Lassen Sie uns die Grundlagen der KI erforschen und wie Finanzteams sie nutzen können, um ihre Entscheidungsfindung und Effizienz zu optimieren.
Künstliche Intelligenz (KI) verändert rapide die Art und Weise, wie wir arbeiten - und Finanzteams bilden keine Ausnahme.
Wenn KI zu den Prozessen des Corporate Performance Management (CPM) hinzugefügt wird, kann dies für Finanzfachleute einen entscheidenden Unterschied bedeuten. Allerdings wendet nicht jede CPM-Software KI auf die gleiche Weise an und nicht jede KI hat die gleiche Wirkung.
Wir wollen uns die Grundlagen der KI anschauen und darlegen, wie Finanzteams sie nutzen können, um ihre Entscheidungsfindung und Effizienz zu optimieren.
In diesem Artikel werden wir auf die folgende Themen eingehen:
- Die Vorteile von KI im Finanzwesen
- Was KI für CPM-Prozesse leisten kann
- Beispiele für den Einsatz von KI in CPM-Prozessen im Finanzbereich
- Worauf bei KI-basierten CPM-Lösungen zu achten ist
Die Vorteile von KI im Finanzwesen
Sämtliche Vorteile und Fähigkeiten, die KI den CPM-Prozessen hinzufügen kann, lassen sich auf zwei Zwecke herunterbrechen:
- Verbesserte Effizienz: KI kann sich wiederholende Prozesse automatisieren, wodurch Finanzteams schneller arbeiten können.
- Verbesserte Entscheidungsfindung: KI kann tiefgehende Verbindungen zwischen verschiedenen Datenpunkten herstellen und der Finanzabteilung Zugang zu Datentrends verschaffen, die sonst unzugänglich wären. Die Finanzabteilung kann diese Erkenntnisse dann zur Entscheidungsfindung bei der Entwicklung von Strategien und Plänen nutzen.
Kurz gesagt: KI hilft den Finanzteams, effizienter zu arbeiten und gleichzeitig den Zugang zu Performance-Trends zu verbessern, die als Entscheidungsgrundlage dienen können. Auf diese Weise kann KI die Struktur des Finanzwesens und die Arbeitsweise der Teams von Tag zu Tag verändern.
Wie Deloitte schreibt:
“Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie das Finanzwesen arbeitet, Entscheidungen trifft, kommuniziert und den Unternehmenswert steigert. Finanzfunktionen, die KI als Kollaborateur nutzen, können menschliche Fähigkeiten verbessern und ungenutztes Potenzial für Wachstum, Resilienz und Innovation freisetzen.”
Arten von KI
KI ist ein Oberbegriff für einige Technologien.
Maschinelles Lernen – Machine Learning
Maschinelles Lernen ist eine Form künstlicher Intelligenz, die mit Hilfe von Algorithmen und Berechnungsmethoden aus Datensätzen lernt, Muster zu erkennen und anzuwenden, ohne dass der Mensch eingreifen muss. Vereinfacht ausgedrückt lehrt maschinelles Lernen Computer, aus Erfahrungen zu lernen. Das Bemerkenswerte am maschinellen Lernen ist, dass es nicht nur Muster erkennt und anwendet, sondern auch seine eigenen Algorithmen erstellen und durch Feedback seine Algorithmen verfeinern kann.
Generative KI – generative AI
Generative KI ist eine Art der künstlichen Intelligenz, die Algorithmen verwendet, um komplexe und kreative Inhalte wie Audio, Bilder, Videos und Text zu erzeugen. Wenn Sie der generativen KI beispielsweise eine Frage zur Budgetabweichung im zweiten Quartal stellen, extrahiert sie mithilfe ausgeklügelter linguistischer Modelle Informationen aus einem großen Datensatz und bereitet sie als Diagramm auf, das Sie dann analysieren können.
Von allen verschiedenen Arten der KI hat die generative KI das Potenzial, die Arbeitsweise von Finanzteams zu verbessern. Deloitte schreibt: "Wir stehen an der Schwelle zu einem 'iPhone-Moment' - einer großen Revolution in unserem persönlichen und geschäftlichen Leben. Für Unternehmen hat die generative KI das Potenzial, die gesamte Wertschöpfungskette zu verändern - von der Kundenbindung und neuen Umsatzströmen bis hin zur exponentiellen Automatisierung von Back-Office-Funktionen wie dem Finanzwesen.
Verarbeitung natürlicher Sprache – Natural language processing
Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache werden Eingaben aus der realen Welt in eine Sprache übersetzt, die Computer verstehen können. So wie Menschen Ohren, Augen und ein Gehirn haben, um die Welt zu verstehen, haben Computer Programme, die Audio-, Bild- und Textdaten verarbeiten, um Informationen zu verstehen.
Finanzen und KI: Was KI für CPM-Prozesse leisten kann
Nachdem wir uns mit den verschiedenen Arten von KI befasst haben, wollen wir jetzt darauf eingehen, was KI für CPM-Prozesse auf funktionaler Ebene leisten kann.
Durchführung sich wiederholender Aufgaben
Sich wiederholende Aufgaben wie das Sammeln von Daten, die Erkennung von Anomalien und der Abgleich von Transaktionen sind zwar relativ banal, beanspruchen aber die wertvolle Zeit und das Gehirnschmalz von Finanzteams. KI kann diese datenzentrierten, sich wiederholenden Aufgaben automatisieren. Sie kann Daten aus verschiedenen Quellen, Dimensionen und Typen für die Analyse organisieren, Ausreißer in großen Datensätzen identifizieren und Informationen im Auftrag von Finanzteams abgleichen. Maschinen sind weitaus besser darin, Fehler in Tabellenkalkulationen mit Tausenden von Zellen zu erkennen, als die fleißigen Teams, die den ganzen Tag auf diese Zahlen gestarrt haben.
Datenexploration
KI kann aus großen Datenbeständen strategische Erkenntnisse gewinnen. Durch das Erkennen ungewöhnlicher Muster und korrelierender Trends kann KI sowohl Risiken als auch Chancen in Performance-Daten identifizieren.
Darüber hinaus kann KI mit großen Datenmengen in einer Weise umgehen, wie es menschliche Methoden nicht können. Von Menschen identifizierte Datentrends sind in der Regel linear und eindimensional in ihrem Umfang. So könnten Sie etwa die Umsatzentwicklung in einem Quartal bestimmen. Mit KI ermittelte Datentrends gehen deutlich tiefer. KI kann Korrelationen zwischen verschiedenen Datentypen auf einer viel komplexeren Analyseebene erkennen. Die KI kann Ihnen beispielsweise die Umsatzentwicklung anzeigen und die Faktoren identifizieren, die den Umsatz in diese Richtung treiben, und Ihnen zeigen, wie Sie die Faktoren ändern können, um die Umsatzentwicklung zu beeinflussen.
Datenqualität
KI kann Anomalien in Ihren Daten erkennen und Sie auf Ausreißer und subtile menschliche Fehler aufmerksam machen. Dies ist für Führungsteams unglaublich wertvoll, da KI verhindern kann, dass Fehler und schlechte Informationen in Berichte, Pläne und Entscheidungen einfließen. Mit KI gescannte Daten bilden in der Regel eine zuverlässigere Grundlage für Analysen.
Visualisierung von Daten und Trends
KI, insbesondere generative KI, kann komplexe, kreative Inhalte wie Musik, Bilder, Videos und Text erzeugen. Die generative KI ist inzwischen so weit fortgeschritten, dass sie ihre kreativen Fähigkeiten auf die Datenvisualisierung ausdehnen kann, indem sie die Ergebnisse ihrer Datenexploration in Grafiken, Diagrammen und Tabellen aufbereitet.
Die Datenexploration der KI ist inzwischen so ausgereift, dass die KI natürliche Sprachverarbeitung nutzen kann, um Finanzfragen per Sprache oder Text zu verstehen und visuelle Antworten innerhalb eines Datensatzes zu geben. So wie Sie Ihr Google Home nach dem heutigen Wetter fragen können, können Sie CPM AI bitten, einen Bericht über die Verkäufe dieser Woche für ein bestimmtes Produkt zu erstellen.
Prädiktive Analytik
Mithilfe ihrer tiefgreifenden Datenexplorationsfähigkeiten kann KI genaue Vorhersagen auf der Grundlage großer, komplexer Datensätze treffen. Mit herkömmlichen Methoden sind Prognosen einfach. Sie können zwar Zahlen prognostizieren, aber Sie können keine Überraschungen einkalkulieren und sind an die Grenzen zeitbasierter Finanzdaten gebunden.
Mit Predictive Analytics werden Ihre Prognosen jedoch genauer, da eine Vielzahl von Finanz-, Nicht-Finanz- und Marktdaten in jeder Prognose berücksichtigt wird. Sie können eine Vorhersage für eine komplexe Frage erhalten, z. B. wie sich eine Beschäftigungsquote von 5 % auf den Umsatz auswirken wird. Wie sieht es mit den Auswirkungen auf das EBITDA aus? Und wie können wir diesen Auswirkungen entgegenwirken?
Beispiele für KI-unterstützte CPM-Prozesse
KI verbessert die Entscheidungsfindung und Effizienz im Finanzwesen, aber wie genau sieht das in der Praxis aus? Hier sind einige konkrete Beispiele dafür, wie KI CPM-Prozesse bereichern kann.
Datenerfassung
Wenn Ihr Unternehmen eine andere Organisation übernimmt, müssen Sie eine neue Hauptbuch-Quelldatei in den Finanzabschlussprozess der Gruppe aufnehmen. KI kann das Mapping der Hauptbuchdaten beschleunigen und sicherstellen, dass die Integrität der Daten beim Eintritt in das Finanzabschluss-System des Konzerns erhalten bleibt. Neben dem Mapping der Hauptbuchhaltung auf das Finanzabschluss-System könnte die KI auch Daten für ESG-, Steuer- und Leasing-Berichte zuordnen.
Erkennung von Anomalien
Nehmen wir an, Sie laden die Ist-Daten vom Februar für Ihre New Yorker Einheit. KI könnte die Ist-Daten sofort lesen und Ausreißer in der Februardatei erkennen. Sie könnte einen Bericht erstellen, der die potenziellen Ausreißer auflistet und den Grund nennt, warum die Zahl als Abweichung ausgelöst wurde. Sie wären dann in der Lage, die Ausreißer schnell zu überprüfen, um festzustellen, ob sie falsch sind.
Analyse
Es ist Anfang des 2. Quartals, und Sie müssen einen Plan für eine Produktlinie in der EMEA-Region erstellen. Durch die Analyse der Daten der Region, der Verkaufshistorie der Produktlinie und der Marktinformationen kann KI die geschäftlichen Faktoren ermitteln, die den Verkauf beeinflussen, so dass Sie diese Erkenntnisse auf Ihren Verkaufsplan und Ihre Strategie für das kommende Quartal anwenden können.
Planung
Was war die erfolgreichste Marketingkampagne im 4. Quartal - und wie können wir sie noch wirkungsvoller gestalten? KI kann Nachfrage-, Marketing- und Vertriebsdaten im Kontext analysieren, um die erfolgreichste Marketingkampagne zu ermitteln und Empfehlungen zur Maximierung der Wirkung dieser Kampagne zu geben.
Performance-Analyse
Wenn Führungskräfte Antworten brauchen, brauchen sie sie schnell. Mit generativer KI können Sie Ihrem CPM eine Frage stellen, und es kann eine Antwort in Form einer direkten Antwort, eines Berichts oder eines Diagramms auf einem Dashboard generieren. Sie könnten zum Beispiel Antworten auf Fragen erhalten wie:
- Warum sind unsere Gemeinkosten für New York von Jahr zu Jahr gestiegen?
- Welches war unser wichtigstes Profitcenter im Jahr 2023?
- Welches war der Geschäftszweig mit dem höchsten US-Umsatz im letzten Jahr?
Die KI würde sofort Ergebnisse aus Ihren Leistungsdaten ziehen und sie in einem Bericht zusammenstellen, der für die Analyse bereitsteht.
Worauf Sie bei KI für das Finanzwesen achten sollten
Es gibt zwar viele verschiedene Ansätze für KI, aber es gibt drei KI-Funktionen, die Finanzteams in ihrer CPM-Lösung berücksichtigen sollten.
1. Erklärbare Ergebnisse
Wie ist die KI zu dieser Vorhersage gekommen? Was ist der Beweis dafür, dass der von der KI identifizierte Treiber tatsächlich einen KPI beeinflusst? Warum hat die KI einen bestimmten Datenpunkt als Ausreißer gekennzeichnet? Und, was am wichtigsten ist: Gibt Ihnen die CPM-Software Zugang zu diesen Antworten?
Sie müssen Ihrer KI vertrauen können. Viele KI-gestützte Systeme liefern Ihnen zwar Vorhersagen, geben aber keinen Einblick in die Logik der KI. Wir nennen dies "Blackbox-KI", bei der die KI eine Ausgabe ausspuckt und Sie gezwungen sind, ihrer Logik ohne jegliche Transparenz zu vertrauen. Eine Umfrage der International Data Corporation hat ergeben, dass ein Viertel aller KI-Projekte aufgrund von Faktoren wie dem Blackbox-Phänomen und Problemen mit der Interpretierbarkeit scheitern.
Wir empfehlen, nach einer Lösung zu suchen, die einen "Glassbox-Ansatz" verwendet, bei dem die Finanzteams die Ergebnisse durch erklärbare KI offenlegen können.
Die Studie "Explainable AI: From Blackbox to Glassbox" definiert erklärbare KI als "die Klasse von Systemen, die Einblick in die Art und Weise geben, wie ein KI-System Entscheidungen und Vorhersagen trifft und seine Aktionen ausführt. Erklärbare KI erklärt die Gründe für den Entscheidungsprozess, zeigt die Stärken und Schwächen des Prozesses auf und vermittelt ein Gefühl dafür, wie sich das System in Zukunft verhalten wird."
Erklärbare KI ist wichtig für Finanzteams, die die Ergebnisse der KI nutzen, um Entscheidungen zu treffen, Strategien umzusetzen und Budgets zu erstellen. Wenn Sie sehen können, warum die KI zu ihrer Schlussfolgerung gekommen ist, können Sie ihre Ergebnisse mit größerer Zuversicht in Ihre Entscheidungsfindung einfließen lassen.
2. Menschliche Kontrolle
Aufbauend auf dem Faktor der Erklärbarkeit sollte die KI den Finanzteams die Kontrolle überlassen. KI sollte ein leistungsfähiges Werkzeug sein, das undurchschaubare Informationen erkennbar macht. Sie sollte keine autonome Entscheidungsträgerin sein. EY schreibt, dass die Finanzteams KI letztlich als eine Form der Zusammenarbeit sehen müssen, bei der KI die repetitive Arbeit und die Finanzteams die strategische Arbeit erledigen können.
„KI kann zwar riesige Datenmengen in schnellem Tempo verarbeiten, aber es fehlt ihr das kritische Denken und die Entscheidungsfähigkeit des Menschen. Die Fähigkeit, Verzerrungen in Daten zu erkennen und zu beseitigen und Kernkompetenzen wie das Wissen um die richtigen Fragen an Stakeholder, um deren Ziele zu verstehen, bedeuten, dass der Finanzfachmann bei diesem technologischen Wandel eine wichtige Rolle spielen muss."
Dass der Mensch am Steuer bleibt, ist zwar auf strategischer Ebene richtig, aber auch auf funktionaler Ebene. Wenn die KI eine Vorhersage trifft, einen Ausreißer identifiziert oder einen Bericht erstellt, sollten die Finanzteams über die nötigen Informationen verfügen, um die Arbeit der KI zu überprüfen und sicherzustellen, dass die Logik der KI mit dem realen Verständnis der Daten durch die Finanzabteilung übereinstimmt.
3. Datenverwaltung
Data Governance ist eine ständige Herausforderung für Finanzteams, die mit einer Flut neuer Anforderungen konfrontiert sind, darunter BEPS Pillar Two, ESG und Leasingbilanzierung. Kürzlich haben wir darüber geschrieben, wie sich der Umfang des Finanzabschlusses und der Konsolidierung aufgrund des wachsenden Datenvolumens, der Datentypen und der Berichtsanforderungen erweitert hat. Das Mapping und die Formatierung von Daten aus verschiedenen Quellen, damit sie einander entsprechen, ist für Finanzteams eine gewaltige Aufgabe, die sie von Hand bewältigen müssen. KI kann sicherstellen, dass die Daten rationalisiert und kontrolliert werden.
Acceleration Economy erklärt: "Heutige Governance-Richtlinien erfordern möglicherweise, dass ein Mensch Petabytes dieser unstrukturierten Daten scannt, was Jahre dauern und kostspielig sein würde. Aber mit KI-Modellen als Teil des Governance-Prozesses kann diese Aufgabe in einem Bruchteil der Zeit von Maschinen erledigt werden."
Es ist auch wichtig zu bedenken, dass KI auf der Grundlage der Daten, die sie erhält, lernt. Daher ist es wichtig, dass Finanzteams die Daten kontrollieren, die maschinelle Lernprozesse aufnehmen, um sicherzustellen, dass die Daten relevant sind und keine Verzerrungen in die Analyse einfließen.
KI kann ein unschätzbarer Helfer für Finanzteams sein
Wenn Sie Ihr Finanzteam mit KI unterstützen, geben Sie ihm die ultimative Hilfe an die Hand. KI kann nicht nur sich wiederholende Prozesse automatisieren, sondern den Finanzteams auch Zugang zu Datentrends und Leistungseinblicken verschaffen, die andernfalls unzugänglich wären, da sie unter der Masse an unstrukturierten Daten im Unternehmen begraben sind.
Die KI in CCH Tagetik arbeitet plattformübergreifend, erhöht die Geschwindigkeit und Genauigkeit von CPM-Prozessen und erweitert die Datenverfügbarkeit in Ihrem Unternehmen. Unsere erklärbare KI gibt den Finanzteams die Möglichkeit, die Arbeit der KI zu überprüfen, zu bewerten und zu akzeptieren. Sie behalten die Kontrolle, während die KI Ihnen zur Seite steht. Konkret kann die KI in CCH Tagetik für die Datenerfassung, die Erkennung von Anomalien, die vorausschauende Planung, die Analyse und die treiberbasierte Planung eingesetzt werden.
