Dieses Kapitel beleuchtet die funktionalen Anwendungsfälle und Erfolgsgeschichten von Künstlicher Intelligenz (KI) im Finanzbereich und zeigt deren Potenziale sowie praxisnahe Herausforderungen auf. Ziel dieses Kapitels ist es, eine Brücke zwischen den theoretischen Möglichkeiten und Grenzen der tatsächlichen Umsetzung in Unternehmen zu schlagen. Im ersten Teil wird analysiert, wie KI-Finanzprozesse automatisiert, Kosten gesenkt und datengetriebene Entscheidungen unterstützt werden können. Dabei werden konkrete Anwendungen wie Vorhersagemodelle und Chatbots auf Basis von GenAI und End-to-End-Automatisierung vorgestellt. Im zweiten Teil stehen die Hindernisse bei der Implementierung im Fokus, darunter regulatorische Vorgaben, unzureichende Datenqualität und interne Widerstände. Das Kapitel zeigt auf, wie diese Herausforderungen durch strategisches Vorgehen, fundierte Wirtschaftlichkeitsanalysen und visionäre Ansätze überwunden werden können. Das Kapitel schließt mit einer kurzen Zusammenfassung und strategischen Einordnung zur Umsetzung dieser Lösungen in der eigenen Organisation.