abgleich vorgeschlagen wurde oder was zu einer Risikobewertung geführt hat.
Wie geht KI mit Risiken und Ausnahmen um?
KI bewertet Transaktionen anhand historischer Muster und Geschäftsregeln, weist Risikostufen zu, analysiert die Daten, um Ausnahmen selbst zu beheben, und schlägt nächste Schritte vor, wenn Live-Support benötigt wird – damit Teams sich auf das Wesentliche konzentrieren können.
Kann KI bei der Prüfungsbereitschaft und Compliance helfen?
Absolut. KI stellt die konsequente Anwendung von Richtlinien sicher, erstellt vollständige Prüfpfade und deckt Ausnahmen in Echtzeit auf – unterstützt eine stärkere Governance und schnellere Prüfungen. Lesen Sie unsere 7 Tipps, um Ihren Prüfungen voraus zu sein, um mehr darüber zu erfahren, wie KI Ihnen hilft, prüfungsbereit zu bleiben.
Wie sicher ist AI Financial Close?
Trintech setzt Sicherheitsmaßnahmen auf Unternehmensebene, Datenabgrenzung und Compliance-Kontrollen ein. Alle KI-Entscheidungen sind nachvollziehbar, und Kundendaten werden niemals zur Schulung gemeinsamer Modelle verwendet. Zudem haben Kunden die Möglichkeit, Trintechs LLM in einem Single-Tenant-Betrieb bereitzustellen.
Lässt es sich in mein ERP-System integrieren?
Ja. Trintech integriert sich tief in SAP, Oracle, Workday und andere ERP-Plattformen – automatisiert Abschlussaktivitäten, ohne Kerndaten zu duplizieren oder zu verschieben. Erfahren Sie, wie Trintech mit Ihrem ERP-System zusammenarbeitet.
Kann es system- oder unternehmensübergreifend arbeiten?
Ja. AI Financial Close von Trintech unterstützt Multi-Entity-, Multi-ERP- und globale Abschlussumgebungen – konsolidiert Daten und Erkenntnisse im gesamten Unternehmen.
Ist es nur für große Unternehmen?
Nein. Obwohl Trintech viele große globale Unternehmen unterstützt, ist die Lösung modular und skalierbar – was sie auch für mittelständische Finanzteams gleichermaßen wertvoll macht.
Kann ich klein anfangen und später erweitern?
Ja. Viele Unternehmen beginnen mit spezifischen Bereichen wie der Automatisierung von Kontenabstimmungen oder der Buchungssatzintelligenz und erweitern diese, wenn ihre Bedürfnisse oder ihre KI-Reife wachsen. Erfahren Sie in einer Mitteilung von Trintech-CTO Sunil Padiyar, wie Ihr Unternehmen in die KI-Reife hineinwachsen kann.
Welche Ergebnisse erzielen Unternehmen typischerweise?
Kunden berichten von schnelleren Abschlusszyklen, weniger Fehlern, stärkeren Kontrollen und mehr Zeit für wertschöpfende Tätigkeiten wie Analysen und Prognosen. Verpassen Sie nicht die Erfolgsgeschichten echter Unternehmen (wie Ihrem!).
Wie lange dauert die Implementierung?
Die Implementierungsdauer variiert je nach Umfang, aber viele Kunden erkennen den Nutzen bereits innerhalb weniger Monate – insbesondere, wenn zunächst auf hochwirksame Anwendungsfälle abgezielt wird.
Was wird von meinem Team benötigt, um zu starten?
Trintech übernimmt die Schwerstarbeit und verfügt auch über ein Netzwerk von Partnern, die Sie bei Ihrer Transformation unterstützen. Ihr Team hilft bei der Definition von Regeln, der Überprüfung von Risikomodellen und der Validierung der Ergebnisse. Es sind keine Datenwissenschaftsexpertise erforderlich.
Wie kann ich meinem Team helfen, in KI als Teamkollegen zu investieren?
Wenn Sie Ihre Reise mit AI Financial Close beginnen, sorgen Sie dafür, dass Ihre skeptischeren Mitarbeiter KI als unterstützendes Werkzeug und nicht als Ersatz wahrnehmen. Die Betonung der Notwendigkeit menschlicher Aufsicht, vorhandener KI-naher Fähigkeiten, des Austauschs von Wissen unter Kollegen und von Wachstumschancen wird Ihrem Team helfen, sich wohler zu fühlen. Hören Sie mehr von Trintech-CTO Sunil Padiyar im Video, „Wie wird sich das menschliche Element mit Generativer KI entwickeln?”
Haben Sie noch weiteren Rat, wie man in KI investieren sollte?
Der erste Schritt besteht darin, sicherzustellen, dass Ihre Führungsebene einen abgestimmten Plan mit greifbaren gewünschten Ergebnissen verfolgt. Sobald dies erreicht ist, macht die Wahl des richtigen Partners und die Implementierung maßgeschneiderter Lösungen den entscheidenden Unterschied. Erfahren Sie mehr von der C-Suite von Trintech: “Understanding How AI Fits Into Your Finance Function”, von Omar Choucair, CFO, und “What Business Leaders Must Know to Thrive in 2025” von Darren Heffernan, CEO.
Ist AI Financial Close zukunftssicher?
Ja. Die Lösung von Trintech entwickelt sich kontinuierlich weiter – sie lernt aus der Kundenaktivität, aktualisiert Modelle und passt sich an Ihr wachsendes Unternehmen an.
AI Financial Close: Glossar
- AI Financial Close
- AI Financial Close nutzt verschiedene Arten von KI (künstliche Intelligenz), um Finanzabschlussaktivitäten – wie Kontenabstimmung, Buchungssätze und Ausnahmebehandlung – zu automatisieren, zu optimieren und zu überwachen und so Genauigkeit, Geschwindigkeit und Kontrolle zu verbessern.
- Machine Learning (ML)
- Machine Learning (ML) – wie der Name schon sagt – lernt aus Daten, um die Leistung bei Aufgaben zu verbessern, ohne dass es explizit programmiert wird. Es beinhaltet den Aufbau von Algorithmen, die Muster erkennen und basierend auf Eingabedaten Vorhersagen oder Entscheidungen treffen.
- Robotic Process Automation (RPA)
- Robotic Process Automation (RPA) ist für spezifische Prozesse und Aktivitäten programmiert und eignet sich am besten zur Ausführung strukturierter und repetitiver Aufgaben. RPA kann unbeaufsichtigt laufen und relativ schnell implementiert werden.
- Predictive Analytics
- Predictive Analytics, oder prädiktive KI, umfasst eine Vielzahl statistischer Techniken aus den Bereichen Data Mining, prädiktives Modellieren und Machine Learning, die aktuelle und historische Daten analysieren, um Vorhersagen über zukünftige oder sonst unbekannte Ereignisse zu treffen. Bei AI Financial Close prognostiziert es Ergebnisse – wie zum Beispiel den Erfolg eines Abschlusszyklus oder das Erkennen potenzieller Verzögerungen –, damit Finanzteams frühzeitig statt erst am Ende des Zeitraums handeln können.
- Datenabgrenzung
- Die Praxis, Kundendaten in KI-Umgebungen isoliert und sicher zu halten – besonders wichtig im Finanzwesen zur Wahrung von Datenschutz und regulatorischer Compliance. Das ultimative Ziel ist es, nur denjenigen, die berechtigt sind, Zugriff auf bestimmte Datensätze zu gewähren.
- Large Language Model (LLM)
- Large Language Models (LLMs) sind Vorhersagealgorithmen, die mit Milliarden von Wörtern und Billionen von Parametern trainiert werden und komplexe Mathematik sowie Rechenleistung erfordern. Es gibt zwei Haupttypen von LLMs – offene und geschlossene.
- Offene LLMs:
- Training mit öffentlich zugänglichen Daten
- Fördern Transparenz
- Kann Schwierigkeiten bei der Erhaltung der Datenqualität und -genauigkeit verursachen
- Geschlossene LLMs:
- Mehr Stabilität und Qualitätskontrolle (bei ordnungsgemäßer Wartung)
- Verpasst möglicherweise die Innovation, die offene LLMs bieten
- Generative AI (GenAI)
- Generative AI (GenAI) ist ein Werkzeug, das in der Lage ist, Sprache, Code, Bilder, Videos und/oder Audio vorherzusagen und zu erzeugen, die als Antwort auf Fragen (genannt Prompts) sinnvoll sind. Je mehr menschliche Verstärkung angewendet wird, desto genauer werden die generierten Antworten.
- Agentic AI
- Agentic AI-Systeme sind darauf ausgelegt, autonom Ziele zu verfolgen, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen mit minimaler menschlicher Intervention zu ergreifen. Diese Systeme weisen ein gewisses Maß an Unabhängigkeit auf und integrieren oft Planung, Argumentation und Anpassungsfähigkeit.
- Anomalieerkennung
- KI-gesteuerter Prozess zur Identifizierung von Transaktionen oder Datenpunkten, die von den erwarteten Mustern abweichen – wie z. B. ein ungewöhnlicher Buchungssatz – und Teams dabei helfen, Fehler oder Betrug zu erkennen, bevor größere Probleme auftreten.
