Finanzchefs: 67% vertrauen Excel mehr als KI-Systemen

Eine Studie zeigt: Viele Finanzchefs in Großbritannien vertrauen ihren eigenen Abschlusszahlen nicht und setzen weiterhin auf manuelle Excel-Prozesse.

Das zeigt eine Studie von SixthFin, die am 27. Mai veröffentlicht wurde. Obwohl digitale Werkzeuge immer lebensfähiger werden, setzen 67 Prozent der Finanzverantwortlichen weiterhin auf manuelle Excel-Tabellen für die Kontenanalyse. Nur 15 Prozent haben spezialisierte Software im Einsatz. Die Folge: 97 Prozent der Befragten geben an, dass manuelle Prozesse ihre Teams massiv belasten.

Die Kluft zwischen KI-Träumen und Daten-Realität

Die Zahlen offenbaren einen wachsenden Widerspruch. Einerseits erwarten 84 Prozent der Finanzentscheider, dass Künstliche Intelligenz ihnen bei der Automatisierung hilft. Andererseits nennen 67 Prozent die Verbesserung der Datenqualität als ihr dringendstes Ziel. Das Problem ist kein rein britisches: Eine separate Studie aus diesem Monat zeigt, dass 63 Prozent der französischen Unternehmen immer noch auf Tabellenkalkulationen setzen. Immerhin: 50 Prozent der französischen Finanzdirektoren vertrauen ihren Daten mehr als ihre britischen Kollegen.

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Der Verifizierungs-Stau im KI-Zeitalter

Je mehr Unternehmen KI für schnellere Berichte einsetzen, desto mehr neue Arbeit entsteht. Eine am 26. Mai veröffentlichte Studie von Sage und IDC zeigt: KI kann die Rechnungsverarbeitung in manchen Branchen um 33 bis 50 Prozent beschleunigen. Doch die Finanzteams verlieren einen Großteil dieser Zeitgewinne durch manuelle Kontrollen. Genau 26 Prozent der eingesparten Zeit fließt in die Überprüfung der KI-Ergebnisse.

Im Durchschnitt verbringen Finanzexperten 12,9 Stunden pro Woche damit, KI-generierte Resultate zu validieren. Das Misstrauen sitzt tief: 71 Prozent der Finanzchefs würden jedes KI-Ergebnis ablehnen, das nicht klar nachvollziehbar ist. Sie fordern eine „Finance-Grade AI" – also Systeme, die kontrollierbar, rückverfolgbar und erklärbar sind. Die Dringlichkeit ist hoch: Eine Deloitte-Studie vom 26. Mai stellt fest, dass 61 Prozent der Finanzvorstände eine sinkende Datenqualität beobachten. Nur fünf Prozent der Unternehmen haben jedoch konkrete Gegenmaßnahmen ergriffen.

Strukturelle Hürden und das Produktivitätsparadox

Der Umstieg von manuellen auf automatisierte Systeme scheitert oft an fragmentierten IT-Landschaften. Auf der Dell Technologies World am 25. Mai betonten Vertreter von Dell und Nvidia: Zersplitterte Unternehmensdaten bleiben das größte Hindernis, um KI über die Pilotphase hinauszubringen. Bessere Datenaufbereitung sei nötig, um die Komplexität zu reduzieren.

Diese Komplexität könnte zu einem Phänomen führen, das Forscher als „KI-Gehirnüberlastung" bezeichnen. Statt Effizienz zu steigern, führt die Verwaltung mehrerer KI-Assistenten bei manchen Mitarbeitern zu kognitiver Erschöpfung und mehr Fehlern. Eine Umfrage vom 26. Mai ergab: 40 Prozent der Beschäftigten sehen keine Zeitersparnis durch KI. Eine Studie aus dem Jahr 2025 zeigte sogar, dass Softwareentwickler mit KI-Unterstützung 19 Prozent länger für Aufgaben brauchten. Sobald ein Mitarbeiter mehr als vier verschiedene KI-Anwendungen bedienen muss, sinkt die Produktivität.

Strategische Neuausrichtung auf Datenqualität

Trotz aller Probleme steigen die Investitionen. Eine Coupa-Umfrage vom 26. Mai zeigt: 58 Prozent der globalen CFOs sehen KI-Investitionen als ihre wichtigste Wachstumsstrategie – noch vor Neueinstellungen oder Marktexpansion. Die Finanzbranche zieht mit: Die Großbank JPMorgan hat für 2026 Technologieausgaben von 19,8 Milliarden Euro eingeplant, ein Plus von zehn Prozent zum Vorjahr. Auch die großen Tech-Konzerne Alphabet, Amazon, Meta und Microsoft werden ihre Investitionen 2026 auf insgesamt 550 bis 580 Milliarden Euro steigern.

Um diese Milliarden zu schützen, rückt die Datenverwaltung in den Fokus. Thales kündigte am 26. Mai eine neue Lösung zur automatischen Klassifizierung sensibler Daten an. Parallel dazu berichtet Netskope, dass 64 Prozent der europäischen Nutzer direkt mit KI-Anwendungen interagieren – ein enormer Druck auf die Datenschutzrichtlinien. 59 Prozent aller Richtlinienverstöße betreffen inzwischen regulierte Daten.

Zwischen Hype und Ernüchterung

Die aktuelle Marktforschung zeichnet ein widersprüchliches Bild. Ein KPMG-Bericht von 2026 zeigt: 75 Prozent der Finanzabteilungen setzen KI aktiv ein – ein sprunghafter Anstieg von 30 Prozent im Jahr 2024. 70 Prozent berichten von besseren Entscheidungen, 64 Prozent von präziseren Prognosen. Doch andere Analysten sind zurückhaltender.

Eine Bain-Studie vom 26. Mai offenbart: Nur 48 Prozent der Finanzmanager sehen messbare Verbesserungen im Treasury nach KI-Einführung. Gerade einmal 34 Prozent haben tatsächlich Kosten gespart. Und nur zwölf Prozent der Organisationen haben Machine-Learning-Modelle erfolgreich in die Finanzplanung integriert. Die strategische Absicht zur Modernisierung ist klar – der Abschied von Excel gestaltet sich jedoch als zäher, langsamer Prozess.

Ausblick: Das Ende der Excel-Ära?

Die kommenden Jahre könnten einen fundamentalen Wandel bringen. Softwareanbieter wie Alteryx entwickeln neue Funktionen, um die Lücke zwischen Fachabteilung und KI zu schließen. Die Erwartung: Elf Prozent der KI-Workflows werden innerhalb von drei Jahren von zentralen IT-Teams in die Fachabteilungen wandern. Diese Dezentralisierung soll den Geschäftsbereichen mehr Kontrolle über ihre Daten geben – ein Schritt, den Experten für unverzichtbar halten.

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Auch regulatorische Änderungen treiben die Modernisierung voran. Großbritannien plant, die elektronische Rechnungsstellung bis 2029 verpflichtend einzuführen, voraussichtlich nach dem Peppol-Standard. Das könnte die eklatanten Ineffizienzen im B2B-Bereich beheben: Derzeit erhalten 30 Prozent der Käufer falsche Rechnungen, 34 Prozent leiden unter Verzögerungen bei Genehmigungen. Für Finanzchefs bedeutet das: Die Ära der manuellen Excel-Falle neigt sich dem Ende zu. Gefragt sind integrierte Systeme, die Datenqualität und Geschwindigkeit gleichermaßen liefern.