Wie KI und Workflow die Grenzen des digitalen Business Partnerings und der Wertschöpfung für Finanzteams erweitern

Effektive Kommunikation und Zusammenarbeit sind längst nicht mehr optional – sie sind entscheidend für den Erfolg. Die Finanzabteilung steht im Mittelpunkt jedes Unternehmens – es überwacht die Finanzstrategie, das Risikomanagement und die betriebliche Effizienz. Häufig ist es eine Herausforderung für Finanzteams, sich mit Stakeholdern in verschiedenen Geschäftseinheiten, Abteilungen und Zeitzonen abzustimmen. Dies gilt insbesondere für globale Teams in hybriden und Remote-Arbeitsumgebungen.

Zusammenarbeit und Kommunikation erfordern eine Kombination aus persönlichen Fähigkeiten, Prozessen und Technologien, um die Bemühungen dort zu fokussieren, wo die Expertise des Finanzteams am dringendsten benötigt wird. Durch diese Kombination werden Führungskräfte in der Finanzabteilung zu Business Partnern. Um diese Entwicklung zu unterstützen, müssen Unternehmen neue Prozesse etablieren und Technologien implementieren, die am besten zu ihren Bedürfnissen passen.

Werfen wir einen Blick auf verschiedene Prozesse in der Finanzabteilung und wie der Einsatz von KI und anderen Automatisierungstools diese Prozesse beschleunigt, um digitales Business Partnering weiter voranzutreiben.

Warum digitales Business Partnering wichtig ist — Entscheidungsunterstützung

Business Partnering bedeutet, sich vollständig auf die Stakeholder zu konzentrieren. Es erfordert ein tiefgehendes Verständnis der Prioritäten der Stakeholder, effektive Kommunikation, eine umfassende Sichtweise und einen Fokus, der auf das Erreichen der Ziele der Stakeholder abzielt. Durch das effektive Management von KI-gestützter Hyper-Automatisierung können Finanzteams unabhängiger agieren, indem sie sich auf die Zusammenarbeit und Kommunikation konzentrieren und ein digitales Modell des Unternehmens für die Performance-Steigerung nutzen. Dieses digitale Modell basiert auf den Schlüsseltreibern des Unternehmens. Die Analyse der Schlüsseltreiber wird durch KI ergänzt und offenbart kritische Erfolgsfaktoren; sie verwandelt Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse durch die Erstellung eines digitalen Nachbaus – oder „digitalen Zwillings“ – der Organisation.

Finanzfachleute werden weiterhin quantitative Fähigkeiten benötigen, um die Ergebnisse der Hyper-Automatisierung zu verstehen und zu validieren, aber neue Schlüsselkompetenzen für Finanzfachleute müssen gefördert und entwickelt werden: Kommunikation, Geschäftssinn, Beziehungsaufbau und Führung. Dies wird Unternehmen helfen, von der Silo-Planung zu einer integrierten Geschäftsplanung (IBP) überzugehen, wodurch Teams über verschiedene Abteilungen hinweg mit einer einzigen, einheitlichen Plattform zusammenarbeiten können, sodass selbst die komplexesten Unternehmen eine unkomplizierte Planung durchführen können. Dies wird Chancen aufzeigen, Lücken in der Unternehmenslandschaft entdecken und eine Reihe von Szenarien entwickeln. Das Ergebnis? Bessere Entscheidungen und bessere Erkenntnisse in der gesamten Organisation.

Merkmale des idealen FP&A-Prozesses, die zu fundierten Entscheidungen führen:

• Iterativ: Anstatt auf die Übergabe zwischen den Teams zu warten, fließen die unterschiedlichen Sichtweisen der Entscheidungsträger in der Organisation zusammen, um Pläne kontinuierlich zu verfeinern.
• Kollaborativ: Anstatt isolierter Planung kommen funktionsübergreifende Teams aus Finanzen, Vertrieb, HR und anderen Bereichen zusammen, um Informationen auszutauschen und gemeinsam fundierte Entscheidungen zu treffen.
• Konsistent: Es ist nicht erforderlich, die von einer Gruppe bereitgestellten Zahlen für eine andere aufzubereiten, da die wichtigsten Kennzahlen zwischen allen Gruppen abgestimmt sind.
• Strategisch: Pläne und Entscheidungen sind nicht reaktiv – sie basieren auf dem großen Ganzen und unterstützen mittel- und langfristige Geschäftsstrategien.

Entlastung des Teams und Schaffung von Kapazitäten durch Machine Learning (ML), generative KI (GenAI) und die Automatisierung von Workflows

Geringe Komplexität und konsistente Szenarien und Prozesse sind ideal für den Einsatz von KI und die Automatisierung von Workflows. So wird Zeit gewonnen, die es für den Fokus auf hochkomplexe Informationen bedarf. KI automatisiert Routineaufgaben und liefert wertvolle Erkenntnisse, sodass sich Finanzteams auf strategische Initiativen fokussieren und fundierte Entscheidungen treffen können. Die Automatisierung von Workflows steigert zudem auf bedeutende Weise die Effizienz und Genauigkeit der Finanzprozesse. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass ML und GenAI Werkzeuge sind und kein Ersatz für menschliche Analysen und Beurteilungen. Einige ideale Anwendungsfälle für die Kombination von KI und Workflows sind:

• Datenkonsolidierung: Automatisches Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen wie Vertriebs-, Produktions- und Lieferkettensystemen, um eine einheitliche Sicht auf das Unternehmen zu schaffen.
• Nachfrageprognose: Analyse historischer Verkaufsdaten, Markttrends und externer Faktoren zur Erstellung genauer Nachfrageprognosen.
• Bestandsoptimierung: Optimierung der Lagerbestände durch Analyse von Nachfragemustern, Lieferzeiten und Lagerhaltungskosten.
• Ausnahmeberichte: Identifizierung von Abweichungen vom bestehenden Plan und Hervorhebung von Bereichen, die menschliches Eingreifen erfordern. Wenn beispielsweise ein Fehler im Forecasting einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, kann das System eine Überprüfung anfordern.
• Szenarioanalyse: Schnelle Bewertung der Auswirkungen verschiedener Szenarien wie Preisänderungen oder wirtschaftlicher Bedingungen auf die finanzielle Leistung des Unternehmens.

Berücksichtigung des Sales and Operations Planning (S&OP) Prozesses

Der S&OP-Prozess erfordert eine funktionsübergreifende Zusammenarbeit, welche Teams aus Vertrieb, Marketing, Finanzabteilung, dem operativen Geschäft sowie den Lieferketten einbezieht, um Forecasts, Bestandsniveaus und Produktionspläne aufeinander abzustimmen. Es ist ein komplexer Prozess, der häufig auf manueller Datenerfassung, Tabellenkalkulationen und E-Mail-Kommunikation basiert. Diese Methoden sind anfällig für Fehler, Verzögerungen und Missverständnisse.

Softwarelösungen wie Jedox können den S&OP-Prozess transformieren, indem sie viele seiner Kernkomponenten automatisieren. So funktioniert es:

• Daten sammeln und konsolidieren: Zentralisierte Plattformen ermöglichen die Echtzeiterfassung von Daten aus verschiedenen Abteilungen über Workflow-Tools und KI-gestützte Datenvorbereitung. Dies eliminiert die manuelle Dateneingabe und stellt die Datenkonsistenz sicher.
• Forecasting und Planung: Erweiterte Forecasting-Tools mit Machine Learning wie Jedox AIssisted™ Planning bieten genaue Vorhersagen auf Basis historischer Daten und Markttrends, insbesondere in Umgebungen mit geringer Komplexität und stabilen Rahmenbedingungen. Diese Tools unterstützen auch die Szenarioplanung und What-if-Analysen.
• Zusammenarbeit und Kommunikation: Kollaborative Plattformen, welche die Automatisierung von Workflows und GenAI umfassen, ermöglichen es Teams, Informationen auszutauschen, Feedback zu geben und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. So werden Transparenz und Verantwortlichkeit gefördert.
• Erstellung von Berichten: Die automatisierte Berichtserstellung und die Nutzung von Large Language Models (LLMs) spart Zeit und reduziert Fehler. Wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) und Metriken können leicht verfolgt und analysiert werden.
• Entscheidungsunterstützung: Erweiterte Analyse-, Zusammenfassungs- und Visualisierungstools, die GenAI integrieren, bieten Einblicke zur Unterstützung datengestützter Entscheidungsfindung.

Durch die Automatisierung dieser Aufgaben wird die Effizienz und Effektivität der S&OP-Prozesse erheblich verbessert. Dies führt zu besseren Entscheidungen, reduzierten Kosten und höherer Kundenzufriedenheit.

Andros zeigt, wie es geht – im detaillierten Forecast werden 99 Wochen erfasst

Andros, ein Produzent von Obst, Gemüse und frischen Lebensmitteln für internationale Märkte, konnte die Vertriebsplanung und das Reporting durch die Implementierung von Jedox verbessern. Die Software bot ihnen eine leistungsstarke Reporting-Plattform, Zugriff auf einen zentralen Datenpool und die Möglichkeit, auf kurzfristige Marktentwicklungen zu reagieren.

Sechs wichtige Überlegungen bei der Technologieauswahl für Hyper-Automatisierung und Autonomous Finance, um eine Organisation bei ihrer Entwicklung zum digitalen Business Partnering zu unterstützen

Die Integration der Strategie-, Finanz- und Betriebsplanung sowie des Performance Managements sollte zu genaueren und vereinfachten Plänen, Forecasts und zur Leistungsnachverfolgung führen. Unterschiedliche Teams sollten die Möglichkeit haben, ihre eigenen Berichte und Analysefunktionen zu erstellen oder Daten auf nahezu jede Weise zu kombinieren, die für sie sinnvoll ist – nahtlos und autonom.

Stellen Sie sich die folgenden sechs Fragen, um die beste Lösung zu finden:

1. Bietet die Lösung eine einheitliche, kollaborative und organisationsübergreifende Planung, welche durch die Automatisierung der Workflows unterstützt wird?
2. Bietet sie genügend Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit, um mit der Organisation zu wachsen?
3. Kann sie Datensilos aufbrechen, indem sie Erkenntnisse zutage fördert durch ein gemeinsames Verständnis des Unternehmens?
4. Unterstützt sie Hyper-Automatisierung und nahtlose Integration mit allen Datenquellen?
5. Sind moderne Funktionen wie GenAI und Machine Learning verfügbar?
6. Ermöglicht integrierte KI den Teams, finanzielle und operative Ergebnisse miteinander zu verknüpfen, um detaillierte, differenzierte Erkenntnisse zu erhalten?

Durch Investitionen in die richtige Software und den Einsatz von Workflow-Automatisierung können Unternehmen eine effiziente, kollaborative und datengesteuerte Finanzorganisation aufbauen. So wird das Finanzteam zu strategischen, digitalen Business Partnern.