Kommentar von Marius Weitzel, Genpact Agentic AI in der Finanzautomatisierung

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Finanzabteilungen in Deutschland stehen unter wachsendem Druck: Prozesse müssen schneller laufen, Risiken sinken, Compliance lückenlos funktionieren – und das alles bei begrenzten Ressourcen. In der Praxis zeigt sich jedoch: Viele Unternehmen arbeiten weiterhin mit historisch gewachsenen Systemlandschaften, manuellen Workflows und Excel-basierten Auswertungen.

Dabei ist der Bedarf an Automatisierung hoch. Fachkräftemangel, steigende regulatorische Anforderungen und volatile Märkte sorgen dafür, dass Finanzverantwortliche gezielt nach Lösungen suchen, die über klassische Robotic Process Automation (RPA) hinausgehen. Genau hier setzt Agentic AI an – und markiert einen Paradigmenwechsel.

Während herkömmliche KI-Systeme auf statischen Regeln oder historischen Datenmustern basieren, agiert Agentic AI dynamisch: Sie trifft Entscheidungen eigenständig, plant Prozesse vorausschauend, passt sich laufend an neue Informationen an – und lernt kontinuierlich dazu. In der Praxis bedeutet das: Agentic AI kann komplexe Abläufe nicht nur automatisieren, sondern aktiv steuern – etwa durch Priorisierung von Rechnungen, Erkennung von Anomalien oder proaktive Steuerung von Zahlungsflüssen. Die Technologie geht damit weit über bisherige Automatisierungslösungen hinaus und ermöglicht erstmals eine echte End-to-end-Automatisierung in Echtzeit.

Besonders relevant wird das in Bereichen mit hohem Abstimmungsaufwand – wie etwa im Finanzwesen, der Logistik oder im Einkauf. Dort lassen sich mithilfe autonomer Agenten nicht nur Prozesse beschleunigen, sondern auch Fehlerquellen minimieren, Risiken senken und Transparenz schaffen. So kann Agentic AI beispielsweise Rechnungen automatisch erfassen, mit Bestellungen und Wareneingängen abgleichen, Zahlungsziele optimieren oder auffällige Transaktionen zur Überprüfung kennzeichnen – ohne dass manuelle Eingriffe nötig sind.

Gerade für Unternehmen mit begrenzten IT-Ressourcen – etwa im gehobenen Mittelstand – kann Agentic AI zum strategischen Hebel werden. Voraussetzung dafür: eine saubere, integrierte und belastbare Datenbasis. Denn so leistungsfähig die Technologie auch ist – ihre Qualität hängt maßgeblich von der Qualität der Informationen ab, auf denen sie arbeitet.

Datenzugang entscheidet über den Erfolg

Agentic AI braucht mehr als Regeln – sie braucht Kontext. Damit ein KI-Agent Prozesse zuverlässig steuern kann, muss er Informationen nicht nur erfassen, sondern auch einordnen, gewichten und in Relation setzen können. Genau hier liegt in vielen Unternehmen eine zentrale Herausforderung: Zwar existieren Daten oft in großer Menge, doch sind sie in unterschiedlichen Formaten abgelegt, über viele Systeme verteilt oder nicht aktuell gepflegt. PDFs, Excel-Tabellen, E-Mails oder ERP-Systeme liefern zwar Informationen – aber ohne konsistente Semantik und Schnittstellen bleibt das Potenzial ungenutzt. Für autonome Systeme bedeutet das: Der Zugang zu relevanten Informationen muss so gestaltet sein, dass Zusammenhänge maschinell erkennbar werden.

Im Finanzbereich verschärfen sich diese Herausforderungen durch historisch gewachsene IT-Landschaften und länderspezifische Vorgaben. Unterschiedliche ERP-Instanzen, manuelle Workarounds und inkonsistente Datenstrukturen führen zu Medienbrüchen und Prozesslücken. Zwar kann Agentic AI viele dieser Hürden überwinden – doch je fragmentierter die Ausgangslage, desto höher der Aufwand. Daher ist eine konsolidierte, zugängliche Datenbasis kein Luxus, sondern eine Grundvoraussetzung für die Skalierbarkeit autonomer Systeme.

Ein erster Schritt in Richtung intelligenter Steuerung ist daher die Modernisierung der Datenarchitektur. Unternehmen benötigen skalierbare Plattformen, die zentrale Datenquellen bereitstellen, den Zugriff auf relevante Informationen vereinfachen und verschiedene Systeme miteinander verbinden – idealerweise über standardisierte Schnittstellen. Cloud- und Edge-Lösungen ermöglichen es zudem, große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten und Entscheidungen unmittelbar zu treffen.

Agentic AI kann diesen Wandel aktiv unterstützen – nicht nur als Nutzer, sondern auch als Veredler von Daten. Mithilfe von Natural Language Processing lassen sich auch unstrukturierte Informationen aus E-Mails, PDFs oder Freitextfeldern kontextbezogen auswerten. Die Systeme erkennen Muster, lernen aus historischen Entscheidungen und verbessern ihre Leistung kontinuierlich.

Der entscheidende Vorteil: KI-Agenten können Informationen nicht nur analysieren, sondern auch priorisieren und autonom in Handlungen überführen. So entsteht aus fragmentierten Rohdaten ein belastbares Fundament für intelligente Prozesse – und aus isolierten Transaktionen ein steuerbares, lernendes System.

Drei Einsatzfelder für den praktischen Nutzen von Agentic AI

Sind die Voraussetzungen geschaffen, lässt sich Agentic AI gezielt dort einsetzen, wo Prozesse besonders datenintensiv, komplex und fehleranfällig sind. Vielversprechend sind Anwendungen in drei zentralen Finanzbereichen: Accounts Payable, Record to Report und Order to Cash. In all diesen Prozessen geht es darum, große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten effizient zu verarbeiten, Entscheidungen automatisiert abzuleiten und operative Abläufe dynamisch zu steuern – also genau jene Aufgaben, für die Agentic AI konzipiert wurde.

Ein klassischer Anwendungsfall ist die Kreditorenbuchhaltung. Der Rechnungseingang ist in vielen Unternehmen immer noch fragmentiert: Rechnungen treffen in unterschiedlichen Formaten ein, werden manuell erfasst, mit Bestellungen abgeglichen und durch diverse Freigabestufen geschleust. 50 Prozent der Rechnungen sind laut unserer Umfragen noch papierbasiert, 38 Prozent der Zahlungen werden manuell abgewickelt. Gleichzeitig rechnen 80 Prozent der Unternehmen mit einem Anstieg des Zahlungsvolumens, was den Druck auf AP-Teams weiter erhöht.

Agentic AI kann hier Abhilfe schaffen. KI-Agenten übernehmen die automatische Verarbeitung eingehender Rechnungen, extrahieren relevante Informationen, prüfen Plausibilität und Übereinstimmung mit Bestelldaten – und geben bei Übereinstimmung den Zahlungsvorgang selbstständig frei. Nur in Ausnahmefällen erfolgt eine Weiterleitung an menschliche Bearbeiter. Das reduziert den Aufwand und erhöht die Datenqualität im System. Gleichzeitig sorgen eingebaute Anomalie-Erkennungen dafür, dass verdächtige Rechnungen oder doppelte Einträge frühzeitig erkannt und blockiert werden. Der gesamte Prozess läuft effizienter, sicherer und transparenter ab – weitgehend ohne manuelle Eingriffe.

Auch im Bereich Record-to-Report zeigt Agentic AI ihre Stärken. Der Monats-, Quartals- oder Jahresabschluss zählt zu den komplexeren Prozessen im Finanzwesen: Hunderte Einzelbuchungen müssen geprüft, Konten abgestimmt, Rückstellungen gebildet und Reports erstellt werden. Bislang ist dieser Prozess oft durch manuelle Tätigkeiten, Excel-Tabellen und fehlende Transparenz geprägt. Agentic AI ermöglicht hier einen kontinuierlichen, automatisierten Abschluss. Autonome Agenten überprüfen Buchungen in Echtzeit, identifizieren Abweichungen zwischen Haupt- und Nebenbüchern und bereiten Reports dynamisch auf. Komplexe Fälle werden an das zuständige Team weitergeleitet, während Standardvorgänge automatisch abgeschlossen werden. So entsteht ein kontinuierlicher Abschlussprozess, der nicht nur schneller abläuft, sondern auch unterjährig belastbare Daten liefert – eine Voraussetzung für vorausschauende Steuerung.

Der dritte zentrale Prozessbereich ist Order to Cash – und er gehört gleichzeitig zu den anspruchsvollsten. Vom Auftragseingang über die Rechnungsstellung bis zum Zahlungseingang sind zahlreiche Abteilungen und Systeme beteiligt. Verzögerungen, Medienbrüche und Dateninkonsistenzen führen regelmäßig zu Problemen: falsche Rechnungen, verspätete Zahlungen, ineffiziente Mahnläufe. Auch hier bringt Agentic AI neue Dynamik. Die Technologie kann Kundenaufträge automatisch erfassen, sie mit Bestands- und Lieferinformationen abgleichen, Rechnungen generieren und Zahlungseingänge überwachen. Bei Unstimmigkeiten – etwa fehlenden Rechnungsnummern oder abweichenden Beträgen – initiiert der Agent eigenständig Klärungsprozesse oder erstellt automatisierte Rückfragen. Ziel ist ein durchgängiger, steuerbarer End-to-End-Prozess, der nicht nur die Liquiditätssteuerung verbessert, sondern auch das Forderungsmanagement entlastet.

Zwischen Experiment und Umsetzung wächst der Handlungsdruck

Während erste Anwendungsfälle produktiv umgesetzt werden, bleibt der flächendeckende Einsatz in vielen Organisationen eine strategische Herausforderung. Der Grund liegt nicht nur in technischen Hürden wie fragmentierten IT-Landschaften oder mangelnder Datenqualität. Entscheidend ist auch die Bereitschaft, Verantwortung an KI-Agenten zu delegieren – und damit etablierte Routinen und Rollen zu hinterfragen.

In Deutschland kommt erschwerend hinzu, dass viele Finanzbereiche nach wie vor stark manuell geprägt sind. Hinzu treten rechtliche Unsicherheiten, etwa im Hinblick auf haftungsrelevante Entscheidungen autonomer Systeme, sowie eine zögerliche Cloud-Nutzung in regulierten Branchen. Gleichzeitig steigt der Handlungsdruck: Neue Geschäftsmodelle, volatile Märkte und zunehmende Anforderungen an Transparenz und Geschwindigkeit lassen herkömmliche Systeme schnell an Grenzen stoßen.

Fazit

Der technologische Fortschritt lässt kaum noch Raum für langfristige Planung im gewohnten Maßstab. Klassische Fünfjahrespläne greifen zu kurz, wenn sich die Grundlagen digitaler Prozesse in Echtzeit verändern. Agentic AI befindet sich derzeit in einer Übergangsphase: zwischen frühem Experimentieren und der ersten Welle operativer Implementierungen.

Unternehmen, die jetzt konkrete Anwendungsfälle erproben, schaffen sich mehr als nur Effizienzvorteile. Sie entwickeln ein Verständnis dafür, wie autonome Systeme Entscheidungen treffen – und welche Voraussetzungen nötig sind, damit diese Entscheidungen zuverlässig funktionieren. Diese Lernkurve ist nicht delegierbar.

Wer den Schritt in die Praxis wagt, sichert sich nicht nur operative Vorteile, sondern auch strategische Handlungsfähigkeit. Denn Agentic AI ist kein technologisches Zielbild für morgen – sondern ein reales Instrument für Unternehmen, die heute gestalten wollen.

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