KI und Machine Learning: FP&A im Wandel
KI und Machine Learning revolutionieren das Finanzwesen – indem sie den Zeitaufwand für Planung, Reporting und Prognosen reduzieren und Finanzteams in die Lage versetzen, Wissen statt Spreadsheets auszutauschen.
KI revolutioniert die Arbeitswelt – einschließlich der Finanzfunktion. Ein Beispiel ist Bergzeit, ein schnell wachsendes Online-Handelsunternehmen für Outdoor- und Sportartikel mit Sitz in Deutschland.
Vormals war Bergzeit stark von einem Spreadsheet-basierten Budget- und Planungsprozess abhängig. Während der Jahresplanung verbrachte das Finanzteam unzählige Stunden damit, Spreadsheets hin- und herzuschieben und die Daten zu einer einheitlichen Version zu konsolidieren. Bis zum Abschluss der Planung waren die Informationen dann meist schon veraltet und ungenau.
Nach der Umstellung auf ein KI-optimiertes, cloudbasiertes Budgetierungs- und Prognosetool profitieren die Teams jetzt von „einem umfassenden Überblick über unsere Finanzen in einer zentralen Lösung, die uns die nötigen Einblicke für bessere Entscheidungen liefert“, bestätigt Thorsten Fritz, Teamleiter Controlling.
Das Finanzteam von Bergzeit erstellt nicht nur mehrmals jährlich Prognosen, sondern tut dies auch schneller und präziser.
Mit KI und Machine Learning (ML) steigern Finanzteams weltweit Effizienz und Effektivität, indem sie ihre Arbeitsprozesse und -methoden optimieren. KI im Finanzwesen automatisiert repetitive Aufgaben, standardisiert Prozessabläufe und liefert schneller Antworten auf Fragen.
Ein besonders erfreulicher Vorteil: Finanzteams nutzen ihre wertvolle Zeit jetzt verstärkt für wertschöpfende Aufgaben und strategische Entscheidungen, statt für manuelle, sich wiederholende Prozesse.
Finanzführungskräfte erkennen zunehmend das transformative Potenzial von KI. 86 % der Führungskräfte im Finanzsektor halten KI und ML für notwendig, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Zwei Drittel geben zudem an, dass diese Technologien ihre Produktivität und operative Effizienz verbessert haben.
Technologie verspricht innerhalb der nächsten zehn Jahre einen stärker transformativen Effekt auf die Finanzabteilung als in den vorangegangenen 50 Jahren.
Dieser umfasst alle Aspekte der Finanzfunktion, einschließlich Buchhaltung, Planung und Analytics, Budgetierung und Abschlüsse. Schätzungen von PwC zufolge könnte sich der Beitrag von KI zur weltweiten Wirtschaftsleistung bis Ende der 2020er Jahre auf bis zu 15 Billionen US-Dollar belaufen.
Dieser Artikel möchte Finanzteams dabei helfen, die enormen Fortschritte beim Machine Learning für Finanzprozesse zu nutzen. Deshalb sollen hier Anwendungsmöglichkeiten für KI im Finanzwesen vorgestellt und die Rolle von KI-gestützter Software in Finanzprognosen sowie deren Bedeutung für zukünftige Finanzanalysten näher erläutert werden.
Das Potenzial von KI in Finanzplanung und -analyse
Die Finanzwelt hat ein hartnäckiges Problem: veraltete Informationen. Da das Finanzwesen traditionell Entscheidungen auf Basis von Datenanalysen aus der vorherigen Woche, dem Vormonat oder dem letzten Quartal trifft, fehlten Führungskräften häufig Echtzeit-Daten. Das machte es ihnen schwer, auf veränderte Bedingungen zu reagieren.
KI für FP&A bietet vielfältige und effektive Anwendungsmöglichkeiten – von Echtzeitüberwachung bis zu besserer Compliance. Weitere Vorteile von KI für die Finanzfunktion sind:
Verarbeitung großer Transaktionsvolumen: Riesige Datenmengen sind für KI kein Problem. Die Technologie analysiert große Datasets im Handumdrehen und lernt daraus.
Mustererkennung: KI erkennt Muster in Daten und überwacht Cashflows . Bei Abweichungen von der Norm werden Anomalien sofort markiert. Und dank Feedback wird die KI intelligenter, d. h. ihre Genauigkeit verbessert sich ständig.
Zusammenfassung: Insbesondere generative KI eignet sich für Asset-Zusammenfassungsanalysen und die Auswertung von Stimmungstrends. Ein KI-gestütztes Textanalyse-Tool kann beispielsweise umfangreiche, detaillierte Finanzartikel verarbeiten und die wichtigsten Erkenntnisse prägnant zusammenfassen.
Mehr Zeit für menschliches Urteilsvermögen: Durch den Einsatz von KI zur Optimierung arbeitsintensiver manueller Aufgaben wie Reise- und Spesenmanagement können Finanzteams sich verstärkt auf Entscheidungsfindung und strategische Unterstützung konzentrieren. Statt während des Abschlusszyklus stundenlang Informationen zusammenzutragen und abzugleichen, kann KI die Daten abrufen und Ausnahmen managen.
Machine Learning für Finanzen tut das, was Maschinen am besten erledigen – so bleibt den Menschen Zeit, sich auf ihre Stärken zu konzentrieren.
„KI wird CFOs nicht ersetzen. Aber CFOs, die KI nutzen, werden diejenigen ersetzen, die das nicht tun.“
– Erik Brynjolfsson Professor am Stanford Digital Economy Lab und Mitbegründer von Workhelix, Inc.
Die Bedeutung von KI für Prognosen
FP&A-Teams sind gefordert, kontinuierlich zu planen. Führungskräfte erwarten von den Finanzteams keine hellseherischen Fähigkeiten, setzen aber heute dennoch voraus, dass die Finanzfunktion das Unternehmen auf vielfältige mögliche Zukunftsszenarien vorbereitet.
Als führende Technologie für prädiktive Analysen hat KI die Art und Weise verändert, wie das Finanzwesen zukünftig Prognosen erstellt. Statt einem starren Plan zu folgen, der zu Beginn des Jahres erstellt wird, setzt die Finanzfunktion jetzt auf einen fortlaufenden, zukunftsorientierten Prozess für eine moderne, kontinuierliche Planung.
Mithilfe von KI unterstützen Finanzprognosen die Planung für verschiedene wechselnde Szenarien. Sollte sich beispielsweise eine Chance für eine Fusionen oder Übernahme ergeben – selbst wenn es derzeit keine Anzeichen dafür gibt –, können Unternehmen entsprechende Pläne erstellen, um diese Chance zu nutzen.
Eine Planung mit KI-Tools gibt FP&A die Möglichkeit, What-If-Szenarien zu visualisieren und zu analysieren, statt finanzielle Entscheidungen auf Annahmen oder Schätzungen zu stützen. Mit stärkerer Automatisierung verkürzen sich außerdem die Planungszyklen, sodass Planung, Analyse und Umsetzung kontinuierlich und parallel stattfinden können.
Wenn Unternehmen mögliche zukünftige Szenarien klarer einschätzen und mit besseren Plänen darauf reagieren können, sind sie in der Lage, Gewinne, Wachstum und Mitarbeiter-Engagement zu steigern.
Verknüpfung von Prognosen und Analysen mittels Machine Learning
Finanzanalysen konzentrieren sich auf aktuelle Gegebenheiten, während Prognosen zukünftige Bedingungen vorhersagen. Was verbindet beide? Hier kommt die Planung ins Spiel. KI im Finanzwesen kann die Brücke zwischen der Analyse des Ist-Zustands und den zukünftigen Zielen des Unternehmens schlagen.
Denn KI hilft Finanzteams, alle Möglichkeiten zu berücksichtigen, die die Unternehmens-Performance beeinflussen könnten – und Entscheidungen zu notwendigen Anpassungen vereinfachen. Ein Risikoanalyse-Tool kann etwa eine Liste von Assets generieren, die bestimmten Marktrisiken ausgesetzt sind. Das Tool könnte aufdecken, wie ein Großereignis wie der Brexit verschiedene Asset-Klassen beeinflussen kann – und der Finanzfunktion so Einblicke in die Risiken für das Portfolio bei einem Ereignis dieser Größenordnung verschaffen.
Im Fall eines Brexit-ähnlichen Ereignisses könnte FP&A praktische, handlungsorientierte Roadmaps erstellen, um schnell auf Herausforderungen wie Lieferkettenengpässe, steigende Inflation und Fachkräftemangel zu reagieren. Diese Szenariomodelle würden Führungskräfte befähigen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Und zwar nicht nur im Hinblick darauf, disruptive Ereignisse zu meistern, sondern auch potenziell davon zu profitieren.
KI-optimiertes Finanzreporting
Heutigen Unternehmen mangelt es nicht an Daten – ganz im Gegenteil. Und obwohl die Daten effektiv genutzt werden können, führt ein Zuviel davon oft zu verzögerten Entscheidungen und verpassten Chancen.
Wenn Finanzteams keine Zeit oder Kapazität haben, die Daten zu analysieren – geschweige denn, daraus verständliche, präzise und aktuelle Berichte zu erstellen –, sind sie praktisch wertlos. Und das könnte erklären, warum weniger als die Hälfte der Accounting- und Reporting-Teams der Ansicht ist, die Bedürfnisse ihrer Stakeholder effektiv zu erfüllen.
KI kann gewaltige Datenmengen verarbeiten
Dank der Generierung natürlicher Sprache kann KI schnell Daten aus verschiedenen Quellen verarbeiten, hilfreiche Einblicke liefern und Informationen in verständlicher Form zusammenstellen und visualisieren – für genauere, effektivere Berichte. Mit KI gewinnen Finanzteams wertvolle Einblicke durch die Generierung von Asset-Zusammenfassungen, die Erstellung von Textzusammenfassungen, Berichtsübersetzungen oder die Auswertung von Stimmungstrends.
KI automatisiert außerdem die Datenerfassung aus verschiedenen Quellen. Beispielsweise können KI-Tools präzise, aufschlussreiche Zusammenfassungen von Nachrichtenartikeln bereitstellen und ermöglichen es FP&A-Teams damit, Finanzprognosen aus verschiedenen Quellen zu vergleichen.
Da KI die Datenqualität verbessert und menschliche Eingriffe beim Reporting reduziert, können Führungskräfte direkt handeln und müssen nicht darauf warten, dass das Finanzteam die Daten abgleicht und in Berichten auswertet. Sie können selbst auf Selfservice-Dashboards, Berichte und handlungsorientierte Informationen zugreifen.
Mit detaillierteren und umfassenderen Daten liefert die Finanzfunktion präzisere, aussagekräftigere Einblicke – und versorgt Entscheidungsträger mit den richtigen Informationen.
Automatisierung: Die Zukunft von FP&A mit KI
Die Zukunft von FP&A ist von Automatisierung geprägt, die höhere Effizienz und Kosteneinsparungen erzielt. Beispielsweise können Bots mit robotergesteuerter Prozessautomatisierung (RPA) regelbasierte, wiederkehrende Aufgaben automatisch ausführen – ganz ohne menschliche Eingriffe. Hier denken wir an das Sortieren von Kundenbeschwerden in gängige Kategorien oder das Extrahieren von Informationen aus Zeitnachweisen zur Beschleunigung der Entgeltverarbeitung.
Laut Gartner kann ein einzelner Bot das 30-fache des Arbeitsvolumens eines Vollzeitmitarbeiters ersetzen. Gartner berichtet, dass RP&A-Technologie üblicherweise mit einem Drittel der Kosten eines Offshore-Mitarbeiters und lediglich einem Fünftel der Kosten eines Onshore-Mitarbeiters zu Buche schlägt. Diese Kennzahlen erklären, warum 80 % der Finanzführungskräfte RPA bereits implementiert haben oder die Implementierung planen.
RPA überzeugt besonders bei strukturierten und vorhersehbaren Finanzaufgaben, für die Informationen aus einem System abgerufen und in ein anderes überführt werden. Statt mehrere Spreadsheets und unzählige Zellen zu verwalten, können sich Finanzteams auf ansprechendere Aufgaben wie Finanzprognosen konzentrieren.
FP&A fit für die Zukunft machen: Schöpfen Sie jetzt das Potenzial von KI aus
Finanzführungskräfte setzen auf die Zukunft von KI im Finanzwesen: 71 % erwarten einen umfassenden Einsatz bis zum Ende dieses Jahrzehnts. Doch sie haben noch einiges aufzuholen. Fast drei Viertel der Finanzfunktionen haben keinerlei Erfahrung mit KI und ML.
Um die von Führungskräften erwartete Akzeptanz zu erreichen, muss der Finanzbereich heute damit beginnen, das Potenzial von KI zu nutzen. Vorausschauende Führungskräfte haben diese Realität erkannt – und richten ihre Einstellungsstrategie gezielt danach aus. Bei der Prüfung neuer Talente legen 57 % der CFOs den Fokus auf Personen, die KI- und ML-Technologien effektiv einsetzen können.
Je früher Finanzteams KI für FP&A nutzen, desto eher profitieren sie von besseren und schnelleren Entscheidungen, präziseren Prognosen und einem gesteigerten ROI.