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Die Ausgangslage: KI im Finance
Künstliche Intelligenz verändert aktuell nahezu jede wissensintensive Funktion im Unternehmen – von der Softwareentwicklung über das Marketing bis hin zu Operations. Der Finanzbereich bildet dabei keine Ausnahme. Doch anders als in vielen anderen Funktionen geht es in Finance nicht nur um reine Effizienzgewinne durch Automatisierung. Es geht um Liquidität, Risiko, Steuerungsfähigkeit und vor allem um Vertrauen – also um die zentralen Säulen der unternehmerischen Resilienz in einer zunehmend volatilen Weltwirtschaft.
Genau an dieser Schnittstelle setzt Agentic Finance an. Wir beobachten derzeit einen fundamentalen Paradigmenwechsel: den Übergang von rein starren, regelbasierten Prozessen hin zu intelligenten, kontextfähigen Systemen. Diese sogenannten KI-Agenten unterstützen Finanzorganisationen nicht mehr nur passiv, sondern agieren als proaktive Partner.
Hintergrund: Treasury an einem strategischen Wendepunkt
Wichtige Fakten zur strategischen Transformation
Heute wird das Treasury zunehmend als das strategische Nervenzentrum für finanzielle Stabilität verstanden. Laut der aktuellen EY Global DNA of the Treasurer Survey 2025 wird die Rolle von Treasurer:innen immer strategischer: Ganze 84% der befragten CFOs erwarten mittlerweile, dass ihre Treasury-Abteilungen proaktiv neue Wertschöpfungspotenziale identifizieren. Die Teams müssen heute Szenarien für Währungsschwankungen antizipieren, Lieferkettenrisiken finanziell bewerten und gleichzeitig die Liquidität für kurzfristige Investitionen sichern. Doch während die Anforderungen massiv gestiegen sind, hinken die Werkzeuge oft hinterher. In vielen Organisationen wird noch mit Operating Models gearbeitet, die für eine deutlich weniger komplexe und langsamere Welt entwickelt wurden.
Die Realitätslücke: Probleme heutiger Treasury-Modelle
In der Zusammenarbeit mit zahlreichen Unternehmen sehen wir immer wieder drei strukturelle Herausforderungen, die den Ruf nach Agentic Finance laut werden lassen:
- Der HQ-Bottleneck: Zentrale Treasury-Teams sind oft sehr schlank aufgestellt. Dennoch tragen sie die Verantwortung für die Steuerung von Dutzenden oder gar Hunderten von Tochtergesellschaften weltweit. Die Konsolidierung von Daten über verschiedene Zeitzonen, lokale Bankenlandschaften und Währungsräume hinweg führt oft zu massiven Verzögerungen.
- Die operative Falle: Ein erschreckend hoher Anteil der Arbeitszeit in Finanzteams fließt immer noch in manuelle, repetitive Tätigkeiten. Daten müssen aus verschiedenen Systemen exportiert, bereinigt und mühsam in komplexen Excel-Logiken zusammengeführt werden. Das Ergebnis? Für echte Risikoanalyse oder strategische Beratung der Geschäftsführung bleibt im Alltag kaum Raum.
- Das Datensilo-Problem: In der modernen Unternehmenslandschaft existieren ERP-Systeme, Treasury Management Systeme (TMS), Bankportale und lokale Schatten-IT in Form von Excel-Tabellen oft isoliert nebeneinander. Ein konsistenter Echtzeitblick auf die globale Liquidität ist so fast unmöglich – Informationen sind meist schon veraltet, wenn sie das Headquarter erreichen.
Warum Automatisierung allein nicht mehr ausreicht
Flowzar und das Zeitalter digitaler Finanzmitarbeiter
Wir treten aktuell in das Zeitalter der digitalen Mitarbeiter:innen ein. Diese Systeme agieren nicht als starre Software-Tools, sondern als hochqualifizierte, digitale Ressourcen, die nahtlos mit menschlichen Teams zusammenarbeiten. Sie sind in der Lage, Signale zu interpretieren, Prioritäten zu setzen und innerhalb klar definierter Leitplanken eigenständig zu handeln.
Ein Pionier in diesem Bereich ist das Startup Flowzar. Gegründet im Jahr 2025 in München von Andreas Habersetzer und Joe Keller, hat sich das Team zum Ziel gesetzt, CFOs und Finanzteams durch KI-Agenten zu entlasten. Ihr Kernprodukt ist der digitale Mitarbeiter „Flow“. Flow ist kein einfacher Chatbot und auch kein klassisches Planungstool. Es handelt sich um einen intelligenten Kollegen mit tiefem Finanzfachwissen, der proaktiv Daten einholt, prüft und verarbeitet. Flow schließt die Lücke zwischen schlanken HQ-Teams und global komplexen Strukturen, ohne dass zusätzlicher Headcount aufgebaut werden muss.
Agentic Cash Forecasting – Von der Reaktivität zur Proaktivität
Der Mehrwert von Agentic Finance lässt sich am besten am Beispiel des Cash Forecasting verdeutlichen. Ein klassischer Forecast basiert meist auf statischen Inputs und wird periodisch aktualisiert. Ein KI-Agent wie Flow verändert diesen Prozess grundlegend:
- Kontinuierliche Datensammlung & Validierung: Der Agent arbeitet 24/7 im Hintergrund. Er sammelt Daten nicht nur aus dem ERP, sondern prüft auch unstrukturierte Quellen wie E-Mails oder PDFs und gleicht diese mit Bankbewegungen ab. Er erkennt sofort, wenn ein erwarteter Zahlungseingang ausbleibt oder ein Muster von der Norm abweicht
- Mustererkennung & Liquiditätsintelligenz: Statt rückblickender Tabellen liefert der Agent Echtzeit-Insights. Er erkennt frühzeitig Trends und Anomalien und gibt proaktiv Warnhinweise, bevor ein Liquiditätsengpass entsteht.
- Parallelität auf allen Ebenen: Ein digitaler Mitarbeiter kann gleichzeitig die lokale Sicht einer Tochtergesellschaft in Asien und die globale Konzernsicht bearbeiten. Damit wird sichergestellt, dass keine Region und keine Währung im Reporting „untergeht“.
Der Business Case für CFOs
Die Einführung von Agentic Finance ist kein technisches Experiment, sondern eine hochgradig strategische Entscheidung. CFOs profitieren von drei zentralen Hebeln:
- Optimierte Liquidität: Durch eine höhere Prognosequalität können Liquiditätspuffer reduziert und Kapital effizienter allokiert werden. Dies wirkt sich direkt auf die Finanzierungskosten aus.
- Operative Hebelwirkung: Durch die drastische Reduktion manueller Fehler und Tätigkeiten gewinnen die hochqualifizierten Mitarbeiter:innen im Finance-Bereich Zeit für wertschöpfende Analysen zurück.
- Strategische Agilität: Treasury entwickelt sich von einer reaktiven Berichterstattung hin zu einer vorausschauenden Entscheidungsunterstützung, die das Unternehmen krisenfest macht.
Praxistipps: Der Weg zum Treasury Operating Model 2030
Der Übergang zu einer augmentierten Finanzorganisation geschieht nicht über Nacht. Wenn Ihr heute über Euer Target Operating Model (TOM) für das Jahr 2030 nachdenkt, solltet Ihr folgende Punkte beachten:
- Akzeptanz schaffen: Digitale Mitarbeiter wie Flow sind keine Konkurrenz für das Team, sondern eine Befreiung von der „operativen Last“. Kommuniziert klar, dass die KI die mühsame Datenarbeit übernimmt, damit die Menschen die strategischen Entscheidungen treffen können.
- In Schnittstellen investieren: Agentic Finance lebt von Daten. Sorgt dafür, dass die Systeme (ERP, TMS, Banken) über API-Schnittstellen zugänglich sind, damit der Agent sein volles Potenzial entfalten kann.
- Klein anfangen, groß skalieren: Startet mit einem konkreten Anwendungsfall, wie dem Cash Forecasting oder dem Intercompany-Abgleich, und erweitert den Aufgabenbereich des Agenten sukzessive.
„Im Finanzbereich geht es nicht nur um Effizienz, sondern um Liquidität, Risiko und Vertrauen. Genau deshalb reicht klassische Automatisierung nicht mehr aus – Finance braucht heute kontextfähige, mitdenkende Systeme.“ – Andreas Habersetzer, CEO & Co-Founder von Flowzar.
Zusammenfassung: AGENTIC FINANCE IST DIE ZUKUNFT
Die Zukunft der Finanzorganisation ist weder vollständig automatisiert noch rein menschlich. Sie ist augmentiert durch intelligente Agenten, die als Bindeglied zwischen komplexen Datenmengen und strategischer Steuerung fungieren. Wer heute den Grundstein für Agentic Finance legt, sichert sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil in der globalen Wirtschaft.
Ein besonderes Highlight in diesem Jahr: Flowzar präsentiert sich als Exhibition Startup auf unserer Hinterland of Things Konferenz am 18. Juni 2026 in der Stadthalle Bielefeld. Dies unterstreicht die Bedeutung von Agentic Finance als Brückentechnologie zwischen hochspezialisierter Software-Innovation und der industriellen Anwendung im starken deutschen Mittelstand.
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Co-Autor: Andreas Habersetzer, CEO & Co-Founder Flowzar
