In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die potenziellen Vorteile von Finanzanalysen und die Eigenschaften der besten Analysen - und worauf Sie bei einer KI-gestützten Lösung achten sollten.
Finanzführungskräfte verbringen 75 % ihrer Zeit damit, Daten zu analysieren und zu verstehen. Das füllt nicht nur den überwiegenden Teil ihres Tages aus, sondern auch den überwiegenden Teil ihres Arbeitslebens. Dies ist der Beleg dafür, dass Analyselösungen kein Luxus sind. Sie sind ein Grundbedürfnis der Finanzteams von heute.
Die CFOs, von denen ich täglich höre, berichten mir, dass sich ihre CPM-Anforderungen von System-Governance, Nutzererfahrung und prozessspezifischen Funktionen hin zu Datenintegration, Kapazität und fortgeschrittener Analytik entwickeln. Und obwohl viele dieser CFOs wissen, dass künstliche Intelligenz (KI) ein Teil der Antwort ist, ist ihnen nicht genau klar, was die KI leisten kann.
In diesem Artikel gehe ich auf die potenziellen Vorteile von Finanzanalysen und die Eigenschaften hervorragender Analyselösungen ein sowie auf Aspekte, worauf Sie bei einer KI-gestützten Lösung achten sollten. Lassen Sie uns das Thema also näher betrachten.
Was Sie lernen werden:
- Die Vorteile von Finanzanalysen
- Wie Finanzanalyse funktioniert
- Worauf Sie bei einer Finanzanalyselösung achten sollten - und wie KI die Analyse auf die nächste Stufe hebt
- KI-basierte Analysen im Self-Service mit CCH Tagetik Intelligent Analytics
Die Vorteile der Finanzanalyse
Im Informationszeitalter muss das Bauchgefühl immer durch harte Daten untermauert werden. Das Problem dabei ist, dass der Zugang zu den entsprechenden Informationen bedeuten kann, dass man sich durch eine Million Excel-Tabellen wühlen oder in einem Heuhaufen von softwaregenerierten Berichten nach einer kleinen Information suchen muss.
An dieser Stelle kommen Finanzanalyselösungen ins Spiel.
Analytik ist das gelobte Land der Finanzfachleute. Durch die Verbesserung der Analytik können Unternehmen Performance-Trends erkennen, die die finanzielle Gesundheit ihres Unternehmens, die Auswirkungen ihrer Strategien und den Erfolg ihrer Projekte optimieren können.
Wie Finanzanalysen funktionieren
Hier ein grober Überblick über die Funktionsweise der Finanzanalytik:
- Unternehmen sammeln eine Vielzahl von Daten über ihre Finanzen. Transaktionsdaten, Kundendaten, Einkaufsdaten, Lieferkettendaten, Marketingdaten, Verkaufsdaten, Steuerdaten, ESG-Daten und operative Daten fallen alle unter diesen Begriff.
- Analytik hilft Finanzteams, Datendetails aus verschiedenen Datensätzen zu verbinden, um die Performance-Analyse anzureichern oder zu verdeutlichen. Funktionsübergreifende Daten aus dem gesamten Unternehmen - z. B. aus den Bereichen Betrieb, Vertrieb, ESG-Initiativen, Marketing, Lieferkette, Steuern und Personalwesen - können Korrelationen und Kausalitäten aufzeigen und gleichzeitig den dringend benötigten Kontext zu den Performance-Ergebnissen liefern.
- Ein ganzheitliches Verständnis ihrer Performance gibt Unternehmen ein klareres, mehrdimensionales Bild ihrer wirtschaftlichen Situation. Ausgestattet mit Finanzanalysen können Unternehmen bessere Entscheidungen in Bezug auf Ausgaben, Cashflow und Ertragschancen treffen.
Worauf Sie bei einer Finanzanalyselösung achten sollten - und wie KI die Finanzanalyse auf die nächste Stufe hebt
Wie der Analytik-Experte Gary Cokins einmal sagte, „Heutzutage ist der Bedarf an Analytik möglicherweise der einzige nachhaltige langfristige Wettbewerbsvorteil.“ Die Analyse der Unternehmensleistung muss darauf abzielen, zuverlässige, standardisierte Performance-Daten bereitzustellen, um die Finanzanalyse zu verbessern und zu automatisieren.
Im Folgenden werden fünf Finanzanalysefunktionen vorgestellt, die für das Erreichen dieses Ziels unerlässlich sind - und wie KI die Wirkung jeder einzelnen Finanzanalyseaufgabe verstärken und verbessern kann:
1. Datenverfügbarkeit
Die sofortige Verfügbarkeit von Daten - die Möglichkeit, jede beliebige Leistungskennzahl aus dem gesamten Unternehmen abzurufen - ist für die Förderung der Agilität in der Finanzabteilung von entscheidender Bedeutung. Da die Datenmengen jedoch epische Ausmaße erreichen, stoßen herkömmliche Analysemethoden und veraltete Software an die Grenzen der Hierarchien, unterschiedlichen Quellen, Datentypen und Dimensionen, die für die Management der Daten und die Gewinnung von Erkenntnissen erforderlich sind.
Die Datenverfügbarkeit ist eine entscheidende Fähigkeit für Unternehmen, um die heterogenen Datenmengen, mit denen sie zu tun haben, erfolgreich zu nutzen. Die Finanzanalysesoftware, auf die Sie sich verlassen, sollte in der Lage sein, verschiedene Ebenen von Performance-Daten und Geschwindigkeit zu erfassen.
Wie KI die Datenverfügbarkeit in der Finanzanalytik verbessert
2. Datenqualität
Zuverlässige, validierte Daten sind das A und O für die Teams, die die letzte Meile des Finanzwesens bewältigen. Genaue Berichte und Analysen können nur dann erstellt werden, wenn die erste Meile des Finanzwesens - Abschluss, Konsolidierung und Planung - über eine starke Data Governance und Datenkontrolle verfügt.
Finanzanalysesoftware sollte die Datenqualität durch Validierungsprozesse wie die Erkennung von Anomalien sichern.
Wie KI die Datenqualität in der Finanzanalytik verbessert
3. Datenpräsentation
Daten allein sind nicht genug. Die Präsentation prägt die Wahrnehmung. Klare visuelle Darstellungen fördern das Verständnis der Daten, die Erkenntnisse und die Ausrichtung. Wenn die Performance veranschaulicht wird, ist das nicht nur aufschlussreich, sondern auch überzeugend.
CPM-Software wird in Bezug auf ihre Visualisierungs- und Storytelling-Funktionen immer ausgefeilter. Visualisierungen ermöglichen es Unternehmen, Leistungsdaten klar und deutlich darzustellen. Diagramme, Grafiken, Dashboards und Tabellen fügen den Zahlen den dringend benötigten visuellen Kontext hinzu und bieten den Stakeholdern ein Verständnis der Performance auf einen Blick.
Wie KI die Datenpräsentation in der Finanzanalytik verbessert
Generative KI kann Performance-Daten, Trends und KPIs sofort visualisieren.
4. Datenzugänglichkeit
IT- oder Systemspezialisten sind seit langem die erste Anlaufstelle für Finanzteams, die komplexe Performance-Analysen benötigen. Sie sind diejenigen, die über die technischen Fähigkeiten verfügen, sich in den Multi-Cube-Architekturen zurechtzufinden, die zur Erfüllung von Datenanforderungen erforderlich sind.
Finanzanalysesoftware befreit Finanzteams, indem sie ihnen Self-Service-Tools zur Verfügung stellt, mit denen sie Datenbanken abfragen, Berichte erstellen und Dashboards entwerfen können - ohne datenwissenschaftliche Kenntnisse, Programmierkenntnisse oder komplizierte Syntaxabfragen.
Wie KI die Datenzugänglichkeit in der Finanzanalytik verbessert
5. Datenintelligenz
Heutzutage gibt es kaum eine Diskussion in der Technologiebranche, bei der es nicht um KI-Innovationen geht. Die Analytik bildet da keine Ausnahme. Tatsächlich ist die Analytik der Hauptkandidat für die KI-Verbesserung. Die Hauptstärke von KI ist das Erkennen, Reproduzieren und Nutzen von Mustern in Datensätzen, um neue Informationen zu gewinnen. Dies verleiht ihr eine unglaubliche Fähigkeit, Verbindungen in tiefen Datenbeständen herzustellen, sich wiederholende Prozesse zu automatisieren und Vorhersagen zu treffen.
Darüber hinaus verbessert die generative KI zunehmend die Art und Weise, wie wir Datensätze abfragen können. Sie nutzt Sprache, um zu verstehen und Muster zu replizieren, um alles von Gleichungen über Text bis hin zu Visualisierungen und Audio zu erzeugen.
Es ist der Tag gekommen, an dem Analysesoftware veraltet und minderwertig ist, wenn sie keine KI in ihre Funktionen integriert hat.
