KI für FP&A: Wie Sie Anwendungsfälle umsetzen und Stolpersteine vermeiden

Eine Gartner-Umfrage aus dem Jahr 2023 zeigte, dass 61 % der Finanzorganisationen derzeit keine KI verwenden. Auch wenn sich diese Zahl wahrscheinlich verbessert hat, zeigt sie eine weit verbreitete Zurückhaltung unter Führungskräften im Finanzbereich gegenüber KI.

Viele Finanzabteilungen würden jedoch gerne eine strategischere Rolle im Unternehmen einnehmen und befürchten, den Anschluss zu verlieren. 62 % der CFOs sehen eine steigende Nachfrage nach Erkenntnissen aus Finanzdaten, aber 53 % sorgen sich, dass die Finanzabteilung zu reaktiv ist (Accenture). Finanzführungskräfte möchten, dass die Finanzabteilung ein strategischer Geschäftspartner ist, aber stattdessen ist sie durch manuelle und taktische Aufgaben auf reaktive Buchführung beschränkt.

Ironischerweise wird KI als Schlüsselfaktor für Finanzteams angesehen, die diesen Übergang vollziehen wollen.

Führungskräfte im Finanzbereich sollten das Potenzial von KI in Betracht ziehen, um ihre Teams von Routineaufgaben zu befreien und ihre Abteilung in einen strategischen Leader zu verwandeln.

EY legt nahe, dass der Traum von einer führenden Rolle nicht weit entfernt ist. FP&A-Teams sind einzigartig dafür positioniert, das Unternehmen zu führen, und stehen bereit, sich zu transformieren:

Finanzteams werden dazu gedrängt, operativer zu werden und detailliertere Daten in ihre Finanzplanung einzubeziehen. Sie stehen jedoch vor Einschränkungen wie dem Zeitaufwand für die Datenvorbereitung, den Grenzen von Tabellenkalkulationen und dem Mangel an Automatisierung.

Mit der Hilfe von KI können Finanzteams einen kohärenten Datenstrom von oben nach unten schaffen. KI kann enorme Datenmengen rationalisieren, um granulare Details einzubeziehen, die zuvor nicht verfügbar waren. Zum Beispiel kann KI Nuancen aufzeigen, wie „Produktionslinie B ist veraltet und benötigt in diesem Jahr Wartung“, ein Detail, das in einem regulären Produktionsplan schwer zu erfassen wäre, aber durch KI entdeckt werden kann, um den Plan detaillierter zu gestalten.

KI eröffnet FP&A-Teams den Zugang zu Erkenntnissen, die sie noch nie zuvor hatten. Diese Erkenntnisse können sie proaktiv dazu nutzen, um bei der Unternehmensführung zu helfen und schließlich mehr Vertrauen und Verantwortung innerhalb des Unternehmens zu gewinnen.

Mit KI können agile FP&A-Teams verborgene Muster in strukturierten und unstrukturierten Daten aufdecken und Finanzmanager mit neuen Erkenntnissen unterstützen. Dieser Zuwachs erhöht die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Forecasting und Finanzplanung. Durch die Unterstützung von KI werden Finanzteams produktiver und haben mehr Zeit, sich auf wissens- und fachbezogene Aktivitäten zu konzentrieren, die neuen Mehrwert schaffen.

Accenture

Accenture berichtet, dass „FP&A-Teams 85 % ihrer Zeit mit taktischen und arbeitsintensiven Aufgaben zur Datenvorbereitung verbringen und nur 15 % ihrer Zeit damit, Erkenntnisse zu generieren.

KI kann diese manuellen Aufgaben übernehmen, die so viel Zeit der FP&A-Teams beanspruchen, sodass FP&A-Fachleute ihre Expertise auf wertschöpfendere und zufriedenstellendere Aufgaben wie das Generieren von tatsächlichen Erkenntnissen aus den Daten und die Verbindung zwischen Finanzen und den anderen Geschäftsbereichen neu fokussieren können.

Sobald Finanzführungskräfte bereit sind, in KI zu investieren, stellt sich die Frage, wo der profitabelste Ausgangspunkt hierfür ist. Überprüfen Sie die folgenden Anwendungsfälle, um zu sehen, wie KI helfen kann.

Gartner platziert die Nachfrage-/Umsatzprognose ganz oben auf ihrer Liste der fünf empfohlenen Anwendungsfälle für FP&A-Fachleute. Tatsächlich sagte Mark D. McDonald, Senior Director of Research bei der Gartner Finance Practice: „Organisationen, die diese Anwendungsfälle ignorieren, sollten einen triftigen Grund dafür haben, da sie die beste Kombination aus Machbarkeit und geschäftlichem Nutzen bieten.“

KI kann die Menge, Qualität und Granularität der Daten einer Finanzorganisation verbessern, indem sie einen Datenstrom ermöglicht, der Finanzdaten und CRM-Daten zusammen mit Erkenntnissen aus dem Außendienst und anderen Geschäftseinheiten vereint. Dies ermöglicht es der Finanzabteilung, in enger Abstimmung mit dem Unternehmen, einen besseren Plan zu erstellen, der die Nuancen von Datenquellen, Regionen, SKUs, Personen, etc. widerspiegelt.

Um jeden Kunden vor Ungenauigkeiten in abweichenden Daten zu schützen, bereitet die Jedox Plattform Datensätze auf und normalisiert sie, sodass die Teams markierte Ausreißer in den Daten vor der KI-Analyse überprüfen können.

Mit KI kann die Finanzabteilung nicht nur statistische Analysen ihrer eigenen, internen historischen Daten durchführen, sondern auch die wichtigsten operativen und externen Treiber einbeziehen, welche die Prognose beeinflussen könnten (z. B. Wetter, Lieferzeiten, Zinssätze). Diese Daten verleihen jeder Prognose mehr Tiefe und realitätsnahen Charakter.

Jedox integriert granulare, externe Daten wie diese ins Forecasting, damit sich die Finanzteams nicht um das technische Datenmanagement kümmern müssen.

Laut Daten von Gartner verwenden FP&A-Teams KI, um Forecasts mit um 98,5 % verbesserter Genauigkeit in Stunden anstatt Wochen zu liefern.

Da KI-gestützte FP&A-Software manuelle Datenarbeit eliminiert und Verbindungen zu wichtigen Daten stärkt, können FP&A-Teams Prognosen schnell erstellen und bei Bedarf ändern, was bedeutet, dass Planungszyklen kürzer sein und häufiger durchgeführt werden können. Intelligente Automatisierung und Empfehlungen, die durch KI und maschinelles Lernen generiert werden, bieten zudem Anleitungen, welche den Teams helfen, die Zeit für die Vorbereitung der Forecasts zu verkürzen.

Darüber hinaus kann KI wichtige Änderungen in den Daten zum Vorschein bringen, die FP&A-Teams sofort auf Probleme hinweisen. Auf diese Weise können Teams schnelle, unmittelbare Aktualisierungen von Prognosen vornehmen, anstatt Probleme erst einen Monat oder ein Quartal später zu erkennen.

Durch die Kombination dieser Geschwindigkeit mit der erhöhten Genauigkeit von KI können Finanzabteilungen schneller zu wichtigen Erkenntnissen gelangen als je zuvor.

Wie bei der Nachfrageprognose werden auch die Prognosen zur Kundenabwanderung mit KI schneller und verlässlicher. KI kann historische Daten analysieren, um Kunden zu clustern und zu verstehen, welche Treiber die Kundenabwanderung am stärksten beeinflussen. Dabei werden auch Daten von Drittanbietern einbezogen (z. B. Interaktionen und Eskalationen mit dem Kundenservice, häufig adressierte Themen, Veränderungen im Unternehmensumsatz), um Trends zu erkennen. Mit diesen Vorhersagen als Ausgangspunkt können Finanzorganisationen den Teams mit Kundenkontakt rechtzeitig Einblicke liefern, damit sie vorbeugende Maßnahmen für gefährdete Kunden umsetzen oder Best Practices aus den treuesten Kunden ableiten können.

EY merkt an dass sich die Rolle von FP&A weiterentwickeln sollte, um mehr Wert für den Kunden zu schaffen:

Das FP&A-Team bei Terminix wurde beauftragt, eine umfangreiche Liste von Kundenanalysen zu erstellen: die Abwanderung einzuschätzen, potenzielle Abwanderungsrisiken und deren Faktoren zu identifizieren sowie Maßnahmen für das Unternehmen zu empfehlen, um Kündigungen zu verhindern. All dies lag im Kompetenzbereich des Teams von qualifizierten Finanzexperten, aber die schiere Menge an Daten über Kunden und Produktattribute stellte eine anfängliche Herausforderung dar.

Terminix nutzte die Jedox AI, um einen Datensatz mit verschiedenen Kundentreibern zu analysieren und die Kundenloyalität vorherzusagen. Innerhalb einer sehr kurzen Projektentwicklungszeit gewannen sie Erkenntnisse, die sie zuvor nicht hatten, und dies mit größerem Vertrauen in die Ergebnisse als zuvor. Sie entdeckten Merkmale, von denen sie nicht angenommen hatten, dass sie mit den Daten korrelieren würden. Diese schneller erlangten Vorhersagen helfen ihnen, notwendige Änderungen in ihren Geschäftsprozessen zu identifizieren, umzusetzen und noch rascher Ergebnisse bei der Kundenbindung zu sehen.

Mit KI kann FP&A detailliertere Informationen liefern, um Managemententscheidungen zu unterstützen, insbesondere bei Cashflow-Prognosen. KI kann große Datensätze analysieren und bereinigen, um Informationen wie Kunden, die nicht pünktlich zahlen, besondere Zahlungsbedingungen und die Kundenmischung zutage zu bringen. Sie macht es einfach, schnell nicht nur diese finanziellen Datenpunkte, sondern auch eine Mischung der wichtigsten externen und operativen Treiber, die den Cashflow ebenfalls beeinflussen werden, mit einzubeziehen.

Mit solchen Daten zur Hand kann das FP&A-Team selbstbewusst Empfehlungen zu Kapitalausgaben, Investitionen oder Expansionsplänen geben. Das Team wird in der Lage sein, mit größerer Genauigkeit Szenarien vorherzusagen, wie zum Beispiel die Wahrscheinlichkeit, wie viele Kunden verspätet, frühzeitig oder pünktlich zahlen werden, etc. Dies bringt Zuversicht in Entscheidungen. EY beschreibt die ideale Funktion von FP&A folgendermaßen:

FP&A nutzt Nachfragesignale der Kunden als Treiber der finanziellen Leistung und liefert nahezu in Echtzeit Datenanalysen, die eine reaktionsschnelle Umverteilung von Ressourcen auf die Produkte und Dienstleistungen mit der höchsten Nachfrage unterstützen.

Ähnlich wie für andere Bereiche kann KI die FP&A-Teams dabei unterstützen, als strategische Partner in der Personalplanung zu agieren. Auf welche Weise? KI kann große Datensätze, welche Fähigkeiten, Fluktuationsraten oder Zertifizierungen abdecken, zusammenführen und dies mit bevorstehenden Projekten verknüpfen. KI kann dabei helfen, Lücken zu identifizieren, die Finanzexperten überprüfen können, um Empfehlungen für Einstellungen und Schulungsmaßnahmen zu geben, damit das Unternehmen gut aufgestellt ist. Selbst wenn die Finanzabteilung in der Vergangenheit bereits solche Empfehlungen gegeben hat, so sorgt KI dafür, dass diese tiefergehend und genauer sein werden.

EY beschreibt diese Transformation folgendermaßen:

Wenn die Personalabteilung nach Orientierung sucht, wie sie am besten bei der Personalplanung vorgehen sollte, können FP&A-Teams KI nutzen, um als strategische Geschäftspartner datengestützte Erkenntnisse zu liefern.

Während Finanzteams sicherlich optimistisch in die Zukunft mit KI blicken sollten, so ist auch eine gesunde Vorsicht geboten. Folgen Sie bewährten Ansätzen, die nachweislich Ergebnisse geliefert haben, um diese KI-Stolpersteine zu vermeiden.

Je mehr Daten der KI zur Verfügung stehen, desto bessere Ergebnisse kann sie liefern. Das Gegenteil ist ebenso der Fall. Eine Organisation könnte das beste KI-Tool der Welt haben, aber wenn es nicht auf genügend Daten zugreifen kann, könnte die Finanzabteilung wichtige Datenpunkte verpassen. Dies führt zu unvollständigen und verzerrten Ergebnissen, was sich negativ auf die endgültige Genauigkeit auswirken kann (und die zuvor erwähnten positiven Resultate wie gewonnenes Vertrauen und Zuverlässigkeit zunichtemachen könnte).

Um diesen Stolperstein zu vermeiden, erweitern Sie den Datensatz, der die KI speist, so weit wie möglich, indem Sie interne Finanzdaten, operative Treiber und externe Treiber einbeziehen. Da KI Terabytes an Daten mit unglaublicher Geschwindigkeit verarbeiten kann, ist es nicht schwer, mehr Daten zu integrieren, und es wird die Genauigkeit der Antworten erheblich verbessern.

Der Jedox Integrator verbindet nahtlos jede Datenquelle und visualisiert Datenintegrationsprojekte für die Benutzer ohne technischen Hintergrund. FP&A-Teams können problemlos auf interne Daten, operative Treiber und externe Treiber zugreifen, um Terabytes an Daten bereitzustellen, die dann dem KI-Plan zugrunde liegen und die Tiefe und Genauigkeit der Prognosen und Erkenntnisse des Finanzteams verbessern.

Auch wenn KI eine Vielzahl von Aufgaben für Finanzfachleute unterstützen kann, sollte sie niemals getrennt von menschlichen Erkenntnissen sein.

Wenn KI in Form eines großen Sprachmodells (LLM) eingesetzt wird, müssen FP&A-Teams die Aufsicht behalten. Andernfalls riskieren sie, das Vertrauen des Unternehmens zu verlieren, anstatt es aufzubauen. Das blinde Vertrauen in LLMs birgt das Risiko, dass falsche oder unsinnige Antworten produziert werden. Anstatt mit einer solchen Empfehlung konfrontiert zu werden, müssen FP&A-Teams jede von KI gelieferte Schlussfolgerung und Lösung überprüfen.

Ebenso müssen FP&A-Teams bei der Nutzung von KI-Unterstützung im Forecasting in der Lage sein, die Daten grundsätzlich zu erklären. Es geht nicht darum, die Daten manuell zu analysieren und vorzubereiten – da KI hier dabei hilft, Zeit zu sparen – sondern vielmehr darum, zu wissen, welche externen Daten mit den Ergebnissen korrespondieren.

Jedox unterstützt FP&A-Teams bei dieser Aufgabe, indem es einen Korrelationskoeffizienten-Report bereitstellt. Dieser Report zeigt alle Bewegungen im KI-Forecasting und welche Daten mit diesen Zahlen korrespondieren, sodass Finanzteams jegliche Änderungen leicht erklären können.

Datenschutz ist ein Anliegen vieler Organisationen im Zusammenhang mit KI, aber FP&A-Teams müssen besonders vorsichtig sein, da ihre Daten sehr sensibel sind. Vernachlässigen Sie nicht die Sorgfaltspflicht beim Datenschutz, wenn Sie nach einer FP&A Software mit KI suchen, insbesondere angesichts der strengen Konsequenzen bei Verstößen gegen Vorschriften.

Die Jedox Plattform begegnet diesen Bedenken, indem jede KI-Funktionalität so entwickelt wird, dass Sicherheit und Datenschutz an erster Stelle stehen. Daten sind vor anderen Kunden, LLMs und jeglichen Dienstleistungen von Drittanbietern geschützt und werden nicht verwendet, um LLM-Modelle wie OpenAI zu verbessern.

Wenn Führungskräfte im Finanzbereich KI-Funktionalitäten einführen, müssen die Erwartungen an die Einführung geklärt und den Mitarbeitenden die positiven Auswirkungen auf ihre Arbeit vermittelt werden. Wird dies nicht getan, so kann dies zu starren Reaktionen seitens der Mitarbeiterschaft führen und letztendlich das Scheitern des Projekts zur Folge haben. Die neuen Funktionen sollten den FP&A-Teams vorgestellt und erläutert sowie ein Einführungsplan erstellt werden. Dabei sollte den Teams in Erinnerung gerufen werden, dass diese neuen Funktionen ihre Arbeit weniger mühsam und angenehmer machen werden. Sie müssen sich nicht mehr mit mühsamen Aufgaben der Datenvorbereitung herumschlagen, sondern können ihre Expertise nutzen, um wertvolle strategische Erkenntnisse für ihre Organisation zu liefern.

Anstatt das Potenzial der FP&A-Teams zu reduzieren, wird KI es vielmehr steigern. Ein Beweis dafür ist die Prognose von Gartner, dass „90 % der Finanzabteilungen mindestens eine KI-gestützte Technologielösung einsetzen werden… aber weniger als 10 % werden als Folge davon Personalabbau sehen.“

KI-Projekte haben ihren Preis, egal ob die Organisation sich entscheidet, diese intern zu entwickeln, Tokens zu kaufen oder in ein SaaS-Produkt zu investieren. Diese Kosten können unerwartet steigen, insbesondere bei einer aufstrebenden Technologie wie KI. Auf der Suche nach einer FP&A-Lösung mit KI sollten Finanzleiter daher die Erfolgsbilanz des Anbieters berücksichtigen.

Eine Erfolgsbilanz wird helfen, zwischen leeren Versprechungen und nachgewiesener Leistung zu trennen und das Unternehmen vor unerwarteten Kosten zu schützen.

Die Benutzerfreundlichkeit ist entscheidend für den Erfolg bei der Einführung: Die KI im FP&A-Tool, in das die Organisation investiert, sollte nicht so komplex sein, dass die Benutzer im Finanzteam nichts ohne Rücksprache mit der IT tun können. Sie sollten in der Lage sein, das Tool selbstständig für den gewünschten Anwendungsfall zu nutzen.

Ein Vorbehalt: Auch wenn das KI-Tool für die Benutzer im Finanzbereich ohne technischen Hintergrund zugänglich sein sollte, sollten Führungskräfte im Finanzbereich sicherstellen, dass immer eine Person im Projekt arbeitet, welche die Daten selbst sowohl aus technischer als auch aus geschäftlicher Perspektive wirklich versteht.

Der Jedox AI Engine bietet vorgefertigte Algorithmen, die auf branchenüblichen KI-Bibliotheken basieren, sodass Finanzteams einen direkten Lösungsweg zu Informationen und Erkenntnissen erhalten, die sie zuvor nicht hatten. Darüber hinaus ermöglicht es unser auf Assistenten basierender Ansatz den Finanzteams letztlich, eigenständig zu arbeiten. Sie können ihre eigenen Modelle ausführen und bereitstellen, ohne IT oder einen Berater zu Rate ziehen zu müssen.

In den nächsten Jahren wird KI in FP&A ein wesentlicher Treiber sein, der Finanzteams dabei unterstützt, sich von reaktiven zu strategischen Partnern zu entwickeln, von der Buchhaltung hin zu Geschäftspartnern. Dank KI könnte sich sogar die frühere Statistik von Accenture ins Gegenteil verkehren — vielleicht werden FP&A-Teams einmal 85 % ihrer Zeit damit verbringen, Erkenntnisse zu gewinnen, anstatt sich mit taktischen und arbeitsintensiven Aufgaben der Datenvorbereitung zu beschäftigen. Anders als jede andere Abteilung sind die Finanz- und FP&A-Teams einzigartig dafür positioniert, um umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, die es der Unternehmensführung ermöglichen, Entscheidungen mit Zuversicht zu treffen und das Unternehmen voranzubringen. Anstatt zu warten, bis andere voranschreiten und die Vorreiterrolle einnehmen, beginnen Sie zu untersuchen, wie Sie KI nutzen könnten, um Ihre Leistung noch heute zu beschleunigen.