Künstliche Intelligenz (KI) ist allgegenwärtig - in unseren Häusern, Telefonen und Autos. Daher ist es nur natürlich, dass sie auch in die Softwaresysteme eingebettet wird, die unsere Arbeitsabläufe unterstützen. Für datengesteuerte Abteilungen wie das Finanzwesen und datenabhängige Prozesse wie das Corporate Performance Management (CPM) gibt es keine bessere Lösung.
KI verspricht, die Effizienz des Finanzwesens, die Datenerfassung, Prognosen und Analysen zu verbessern. Aber wie sieht das für Ihre spezifischen Prozesse aus?
Wir haben eine Anleitung für eine Selbsteinschätzung zusammengestellt, um Ihnen zu helfen, zu definieren, wie KI Ihre CPM-Prozesse verbessern kann.
Test 1: Analyse der Automatisierungslücke
Eine Analyse der Automatisierungslücke identifiziert Bereiche des CPM, in denen KI die menschliche Arbeit ergänzen kann. Denken Sie daran: KI soll das Fachwissen Ihres Finanzteams nicht ersetzen. Stattdessen soll sie die Teams durch zukunftsorientierte Automatisierung unterstützen, damit sie sich auf die Aufgaben konzentrieren können, bei denen menschliche Intelligenz zählt: strategisches Denken und subjektive Analyse.
Ziel Ihrer Analyse der Automatisierungslücke soll es sein, den aktuellen und den gewünschten Zustand auf der Grundlage des Potenzials der KI für die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben zu bestimmen.
Fragen Sie Ihr Team:
- Welche CPM-Aufgaben führen sie noch manuell aus?
- Welche automatisierten CPM-Aufgaben führen sie aus, die noch Zeit kosten?
- Sind diese Bereiche kritisch für die Performance?
- Gibt es in diesen Bereichen Optimierungsmöglichkeiten?
50 % der Finanzabteilungen wollen die Lücken in ihrer Datenverarbeitungsfähigkeit in den nächsten 3 Jahren schließen. - FSN
Test 2: Quantifizierung der für manuelle Aufgaben verlorenen Zeit
Wie viel Zeit verbringt Ihr Team wirklich mit jeder CPM-Aufgabe? Wie ist das Verhältnis der Zeit, die zwischen diesen Aufgaben vergeht:
Datenmanagement: Dateneingabe, Datenerfassung, Validierung, Erkennung von Anomalien
Datenermittlung: Drilldown, Beschaffung von Informationen, Aktualisierung von KPI-Berichten
Analyse: Verständnis der Geschäftsfaktoren, Simulation von Szenarien und Vorbereitung von Empfehlungen für die Geschäftsleitung
Datenerfassung, -überprüfung und -management sind wichtige Aufgaben, die jedoch für viele Teams zeitaufwändiger sind, als sie es sein müssten. Eine der größten Stärken von KI ist, sich wiederholende Datenprozesse zu automatisieren und zu verbessern, indem sie aus den Mustern in vorhandenen Daten lernt. Viele Datenmanagementaufgaben sind sowohl repetitiv als auch datengesteuert - und damit erstklassige Kandidaten für die KI. Und manuelle Aufgaben wie Datenzuordnung und Anomalieerkennung sind reif für maschinell getriebene Optimierung.
Geben Sie Ihrem Team folgende Aufgaben:
- Bitten Sie Ihr Team, zu erfassen, wie viel Zeit es für die folgenden Aufgaben aufwendet:
- Datenerfassung und -eingabe
- Abgleich
- Konten und Transaktionen
- Berechnungen
- Aktualisierung von Berichten
- Analyse und Datenauswertung
- Kommentare und Narrative
- Offenlegung
- Bestimmen Sie, welche KI-Aufgaben beschleunigt werden können. Als Beispiel: KI in CCH Tagetik automatisiert Aufgaben der Datenüberprüfung, wie etwa die Erkennung von Anomalien, Aufgaben der Datenerfassung, wie etwa das Mapping und Aufgaben der Datenidentifikation, wie etwa die Analyse von Geschäftstreibern.
