In vielen Finanzabteilungen läuft die Uhr rückwärts. Während andere Unternehmensbereiche längst in Echtzeit denken und arbeiten, kämpfen Buchhaltung und Controlling weiterhin mit Excel-Dateien, manuellen Abstimmungen und Berichtspflichten, die mehr lähmen als lenken. Das Problem ist nicht neu – aber sein Preis steigt. Denn regulatorischer Druck, volatile Märkte und steigende Anforderungen an Geschwindigkeit und Transparenz lassen sich mit klassischen Mitteln kaum noch bewältigen.
Gleichzeitig eröffnen Technologien wie künstliche Intelligenz und intelligente Prozessautomatisierung neue Spielräume. Nicht theoretisch – sondern ganz konkret: Automatisierte Buchungsläufe, KI-gestützte Forecasts und digitale Prüfpfade sind längst im Einsatz. Was bisher fehlte, war der strategische Perspektivwechsel: weg vom rein transaktionalen Arbeiten, hin zu einer Finanzfunktion, die Entscheidungen vorbereitet, Risiken sichtbar macht und Wertbeiträge schafft. Dafür braucht es mehr als Technologie. Es braucht neue Rollen, neue Kompetenzen und den Mut, gewohnte Muster zu hinterfragen.
Von repetitiv zu strategisch: Was KI heute schon übernimmt
Die technologische Reife in der Finanzfunktion hat einen Punkt erreicht, an dem Automatisierung nicht mehr experimentell ist, sondern betriebswirtschaftlich notwendig. In vielen Organisationen ist der Anteil wiederholbarer Tätigkeiten im Rechnungswesen noch immer hoch – sei es in der Kreditorenbuchhaltung, beim Abgleich von Konten oder im monatlichen Reporting. Genau hier entfalten KI-basierte Systeme ihren größten Nutzen.
Mittels Optical Character Recognition (OCR) und Machine Learning lassen sich Eingangsrechnungen automatisch erfassen, kontieren und verbuchen. In der Folge sinken Bearbeitungszeiten signifikant. Gleichzeitig sorgt Rule-based Automation für revisionssichere Prüfpfade. Selbst Forecasts – einst das Hoheitsgebiet erfahrener Controller – werden zunehmend datenbasiert erzeugt. Algorithmen analysieren historische Transaktionen, externe Einflussfaktoren und Trends, um verlässliche Szenarien zu simulieren.
Auch in Compliance-nahen Bereichen setzt sich KI durch: Transaktionsanalysen zur Betrugserkennung, automatisierte Dokumentationspflichten oder die Überwachung regulatorischer Schwellenwerte lassen sich mit intelligenter Software schneller und konsistenter erledigen als manuell. Nicht zuletzt ermöglicht der Einsatz von Process Mining und RPA in Kombination mit KI eine dynamische Prozessoptimierung in Echtzeit und mit konkreten Handlungsempfehlungen.
Wichtig bleibt dabei: Die Technologie ersetzt keine Urteilsfähigkeit. Sie übernimmt die Wiederholung, nicht die Verantwortung. Ihr Wert liegt darin, Fachkräften den Freiraum zu geben, fundierte Entscheidungen zu treffen auf Basis präziser Daten, nicht aus dem Bauch heraus.
Aus Controller wird Business Partner: Wie sich Rollen neu definieren
Wer heute noch Stellenprofile schreibt wie vor zehn Jahren, stellt morgen die falschen Fragen im Bewerbungsgespräch. Denn die Rollen innerhalb finanznaher Fachbereiche sind nicht nur im Wandel, sie sind in Auflösung begriffen. Klassische Aufgaben entfallen oder verschieben sich in Richtung Technologie. Dafür entstehen neue Anforderungen an Kommunikation, Analyse und Systemverständnis.
Der „klassische“ Controller etwa, einst zuständig für Kostenstellenberichte, Budgetüberwachung und Periodenabschlüsse, entwickelt sich zunehmend zum „Finance Business Partner“. Das bedeutet: weniger Zahlenverwalter, mehr Sparringspartner. Gefragt sind Menschen, die nicht nur Reports erstellen, sondern deren Bedeutung interpretieren können. Menschen, die verstehen, wie operative Entscheidungen auf das finanzielle Gesamtbild wirken und die in der Lage sind, Risiken früh zu erkennen, Szenarien zu entwickeln und das Management faktenbasiert zu beraten.
Gleichzeitig entstehen spezialisierte Profile: Der Finance Data Analyst arbeitet an der Schnittstelle zwischen BI-Systemen und CFO-Office, übersetzt Daten in Handlungsempfehlungen. Der Process Automation Lead verantwortet die Einführung und Steuerung automatisierter Prozesse. In regulierungsnahen Feldern, etwa Compliance oder Governance – braucht es neue Rollen wie den AI Assurance Specialist, der sicherstellt, dass KI-basierte Entscheidungen dokumentierbar und auditierbar bleiben (vgl. EY, 2023; Frischmuth, 2025).
Besonders spannend: Auch angrenzende Bereiche wie Recht und Immobilienmanagement bleiben nicht unberührt. Dort entstehen neue Bedarfe an Schnittstellenkompetenz, etwa in der Vertragsprüfung, in der ESG-Bewertung oder bei der Analyse regulatorischer Risiken. Fachsilos weichen integrierten Rollenprofilen, die mehr interdisziplinäres Denken und weniger starre Zuständigkeiten verlangen.
All das verändert nicht nur die Arbeit. Es verändert auch das Profil jener Menschen, die in diesen Funktionen erfolgreich sein wollen.
Zukunftskompetenzen: Diese Skills zählen jetzt
Neue Rollen bringen neue Anforderungen. Doch was genau macht Fachkräfte zukunftsfähig in einem Umfeld, das zunehmend automatisiert, datengetrieben und vernetzt agiert? Die Antwort liegt in einem Kompetenzprofil, das technisches Verständnis, analytische Schärfe und kommunikative Stärke vereint.
An erster Stelle steht die Fähigkeit, mit Daten souverän umzugehen. Data Literacy, also das Lesen, Interpretieren und Einordnen von Zahlen, wird zur Grundbedingung. Dazu gehört auch ein solides Verständnis digitaler Systeme: SQL-Grundlagen, der Umgang mit BI-Tools wie Power BI oder Tableau, aber auch Kenntnisse in automatisierten Workflows und Schnittstellen sind längst kein „Nice-to-have“ mehr. Wer Prozesse gestaltet oder analysiert, muss wissen, wie Systeme funktionieren.
Hinzu kommt: Prozesse lassen sich nur dann automatisieren, wenn sie verstanden wurden. Entsprechend hoch ist der Bedarf an Personen, die nicht nur Zahlen liefern, sondern deren Entstehung, Abhängigkeiten und Auswirkungen nachvollziehen können. Prozessverständnis ist heute nicht mehr Aufgabe einzelner Expert:innen, sondern wird zur teamweiten Erwartung.
Drittens braucht es Menschen, die zwischen Welten vermitteln können. Wer mit KI arbeitet, muss Anforderungen aus der Fachabteilung in technische Spezifikationen übersetzen und umgekehrt. Diese „Übersetzungsfähigkeit“ zwischen Business und Technologie entscheidet darüber, ob Projekte gelingen oder in Missverständnissen steckenbleiben.
Ergänzt wird das Ganze durch weiche, aber keineswegs nebensächliche Faktoren: Kommunikationsfähigkeit, Veränderungskompetenz und ethisches Urteilsvermögen. Besonders im Zusammenspiel mit KI müssen Fachkräfte in der Lage sein, kritische Fragen zu stellen und Entscheidungen zu hinterfragen, selbst wenn sie aus einem Algorithmus kommen (vgl. McKinsey, 2024; Frischmuth, 2025).
Der Arbeitsmarkt entwickelt sich damit hin zu hybriden Kompetenzprofilen: Menschen, die fachlich sattelfest sind, digital denken und menschlich wirken. Es sind diese Talente, die Teams resilient, anschlussfähig und entscheidungsstark machen.
Der Kampf um hybride Talente: Recruiting und Upskilling im Fokus
Während Technologien wie KI unaufhaltsam in Finanzabteilungen einziehen, zieht der Arbeitsmarkt nicht automatisch mit. Die Nachfrage nach Fachkräften, die gleichzeitig Zahlen verstehen, Prozesse optimieren und digitale Tools beherrschen, übersteigt das verfügbare Angebot deutlich. Der sogenannte Kandidatenmarkt hat sich zu einem Wettbewerb um hybride Talente entwickelt.
Besonders gefragt sind Personen, die nicht nur eine solide finanzfachliche Ausbildung mitbringen, sondern zusätzlich Denkweisen aus der IT, aus dem Prozessmanagement oder aus der Datenanalyse integrieren können. Wer in der Lage ist, über Silogrenzen hinweg zu denken – etwa von Rechnungswesen in Richtung ESG-Reporting oder von Controlling in Richtung Business Intelligence –, verschafft Unternehmen einen klaren Vorteil.
Das Problem: Solche Talente wachsen nicht auf Bäumen. Unternehmen müssen deutlich mehr in strategisches Recruiting und gezielte Personalentwicklung investieren. Klassische Stellenanzeigen mit langen Anforderungskatalogen führen kaum zu den passenden Profilen. Stattdessen geht es darum, Potenziale zu erkennen und durch Upskilling gezielt weiterzuentwickeln. Schulungsprogramme, Learning-on-the-Job und funktionsübergreifende Projektarbeit werden zu zentralen Instrumenten.
Auch Führungskräfte sind gefordert. Sie müssen Teams nicht nur operativ steuern, sondern als Talentarchitekt:innen agieren. Das bedeutet, Fähigkeiten frühzeitig erkennen, Entwicklungsmöglichkeiten aufzeigen und den Mut haben, neue Wege zu gehen, etwa durch den gezielten Aufbau von Quereinsteiger:innen mit digitalem Mindset.
Wer den Wandel allein durch Neueinstellungen lösen will, spielt auf Zeit. Wer stattdessen bestehende Potenziale fördert, Talente bindet und weiterentwickelt, schafft langfristige Stabilität – gerade in wirtschaftsnahen Bereichen mit hoher Regulierungsdichte, wo technologische Exzellenz und menschliches Urteilsvermögen gleichermaßen gefragt sind (vgl. Deloitte, 2023; Numeris Consulting, 2023).
Fazit: Jetzt handeln – bevor der Talent Gap real wird
Technologie verändert Strukturen. Aber Menschen gestalten Zukunft. Wer in wirtschaftsnahen Fachbereichen heute Verantwortung trägt, steht nicht nur vor einer Tool-Frage – sondern vor einer Richtungsentscheidung: Bleibt die Finanzfunktion eine Berichtseinheit? Oder wird sie zur strategischen Steuerzentrale?
Künstliche Intelligenz und Automatisierung liefern die operative Grundlage für diesen Wandel. Sie schaffen Zeit, verbessern Qualität und ermöglichen neue Perspektiven. Aber sie setzen zugleich neue Rollenmodelle voraus und verlangen Kompetenzen, die über Zahlenverständnis hinausgehen.
Organisationen, die das erkennen, investieren jetzt. In Skill-Strategien, die datengetriebene Analytik mit unternehmerischem Denken verbinden. In Karrierepfade, die klassische Profile neu denken. Und in Teams, die bereit sind, Verantwortung zu übernehmen – nicht nur für das Ergebnis, sondern auch für den Weg dorthin.
Denn am Ende entscheidet nicht der Algorithmus, wie zukunftsfähig ein Unternehmen aufgestellt ist. Sondern die Menschen, die ihn verstehen und ihm eine Richtung geben.
Kompetenz gewinnt an Tiefe
KI und Automatisierung verändern nicht nur Prozesse, sie verschieben auch die Anforderungen an Menschen in finanznahen Schlüsselpositionen. Wer heute die richtigen Talente gewinnen will, braucht mehr als Lebensläufe: Es geht um datenbasierte Auswahlmethoden, klare Skill-Profile und ein tiefes Verständnis für wirtschaftsnahe Funktionen mit hoher Regulierungsdichte. Wir von Numeris Consulting unterstützen Sie dabei, Ihr Recruiting strategisch auszurichten – zukunftsorientiert, kompetenzbasiert und rechtssicher.
Sie möchten Ihre Finanz- und Governance-Funktionen gezielt weiterentwickeln? Dann sprechen Sie gerne mit uns. Wir freuen uns auf Ihre Anfrage.
Quellenverzeichnis
- Deloitte (2023): Shaping Workforce Strategy for Future of Finance.
- EY (2023): Wie kann die Controller-Rolle mehr Vertrauen schaffen?
- Frischmuth, M. (2025): Künstliche Intelligenz im Finanzbereich – 10 Thesen.
- KPMG (2025): Digitalisierung im Rechnungswesen 2025/2026.
- McKinsey & Company (2024): How Finance Skills Are Evolving in the Era of Artificial Intelligence.
- Numeris Consulting (2023): Emerging Job Roles in Finance: What Skills Are Needed Now.
Weiterlesen:
Digitale Tools für Skill-Based Recruiting: Von ATS bis KI-gestützter Skill-Matching
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