Datensicherheit beim KI-Controlling: Sind die Finanzdaten wirklich sicher?

Die Frage beschäftigt jede und jeden CFO und Controlling-Fachkraft: Kann ich künstliche Intelligenz im Finanzcontrolling einsetzen, ohne meine sensiblen Unternehmensdaten zu gefährden? Die Antwort ist ein klares Ja – aber nur unter den richtigen Bedingungen. Während KI-Lösungen das Potenzial haben, Controlling-Prozesse zu revolutionieren, bringen sie auch neue Herausforderungen für die Datensicherheit mit sich.

Die Skepsis ist berechtigt: 77% aller Unternehmen, die KI einsetzen, berichten von sicherheitsrelevanten Vorfällen^[1]. Gleichzeitig sehen 69% der deutschen Unternehmen Datenschutz als primäre Hürde beim Thema KI. Diese Zahlen zeigen deutlich: Datensicherheit beim KI-Controlling ist kein Nice-to-have, sondern eine geschäftskritische Notwendigkeit.

Warum die Sicherheitsfrage beim KI-gestützten Controlling berechtigt ist

Finanzdaten gehören zu den sensibelsten Informationen eines Unternehmens. Sie enthalten nicht nur Geschäftsgeheimnisse und strategische Informationen, sondern unterliegen auch strengen regulatorischen Anforderungen. Der neue EU AI Act, der ab 2025 in Kraft tritt, klassifiziert Finanz-KI-Anwendungen sogar häufig als "Hochrisiko-KI-Systeme" und verschärft damit die Anforderungen an Datensicherheit, Transparenz und Auditierbarkeit^[2].

Ein CFO eines Bauunternehmens bringt es auf den Punkt:

"Ich möchte ein abgeschirmtes Modell haben – meine Daten dürfen nicht ins offene Internet."

Diese Haltung spiegelt wider, was viele Führungskräfte bewegt: Die Furcht vor Kontrollverlust über ihre wertvollsten Daten. Im Gegensatz zu anderen Unternehmensbereichen, wo Datenverluste ärgerlich sind, können sie im Finanzbereich existenzbedrohend werden. Liquiditätsprognosen, Margen, Kundenbonitäten und strategische Investitionspläne sind Informationen, die niemals in falsche Hände geraten dürfen.

Hinzu kommt die Komplexität moderner KI-Systeme. Während traditionelle Software-Lösungen nachvollziehbare Datenflüsse haben, arbeiten viele KI-Modelle als "Black Boxes". Unternehmer:innen wissen oft nicht, wo ihre Daten verarbeitet werden, wer darauf zugreift und ob sie für das Training anderer Modelle verwendet werden.

Die häufigsten Risiken und Sicherheitsbedenken

Die Bedenken bezüglich Datensicherheit beim KI-gestützten Controlling sind vielfältig und durchaus begründet. Das größte Risiko liegt in der ungewollten Nutzung von Kundendaten für das Training von KI-Modellen. Viele globale KI-Anbieter nutzen eingegebene Daten automatisch zur Verbesserung ihrer Algorithmen. Was für allgemeine Anwendungen akzeptabel sein mag, ist für Finanzdaten absolut inakzeptabel.

Ein weiteres kritisches Risiko stellt die Speicherung von Daten in Rechenzentren außerhalb der EU dar. Selbst wenn Anbieter Datenschutz versprechen, unterliegen sie den Gesetzen ihrer Heimatländer. US-amerikanische Unternehmen können beispielsweise durch den CLOUD Act dazu verpflichtet werden, Daten an Behörden herauszugeben – unabhängig davon, wo sie gespeichert sind.

Mangelnde Transparenz verschärft diese Problematik zusätzlich. Viele KI-Systeme bieten keine Auditierbarkeit oder nachvollziehbare Protokollierung. Administratoren können nicht überprüfen, wer wann auf welche Daten zugegriffen hat. Diese Intransparenz macht es unmöglich, Compliance-Anforderungen zu erfüllen oder bei Sicherheitsvorfällen angemessen zu reagieren.

Schließlich besteht das Risiko unzureichender Datenisolierung. In Multi-Tenant-Umgebungen können Schwachstellen dazu führen, dass Daten verschiedener Kunden vermischt werden. Für Finanzcontroller, die mit hochsensiblen Margen und Liquiditätsdaten arbeiten, ist dies ein inakzeptables Szenario.

Best Practices für sichere KI-Nutzung im Controlling

Trotz der Risiken können Unternehmen KI im Controlling sicher einsetzen, wenn sie auf die richtigen Standards und Praktiken achten. Der wichtigste Grundsatz lautet: Security by Design statt Security as Afterthought. Dies bedeutet, Sicherheitsmaßnahmen von Anfang an mitzudenken, anstatt sie nachträglich zu implementieren.

Hosting und Infrastruktur

Die Basis sicherer Datensicherheit beim KI-Controlling bildet die richtige Infrastruktur. Alle Daten sollten ausschließlich in EU-Rechenzentren verarbeitet werden, die nach ISO 27001 zertifiziert sind. Diese internationale Norm für Informationssicherheitsmanagementsysteme gewährleistet, dass systematische Sicherheitskontrollen implementiert und regelmäßig auditiert werden.

Zusätzlich sollten Unternehmen auf SOC 2 Type II Zertifizierungen achten, die speziell die Sicherheit von Cloud-Services bewerten. Diese Zertifizierungen bestätigen, dass die Sicherheitskontrollen nicht nur existieren, sondern auch effektiv funktionieren.

Datenschutz und Compliance

DSGVO-Konformität ist selbstverständlich, aber echte Datensicherheit geht darüber hinaus. Privacy by Design bedeutet, dass Datenschutz bereits in die Systemarchitektur integriert ist. Dazu gehören Prinzipien wie Datenminimierung (nur notwendige Daten verarbeiten), Zweckbindung (Daten nur für den vereinbarten Zweck nutzen) und Speicherbegrenzung (Daten nur solange speichern wie nötig).

Transparenz ist ein weiterer Schlüsselfaktor. Unternehmen sollten jederzeit nachvollziehen können, welche Daten wo verarbeitet werden. Audit-Trails und detaillierte Protokollierung ermöglichen es, jeden Zugriff und jede Änderung zu dokumentieren und bei Bedarf zu überprüfen.

Technische Sicherheitsmaßnahmen

Verschlüsselung ist unverzichtbar – sowohl bei der Übertragung als auch bei der Speicherung von Daten. End-to-End-Verschlüsselung stellt sicher, dass Daten bereits beim Verlassen des Unternehmens geschützt sind und auch bei der Verarbeitung im KI-System sicher bleiben.

Datenisolierung verhindert, dass Informationen verschiedener Mandanten vermischt werden. Jeder Kunde sollte eine komplett isolierte Umgebung erhalten, in der seine Daten verarbeitet werden. Zero-Trust-Architekturen gehen noch einen Schritt weiter: Sie gehen davon aus, dass kein System vertrauenswürdig ist und überprüfen daher jeden Zugriff individuell.

Schritt-für-Schritt: So bewerten Sie die Sicherheit von AI-Controlling-Lösungen

Die Auswahl einer sicheren KI-Lösung für das Finanzcontrolling erfordert eine systematische Herangehensweise. Diese Checkliste hilft Ihnen dabei, die Datensicherheit verschiedener Anbieter objektiv zu bewerten:

1. Zertifizierungen überprüfen: Fordern Sie Nachweise für ISO 27001, SOC 2 Type II und DSGVO-Compliance an. Seriöse Anbieter stellen diese Informationen bereitwillig zur Verfügung und können aktuelle Zertifikate vorlegen.
2. Rechenzentrum-Standorte erfragen: Lassen Sie sich schriftlich bestätigen, wo Ihre Daten verarbeitet und gespeichert werden. Bestehen Sie auf EU-Standorte und fordern Sie Garantien, dass keine Datenübertragung in Drittländer stattfindet.
3. Datennutzung klären: Fragen Sie explizit nach, ob Ihre Daten für das Training von KI-Modellen verwendet werden. Verlangen Sie eine vertragliche Zusicherung, dass Ihre Daten ausschließlich für Ihre eigenen Zwecke genutzt werden.
4. Audit-Möglichkeiten bewerten: Prüfen Sie, welche Protokollierungs- und Monitoring-Funktionen verfügbar sind. Können Sie nachvollziehen, wer wann auf welche Daten zugegriffen hat? Gibt es automatische Benachrichtigungen bei verdächtigen Aktivitäten?
5. Datenisolierung testen: Informieren Sie sich über die technische Architektur der Multi-Tenant-Umgebung. Wie wird sichergestellt, dass Ihre Daten von denen anderer Kunden getrennt bleiben?
6. Backup und Recovery prüfen: Verstehen Sie die Backup-Strategien und Recovery-Prozesse. Wie schnell können Ihre Daten im Notfall wiederhergestellt werden, und wo werden die Backups gespeichert?
7. Vertragliche Sicherheiten vereinbaren: Lassen Sie sich Haftungsregelungen, Datenschutzverpflichtungen und Kündigungsmodalitäten schriftlich zusichern. Bei Sicherheitsvorfällen sollten klare Benachrichtigungs- und Abhilfemaßnahmen definiert sein.

Fazit: Sichere KI im Controlling ist möglich

Die Frage "Sind meine Finanzdaten mit AI wirklich sicher?" lässt sich eindeutig mit Ja beantworten – wenn die richtigen Sicherheitsmaßnahmen implementiert sind. Die Kombination aus EU-Hosting, strengen Zertifizierungen, Datenisolierung und vollständiger Transparenz macht es möglich, die Vorteile von KI zu nutzen, ohne Kompromisse bei der Datensicherheit einzugehen.

Der Schlüssel liegt in der sorgfältigen Auswahl des Anbieters. Unternehmen sollten nicht blind auf Versprechungen vertrauen, sondern konkrete Nachweise für Sicherheitsmaßnahmen fordern. Mit dem EU AI Act werden die regulatorischen Anforderungen zusätzlich verschärft, was etablierte Sicherheitsstandards noch wichtiger macht^[2].

KI im Controlling bietet enormes Potenzial für Automatisierung, bessere Prognosen und effizientere Prozesse^[3]. Dieses Potenzial sollten Unternehmen nicht aus übertriebener Vorsicht ungenutzt lassen. Stattdessen gilt es, informierte Entscheidungen zu treffen und auf Anbieter zu setzen, die Datensicherheit beim KI-Controlling ernst nehmen und transparent kommunizieren.

Die Zukunft des Controllings wird von KI geprägt sein. Unternehmen, die frühzeitig auf sichere Lösungen setzen, verschaffen sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil, ohne dabei ihre wertvollsten Assets zu gefährden: ihre Daten.