FinRobot: KI-Agenten verändern ERP-Systeme für das Finanzwesen

Das Paper “Fin­Ro­bot: Gen­er­a­tive Busi­ness Process AI Agents for Enter­prise Resource Plan­ning in Finance” stellt den ersten KI-nativ­en, agen­ten­basierten Rah­men für ERP-Sys­teme vor. Es führt die Architek­tur der Gen­er­a­tive Busi­ness Process AI Agents (GBPAs) ein, die Autonomie, Denk­fähigkeit und dynamis­che Opti­mierung in Unternehmens­abläufe brin­gen.

Das vorgeschla­gene Sys­tem inte­gri­ert gen­er­a­tive KI mit Geschäft­sprozess­mod­el­lierung und Mul­ti-Agen­ten-Orchestrierung, um eine End-to-End-Automa­tisierung kom­plex­er Auf­gaben wie Bud­get­pla­nung, Finanzberichter­stat­tung und Über­weisungsab­wick­lung zu ermöglichen. Im Gegen­satz zu tra­di­tionellen Work­flow-Engines inter­pretieren GBPAs die Benutzer­ab­sicht, syn­thetisieren Work­flows in Echtzeit und koor­dinieren spezial­isierte Sub-Agen­ten für die mod­u­lare Auf­gabenaus­führung.

Der GBPA-Rah­men beste­ht aus fünf eng inte­gri­erten Schicht­en:

1. Data­mod­el­lierungss­chicht: Erstellt eine ein­heitliche Wis­sens­ba­sis durch Inte­gra­tion von struk­turi­erten, semi­struk­turi­erten und unstruk­turi­erten Dat­en, wobei ein ereigniszen­tri­ertes 5W3H1R-Schema (Who, What, Why, When, Where, How, How much, How long, Result) ver­wen­det wird, um die Dat­en für LLM-Rea­son­ing aufzu­bere­it­en.
2. Geschäftsmod­el­lierungss­chicht: Über­set­zt Benutzer­an­fra­gen in for­male Geschäftsab­sicht­en und reichert die Aus­führungslogik mit Kon­textbe­din­gun­gen und Com­pli­ance-Ein­schränkun­gen an.
3. LLM-Inte­gra­tionss­chicht: Nutzt fein­abges­timmte gen­er­a­tive Mod­elle (z.B. GPT‑4, DeepSeek, Qwen) als Denkzen­trale, um Prozess­ab­sicht­en in Zwis­ch­enentschei­dun­gen umzuwan­deln und struk­turi­erte Aktion­sspez­i­fika­tio­nen zu gener­ieren.
4. Chain-of-Actions (CoA) Aus­führungs-Engine: Das Herzstück des Sys­tems, das hochrangige Ziele in aus­führbare Teilauf­gaben zer­legt und spezial­isierte Agen­ten (z.B. Doku­menten-Agent, RAG-Agent, Date­n­analyse-Agent) dynamisch orchestri­ert.
5. Aus­führungs- und Bere­it­stel­lungss­chicht: Bietet die Laufzei­tumge­bung für die Aus­führung von GBPA-Work­flows, wobei jed­er Agent als zus­tand­slos­er Microser­vice bere­it­gestellt wird (z.B. über Dock­er und Kuber­netes).

Die Vali­dierung des Frame­works erfol­gte durch Fall­stu­di­en in zwei repräsen­ta­tiv­en Finanz-Work­flows: Banküber­weisun­gen und Mitar­beit­erkosten­er­stat­tun­gen. Die Ergeb­nisse zeigen, dass GBPAs eine Reduzierung der Bear­beitungszeit um bis zu 40 % und eine Senkung der Fehler­rate um 94 % erzie­len. Dies wird durch die Ermöglichung von Par­al­lelität, die Ein­führung von Risikokon­trollen und seman­tis­ches Denken erre­icht.

Diese Erken­nt­nisse unter­stre­ichen das Poten­zial von GBPAs, die Lücke zwis­chen gen­er­a­tiv­en KI-Fähigkeit­en und Automa­tisierung auf Unternehmensebene zu schließen und die Grund­lage für die näch­ste Gen­er­a­tion intel­li­gen­ter ERP-Sys­teme zu leg­en. Das Paper betont den Wan­del von frag­men­tierten KI-Tools hin zu KI-nativ­en Unternehmen, ins­beson­dere im Finanz­di­en­stleis­tungssek­tor, wo datenges­teuerte und com­pli­ance-inten­sive Prozesse ide­al für die Orchestrierung durch intel­li­gente Agen­ten sind.