Neueste Trends in der Finanzkonsolidierung: Nichtfinanzielle Daten, KI und ESG-Kennzahlen

Erfahren Sie mehr über die wichtigsten Herausforderungen der nahen Zukunft und wie moderne Finanzfunktionen den Finanzabschlussprozess zukunftssicher gestalten können. 

Die sich entwickelnde Landschaft der Datenintegration 

Einer der ausgeprägtesten Trends der letzten Zeit ist die zunehmende Notwendigkeit, hochgranulare Finanz- und Betriebsdaten zusammenzuführen, um Geschäftseinblicke und Entscheidungsprozesse zu beschleunigen. Dies wiederum hat die Unternehmen dazu gezwungen, unstrukturierte finanzielle und nicht-finanzielle Datenquellen, die häufig detaillierter und vielfältiger sind, umfassender zu betrachten. Diese Abkehr von streng kodifizierten und vertrauten Finanzdaten belastet den Abschlussprozess in drei Schlüsselbereichen. 

Erstens, der Bedarf an Konsolidierungssoftware, die Datenzugriffs- und Datenerfassungstools bereitstellt, die es dem Finanzbereich ermöglichen, eine Vielzahl von Datenquellen ohne große Beteiligung der IT schnell zu erfassen. Zweitens, die Fähigkeit, die Datenerfassung und die Validierungskontrollen zu automatisieren, um ein hohes Maß an Datenqualität für diese neuen Datenquellen zu gewährleisten. Drittens, die Notwendigkeit von flexiblen und erweiterbaren Konsolidierungsmodellen, die problemlos vielfältigere und asynchrone Dimensionen aufnehmen können, die die neue Realität komplexerer und anspruchsvollerer Daten widerspiegeln. 

Chancen für KI im Finanzwesen 

Künstliche Intelligenz (KI) und generative KI – wie etwa ChatGPT - stehen an der Spitze der CFO-Agenda, auch wenn dies nur vorübergehend ist. Dies eröffnet jedoch eine breitere Diskussion darüber, wie sich Unternehmen auf ein Zeitalter der KI im Finanzwesen vorbereiten. Noch ist es nicht so weit, aber Softwareanbieter wie Wolters Kluwer mit seiner Expertenlösung CCH Tagetik sind bestrebt, KI-Funktionen in ihre Plattformlösungen zu integrieren. 

Zu den wichtigsten Anwendungsfällen für KI gehört die Automatisierung der Datenerfassung, die den Konsolidierungsprozess beschleunigen könnte. KI könnte genutzt werden, um die Konsistenz in der Phase der Datenerfassung sicherzustellen, indem der langwierige Prozess des Mappings von Tabellen zwischen Quelldaten und dem Konsolidierungssystem beschleunigt wird. Sie kann zur Beschleunigung der Datenvalidierung durch die Untersuchung von Datenanomalien und Ausreißern eingesetzt werden. Sie kann die Analyse beschleunigen, indem sie die verborgenen Faktoren identifiziert, die sich am stärksten auf die Performance ausgewirkt oder zu ihr beigetragen haben, um so die Entwicklung von Ergebnissen bewusst wahrzunehmen. 

Andererseits kann generative KI zur automatischen Erstellung von Berichten und Offenlegungen verwendet werden, was in der Endphase der Finanzberichterstattung viel Zeit sparen kann. KI benötigt jedoch gute Daten, um reichhaltige Einblicke zu gewähren, und die FSN-Studie2 zeigt, dass nur 53 % der Unternehmen über historische Daten aus mindestens fünf Jahren verfügen, mit denen sie arbeiten können. 

Schließlich ist die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing NLP), die eine sprachbasierte Berichterstellung ermöglicht, eindeutig in Reichweite. Auch in diesem Fall versucht die CCH Tagetik-Expertenlösung von Wolters Kluwer, eingebettete eigene KI-Funktionen zu entwickeln, die relevant und einfach zu nutzen sind. 

Herausforderungen und Chancen für CFOs in der ESG-Ära 

Im neuen ESG-Zeitalter werden die CFOs in ein Umfeld unbekannter Umwelt- und anderer Daten gedrängt, die eher zukunftsorientiert, nicht überprüft und häufig lediglich geschätzt sind. Die Breite der ESG-Richtlinien wird die Herausforderungen noch vergrößern. Von der Diversitätspolitik und der Personalbeschaffung bis hin zu Nachhaltigkeits- und Sozialinitiativen wird ESG durch funktionsübergreifende, multidisziplinäre Aktivitäten gekennzeichnet sein, an denen eine große Anzahl verschiedener Interessengruppen beteiligt ist. Um diese unterschiedlichen Perspektiven zusammenzuführen und eine einheitliche Berichterstattung zu erstellen, sind zukunftsweisende Konsolidierungsfunktionen erforderlich, mit denen alle Beteiligten in einer einheitlichen und konsistenten Berichtsumgebung zusammenarbeiten können.

Die Rolle des Datenmanagements und erweiterbare Konsolidierungsmodelle 

Das Datenmanagement zieht sich wie ein roter Faden durch alle kurzfristigen Herausforderungen der Finanzkonsolidierung und -berichterstattung. Ob es nun darum geht, moderne Tools für eine schnelle Datenerfassung zu haben, genügend Daten für künstliche Intelligenz bereitzustellen oder die vielfältigen Datenanforderungen von ESG zu erfüllen, kluge Finanzführungskräfte sind sich bewusst, dass sie sich auf erweiterbare und skalierbare Konsolidierungsmodelle verlassen müssen - wenn nicht jetzt, dann in sehr naher Zukunft. 

Mehr zu diesem Thema erfahren Sie in unserem On-Demand-Webinar  “How Can CFOs Make Financial Consolidation Fit For The Future?”

Note¹ FSN’s 2021 Research mit dem Titel "Agility in Financial Reporting & Close." 

Note² FSN Global Survey 2020/21 "The Future of Analytics In The Finance Function."