Wichtigste Erkenntnisse
- Fast 80 % der europäischen Einkäufer nutzen KI bereits in Einkaufs- oder Zahlungsworkflows.
- Die KI-Einführung variiert erheblich nach Land und Unternehmensgröße.
- Die größten Auswirkungen kommen aus der Entscheidungsintelligenz, der Betrugsprävention und der Automatisierung von Debitorenprozessen.
- Viele Unternehmen befinden sich noch in der Phase der taktischen Automatisierung, anstatt KI strategisch einzusetzen.
- Die nächste Welle des B2B-Handels wird durch KI geprägt sein, die über Zahlungs- und Order-to-Cash-Prozesse hinweg integriert ist.
Fast 80 % der Einkäufer nutzen KI bereits im Einkauf & bei Zahlungen
Künstliche Intelligenz wird zunehmend in das B2B-Einkaufsumfeld integriert.
TreviPay beauftragte Censuswide mit der Befragung von 550 B2B-Einkäufern in Großbritannien, Frankreich, Deutschland und Spanien, um zu verstehen, wie Zahlungspräferenzen die Lieferantenauswahl beeinflussen. Die Studieergab, dass die große Mehrheit der europäischen Einkäufer bereits KI in gewissem Umfang bei der Verwaltung von Beschaffung und Zahlungen nutzt.
Die Studie ergab, dass fast 80 % der europäischen Einkäufer KI bereits in Einkaufs- oder Zahlungsworkflows nutzen – ein Zeichen dafür, wie schnell KI Teil des Tagesgeschäfts geworden ist.
Einführung bedeutet jedoch nicht zwangsläufig Transformation.
Obwohl viele Einkäufer häufige KI-Nutzung angeben, variiert die Einführung je nach Markt und konzentriert sich häufig auf die Verbesserung der Entscheidungsfindung, das Risikomanagement und die Reduzierung manueller Arbeit, anstatt menschliches Urteilsvermögen zu ersetzen.
In vielen Unternehmen wird KI nach wie vor hauptsächlich zur Automatisierung von Routineaufgaben eingesetzt, anstatt tiefere strategische Erkenntnisse zu liefern.
“Die KI-Einführung in der B2B-Finanzierung ist bereits weit verbreitet, aber die eigentliche Chance liegt darin, wie Unternehmen sie zur Verbesserung der Entscheidungsfindung nutzen, anstatt bestehende Workflows einfach zu automatisieren.”
Wo KI die messbarsten Auswirkungen erzielt
Obwohl KI-Anwendungen sehr vielfältig sind, kristallisieren sich einige Anwendungsfälle als besonders wertvoll für Finanz- und Betriebsteams heraus.
Entscheidungsintelligenz
KI kann Einkaufsverhalten, Lieferantenleistung und Zahlungstrends analysieren, um Erkenntnisse zu liefern, die Unternehmen bei besseren Geschäftsentscheidungen helfen.
Dieser Wandel spiegelt eine breitere Verschiebung von reaktivem Reporting hin zu proaktiven Erkenntnissen wider, bei denen Transaktionsdaten genutzt werden, um Chancen zu identifizieren, frühe Risikosignale zu erkennen und Maßnahmen über den gesamten Einkäufer-Lebenszyklus hinweg zu steuern.
Erweiterte Analysen ermöglichen es Finanzteams, Anomalien und potenzielle Betrugsfälle früher zu erkennen und die finanzielle Aufsicht zu stärken.
Da Einkäufer und Lieferanten in zunehmend komplexen Umgebungen tätig sind, helfen diese Fähigkeiten dabei, stärkere Risikokontrollen mit dem Bedürfnis nach nahtlosen Einkaufserlebnissen in Einklang zu bringen.
Reduzierung manueller Debitorenworkflows
KI und Automatisierung reduzieren manuelle Arbeit in Debitorenbuchhaltungsprozessen, was die Effizienz verbessert und Teams ermöglicht, sich auf wertschöpfende Tätigkeiten zu konzentrieren.
Wenn KI über das gesamte Forderungswesen angewendet wird, optimiert sie nicht nur Workflows, sondern verbessert auch die Transparenz über das Einkäuferverhalten und ermöglicht es Teams, von der Transaktionsverwaltung zur aktiven Unterstützung des Umsatzwachstums überzugehen.
KI sollte Ergebnisse verbessern, nicht nur die Effizienz. Intelligente Automatisierung steigert die Transparenz, reduziert Risiken und liefert skalierbare Debitorenleistung.
KI-Einführung variiert je nach Markt & Unternehmensgröße
Die Studie hebt auch wichtige Unterschiede im KI-Reifegrad in Europa hervor. Während die Einführung weit verbreitet ist, zeigt der Bericht bedeutende Variationen nach Geografie und Unternehmensgröße, wobei unterschiedliche Prioritäten die KI-Anwendung prägen.
KI-Reifegrad nach Markt
Diese Unterschiede spiegeln breitere Marktdynamiken wider, einschließlich regulatorischer Komplexität, operativer Prioritäten und unterschiedlicher Investitionsniveaus in die digitale Infrastruktur.
Vereinigtes Königreich
KI-Einführungsgrad
Moderate bis hohe Einführung, da Unternehmen die digitale Beschaffung und Finanzautomatisierung ausbauen.
Primärer KI-Anwendungsfall
Verbesserung der betrieblichen Effizienz und Integration von KI in Einkaufs- und Zahlungsworkflows.
Einstellung gegenüber KI
Einkäufer betrachten KI generell als Werkzeug zur Optimierung des Betriebs bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung starker Governance und Aufsicht.
Deutschland
KI-Einführungsgrad
Wachsende Einführung, oft verbunden mit Investitionen in Unternehmenstechnologie und strukturierten Betriebsumgebungen.
Primärer KI-Anwendungsfall
Automatisierung, Analysen und operative Entscheidungsunterstützung in Finanz- und Beschaffungssystemen.
Einstellung gegenüber KI
Deutsche Unternehmen neigen dazu, KI sorgfältig einzuführen und dabei Zuverlässigkeit, Governance und Integration in bestehende Systeme zu priorisieren.
Frankreich
KI-Einführungsgrad
Moderate Einführung, geprägtdurch regulatorische Überlegungen und organisatorische Governance-Rahmenbedingungen.
Primärer KI-Anwendungsfall
Datenanalyse, operativeBerichterstattung und Prozessoptimierung in Finanzfunktionen.
Einstellung gegenüber KI
Unternehmen balancieren Innovation mit Complianceund Risikomanagement bei der Einführung von KI-Technologien.
Spanien
KI-Einführungsgrad
Aufkommende, aber sich beschleunigende Einführung, da Unternehmen in digitale Tools investieren, um Wachstum und betriebliche Effizienz zu unterstützen.
Primärer KI-Anwendungsfall
Automatisierung von Routineprozessen und Verbesserung von Einkaufs- und Zahlungsworkflows.
Einstellung gegenüber KI
Unternehmen zeigen Offenheit für KI-Innovation und stellen gleichzeitig sicher, dass diese mit operativen Bedürfnissen und Governance-Standards übereinstimmt.
KI-Reifegrad nach Unternehmensgröße
Größere Unternehmen setzen KI in komplexen Umgebungen mit größerer Wahrscheinlichkeit in großem Maßstab ein, während mittelgroße Unternehmen dazu neigen, KI selektiver einzusetzen, um manuelle Arbeit zu reduzieren und die Flexibilität zu verbessern.
| Unternehmensgröße | Primärer KI‑Fokus | Strategische Priorität |
|---|---|---|
| Große Unternehmen | Einsatz von KI für Automatisierung, Analysen und operative Erkenntnisse in Finanz‑, Beschaffungs‑ und Zahlungsprozessen. | Skalierung von KI in komplexen Betriebsumgebungen zur Verbesserung der Entscheidungsfindung und Effizienz. |
| Mittelgroße Unternehmen | Selektiver Einsatz von KI zur Optimierung von Workflows und Reduzierung manueller Aufgaben. | Ausbalancierung von Innovation mit Kosteneffizienz und Flexibilität bei der Bewertung einer breiteren KI‑Einführung. |
“Regulatorische Umgebungen, Risikotoleranz und Data Governance beeinflussen alle, wie schnell Unternehmen KI-Fähigkeiten einführen.”
Die Lücke zwischen taktischer und strategischer KI
Es besteht eine klare Reifegradlücke zwischen Unternehmen, die KI taktisch einsetzen, und solchen, die sie strategisch über den Order-to-Cash-Lebenszyklus.
Taktische Automatisierung vs. vollständige O2C-Integration
Viele Unternehmen setzen KI ein, um spezifische Aufgaben wie die Rechnungsverarbeitung oder Abstimmung zu automatisieren. Weniger Unternehmen haben KI über den gesamten Order-to-Cash-Prozess integriert.
Dies spiegelt einen breiteren Trend wider, bei dem KI häufig auf Workflow-Ebene implementiert wird, anstatt über End-to-End-Finanzprozesse hinweg eingebettet zu sein.
Warum Kompetenzlücken und Compliance die Einführung verlangsamen
Die KI-Einführung erfordert häufig spezialisiertes Fachwissen und robuste Governance-Rahmenbedingungen. Unternehmen, denen diese Fähigkeiten fehlen, können vorsichtiger vorgehen.
Wo KI den messbarsten ROI liefert
Die größten Renditen entstehen typischerweise, wenn KI in breitere Finanzworkflows integriert wird und prädiktive Erkenntnisse sowie automatisierte Entscheidungsunterstützung ermöglicht.
Hier beginnt KI, von der Effizienz zum Wachstum überzugehen und hilft Unternehmen dabei, gefährdete Einkäufer zu identifizieren, Expansionsmöglichkeiten aufzudecken und früher zu handeln, um Ergebnisse zu verbessern.
“Der Unterschied zwischen Automatisierung und Transformation liegt darin, wie KI in das breitere Finanzökosystem integriert wird.”
Die Konvergenz von KI, Zahlungen & Debitorenautomatisierung
In der Zukunft wird KI zunehmend prägen, wie Zahlungs- und Forderungsprozesse ablaufen.
Dies ist besonders wichtig, da 57 % der Einkäufer Probleme mit Zahlungsoptionen melden und damit unterstreichen, wie Lücken im Zahlungserlebnis weiterhin Reibung im Einkaufsprozess erzeugen.
Bei Integration mit Zahlungsinfrastruktur und Debitorenautomatisierung kann KI Folgendes liefern:
- verbesserte Transparenz über das Einkäuferverhalten
- frühzeitige Risikoidentifizierung
- skalierbarere Finanzoperationen
Durch die Kombination von Zahlungsdaten, Verhaltenssignalen und prädiktiven Analysen können Unternehmen von reaktivem Programmmanagement zu einer proaktiveren Interaktion mit Einkäufern übergehen.
“Die Konvergenz von KI, Zahlungen und Automatisierung wird neu definieren, wie Lieferanten Umsatz und Einkäuferbeziehungen verwalten.”
KI wird die nächste Generation des B2B-Handels definieren (Fazit)
KI beeinflusst bereits das Einkaufsverhalten in ganz Europa. Die Unternehmen, die am meisten davon profitieren werden, sind diejenigen, die KI in ihre Finanz- und Geschäftsprozesse integrieren.
Gleichzeitig geben 82 % der Einkäufer an, dass die Rechnungsanpassung bei der Lieferantenauswahl wichtig ist – was unterstreicht, wie eng Zahlungen, Rechnungsstellung und KI-gestützte Erkenntnisse mit langfristiger Loyalität verbunden sind.
Durch die Kombination von KI-Erkenntnissen mit Zahlungsflexibilität und Automatisierung können Lieferanten Chancen früher erkennen, Einkäuferbeziehungen stärken und besser planbare Umsatzströme schaffen.
Laden Sie den Bericht herunter, um mehr darüber zu erfahren, wie Sie KI ausrichten können, um den steigenden Erwartungen der Einkäufer gerecht zu werden.
FAQs
Wie nutzen europäische B2B-Einkäufer KI heute?
Viele Einkäufer nutzen KI für die Entscheidungsanalyse, Betrugserkennung und Automatisierung von Einkaufs- oder Debitorenbuchhaltungsprozessen.
Variiert die KI-Einführung nach Land?
Ja. Regulatorische Umgebungen, Technologieinvestitionen und Unternehmenskultur beeinflussen die Einführungsraten.
Was sind die wichtigsten KI-Anwendungsfälle bei B2B-Zahlungen?
Betrugserkennung, prädiktive Analysen und Automatisierung von Finanzworkflows gehören zu den häufigsten.
Ersetzt KI Finanzteams?
Nein. KI wird typischerweise eingesetzt, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und manuelle Arbeit zu reduzieren, anstatt Finanzfachleute zu ersetzen.
