Das Treasury ist das Nervensystem der Unternehmen, wo Liquidität, Zahlungsverkehr, Bankbeziehungen, Risikomanagement und Finanzprognosen zusammenlaufen. Der Artikel warnt, dass die Debatte über Künstliche Intelligenz in diesem Bereich nicht auf die Automatisierung beschränkt werden darf, da KI dazu neigt, Probleme aufzuzeigen, die in den Organisationen bereits bestanden, und die Reife der Prozesse, die Qualität der Daten und die Fähigkeiten der Teams offenlegt.
Technologie korrigiert keine schlecht gestalteten Prozesse, gleicht unvollständige Daten nicht aus und ersetzt nicht das Geschäftsverständnis. Wenn eine Organisation mit verstreuten Informationen und zu manuellen Aufgaben arbeitet, wird KI diese Schwachstellen lediglich beschleunigen. In besser vorbereiteten Unternehmen hingegen kann KI operative Reibung reduzieren, Informationen strukturieren und Aufgaben wie die Analyse von Kontoauszügen und Know-Your-Customer-Prozesse beschleunigen.
Die Treasury-Prognose wird als das sensibelste Beispiel genannt, da ein fehlerhafter Schätzwert zu falschen finanziellen Entscheidungen führen kann. Der Artikel vertritt die Ansicht, dass KI in diesem Bereich nicht nur intelligent, sondern auch erklärbar sein muss, und deutlich machen sollte, welche Daten berücksichtigt wurden und welche Informationen außen vor blieben.
Der Artikel identifiziert auch ein Paradoxon: Die operativen Aufgaben, die KI zu übernehmen tendiert, waren jahrelang die Ausbildungsstätte für Nachwuchskräfte. Ohne diese Lernwege können Organisationen eine Talentlücke in der Zukunft schaffen. Die Schlussfolgerung ist, dass der Vorteil nicht bei den Organisationen mit der meisten KI liegen wird, sondern bei denen, die zunächst die schwierigere Arbeit der Strukturierung von Prozessen, Verbesserung von Daten und Entwicklung von Mitarbeitern geleistet haben.
