Für die einen ist KI eine Bedrohung für die Menschheit, für die anderen ein Segen, der eine verheißungsvolle Zukunft verspricht. Was letztlich stimmt, hängt davon ab, wie wir damit umgehen und was wir daraus machen. 

Künstliche Intelligenz ist ein Werkzeug, das wir richtig nutzen müssen

Der scheinbar unaufhaltsame Siegeszug der Künstlichen Intelligenz, insbesondere der generativen KI, sorgt derzeit für hitzige Diskussionen. Dabei sollten wir sie in erster Linie als ein Werkzeug betrachten. Und sie braucht daher jemanden, der sie richtig bedient und sinnvoll einsetzt. Damit sind wir beim Menschen. Der intelligente Umgang mit Werkzeugen gehört seit Urzeiten zu unseren herausragendsten Fähigkeiten. Warum sollte das bei KI anders sein? Sie soll uns im Idealfall unterstützen und besser machen. Daraus ergibt sich folgerichtig die Frage, was KI eigentlich besser kann als der Mensch.

Automatisierung durch KI: Effizienz versus Kreativität und Intuition

KI ist in der Lage, langweilige, wiederkehrende Tätigkeiten automatisch zu erledigen. Sie kann Unmengen von Daten sichten, verarbeiten, analysieren und daraus Faktoren für die Entscheidungsfindung extrahieren. Bei typisch menschlichen Eigenschaften wie Kreativität, Einfühlungsvermögen, moralischem Empfinden, Emotionalität und der Fähigkeit zur Selbstkritik aber muss sie passen. Und ihr fehlt der innere Kompass, Entscheidungen über den Tellerrand hinaus treffen zu können und aus Intuition heraus etwas Anderes, völlig Neues und Wertvolles zu tun. Käme KI beispielsweise von sich aus auf die verwegene Idee, innerhalb eines Jahrzehnts auf dem Mond landen zu wollen?

Let‘s work together

Damit sind die Vorgaben für die Arbeitsteilung und Kooperationsformen zwischen Mensch und KI klar umrissen. Für den Einsatz von KI in Unternehmen ergeben sich daraus typische Einsatzszenarien. Sie liegen vor allem an den Bruchstellen einer sich rasant verändernden Arbeitswelt wie Fachkräftemangel, Workflow-Optimierung, Innovationsbeschleunigung oder veränderten Service-Anforderungen. Hier kann KI wertvolle Dienste leisten. Wer sie dafür nutzt, hat gute Chancen, daraus Wettbewerbsvorteile zu ziehen.

Die Notwendigkeit der KI-Integration: Chancen und Herausforderungen für Unternehmen

Verzicht oder Ignoranz sind also keine Optionen. Der Konkurrent, der mit KI-Unterstützung seine Entwicklungsprozesse verkürzt und Kosten optimiert, sagt Danke. Ohne Einarbeitung und koordiniertes Lernen wird das natürlich nicht funktionieren. Denn nur wer sein Werkzeug wirklich beherrscht, kann kreativ, produktiv und verantwortungsvoll damit umgehen. Generative KI stellt uns hier vor ganz neue Herausforderungen, denn sie simuliert Kreativität. Das sollten und müssen wir nutzen. KI ist nicht mehr und nicht weniger als ein unglaublich mächtiges Werkzeug. Es kommt nur darauf an, was wir daraus machen.

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Künstliche Intelligenz (KI) kann Unternehmen nicht nur dabei helfen, interne Prozesse und Aufgaben effizienter zu organisieren. Auch im Umgang mit Kunden bietet die Technologie enormes Potenzial, um die Customer Experience (CX) – und damit die Zufriedenheit der Konsumenten – zu steigern. Das Spektrum der Möglichkeiten reicht dabei von der Personalisierung der Kundeninteraktion bis hin zur Optimierung des Bestandsmanagements. Wer sich hier als Organisation weiterentwickeln will, steht vor Fragen wie: Wo also lohnt es sich für Unternehmen, im Bereich Customer Experience in KI zu investieren, wie geht man am besten vor – und was ist am Ende der Nutzen?

Die Top 5 Vorteile von KI für die Customer Experience

Ein grundlegendes Element der Customer Experience ist die Produkt Experience (PX), weshalb es sich lohnt, sich zunächst auf diesen Bereich zu konzentrieren. Denn mit KI fällt es Unternehmen in der Regel deutlich leichter, effiziente und hochpersonalisierte Produkterlebnisse über mehrere digitale und physische Kontaktpunkte hinweg zu schaffen. Dies gilt nicht nur für die Touchpoints in der eigenen Organisation, sondern auch für externe Berührpunkte.

Heutige Kernanwendungen von KI für PX

Das klingt für viele Verantwortliche in Unternehmen sehr verlockend – aber zunächst muss sich das Management klar darüber werden, wie es überhaupt in das Thema KI einsteigen möchte – und das kann zunächst überfordern. In der Praxis zeigt sich aber immer wieder, dass vor allem drei Kernanwendungen entscheidend für die PX eines Unternehmens sind: Sie sollten daher zuerst angegangen werden. Meist ergibt sich daraus direkt eine logische Reihenfolge, um mit möglichst geringem Aufwand den maximalen Nutzen aus der KI zu ziehen.

Sammlung und Bereinigung von Produktdaten

Mit Hilfe von KI lassen sich Produktdaten zentral verwalten, sehr präzise bereinigen und anreichern – einschließlich der Entfernung von Duplikaten, der Datenextraktion sowie der Produktkategorisierung und -klassifizierung in großem Umfang. So entfallen für die verantwortlichen Teams langwierige manuelle Datenarbeiten.

Data Enrichment

Es lassen sich schnell und einfach gebrauchsfertige Inhalte, einschließlich Produktbeschreibungen und Produktseiten, erstellen, die genau dem „Tone of Voice“ des Unternehmens sowie vorgegebenen Zeichenlimits entsprechen und geschäftskritische Schlüsselwörter enthalten.

Personalisierung für neue Märkte und Regionen

Produktinhalte können automatisch übersetzt werden, um eine gute PX effizient in großem Maßstab und in jeder Sprache zu gewährleisten.

Die Vorteile von KI im Bereich Customer Experience

Wenn Unternehmen die genannten Punkte umsetzen, welchen Benefit können sie genau für die Customer Experience erwarten? Hier sind die wichtigsten Vorteile:

Standardisierte Produktdaten

KI-Algorithmen können Produktdaten standardisieren, indem sie konsistente Formate, Kategorien und Namenskonventionen durchsetzen. Sie können trainiert werden, um Fehler, Duplikate, Inkonsistenzen oder fehlende Informationen in Hunderttausenden von Produktlisten über verschiedene Kanäle hinweg zu identifizieren. Dies stellt sicher, dass alle Produktinformationen einheitlich strukturiert sind, was Kunden die Navigation und den Vergleich von Artikeln an den von ihnen besuchten Touchpoints erleichtert.

Datenanalyse und Personalisierung

Machine-Learning-Algorithmen können große Mengen an Kundendaten verarbeiten, um datengestützte Einblicke in Kundenpräferenzen und -verhalten zu gewinnen. Konsumgüterhersteller können beispielsweise KI nutzen, um Kundenkaufhistorien und Surfgewohnheiten zu analysieren und ihnen auf der Grundlage dessen, was Kunden mit einem ähnlichen Profil in der Vergangenheit gekauft haben, hochpersonalisierte Produktempfehlungen und Marketinginhalte anbieten.

Marktexpansion

Die Technologie hilft auch dabei, die Türen zu globalen Märkten und Kanälen zu öffnen, indem sie maßgeschneiderte, lokalisierte Inhalte in großem Maßstab erstellt. Zwar erfordern KI-generierte Übersetzungen immer noch menschliche Überwachung. Aber diese Technologie ist schon heute in der Lage, Titel, Beschreibungen, Versandgrößen oder -zeiten und Maßeinheiten zu übersetzen und dabei kulturelle Nuancen oder lokale Vorschriften zu berücksichtigen.

Effizienter Kundenservice

Im Einzelhandel können KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten rund um die Uhr Kundendienst leisten, unabhängig von Zeitzone oder Sprache. Obwohl ein Roboter oft keine komplexen Probleme lösen oder schwierige Fragen klären kann und sollte, eignet sich die Technologie, um häufige technische Fragen zu clustern – oder zumindest bestimmte Fragen direkt an die zuständigen menschlichen Mitarbeiter weiterzuleiten.

Bestandsmanagement

Durch KI-gestützte Nachfrageprognosen können Einzelhändler ihr Bestandsmanagement besser ausbalancieren. Dazu gehört das Training von KI-Algorithmen mit historischen Verkaufsdaten und Markttrends, wobei Variablen wie erhöhte Nachfrage während der Feiertage oder plötzliche Verkaufsrückgänge berücksichtigt werden. Auf diese Weise können Einzelhändler präzise Vorhersagen über Bestellmengen treffen und so kostspielige Über- oder Unterbestände wirksam vermeiden.

Fazit

KI bietet enorme Potenziale, um das Kundenerlebnis deutlich zu verbessern. Von der Datenbereinigung und -anreicherung über die Datenanalyse und Personalisierung bis hin zur Marktexpansion, effizientem Kundenservice und Bestandsmanagement – KI-gestützte Tools können in allen Phasen signifikante Vorteile bringen. Unternehmen, die diese Technologien frühzeitig und effektiv einsetzen, verbessern nicht nur ihre Produktqualität, sondern steigern auch ihre Innovations- und Wettbewerbsfähigkeit – ein entscheidender Faktor, um in hart umkämpften Märkten eine Vorreiterposition einzunehmen.

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Digitale Zwillinge sind für die Industrie 4.0 essentiell. Ihre Implementierung setzt jedoch eine sorgfältige Planung und Ausführung voraus. NTT DATA, ein weltweit führendes Unternehmen für digitale Business- und IT-Dienstleistungen, erklärt, auf welche Punkte Unternehmen achten müssen und wie sie am besten vorgehen.  

In sechs Schritten zum Digitalen Zwilling

Viele produzierende Betriebe haben in den vergangenen Jahren in ihre Digitalisierung investiert – schließlich stehen sie unter enormen Druck, Prozesse effizienter zu gestalten und die erforderliche Produktqualität trotz fehlender Ressourcen zu gewährleisten. So wurden neue Sensoren eingeführt, um Bauteile zu tracken oder Produktionsanlagen zu überwachen. Wenn es allerdings darum geht, das komplexe Geflecht in einer Fertigung wirklich zu verstehen und zu optimieren, führt kein Weg an einem Digitalen Zwilling vorbei. Damit Realisierung, Implementierung und Betrieb reibungslos funktionieren, sollte sich die Industrie Schritt für Schritt an die Umsetzung machen.  

Schritt 1: Verständnis des Konzepts

Bevor Unternehmen starten, müssen sie erst einmal die Technologie genau verstehen. Ein Digitaler Zwilling ist eine virtuelle Darstellung eines physischen Produkts oder Prozesses, die mithilfe von Echtzeitdaten dessen Verhalten simuliert und analysiert. In der Fertigung kann ein Digitaler Zwilling beispielsweise eine virtuelle Version einer Maschine, einer Produktionsanlage oder einer kompletten Fabrik sein. Dieses Abbild ermöglicht es den Ingenieuren und Betreibern, verschiedene Szenarien zu simulieren, die Auswirkungen von Änderungen vorherzusagen und die Leistung in Echtzeit zu überwachen. Die Königsdisziplin ist schließlich ein bidirektionales System, bei dem der Digitale Zwilling sein Pendant in der realen Welt nahezu vollständig selbst steuert.

Schritt 2: Identifizierung der Ziele

Als nächstes müssen Unternehmen grundlegende Fragen klären und ein gemeinsames Verständnis über Art und Umfang des Digitalen Zwillings entwickeln. Geht es nur um ein gerendertes, bewegtes 3D-Modell oder um einen realen Anwendungsfall wie die virtuelle Inbetriebnahme einer Produktionslinie? Die Festlegung klarer Ziele – ob nun die Verbesserung der Anlageneffizienz, die Steigerung der Produktqualität, die Reduzierung von Ausfallzeiten oder die Optimierung der Ausbildungs- und Wartungsprozesse – hilft dabei, den Fokus während des Implementierungsprozesses zu behalten und sicherzustellen, dass die Investition in den Digitalen Zwilling einen messbaren Mehrwert für das Unternehmen bietet.

Schritt 3: Auswahl der richtigen Technologie

Ein Digitaler Zwilling umfasst zunächst einmal eine Kombination aus Sensoren, Datenbanken, Algorithmen und Visualisierungswerkzeugen, die die zu erfassenden Informationen strukturieren (ontologisches Modell). Sensoren sammeln Informationen aus der physischen Umgebung, welche dann in Datenbanken gespeichert und verarbeitet werden. Mithilfe von Algorithmen werden diese Daten analysiert und in ein virtuelles Modell umgewandelt. Visualisierungswerkzeuge wiederum helfen, den Digitalen Zwilling zu betrachten und detailliert zu analysieren. Gleichzeitig ist der Digitale Zwilling eng mit Technologien wie Edge Computing und Private 5G verbunden. Die Datenverarbeitung direkt vor Ort verhindert Verzögerungen, die bei der Übertragung in ein zentrales Rechenzentrum oder die Cloud unweigerlich entstehen. In der Produktionsumgebung selbst sorgt der aktuelle Mobilfunkstandard mit seiner großen Bandbreite und ultraniedrigen Latenz für verzögerungsfreie Übertragungen. So kommen die Daten nicht nur blitzschnell bei den Digitalen Zwillingen an, sondern deren Erkenntnisse und Anweisungen werden auch umgehend zurückgespielt, sodass die Maschinen nahezu in Echtzeit auf Ereignisse reagieren können.

Schritt 4: Integration von Datenquellen

Die Qualität und Verfügbarkeit der Daten spielt bei der Realisierung eines Digitalen Zwillings eine zentrale Rolle. Zunächst müssen die verschiedenen Informationen, die Sensoren und IoT-Konnektoren erfassen, an zentraler Stelle zusammengeführt werden. Genauso wichtig ist es, dass die gelieferten Betriebs- und Umgebungsdaten aus der realen Welt mit weiteren Informationen aus dem Unternehmen wie Stücklisten, Konstruktionsspezifikationen oder Protokollen von Kundenbeschwerden kombiniert werden. Eine umfassende Datenintegration ist entscheidend, um einen genauen und vollständigen Digitalen Zwilling zu erhalten, der ein realistisches Abbild des physischen Produkts oder Prozesses bietet.

Schritt 5: Modellierung des Digitalen Zwillings

Parallel dazu wird ein Modell des realen Objekts erstellt. Unternehmen sollten einem strukturierten und iterativen Prozess für das Entwerfen, Modellieren, Simulieren, Validieren und Verfeinern ihres Digitalen Zwillings folgen. Damit das Modell alle Erwartungen erfüllt, kann es zudem sinnvoll sein, die unterschiedlichen Stakeholder – von Kunden über Lieferanten bis zu Mitarbeitern – in den Entwicklungs- und Testprozess einzubeziehen. Schließlich muss das virtuelle Abbild mit Echtzeitdaten über Zustand, Leistung, Umgebungseinflüsse oder Verhaltensmuster „gefüttert“ und aktuell gehalten werden.

Schritt 6: Kontinuierliche Optimierung

Ein Digitaler Zwilling ist kein statisches Konzept, sondern sollte kontinuierlich optimiert und aktualisiert werden, um mit den sich ändernden Anforderungen und Bedingungen Schritt zu halten. Unternehmen sollten die gewonnenen Erkenntnisse nutzen, um Verbesserungen vorzunehmen und neue Funktionen hinzuzufügen. Dies kann die Feinabstimmung von Modellparametern, die Integration neuer Datenquellen oder die Anpassung von Algorithmen umfassen, um die Genauigkeit und Relevanz des Digitalen Zwillings ständig zu verbessern.

„Richtig geplant und umgesetzt, bringt der Digitale Zwilling eine Vielzahl von Vorteilen. Dazu zählen nicht nur die Minimierung von Fehlern oder die Verbesserung der jeweiligen Produktsicherheit: Die daraus resultierende optimierte Steuerung von Anlagen wirkt sich direkt positiv auf die Profitabilität aus“, erklärt Marcus Giehrl, Practice Director Innovations and Smart Technologies bei NTT Ltd. (ein Unternehmen der NTT DATA, Inc.). „Eine schlechte Vorbereitung kann jedoch schnell zum Verhängnis werden. Indem Unternehmen Schritt für Schritt vorgehen, stellen sie sicher, dass die Implementierung reibungslos verläuft und die gewünschten Ergebnisse erzielt werden.“

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Die Digitalisierung ist mehr als nur technologischer Fortschritt – in Zukunft wird sie zum entscheidenden Faktor für Wettbewerbsfähigkeit und Effizienz in Unternehmen. Von der Vereinfachung der Buchhaltung über die Automatisierung repetitiver Aufgaben bis zu einer verbesserten Kundenbetreuung finden sich unzählige Anwendungsgebiete für moderne, technische Lösungen. Der folgende Artikel bietet eine Übersicht darüber, was genau Unternehmen in den nächsten Jahren erwarten könnte.

Verpflichtung zur elektronischen Rechnung bis spätestens 2028

Mit der elektronischen Rechnung hat die Bundesregierung bereits vor Jahren einen wichtigen Schritt in Richtung der Vereinfachung von Geschäftsprozessen und Reduzierung von Bürokratie getätigt. Bereits seit 2020 sind Unternehmen verpflichtet, bei öffentlichen Aufträgen eine Rechnung im elektronischen Format an den Auftraggeber zu übermitteln. Nun kommt mit dem Wachstumschancengesetz auch die Verpflichtung zur elektronischen Rechnung im B2B-Bereich. Durch die E-Rechnung ergeben sich dabei viele Vorteile, darunter:

• Entlastung der Unternehmensverwaltung
• Schnellerer Datenaustausch
• Sichere und verschlüsselte Kommunikation
• Einheitliches Datenformat innerhalb der EU

Die Umstellung läuft gestaffelt ab und ist mit einigen Übergangsfristen verbunden: Ab dem 1. Januar 2025 müssen alle Unternehmen in Deutschland elektronische Rechnungen empfangen, ausstellen und verarbeiten können. Bis 2028 gibt es Übergangsfristen für Unternehmen bestimmter Größe, welche eine weitere Nutzung sonstiger Rechnungen ermöglichen. Ab 2028 ist die Nutzung der E-Rechnung jedoch allgemein verpflichtend.

Gemäß dem Wachstumschancengesetz muss die Rechnung in einem strukturierten, elektrischen Format ausgestellt und übermittelt werden. Dieses muss der EU-Richtlinie 2014/55/EU entsprechen, welche die Standards für das elektronische Rechnungswesen festlegt. Beliebte Rechnungsformate sind aktuell ZUGFeRD und XRechnung, die bereits in vielen Buchhaltungsprogrammen verarbeitet werden können.

Verbesserung des Kundenkontaktes durch technologischen Fortschritt

Wie bei allen Änderungen, Anpassungen und Ausrichtungen eines Unternehmens, sollten auch bei der Digitalisierung nie die Interessen des Kunden aus den Augen verloren werden. Der technologische Fortschritt kann bei richtiger Anwendung sowohl die Servicequalität als auch die Kundenzufriedenheit erheblich steigern, indem Unternehmen auf Kundenanfragen spezifischer und schneller reagieren.

Übrigens: Bereits jetzt zeigen nationale Umfragen, dass rund 50 Prozent der großen Unternehmen künstliche Intelligenz in der Kundenbetreuung einsetzen. Dazu zählen unter anderem Chatbots, die KI-gesteuerte Annahme von Telefonanrufen oder die größtenteils autonome Bearbeitung von E-Mails. Zusätzlich können folgende Techniken die Zusammenarbeit mit Kunden erheblich verbessern:

• Customer Relationship Management (CRM): CRM-Systeme sammeln und analysieren Kundendaten, um personalisierte Dienstleistungen und Angebote zu erstellen. Sie ermöglichen es Unternehmen, schnell und präzise auf wechselnde Anforderungen von Kunden einzugehen.

• Soziale Medien und Messaging-Apps: Soziale Netzwerke wie Instagram, X oder Snapchat bieten neue Kanäle für den direkten Kontakt zum Kunden oder als Werbeplattform. Unternehmen können schneller auf Anfragen reagieren und die Kundenbindung stärken.

• Automatisiertes E-Mail-Marketing: Personalisierte E-Mail-Kampagnen können in wenigen Minuten erstellt und versendet werden, wobei diese auf die individuellen Wünsche jedes Kunden eingehen.

Insgesamt erhöhen digitale Tools die Kundenbindung und verbessern die Effektivität der Kommunikation. Dort, wo ein menschlicher Ansprechpartner die bessere Wahl ist, sollten jedoch nach wie vor Experten eingesetzt werden, denn auch in Zeiten fortschreitender Digitalisierung kann der direkte Kontakt nicht ersetzt werden.

Neue Geschäftsmodelle und Chancen durch die Digitalisierung

Die Digitalisierung im Unternehmensumfeld sorgt vorrangig für Verbesserungen bestehender Prozesse – beispielsweise durch die automatisierte Zuordnung von Ein- und Ausgangsbelegen und die Bearbeitung täglicher Aufträge und Rechnungen. Bereits jetzt können durch eine Digitalisierung der Unternehmensverwaltung etwa 30 Prozent der Personalkosten eingespart werden.

Daneben eröffnen neue Technologien vollkommen neue Geschäftsmodelle und Chancen in der Unternehmenswelt. Durch die verbesserte Verarbeitung von Kundendaten können neue Bedürfnisse erkannt und auf diese eingegangen werden, was neue Umsatzquellen erschließt. Zudem können eingesparte Mitarbeiter in anderen Bereichen des Unternehmens eingesetzt werden, was die Wirtschaftlichkeit und Produktivität erhöht.

Die Digitalisierung erhöht bei richtiger Schulung der Mitarbeiter und Vermittlung der Anpassungen außerdem die Mitarbeiterzufriedenheit im Unternehmen, denn viele „lästige“ Aufgaben können automatisiert durch künstliche Intelligenz übernommen werden. Dies entlastet Firmen in Zeiten von Fachkräftemangel und vollen Auftragsbüchern.

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Für Unternehmen kann der Einsatz künstlicher Intelligenz ein leistungsfähiges Werkzeug sein, um das rasante Tempo einer sich stetig wandelnden regulatorischen Landschaft zu meistern. Gerade Branchen, die enormen Datenmengen verwalten und nutzen, wie beispielsweise die Steuerverwaltung, erkennen bereits das Potenzial von maschinellem Lernen und intelligenter Automatisierung.

Wie generative KI die Steuer-Compliance verändert

Generative KI ist ein technologischer Fortschritt, der es jedem – vom CFO bis zum Compliance-Manager – ermöglicht, Aufgaben mit standardisierten Tools schneller zu bewältigen. Dabei kann sie interne Prozesse rasch effizienter gestalten, was vor allem für kleinere Unternehmen von großem Nutzen ist. Doch die Einführung von KI und ihre Auswirkungen werden eher evolutionär als revolutionär sein.

Führungskräfte sollten bedenken, dass wir bei der Nutzung dieser Technologie in Unternehmen erst am Anfang stehen. Es gibt enorme Vorteile – aber auch reale Risiken, wie beispielsweise den möglichen Verlust von geistigem Eigentum, das im Rahmen des KI-Trainings verwendet wird. Eine solch enorme Menge an Rechenleistung ist zudem nicht einfach zu implementieren und die Integration birgt Raum für Fehler. Führungskräfte, die eine KI-Implementierung in Angriff nehmen, sollten daher das Sprichwort im Hinterkopf behalten, dass mit großer Macht auch große Verantwortung einhergeht.

Mit dem richtigen Ansatz gibt es jedoch viele Anwendungsfälle, in denen KI einen bedeutenden Unterschied im Compliance-Management machen wird.

Technologische Transformation und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften 

Bei der Einhaltung von Steuervorschriften und bei der Erstellung von Berichten bieten sich zahlreiche Möglichkeiten zur Automatisierung und Implementierung von KI. Bei der Berichterstattung über indirekte Steuern – wie der Mehrwertsteuer (MwSt.) und der Steuer auf Waren und Dienstleistungen (GST) – handelt es sich um repetive Prozesse. KI kann Unternehmen dabei unterstützen, den Überblick über ihre Steuerverpflichtungen zu behalten und Unstimmigkeiten zu erkennen, sobald sie auftreten. So lässt sich beispielsweise sicherstellen, dass die richtige Mehrwertsteuer auf individuelle Transaktionen regelkonform angewendet wird. 

Es gibt weitere Prozessoptimierungen, die mittels der Integration von KI möglich werden. Im Einkauf kann KI die Entscheidungsfindung auf der Grundlage von spezifischen Faktoren erleichtern wie der Person, die eine Rechnung einreicht. Im Ausgabenmanagement kann KI die zeitaufwändige Dateneingabe beschleunigen, indem sie optische Zeichenerkennung (OCR) zum „Lesen“ von Dokumenten und natürliche Sprachverarbeitung für den Inhalt von Finanzdokumenten einsetzt. KI entlastet zudem Mitarbeitern dabei, Ausgabenrichtlinien zu verstehen, Managern zu helfen, anormale Ausgabenmuster zu erkennen, und Controller zu unterstützen, indem sie Klassifizierungen für Transaktionen vorschlagen.

Weltweit gibt es jeden Monat schätzungsweise 14.000 regulatorische Änderungen in den rund 19.000 Steuerrechtsordnungen. Generative KI wird ein unschätzbares Tool sein, um diese Menge an Änderungen im Steuerbereich zu überblicken. So können sich Unternehmen in die Lage versetzen, mit regulatorischen Änderungen bei der internen Compliance oder bei Prüfungen Schritt zu halten. Mit der Zeit werden prädiktive Modelle es Unternehmen sogar ermöglichen, regulatorische Änderungen zu antizipieren und ihnen zuvorzukommen.

KI kann zur Identifizierung potenzieller Kunden und Regionen eingesetzt werden, um den Umsatz zu steigern und gleichzeitig das Gewinnwachstum zu fördern. Für Unternehmen im B2B-Bereich verkürzen KI-Tools die Erkennungszeit für Betrug von Tagen auf Minuten. Damit ist die Betrugserkennung nicht länger reaktiv, sondern kann in Echtzeit erfolgen. In den Proof-of-Concepts, die Sovos getestet hat, konnte bereits eine Genauigkeit von bis zu 99 Prozent erreichet werden.

Effektive Implementierung für die Finanzfunktion 

Für Unternehmen, die planen, KI in ihre Finanzfunktionen zu integrieren, existieren bewährte Methoden, die zur erfolgreichen Implementierung beitragen. Es ist entscheidend, dass die Abteilungen von Anfang an ein klares Verständnis für die Herausforderungen haben, die sie mit KI lösen möchten. Zudem gilt es, das Potential und die Durchführbarkeit der geplanten Lösung klar zu definieren. Diejenigen, die KI implementieren wollen, müssen die potenziellen Auswirkungen auf verschiedene Stakeholder wie Kunden, Mitarbeiter, Partner sowie Aufsichtsbehörden berücksichtigen.

Wie bei den meisten Technologien hängt der Erfolg der KI von den Daten ab, die für das maschinelle Lernen verwendet werden. Die Auswahl der richtigen Tools für die jeweilige Aufgabe spielt ebenfalls eine entscheidende Rolle. KI ist keine Universallösung und es gibt viele verschiedene Ansätze, wie maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision und Deep Learning. Finanz- und IT-Abteilungen sollten gemeinsam die Verfügbarkeit und Qualität ihrer Daten sowie die Skalierbarkeit und Sicherheit ihrer Infrastruktur bewerten. Die Kompatibilität und Interoperabilität der zugrunde liegenden Systeme sollten ebenfalls in den Bewertungsprozess mit einbezogen werden. Außerdem sind nicht alle großen Sprachmodelle (LLMs) gleich, und einige werden einem bestimmten Anwendungsfall besser gerecht als andere. Dies unterstreicht die Bedeutung von regelmäßigen Tests, schnellem Scheitern und kontinuierlicher Verbesserung.

Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Mitarbeiter Vertrauen in die KI-Lösungen aufbauen, indem sie schrittweise mit diesen Technologien vertraut gemacht werden und durch Schulungen und Weiterbildungen eine solide Grundlage für ihre Nutzung geschaffen wird. Es gibt drei Stufen der KI-Einführung: Algorithmen, die Vorschläge machen, Algorithmen, die Abkürzungen anbieten, und schließlich Algorithmen, die die Arbeit erledigen – während erfahrene Mitarbeiter ihre Fortschritte überwachen. In jeder Phase müssen die Führungskräfte des Unternehmens die Leistung der KI-Lösung bewerten, um sicherzustellen, dass sie dem Unternehmen den größtmöglichen Nutzen bringt.

Der Compliance-Kurve einen Schritt voraus sein

Unternehmen, die sich mit innovativen Steuertechnologielösungen auseinandersetzen und bereits KI in ihre Technologien integrieren, können einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil erzielen. Generative KI entlastet Finanzverantwortliche von mühsamen, zeitaufwändigen und repetitiven Aufgaben. So ergibt sich mehr Raum, um sich auf strategische Geschäftsfunktionen wie Fusionen, Übernahmen oder Risikominderung zu konzentrieren. Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, wie generative KI das Leben von Steuer- und Compliance-Experten erleichtern kann. Mit der richtigen Vorbereitung und den richtigen Partnern ermöglicht generative KI den Führungskräften von heute, Prozesse zu rationalisieren, Risiken zu mindern und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Auf diese Weise wird Compliance nicht mehr nur eine funktionale Notwendigkeit, sondern ein echter Wachstumsmotor.

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