Nigel Bryan, Head of Financial Control, NFU Mutual, sieht die FP&A-Funktion ebenfalls als eine der frühen Nutznießer von KI und ML und prognostiziert, dass sie „zunehmend einen Platz in dieser Welt einnehmen wird“. Er geht davon aus, dass sich die Fähigkeit, Szenarien unter Verwendung externer und interner Daten zu planen, zu einer Schlüsselaufgabe des Finanzwesens entwickeln wird. Folglich wird sich „der Blick zurück in einen Blick nach vorn wandeln“.
Zero-Day Close
Montgomery sieht nicht nur bei den FP&A-Prozessen eine Beschleunigung, sondern in der gesamten Finanzfunktion. Daher hält er es für möglich, die Finanzfunktion auf völlig andere Weise zu führen, vor allem, wenn es um den Abschlussprozess geht, „der wahrscheinlich größten Herausforderung für uns alle“.
Montgomery glaubt, dass der Abschluss, wie wir ihn kennen, bald der Vergangenheit angehören könnte. „Wir arbeiten derzeit daran, den Zeitaufwand für Finanzabschlüsse auf weniger als einen Tag zu verkürzen“, sagt er. „Mit ML sind wir in der Lage, unsere Effizienz zu steigern und den Prozess nicht nur schneller, sondern auch besser zu erledigen. So gewinnen wir in kürzerer Zeit detailliertere Einblicke.“
Downing von Equiniti zeigt einige praktische Möglichkeiten auf, wie sich mit Workday die Aussagekraft der Daten für Finanztransaktionen verbessern lässt. „Wenn jemand einen Bestellauftrag aufgibt und dieser vielleicht einen bestimmten Lieferanten oder eine bestimmte Beschreibung enthält, dann schlägt [Workday] einen konkreten Projektcode vor oder empfiehlt die Kostenstelle, an die der Auftrag übermittelt werden sollte“, erläutert er. „Wenn diese Transaktion schließlich im Hauptbuch auftaucht, ist sie bereits vollständig und korrekt. Es findet also einfach eine Optimierung der Daten statt, die zu jedem dieser Elemente erfasst werden, sodass ein umfassenderes Performance-Reporting möglich ist.
Mit seinen mehr als 30 Jahren Erfahrung als Finanzchef weiß Brian Montgomery, dass es nicht immer so einfach war. Vor allem, wenn es darum geht, Einblicke in die Unternehmensdaten zu gewinnen. Jetzt aber bringt KI Licht in Geschäftsbereiche, die vorher schwer einsehbar waren. „ML berücksichtigt jede einzelne Transaktion. Das ist an sich nichts Neues, doch die große Chance liegt darin, dass wir jetzt dank dieser Technologie detaillierte Einblicke in die Unternehmensdaten erhalten, die auf all diesen Transaktionen basieren. Und das ist absolut fantastisch.“ Aus der Sicht des Finanzteams bedeutet das nicht nur umfassende Transparenz, sondern auch eine sinnvolle Planung für die Zukunft. Das Team kann das Unternehmen dabei unterstützen, seine strategischen Ziele effizienter und intuitiver umzusetzen.
Wertschöpfung
Richard Coombes glaubt, dass KI die Produktivität positiv beeinflussen wird, nicht nur im Finanzbereich, sondern in der gesamten Gesellschaft. „Seit den letzten acht, zehn Jahren stagniert die Produktivität in der westlichen Welt auf einem insgesamt niedrigen Niveau. KI bietet eine große Chance und ein enormes Potenzial, die Produktivität auf eine Weise zu steigern, die gesund ist, dem Einzelnen am Arbeitsplatz und der Gesellschaft Vorteile verschafft, aber gleichzeitig die Produktivität der Belegschaft erhöht.“