Studie: So steht es um den KI-Reifegrad in Finanzteams weltweit

TL;DR: Weltweit kommt die Einführung künstlicher Intelligenz in Finanzteams zwar voran, doch die Mehrheit bleibt im mittleren Reifegrad stecken: Laut einer groß angelegten Studie nutzen rund 50 % der Unternehmen KI bereits, können sie aber noch nicht konsistent in ihren Kernprozessen verankern. Für CFOs bedeutet das: Wer jetzt an professionellen Strukturen arbeitet, kann echte Vorteile erzielen – vor allem bei Kontrolle, Skalierung und Automatisierung.

• Was der KI-Reifegrad im Finanzwesen tatsächlich aussagt
• Stärken, Schwächen & Risiken: Warum der Mittelweg riskant ist
• Für wen der Sprung ins KI-Zeitalter jetzt gelingen kann – und für wen (noch) nicht
• Die wichtigsten technischen und organisatorischen Voraussetzungen
• Welche Alternativen und Wege zum KI-Erfolg führen
• Fazit: Was CFOs und Finanzteams aus der Studie für 2026 wirklich lernen können

Wenn KI in Finanzabteilungen zur Geduldsprobe wird

Jede:r CFO träumt von automatisierten Prozessen, messerscharfen Prognosen und effizienten Kontrollmechanismen – doch die Praxis sieht oft anders aus: Künstliche Intelligenz ist in vielen Finanzabteilungen längst angekommen, bleibt aber häufig ein Flickenteppich aus Testprojekten und halbfertigen Lösungen. Warum scheitern so viele Teams daran, KI-Lösungen in den Unternehmensalltag zu überführen?

Künstliche Intelligenz gilt als Schlüsseltechnologie, um Prozesse in Finanzabteilungen zu automatisieren, Kosten zu senken und Entscheidungen zu beschleunigen. Doch gerade im stark regulierten Umfeld stehen CFOs und ihre Teams vor besonderen Herausforderungen: Sie müssen nicht nur Innovation fördern, sondern auch jederzeit Kontrolle, Auditierbarkeit und Compliance sicherstellen. Die aktuelle Payhawk-Studie liefert erstmals konkrete Zahlen zum Reifegrad, zur Durchdringung und zu den Risiken der KI-Adoption im internationalen Vergleich.

Was der KI-Reifegrad in Finanzteams wirklich bedeutet

Die von Payhawk initiierte Umfrage unter 1.520 Führungskräften legt offen: Die Einführung von KI-Lösungen ist zwar weltweit in vollem Gange, doch das Ausmaß der Integration unterscheidet sich drastisch. Nach Selbsteinschätzung bewerten rund die Hälfte der Unternehmen ihren KI-Reifegrad als „mittel“ (Stufe 4–6 von 10). Viele Teams experimentieren mit Automatisierung und digitalen Assistenten, doch eine stabile, skalierbare Integration in die Finanzprozesse gelingt längst nicht allen. Im Gegensatz dazu sehen sich nur etwa ein Drittel der Unternehmen schon als „hochreif“, während kleinere und traditionellere Organisationen häufig zurückliegen.

• Experimentierfreude: Viele Finanzabteilungen testen KI für Rechnungsprüfung, Budgetplanung oder Spesenmanagement – die vollständige Automation bleibt jedoch aus.
• Skalierbarkeit: Der Durchbruch gelingt vor allem dort, wo Prozesse bereits standardisiert und digitalisiert sind.
• Kontrollmechanismen: Der Reifegrad bemisst sich nicht nach Einsatz spannender Tools, sondern nach der Integration in kontrollierte, auditierbare Abläufe.

Stärken, Schwächen und Risiken: Warum der Mittelweg riskant sein kann

Im Alltag zeigt sich: Ein mittlerer KI-Reifegrad ist oft das größte Risiko. Teams nutzen zwar schon innovative Ansätze, haben aber weder genügend Struktur für Skalierung noch die volle Sicherheit, um zentrale Prozesse zu automatisieren. Die Studie identifiziert typische Plus- und Minuspunkte dieses „Zwischenstandes“.

• Pluspunkt: Innovationsbereitschaft – Die Bereitschaft, neue KI-Projekte auszuprobieren, sorgt für erste Effizienzgewinne im Finanzalltag.
• Pluspunkt: Flexibilität – Viele Unternehmen bauen ihre Prozesse modulweise um und profitieren so von ersten Automatisierungsschritten.
• Minuspunkt: Fehlende Governance – Ohne konsistente Daten und klare Richtlinien fehlt häufig die Grundlage für skalierbare KI-Lösungen.
• Pluspunkt: Aktiver Austausch – Besonders größere Organisationen investieren in Wissenstransfer und Best Practices.
• Minuspunkt: Hohes Ausführungsrisiko – Werden Kontrollmechanismen vernachlässigt, kann KI zum Compliance-Problem werden.
• Praxisfazit: Wer KI nur „halb“ einführt, riskiert mehr Reibungsverluste als echte Effizienzgewinne.

Für wen der Sprung ins KI-Zeitalter jetzt gelingen kann – und für wen (noch) nicht

Die Studie zeigt, dass der Weg zur „KI-Kompetenz“ stark von Branche und Unternehmensgröße abhängt. Besonders technologieorientierte Unternehmen mit mehr als 250 Mitarbeitenden schaffen es häufiger, schlüssige KI-Lösungen zu betreiben. Regulierte Branchen und Mittelständler tun sich schwerer. Klar wird auch: Je verzweigter die Organisation, desto eher lohnt sich die Investition in standardisierte, zentralisierte Steuersysteme – vorausgesetzt, die Datenbasis stimmt.

• Technologieunternehmen mit wachsender Größe, die bereit sind, Standardisierung und zentrale Steuerung zu fördern
• Finanzabteilungen mit digitalisierungsaffinen Führungskräften und klar definierten Kontrollprozessen
• Unternehmen in weniger regulierten Branchen, die proaktiv in Datenkonsistenz investieren
• Nutzer:innen aus klassischen Branchen (z. B. Fertigung, Einzelhandel, Logistik, Energie, Gesundheitswesen), die manuell und dezentral arbeiten, bleiben oft zurück – vor allem, wenn das Daten- und Regelwerk lückenhaft ist

Die wichtigsten technischen und organisatorischen Voraussetzungen

Ob KI tatsächlich einen echten Mehrwert im Finanzalltag bietet, hängt maßgeblich von der jeweiligen Ausgangslage ab. Die Studie liefert hierfür einige Schlüsselkriterien – sie lassen sich auf jede Finanzorganisation übertragen.

Welche Alternativen und Wege zum KI-Erfolg führen

Auch wenn viele Unternehmen beim Thema KI im Finanzwesen derzeit in der Warteschleife stecken: Es gibt unterschiedliche Strategien, die Transformation nachhaltig voranzubringen. Wichtig ist die Orientierung an passenden Best Practices und die sukzessive Integration von KI in bewährte Kontrollstrukturen, statt Insellösungen aufzubauen.

• Iterative Integration: Schrittweises Einführen von KI in klar abgrenzbaren Teilbereichen (z. B. Ausgabenmanagement, Rechnungsprüfung)
• Erst Daten, dann Automation: Zuerst Fokus auf Aufbau konsistenter Datensätze – dann Automatisierung und KI-Optimierung
• Kooperation mit spezialisierten Anbietern: Zusammenarbeit mit Anbietern von KI-gestütztem Ausgabenmanagement zur Vermeidung von Punktlösungen

Fazit: Was CFOs und Finanzteams aus der Studie für 2026 mitnehmen sollten

Die Ergebnisse der Studie mahnen zur Ehrlichkeit: KI im Finanzwesen ist kein Selbstläufer. Der größte Fehler ist es, beim „halben“ Reifegrad stehenzubleiben und weder volle Kontrolle noch echte Skalierbarkeit zu erreichen. Wer offene Baustellen bei Daten und Governance angeht, kann kluge und konsistente KI-Lösungen etablieren – und sich so entscheidende Wettbewerbsvorteile sichern.

• ✅ Klare Strukturen und einheitliche Datenbasis sind der Schlüssel zur erfolgreichen KI-Nutzung im Finanzsektor
• ✅ Der Aufbau kontrollierter, auditierbarer Prozesse erhöht die Sicherheit – und das Vertrauen in KI-Lösungen
• ⚖️ CFOs sollten den eigenen Reifegrad nüchtern einschätzen und gezielt in die Schließung von Lücken investieren
• ❌ Wer KI nur fragmentiert und ohne standardisierte Richtlinien nutzt, riskiert Compliance-Probleme und verpasste Effizienzgewinne

Häufige Fragen zum Stand der KI in Finanzteams (FAQ)

Frage 1: Was bedeutet ein mittlerer KI-Reifegrad im Finanzbereich konkret?

Ein mittlerer Reifegrad heißt: KI wird bereits angewandt, oft im Rahmen von Pilotprojekten oder Einzelprozessen, aber eine vollumfängliche, standardisierte Nutzung in allen Kernprozessen gibt es noch nicht.

Frage 2: Warum ist KI im Finanzwesen besonders schwierig zu implementieren?

Weil Kontrollen, Nachvollziehbarkeit und strengere Vorschriften im Finanzbereich Pflicht sind – KI muss hier besonders transparent, auditierbar und regelkonform eingesetzt werden.

Frage 3: Für welche Unternehmen eignet sich die verstärkte Einführung von KI-gestützten Finanzlösungen am meisten?

Vor allem für große Technologieunternehmen und Organisationen, die bereits über eine solide Datenstruktur und standardisierte Prozesse verfügen.

Frage 4: Worin besteht das größte Risiko bei halbherzigen KI-Implementierungen?

In der fehlenden Kontrolle und im Ausführungsrisiko: Ohne klare Regeln und Konsistenz könnten falsche Entscheidungen automatisiert werden oder Compliance-Probleme entstehen.

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Weitere Infos, Herstellerangaben & Quellen

In diesem Abschnitt bündeln wir offizielle Herstellerangaben, redaktionelle Einschätzungen und externe Daten. Hochzahlen im Text verweisen auf die unten genannten Quellen.

• Herstellerangaben: Die zentralen Zahlen, Fakten und Zitate basieren auf der offiziellen Pressemitteilung zum „Payhawk CFO AI Readiness Report“ und dem dort enthaltenen Datenblatt sowie begleitenden Interviews mit Finanzverantwortlichen im Rahmen der Studie.
• Redaktionelle Einordnung: Alle Bewertungen zu Plus- und Minuspunkten, Zielgruppen und Risiken basieren auf einer unabhängigen redaktionellen Analyse und ersetzen keine offiziellen Testberichte oder Laborergebnisse.
• Externe Quellen zu Zahlen, Daten & Fakten:
  1. ¹ Payhawk CFO AI Readiness Report 2026, internationale Studie (https://payhawk.com/de)
  2. ² IResearch: Marktanalyse zur KI-Adoption in Finanzteams, 2025 (https://www.iresearch.com/financial-ai-readiness-2025/)

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