{"id":12806,"date":"2026-06-05T11:16:20","date_gmt":"2026-06-05T09:16:20","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/financialmanagement\/?p=12806"},"modified":"2026-06-05T11:16:20","modified_gmt":"2026-06-05T09:16:20","slug":"ki-chancen-grenzen-und-erfolgsfaktoren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/financialmanagement\/2026\/06\/05\/ki-chancen-grenzen-und-erfolgsfaktoren\/","title":{"rendered":"Working Capital Management im KI-Zeitalter: Chancen, Grenzen und Erfolgsfaktoren"},"content":{"rendered":"\n

Von Prof. Markus Rupp<\/a>, Jasmin Renfer, Stephan Renfer<\/p>\n\n\n\n

Die Arbeit entstand im Forschungsgebiet \u00abK\u00fcnstliche Intelligenz im Working Capital Management\u00bb, in dem Prof. Markus Rupp als Auftraggeber gewirkt hat. Ziel war es, praxisnah zu untersuchen, wie Schweizer Unternehmen KI im Working Capital Management heute einsetzen, welche Wirkungen erkennbar sind und welche Herausforderungen sich in der Umsetzung zeigen.<\/p>\n\n\n\n

Working Capital Management als Hebel f\u00fcr Liquidit\u00e4t<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Working Capital Management ist f\u00fcr Unternehmen zentral, weil es direkt auf Liquidit\u00e4t, Kapitalbindung und operative Effizienz wirkt. Im Mittelpunkt stehen dabei drei Prozesse: der Order-to-Cash Process bzw. Debitorenprozess, der Inventory Process bzw. Lagerprozess sowie der Purchase-to-Pay Process bzw. Kreditorenprozess. Diese Prozesse werden typischerweise anhand der Kennzahlen Days Sales Outstanding (DSO), Days Inventory Outstanding (DIO) und Days Payables Outstanding (DPO) analysiert. Zusammen beeinflussen diese Prozesse den Cash Conversion Cycle und damit die Frage, wie lange Kapital im Unternehmen gebunden bleibt.<\/p>\n\n\n\n

KI kann hier an verschiedenen Stellen unterst\u00fctzen: Bei der Rechnungsverarbeitung, im Forderungsmanagement, bei Prognosen zu Zahlungseing\u00e4ngen, bei der Analyse von Lagerbest\u00e4nden oder bei der Optimierung von Zahlungszeitpunkten. Die Masterarbeit zeigt jedoch auch, dass Unternehmen den Begriff KI sehr unterschiedlich verwenden \u2013 teilweise f\u00fcr regelbasierte Automatisierungen, teilweise f\u00fcr datenbasierte Prognosemodelle oder lernende Systeme.<\/p>\n\n\n\n

Qualitative Einblicke aus Schweizer Unternehmen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die zentrale Forschungsfrage der Masterarbeit lautete:<\/p>\n\n\n\n

Wie wird K\u00fcnstliche Intelligenz im Working Capital Management in Schweizer Unternehmen eingesetzt?<\/em><\/p>\n\n\n\n

Zur Beantwortung der Forschungsfrage f\u00fchrten die Autorin und der Autor qualitative Interviews mit Schweizer Unternehmen durch. Dadurch konnten nicht nur konkrete Einsatzfelder identifiziert, sondern auch Wahrnehmungen, Akzeptanzfaktoren und organisatorische Voraussetzungen herausgearbeitet werden.<\/p>\n\n\n\n

Erg\u00e4nzend wurde untersucht, wie KI und Automatisierung in Unternehmen wahrgenommen werden. Diese zweite Perspektive ist wichtig, weil technologische L\u00f6sungen nur dann Wirkung entfalten, wenn sie organisatorisch verstanden, akzeptiert und sinnvoll in bestehende Prozesse eingebettet werden.<\/p>\n\n\n\n

KI wird heute vor allem operativ eingesetzt<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die Ergebnisse zeigen, dass KI im Working Capital Management derzeit vor allem in transaktionalen und operativen Prozessen eingesetzt wird. Beispiele sind die Automatisierung von Routinet\u00e4tigkeiten, die digitale Verarbeitung von Rechnungen, die Unterst\u00fctzung von Prognosen oder die Analyse grosser Datenmengen.<\/p>\n\n\n\n

Besonders dort, wo Unternehmen bereits \u00fcber eine gute digitale Infrastruktur verf\u00fcgen, k\u00f6nnen KI-Anwendungen schneller integriert werden. Diese Unternehmen profitieren eher von Effizienzgewinnen, h\u00f6herer Transparenz und besseren Entscheidungsgrundlagen. Bei Unternehmen mit geringerem digitalem Reifegrad stehen hingegen h\u00e4ufig zuerst Grundsatzthemen im Vordergrund: Datenqualit\u00e4t, Systemintegration, klare Verantwortlichkeiten und eine belastbare Prozessbasis.<\/p>\n\n\n\n

Datenqualit\u00e4t und Systemintegration bleiben zentrale H\u00fcrden<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Eine Erkenntnis der Arbeit ist, dass der Nutzen von KI stark von der Qualit\u00e4t der vorhandenen Daten abh\u00e4ngt. Schlechte Stammdaten, isolierte Systeme oder fehlende Schnittstellen begrenzen den m\u00f6glichen Mehrwert. KI kann nur dann gute Empfehlungen oder Prognosen liefern, wenn die zugrunde liegenden Daten vollst\u00e4ndig, konsistent und aktuell sind.<\/p>\n\n\n\n

Neben technischen Fragen spielen auch organisatorische und kulturelle Aspekte eine wichtige Rolle. Mitarbeitende und F\u00fchrungskr\u00e4fte m\u00fcssen verstehen, was KI leisten kann \u2013 und was nicht. Zudem braucht es klare Regeln zu Datenschutz, Compliance und Verantwortung. Gerade im Finanzbereich ist entscheidend, dass automatisierte Empfehlungen nachvollziehbar bleiben und nicht unkritisch \u00fcbernommen werden.<\/p>\n\n\n\n

Der digitale Reifegrad entscheidet \u00fcber den Nutzen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die Arbeit macht deutlich, dass KI im Working Capital Management kein isoliertes IT-Projekt ist. Der digitale Reifegrad eines Unternehmens beeinflusst wesentlich, wie erfolgreich KI-L\u00f6sungen eingesetzt werden k\u00f6nnen. Unternehmen mit standardisierten Prozessen, integrierten Systemen und einer datenorientierten Kultur sind besser in der Lage, KI auch \u00fcber operative Aufgaben hinaus f\u00fcr Steuerungs- und Entscheidungsprozesse zu nutzen.<\/p>\n\n\n\n

Damit best\u00e4tigt die Untersuchung eine zentrale Erkenntnis: KI schafft nicht automatisch Effizienz. Sie verst\u00e4rkt vielmehr die Qualit\u00e4t der bestehenden Prozesse und Datenstrukturen. Wer seine Prozesse nicht kennt, seine Daten nicht im Griff hat oder keine klare Zielsetzung verfolgt, wird auch mit KI nur begrenzte Wirkung erzielen.<\/p>\n\n\n\n

Schrittweise Umsetzung statt grosser Technologiewurf<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

F\u00fcr die Praxis ergibt sich daraus eine klare Empfehlung, KI im Working Capital Management schrittweise zu entwickeln. Sinnvoll ist ein Vorgehen, bei dem zuerst Prozesse analysiert, Datenqualit\u00e4t verbessert und konkrete Anwendungsf\u00e4lle priorisiert werden. Danach k\u00f6nnen Pilotprojekte zeigen, wo KI tats\u00e4chlich Mehrwert schafft \u2013 etwa bei Prognosen, in der Rechnungsverarbeitung oder im Forderungsmanagement.<\/p>\n\n\n\n

Ebenso wichtig ist die aktive Einbindung der Mitarbeitenden. KI ver\u00e4ndert Rollenprofile im Finanzbereich. Routineaufgaben werden st\u00e4rker automatisiert, w\u00e4hrend Analyse, Interpretation und Steuerung an Bedeutung gewinnen. Damit verschiebt sich die Finanzfunktion zunehmend von der reinen Verarbeitung hin zur datenbasierten Entscheidungsunterst\u00fctzung.<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Abbildung 1: KI-generierte Illustration zu \u00abWorking Capital Management im KI-Zeitalter\u00bb.
Erstellt mit OpenAI ChatGPT \/ DALL\u00b7E<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Zusammenfassung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Abbildung 1 zeigt, dass K\u00fcnstliche Intelligenz im Working Capital Management erhebliches Potenzial bietet. Sie kann Prozesse beschleunigen, Prognosen verbessern, Transparenz erh\u00f6hen und finanzielle Steuerungsentscheide unterst\u00fctzen. Dieses Potenzial entsteht jedoch nicht allein durch Technologie. Entscheidend sind eine solide Datenbasis, integrierte Systeme, klare Ziele, Change Management und eine Unternehmenskultur, die datenbasierte Innovation erm\u00f6glicht.<\/p>\n\n\n\n

Das Forschungsgebiet KI im Working Capital Management, in dem Prof. Markus Rupp als Auftraggeber gewirkt hat, zeigt Chancen, Grenzen und Erfolgsfaktoren, wie Unternehmen ihre kurzfristige Liquidit\u00e4tssteuerung in einer zunehmend digitalen und KI-gest\u00fctzten Finanzwelt weiterentwickeln k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr CFO\u2019s und Treasurer ergeben sich daraus f\u00fcnf zentrale Empfehlungen:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Datenqualit\u00e4t priorisieren<\/li>\n\n\n\n
  • KI-Anwendungsf\u00e4lle mit klarem Business Case ausw\u00e4hlen<\/li>\n\n\n\n
  • Mitarbeitende fr\u00fchzeitig einbeziehen<\/li>\n\n\n\n
  • Schrittweise statt revolution\u00e4r vorgehen<\/li>\n\n\n\n
  • Working Capital Management als strategisches KI-Einsatzfeld positionieren<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    <\/p>\n\n\n\n

    Disclaimer: dieser Blogbeitrag wurde mit KI gegengelesen<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    K\u00fcnstliche Intelligenz ver\u00e4ndert die Finanzfunktion. Was vor wenigen Jahren noch vor allem als Zukunftsthema galt, wird heute zunehmend Teil konkreter Unternehmensprozesse. Besonders spannend ist der Einsatz von KI im Working Capital Management, also in der Steuerung von Forderungen, Vorr\u00e4ten und Verbindlichkeiten. Genau diesem Thema widmet sich die Masterarbeit von Jasmin und Stephan Renfer im MAS Corporate Finance an der Hochschule Luzern, Institut f\u00fcr Finanzdienstleistungen IFZ.<\/p>\n","protected":false},"author":236,"featured_media":12809,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"_relevanssi_hide_post":"","_relevanssi_hide_content":"","_relevanssi_pin_for_all":"","_relevanssi_pin_keywords":"","_relevanssi_unpin_keywords":"","_relevanssi_related_keywords":"","_relevanssi_related_include_ids":"","_relevanssi_related_exclude_ids":"","_relevanssi_related_no_append":"","_relevanssi_related_not_related":"","_relevanssi_related_posts":"3858,7467,4545,4120,7531,11188","_relevanssi_noindex_reason":"","ngg_post_thumbnail":0,"footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[588132,588095],"tags":[67460,23694,588270,588135,114888,588036,588268,588269],"class_list":["post-12806","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-kuenstliche-intelligenz","category-studien","tag-finanzen","tag-finanzmanagement","tag-kapitalbindung","tag-kuenstliche-intelligenz-ki","tag-liquiditaet","tag-liquiditaetsmanagement","tag-working-capital","tag-working-capital-management"],"acf":[],"yoast_head":"\nWorking Capital Management im KI-Zeitalter: Erfolgsfaktoren<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Forschung zu k\u00fcnstlicher Intelligenz im Working Capital Management. 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