Die GenKI-Angebote der TMS-Anbieter

Die Welt der Treasury-System-Anbieter ist hart umkämpft, deshalb war es umso interessanter, was der TMS-Anbieter FIS Ende Oktober 2024 in einem Raum im Kölner Hyatt Regency Hotel präsentierte: ein digitales Helferlein, das auf generativer Künstlicher Intelligenz (GenKI) beruht. Es war zwar nur ein Prototyp, aber fast zwei Jahre nachdem der große Hype um ChatGPT entstanden ist, scheint sich mehr und mehr ein Nutzwert für Treasurer und ihre Teams herauszukristallisieren. DerTreasurer hat das zum Anlass genommen, um sich unter den wichtigsten Anbietern von Treasury-Systemen umzuhören, inwieweit sie schon GenKI in ihre Systeme eingebaut haben. Geantwortet haben SAP, FIS, Nomentia und Kyriba; Coupa, Ion Group und Technosis haben nicht geantwortet. FIS und SAP setzen auf GenKI FIS war in Köln als einer der ersten TMS-Anbieter gesprächsbereit. Der IT-Konzern will Treasury-Abteilungen durch das neue Angebot unter die Arme greifen. Die GenKI-Lösung wird zunächst im Software-as-a-Service-Tool „Integrity“ implementiert, wurde über die vergangenen drei Quartale bei Pilotkunden getestet. Das Angebot steht nun allen Softwareas-a-Service-Kunden, die das FIS-Produkt „Integrity“ nutzen, in der Testumgebung zur Verfügung. Im zweiten Quartal dieses Jahres wird der Softwarekonzern das Produkt laut eigener Aussage dann weiter ausbauen. Das Treasury-spezifische GPT von FIS dient dabei vor allem als Wissensquelle, die eine Treasury-Abteilung anzapfen kann. Beispielsweise ließen sich regulatorische Fragen stellen oder wie man bestimmte Währungen hedgen kann, erklärt Kevin Melliger, Sales-Chef für den DACH-Raum bei FIS. Oder man könne als Treasurer das Sprachmodell nutzen, um dem Wunsch des CFO nach einem besseren FX-Management nachzukommen. „Man kann die KI dann fragen, ob sie eine FX Policy für Exposure in den Währungen Euro, US-Dollar und Schweizer Franken schreiben kann“, so der Schweizer. Das sei aber erst der Anfang: „Wir werden in den kommenden zwölf Monaten dahinkommen, dass die GenKI die Exposure auch ausführen kann und diese selbständig an Handelsplattformen wie 360T schicken kann, sofern dies seitens der Treasury-Abteilungen gewünscht ist.“ Ziel hierbei sei klar, dass sich das Treasury um strategische Themen kümmern könne und manuelle Arbeit reduziert werde. Auch im Jahr 2025 wird GenKI im Kontext des Cash Forecastings weiter auf- und ausgebaut, was einen deutlichen Mehrwert liefern wird“, sagt Melliger. SAP sieht Chance für sich Auch der Softwareriese SAP, der inzwischen mit seinem Treasury-Modul die Marktführerschaft zu haben scheint, wittert durch die neue Technologie eine Chance. Das Unternehmen integriert derzeit KI-Funktionen in Geschäftsanwendungen, die für Treasury und Cash Management relevant sind, heißt es seitens der Walldorfer. Ein Beispiel sei die Liquiditätsplanung in SAP Analytics Cloud. Die Lösung des ERP-Spezialisten nutze regelbasierte KI, um Finanzpläne in Liquiditätsprognosen umzuwandeln und Analysten und Planern so die Möglichkeit zu geben, Trends und Abweichungen zwischen verschiedenen Prognoseversionen zu analysieren und somit die Liquidität für die kommenden zwölf Monate vorherzusagen. Das Interesse des Softwaregiganten kommt wenig überraschend: Immerhin sitzt der ERP-Anbieter auf einem riesigen Datenschatz, zumal immer mehr der SAP-Kunden Cloud-Services nutzen, die für GenKI-Anwendungen wichtig sind. „GenKI und KI-Agenten helfen vor allem bei vorgelagerten Prozessen wie Verbindlichkeiten oder Forderungen, die im Treasury eine große Rolle spielen“, sagt Arif Esa, Global Lead for Treasury und Working Capital bei SAP. KI könne vor allem als Copilot agieren und so die Arbeit erleichtern und sogar erledigen. „Wir haben bei SAP End-to-End-Prozesse und die nötigen Daten in unseren Systemen. Wir können die Prozesse daher vollständig gestalten und integrieren“, erklärt Esa. Besonders spannend wird aus seiner Sicht in den kommenden Monaten sein, dass sich die Technologie immer mehr zu einer Art persönlichem Assistenten entwickele: „Die GenKI könnte einen Cash Manager aktiv darauf hinweisen, dass es auf einem Konto negative Salden gibt oder die Verzinsung sehr hoch ist, aber auch Vorschläge für Festgeld und andere Finanzgeschäfte machen.“ Die Treasury-Abteilung müsste also nicht mehr suchen, sondern bekomme Hinweise angezeigt. Empfohlener externer Inhalt An dieser Stelle finden Sie einen externen Inhalt von Datawrapper, der von der Redaktion empfohlen wird. Sie können den Inhalt mit einem Klick aktivieren. Inhalt entsperren Immer entsperren Ich bin damit einverstanden, dass mir externe Inhalte von Datawrapper angezeigt werden. Damit können personenbezogene Daten an Drittplattformen übermittelt werden. Mehr dazu erfahren Sie bei Datawrapper und unserer Datenschutzerklärung. Einige TMS-Häuser skeptisch Der mittelständische Anbieter Trinity gibt gegenüber dieser Publikation an, er habe ein Kompetenzzentrum für KI gegründet und nutze die Technologie zur Liquiditätsplanung sowie zur Optimierung der Prognosequalität. GenKI werde zur Klassifizierung von Kontoumsätzen und zur effizienteren Gestaltung des Mahnwesens eingesetzt. Weitere Einsatzgebiete für Gen-KI würden in direkter Zusammenarbeit mit Kunden entwickelt. Doch nicht alle TMS-Anbieter stürzen sich auf das Thema. Denn es gibt noch einige regulatorische Fragen, die derzeit offen sind. Wichtig ist unter anderem, was mit den Daten passiert – und wo diese liegen. Denn das Open-AI-Produkt ChatGPT führt beispielsweise durchaus ein Eigenleben, selbst absolute Kenner können nicht ausschließen, dass die Unternehmensdaten nicht doch irgendwo auftauchen. Die GenKI braucht schließlich riesige Datenmengen, um zu lernen. Kürzlich wollte der Milliardär und Trump-Berater Elon Musk Open AI für 100 Milliarden US-Dollar kaufen, was kaum Vertrauen geschaffen hätte. „Wir haben zwar KI im Einsatz, nennen diese aber nicht so, weil wir kundenseitig eine große Skepsis wahrnehmen“, sagt etwa der Manager eines TMS-Anbieters, der anonym bleiben möchte. „GenKI hilft vor allem bei vorgelagerten Prozessen wie Verbindlichkeiten oder Forderungen.“ Arif Esa, SAP Der finnisch-deutsche Anbieter Nomentia gibt an, man biete Data-Science-Lösungen für Liquiditätsprognosen und Avise-Vorhersagen an. „Diese nutzen Machine-Learning-Modelle, um Vorhersagen zu verbessern.“ Das TMS-Haus ist jedoch aktuell skeptisch gegenüber dem direkten Einsatz von GenKI im Treasury. „Die größte Schwachstelle von Large Language Models wie ChatGPT sind derzeit Zahlen – und die sind im Treasury nun einmal sehr wichtig“, gibt Nomentia auf Anfrage an. Die Fehlerquote sei schlicht zu hoch, auch wenn ein Update hier vielleicht schon Verbesserung bringen könnte. Gute Daten sind das Fundament Der Hype um GenKI kommt momentan in der realen Wirtschaftswelt an. Was müssen Treasury-Abteilungen also tun? Da es um wichtige Informationen geht, die im Treasury verarbeitet werden, sollten zuerst alle rechtlichen und regulatorischen Fragen beantwortet werden. Vorher können Treasurer die Technologie nicht großflächig nutzen. Nach Informationen von DerTreasurer nutzen Treasury-Abteilungen GenKI etwa aktiv bereits im Vertrags- oder Kreditmanagement. Marktkenner plädieren nun vor allem dafür, die Datenstruktur und -qualität schon auf das notwendige Niveau zu heben, um GenKI nutzen zu können. Mitarbeiter zu schulen und zu sensibilisieren, damit sie mit der neuen Technologie umgehen können, sei eine weitere wichtige Maßnahme. „GenKI kann die Arbeit im Treasury deutlich effizienter machen“, sagt FIS-Manager Melliger. „Der Mensch wird bei Entscheidungen immer das letzte Wort haben. Aber auf dem Weg zu dieser Entscheidung kann generative KI super helfen.“

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