KI im Treasury: Was jetzt zählt

KPMG zeigt, wie Liquiditätsplanung mit künstlicher Intelligenz gelingt. Der eigentliche Fortschritt liegt nicht in der Technologie, sondern in ihrer Umsetzung.

Bekannte Hürden, neue Lösungsansätze

Manuelle Prozesse, Datensilos und volatile Einflussfaktoren prägen den Alltag vieler Treasury-Abteilungen seit Jahren. KI-basierte Ansätze bieten heute erstmals praktikable Antworten auf diese Herausforderungen. In einer aktuellen Ausgabe der KPMG Corporate Treasury News steht daher nicht mehr das Ob im Fokus, sondern das Wie: Welche Umsetzungsstrategien führen tatsächlich zum Ziel? Strukturierte Finanzdaten bilden die Basis jeder KI-gestützten Prognose. Historische Cashflows werden durch externe Quellen wie makroökonomische Indikatoren oder textbasierte Frühindikatoren ergänzt. Entscheidend ist die gezielte Auswahl relevanter Treiber. Gleichzeitig verschiebt sich der Fokus von einmaliger Datenbereinigung hin zu kontinuierlicher Qualitätssicherung mit automatisierten Verfahren.

Intelligentere Modelle, bessere Szenarien

Moderne Ansätze wie Gradient-Boosting oder Deep-Learning-Architekturen erfassen komplexe Zusammenhänge robuster als klassische Methoden. Probabilistische Prognosen liefern Bandbreiten statt Punktwerte und verbessern so die Risikosteuerung. KI-gestützte Forecasts dienen heute als Ausgangspunkt für skalierbare Szenarioanalysen. Explainable-AI-Techniken sorgen für Nachvollziehbarkeit und erleichtern die fachliche Validierung. Irreguläre Cashflows, Sondereffekte oder abrupte Strukturbrüche lassen sich auch mit KI nur eingeschränkt vorhersagen. Governance und menschliche Plausibilisierung bleiben unverzichtbar. KPMG hat vor diesem Hintergrund eine eigene Lösung entwickelt, die moderne Forecasting-Ansätze praxisnah in bestehende Treasury-Umgebungen einbettet. Die Botschaft: Wer heute Erfahrung aufbaut, verschafft sich einen entscheidenden Vorsprung.