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CFOs benötigen für ihre Arbeit eine einheitliche, vertrauenswürdige Datenbasis sowie agile, flexible, kostengünstige Prozesse. Intelligente Dienste unterstützen beides, heben so auf ein neues Level. Dabei unterstützen digitale Werkzeuge CFOs auf sehr effiziente Weise.

Der Chief Financial Officer (CFO) spielt in jedem Unternehmen eine tragende Rolle – gerade in herausfordernden Zeiten wie diesen. Zu seinen Aufgaben gehört es, Budget, Liquidität, Cashflow und Investitionen zu überwachen, strategische Unternehmensziele zu unterstützen und Abläufe zu optimieren.

Dabei sehen sich Finanzabteilungen – neben dem allgemeinen Kostendruck – regelmäßig folgenden Herausforderungen gegenüber:

• Berichtserstellung erfordert zu großen Zeitaufwand
• Daten für die Berichte sind nicht aktuell (kein Echtzeit-Zugriff)
• keine Bilanz- und GuV-Werte vor dem Abschluss verfügbar
• Stammdaten sind inkonsistent, redundant oder dupliziert
• keine einheitliche Datenbasis
• Medienbrüche im Prozessablauf (Beispiel: Rechnung kommt als E-Mail Anhang und muss manuell in das ERP System übertragen werden)
• komplexe regulatorische Vorschriften bei Berichten, Abschlüssen und Steuern
• papierbasierte Genehmigungsprozesse
• geringe Mitarbeiterzufriedenheit durch die Vielzahl von trivialen, sich wiederholenden Tätigkeiten

Daten- und Prozessperspektive im Blick behalten

Dabei müssen der CFO und seine Mitarbeiter die genannten Herausforderungen unter zwei verschiedenen Perspektiven betrachten. Erstens benötigen sie eine einheitliche, vertrauenswürdige Datenbasis, die unternehmensweit ein durchgängiges Verständnis für Objekte und Kennzahlen schafft.
Zweitens garantieren effiziente, agile und flexible Prozesse ein kostengünstiges Abarbeiten aller notwendigen Tätigkeiten.

Intelligente Dienste sorgen dafür, dass beide Ziele – Durchgängigkeit der Daten und Effizienz der Prozesse – leichter und eleganter erreichbar sind.

Beispielsweise liefern Analyse- und Reporting-Werkzeuge in Echtzeit Daten aus allen relevanten Systemen, visualisieren sie anschaulich und machen so jedes Ãœberschreiten von Schwellenwerten schnell sichtbar. Ein praktisches Beispiel dafür bietet das Â鶹ԭ´´ Digital Boardroom bei der Personal- und Managementberatung Kienbaum.

Entlastung von Trivialem erhöht die Mitarbeiterzufriedenheit

Auf der Prozessebene lassen sich durch den Einsatz von Machine Learning-Technologien sowohl einzelne Schritte als auch ganze Prozessketten automatisieren. In diesem Sinne hat Döhler – ein Anbieter von natürlichen Zusatzstoffen für die Lebensmittelindustrie – die Rechnungseingangsprüfung mithilfe der Â鶹ԭ´´ Cash Application komplett digitalisiert.

Wenn Roboter triviale, repetitive Tätigkeiten übernehmen, dann erhöht das auch die Motivation jener Mitarbeiter, die dadurch ihre Kompetenzen auf strategisch wichtigere und anspruchsvollere Aufgaben verwenden und so hinzulernen können.

Bei Villeroy & Boch zum Beispiel werden durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz E-Mail-Anhänge automatisch klassifiziert und weiterverarbeitet. Das System erkennt, ob es sich dabei um eine Rechnung, einen Lieferschein oder um AGBs handelt. Entsprechend dieser Klassifizierung wird das Dokument anschließend an den richtigen Bot oder einen Mitarbeiter weitergeleitet.
Im ersten Fall extrahiert die Maschine die zentralen Informationen aus dem Dokument und sorgt für ihre Weiterverarbeitung – zum Beispiel indem sie sie in das Â鶹ԭ´´-System eingibt.

Das Beispiel zeigt, wie sich solche lassen.

Voraussetzung dafür ist stets eine hohe Datenqualität. Und auch sie lässt sich mithilfe von Künstlicher Intelligenz herstellen. Der Dienst Â鶹ԭ´´ Data Attribute Recommendation zum Beispiel bietet als Â鶹ԭ´´ Cloud Platform-Service die Zuordnung und Klassifizierung von Datensätzen an, um so eine effizientere und qualitativ hochwertigere Stammdatenverwaltung zu ermöglichen – und das ganz ohne Programmierung.

Vier Schritte zur effizienten Nutzung Intelligenter Dienste

Generell ergibt sich aus dem Gesagten für die Finanzabteilungen von Unternehmen eine Handlungsempfehlung in vier Schritten:

1. Mögliche Anwendungsgebiete und -prozesse für den Einsatz Intelligenter Dienste identifizieren,
2. Automatisierungsstrategie passend zur Unternehmensstrategie entwickeln,
3. Leuchtturmprojekte umsetzen und dabei systematisch Kompetenzen aufbauen, anschließend das Projekt sukzessive erweitern,
4. Technologien und Konzepte in andere Unternehmensbereiche tragen und schließlich Künstliche Intelligenz und Automatisierung als Standard etablieren und in die Unternehmensstrategie integrieren.