KI und maschinelles Lernen: Transformation der Finanzabteilung
KI und maschinelles Lernen verändern das Finanzwesen - sie verkürzen die Zeit, die für Planung, Berichterstattung und Prognosen benötigt wird, und ermöglichen es Finanzteams, mehr Zeit mit dem Teilen von Erkenntnissen zu verbringen, statt mit Tabellenkalkulationen.
KI revolutioniert die Arbeitswelt - und die Finanzfunktion ist da keine Ausnahme. Beispiel Bergzeit, ein schnell wachsender Online-Sporthändler mit Sitz in Deutschland.
Bergzeit verließ sich früher stark auf einen kalkulationsbasierten Budgetierungs- und Planungsprozess. Während der jährlichen Planung verbrachte das Finanzteam unzählige Stunden damit, Tabellenkalkulationen zu bearbeiten und die Daten in einer einzigen Version zu konsolidieren. Wenn sie damit fertig waren, waren ihre Informationen oft veraltet und manchmal ungenau.
Nach der Umstellung auf ein KI-gestütztes, cloudbasiertes Budgetierungs- und Prognosetool verfügen die Teams nun über "einen vollständigen Überblick über unsere Finanzen an einem Ort, der die Erkenntnisse unterstützt, die wir brauchen, um bessere Entscheidungen zu treffen", sagt Thorsten Fritz, Teamleiter Controlling.
Das Finanzteam von Bergzeit erstellt nicht nur mehrmals im Jahr Prognosen, sondern auch schneller und genauer.
Mit KI und maschinellem Lernen (ML) werden Finanzteams auf der ganzen Welt effizienter und effektiver und optimieren ihre Prozesse und Methoden. KI in FP&A automatisiert sich wiederholende Arbeiten, standardisiert Prozessabläufe und ermöglicht eine schnellere Beantwortung von Fragen.
Ein besonders spannender Vorteil ist, dass Finanzteams nun mehr ihrer wertvollen Zeit auf hochwertige Aufgaben und strategische Entscheidungen verwenden können, statt auf manuelle, sich wiederholende Prozesse.
Führungskräfte im Finanzwesen erkennen zunehmend die transformative Kraft von KI. Unter den Führungskräften im Finanzwesen sagen 86 %, dass KI und ML erforderlich sind, um die Wettbewerbsfähigkeit ihres Unternehmens zu erhalten, und zwei Drittel geben an, dass der Einsatz dieser Technologien die Produktivität und die betriebliche Effizienz erhöht hat.
Die Technologie verspricht, die Finanzabteilung in den kommenden 10 Jahren stärker zu verändern als in den vergangenen 50 Jahren.
Dies gilt für alle Aspekte der Finanzabteilung, einschließlich Buchhaltung, Planung und Analyse, Budgetierung und Abschluss. PwC schätzt, dass KI bis Ende der 2020er Jahre bis zu 15 Billionen US-Dollar zur Wirtschaft beitragen könnte.
Um Finanzteams dabei zu helfen, die tiefgreifenden Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens im Finanzwesen zu nutzen, befasst sich dieser Artikel mit Anwendungen von KI in FP&A, der Rolle von KI-gesteuerter Software bei Finanzprognosen und der Bedeutung für zukünftige Finanzanalysten.
Die Finanzabteilung steht vor einem lästigen Problem: veraltete Informationen. Da die Finanzabteilung ihre Entscheidungen traditionell auf der Grundlage von Datenanalysen der vorangegangenen Woche, des vorangegangenen Monats oder des vorangegangenen Quartals trifft, fehlten den Führungskräften manchmal Echtzeitdaten, was es schwierig macht, auf veränderte Bedingungen zu reagieren.
KI für FP&A bietet umfangreiche und leistungsstarke Anwendungen, deren Vorteile von der Echtzeitüberwachung bis hin zur besseren Einhaltung von Vorschriften reichen. Weitere Vorteile von KI für die Finanzfunktion sind
Verarbeitung großer Transaktionsvolumina. Ein Berg von Daten ist für KI kein Problem. Die Technologie ist in der Lage, große Datensätze schnell zu analysieren und daraus zu lernen.
Erkennung von Mustern. KI kann Muster in Daten erkennen und Zahlungsströme überwachen und auf Anomalien hinweisen, wenn sie Daten findet, die nicht der Norm entsprechen. Und mit Feedback wird die KI immer schlauer, so dass ihre Genauigkeit immer besser wird.
Zusammenfassungen. Generative KI kann insbesondere für die Zusammenfassung von Vermögenswerten und die Stimmungsanalyse eingesetzt werden. Ein KI-Tool zur Textanalyse kann beispielsweise lange und ausführliche Finanzartikel verarbeiten und Auszüge mit den wichtigsten Erkenntnissen zusammenstellen.
Mehr Zeit für menschliches Urteilsvermögen. Durch den Einsatz von KI zur Rationalisierung arbeitsintensiver, manueller Aufgaben wie der Reise- und Spesenverwaltung können Finanzteams mehr Zeit für die Entscheidungsfindung und strategische Unterstützung aufwenden. Anstatt stundenlang Informationen zu sammeln und abzugleichen, kann KI beispielsweise Informationen abrufen und Ausnahmen verwalten.
Wenn maschinelles Lernen im Finanzbereich das tut, was Maschinen am besten können, können die Mitarbeitenden das tun, was sie am besten können.
"KI wird die CFOs nicht ersetzen. Aber CFOs, die KI nutzen, werden diejenigen ersetzen, die es nicht tun."
Erik Brynjolfsson,
Professor am Stanford Digital Economy Lab und Mitbegründer von Workhelix, Inc.
Heutzutage müssen FP&A-Teams ständig planen. Zwar wird von den Finanzteams nicht erwartet, dass sie die Zukunft vollständig vorhersagen, aber die Führungskräfte von heute erwarten, dass die Finanzabteilung das Unternehmen auf mehrere mögliche Zukünfte vorbereitet.
Als führendes Tool für prädiktive Analysen hat KI die Art und Weise verändert, wie die Finanzabteilung Prognosen erstellt. Anstatt mit einem festen Plan zu arbeiten, der zu Beginn des Jahres erstellt wird, geht das Finanzwesen zu einem fortlaufenden, vorausschauenden Prozess der modernen, kontinuierlichen Planung über.
Mithilfe von KI ermöglicht die Finanzprognose die Planung für mehrere sich ändernde Szenarien. Wenn sich beispielsweise eine Fusions- und Übernahmemöglichkeit ergibt - auch wenn es derzeit keine Anzeichen dafür gibt - können Unternehmen Pläne erstellen, um diese Möglichkeiten zu nutzen.
Die Planung mit KI-Tools ermöglicht es der Finanzabteilung, diese Was-wäre-wenn-Szenarien zu visualisieren und zu untersuchen, anstatt finanzielle Verpflichtungen auf der Grundlage von Schätzungen oder Annahmen einzugehen. Und mit zunehmender Automatisierung werden die Planungszyklen kürzer, so dass Planung, Analyse und Ausführung kontinuierlich und gleichzeitig erfolgen können.
Wenn Unternehmen eine bessere Vorstellung von wahrscheinlichen Zukunftsszenarien haben und bessere Pläne entwerfen können, um darauf zu reagieren, können sie ihre Gewinne, ihr Wachstum und das Engagement ihrer Mitarbeitenden steigern.
Die Finanzanalyse konzentriert sich auf die gegenwärtigen Bedingungen, um die Zukunft vorherzusagen. Die Brücke zwischen diesen beiden Bereichen? Die Planung. KI in der Finanzabteilung kann dabei helfen, diese Brücke zu schlagen, indem sie die Analyse des aktuellen Zustands des Unternehmens mit seinen Zukunftsvorstellungen verbindet.
Und so geht's: KI kann Finanzteams dabei helfen, alle Möglichkeiten zu prüfen, die sich auf die Unternehmensleistung auswirken könnten, und zu entscheiden, wie Anpassungen vorgenommen werden sollen. Ein Tool zur Risikoanalyse kann zum Beispiel eine Liste von Vermögenswerten erstellen, die für bestimmte Marktrisiken anfällig sind. Das Tool könnte aufzeigen, wie sich ein Großereignis wie der Brexit auf verschiedene Anlageklassen auswirken könnte, damit die Finanzabteilung das Risiko des Portfolios bei einem Ereignis dieser Größenordnung verstehen kann.
Im Falle eines Brexit-ähnlichen Ereignisses könnte FP&A praktische Aktionspläne erstellen, um auf Ereignisse wie Lieferkettenengpässe, steigende Inflation und Arbeitskräftemangel zu reagieren. Diese Szenariomodelle würden es Führungskräften ermöglichen, fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, wie sie störende Ereignisse nicht nur überstehen, sondern möglicherweise sogar aus ihnen Kapital schlagen können.
Unternehmen von heute mangelt es nicht an Daten - ganz im Gegenteil. Und obwohl Daten mächtig sein können, kann eine Informationsflut die Entscheidungsfindung verzögern und zu verpassten Chancen führen.
Wenn Finanzteams nicht die Zeit oder die Kapazität haben, Daten zu bewerten, geschweige denn, darauf basierende zeitnahe, genaue und leicht verständliche Berichte zu erstellen, sind sie nicht sehr nützlich. Und das könnte der Grund sein, warum weniger als die Hälfte der Buchhaltungs- und Reporting-Teams der Meinung sind, dass sie die Anforderungen der Stakeholder effektiv erfüllen.
KI lässt sich jedoch nicht von Datenbergen abschrecken.
Mithilfe der natürlichen Spracherzeugung (Natural Language Generation, NLG) kann KI Daten aus zahlreichen Quellen schnell verarbeiten, nützliche Erkenntnisse liefern und die Informationen in verdaulicher Form für prägnantere und effektivere Berichte zusammenfassen und visualisieren. Mit KI kann das Finanzwesen durch die Erstellung von Asset-Zusammenfassungen, Textzusammenfassungen, Berichtsübersetzungen und Stimmungsanalysen Einblicke gewinnen.
KI automatisiert auch die Datenerfassung aus verschiedenen Quellen. So können KI-Tools beispielsweise genaue, aufschlussreiche Zusammenfassungen von Nachrichtenartikeln erstellen, damit FP&A-Teams Finanzprognosen aus verschiedenen Quellen vergleichen können.
Da KI die Datenqualität verbessert und einen Teil der menschlichen Arbeit bei der Berichterstattung abnimmt, müssen Führungskräfte nicht mehr darauf warten, dass das Finanzteam Daten abgleicht und Berichte zusammenstellt, bevor sie Maßnahmen ergreifen können. Sie können selbst auf Self-Service-Dashboards, Berichte und umsetzbare Informationen zugreifen.
Mit einer größeren Datentiefe und -breite kann die Finanzabteilung tiefere und aussagekräftigere Einblicke gewinnen und den Entscheidungsträgern die richtigen Daten an die Hand geben.
Die Zukunft von FP&A ist eine, in der Automatisierung zu mehr Effizienz und Kosteneinsparungen führt. Beispielsweise können Robotic Process Automation (RPA)-Bots regelbasierte, wiederkehrende Aufgaben ohne menschliches Eingreifen automatisch ausführen. So lassen sich beispielsweise Kundenreklamationen schnell in gängige Kategorien einordnen oder Informationen aus Stundenzetteln abrufen, um die Gehaltsabrechnung zu beschleunigen.
Laut Gartner kann ein einziger Bot die Arbeit eines einzelnen Vollzeitmitarbeiters um das 30-fache ersetzen. Gartner berichtet, dass die RP&A-Technologie in der Regel ein Drittel eines Offshore-Mitarbeiters und nur ein Fünftel eines Onshore-Mitarbeiters kostet. Diese Zahlen erklären, warum 80 % der Führungskräfte im Finanzwesen RPA entweder bereits implementiert haben oder die Implementierung planen.
RPA eignet sich hervorragend für strukturierte und vorhersehbare Finanzaufgaben, bei denen Informationen aus einem System abgerufen und in ein anderes eingegeben werden. Anstatt mehrere Tabellenkalkulationen und unzählige Zellen in Tabellenkalkulationen zu verwalten, können Finanzteams ihre Zeit mit interessanteren Aufgaben wie Finanzprognosen verbringen.
Führungskräfte im Finanzwesen setzen große Hoffnungen in die Zukunft der KI im Bereich FP&A: 71 % erwarten eine umfassende Einführung bis zum Ende des Jahrzehnts. Aber sie müssen noch einiges an Rückstand aufholen. Fast drei Viertel der Finanzfunktion haben keine Erfahrung im Umgang mit KI und ML.
Um die Akzeptanz zu erreichen, die Führungskräfte für morgen erwarten, muss das Finanzwesen schon heute damit beginnen, die Möglichkeiten der KI zu nutzen. Kluge Führungskräfte verstehen diese Realität - und stellen entsprechend ein. Bei der Auswahl neuer Mitarbeitende legen 57 % der CFOs Wert auf Mitarbeitende, die KI- und ML-Technologien nutzen können.
Je eher Finanzteams KI für FP&A einsetzen, desto eher werden sie die Früchte ernten - bessere und schnellere Entscheidungsfindung, genauere Prognosen und gesteigerter ROI.
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