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Superpower für den Finanzbereich

KI-gesteuerte Hyperautomatisierung, autonome Finanzen und digitale Geschäftspartnerschaften sind die nächste Welle der Wertschöpfung für Finanzteams

  • Fortschrittliche Technologien: KI automatisiert Aufgaben und ermöglicht strategische Analysen und Genauigkeit.

  • Effizienz ist gefragt: Prozesse rationalisieren, Ressourcen optimieren und Kosten senken.

  • Globaler Wettbewerb: Integrierte Daten für schnellere und präzisere globale Antworten.

  • Hyperautomatisierung und autonome Finanzen: Automatisieren Sie Finanzvorgänge für bessere Entscheidungen.
  • Veränderungsmanagement: Überwinden Sie Widerstände, investieren Sie in Technologie, fördern Sie Innovationen.

Inhalt

Drei Trends bestimmen die Zukunft von Finanzteams

Nicht nur in der Finanzplanung und -analyse (FP&A) und dem Controlling, sondern generell im Finanzbereich ist es an der Zeit zu überdenken, wie die Wertschöpfung in Unternehmen gesteigert werden kann. Drei große Trends sind dafür verantwortlich: fortschrittliche Technologien wie KI und Hyperautomatisierung, das Bedürfnis nach Effizienzsteigerungen und der globale Wettbewerb. Das Marktforschungsinstitut Ventana Research hat jedoch festgestellt, dass sich bis 2027 nur jede vierte FP&A-Abteilung neu aufstellen wird, um die Planung für die BU-Verantwortlichen zu vereinfachen1.

Unternehmen, die diese Trends erkennen und sich zu Nutze machen, profitieren von Effizienzsteigerungen, können Chancen schneller erkennen und ergreifen und so einen Mehrwert für ihr Unternehmen schaffen. Gleichzeitig überholen sie dabei alle, die solche Trends nicht erkennen oder beachten.

1. Fortschrittliche Technologien

Künstliche Intelligenz (KI) kann viele repetitive Aufgaben übernehmen, die bislang noch von Finanzteams ausgeführt werden – und die dann mehr Zeit für strategische Analysen und vorausschauende Tätigkeiten haben. Generative KI (GenAI) stellt komplexe Informationen übersichtlich dar und sorgt so für ein einheitliches Verständnis. Selbstlernende Algorithmen (Machine Learning, ML) unterstützen Unternehmen dabei, genauere Vorhersagen zu treffen und Szenarien unter Einbeziehung aller Geschäftstreiber zu entwickeln. Dadurch verschiebt sich der Fokus von Finanzteams: Sie können Unternehmensziele auf eine breitere Basis stellen und anhand der finanziellen und operativen Daten gezielt auf sie hinarbeiten. Kurz gesagt: Dieser Trend sorgt für eine größere Wertschöpfung aufgrund besserer Erkenntnisse, mehr Eigenverantwortung der Finanzteams und der Automatisierung von Routineaufgaben.

2. Mehr Effizienz

Unternehmen sind ständig auf der Suche nach neuen Möglichkeiten, ihre Effizienz zu steigern und Kosten zu senken. Finanzteams können dazu beitragen, indem sie ihre Prozesse verschlanken und die Automatisierung nutzen, um mit weniger Ressourcen mehr zu erreichen. Zusätzlich können durch die Auswertung finanzieller und operativer Daten Unternehmensbereiche optimiert werden. So werden wertvolle Kapazitäten freigesetzt, die für wertschöpfende Tätigkeiten genutzt werden können. Natürlich ist es von entscheidender Bedeutung, sich mit den neuen Technologien vertraut zu machen, anstatt sich ihnen zu verschließen.

3. Globaler Wettbewerb

Wir arbeiten heute alle in einer Welt, die immer volatiler, komplexer und vernetzter wird und in der selbst kleine, lokale Veränderungen zu globalen Turbulenzen führen. Unternehmen müssen nicht nur globale Teams aufstellen, die sich in unterschiedlichen Sprachen und Kulturen sicher bewegen, sondern mit einer Single Source of Truth auch für eine einheitliche Datenbasis sorgen, um die Konkurrenz auszustechen.

Jedox Framework für die Performance-Bewertung

Jedes Unternehmen muss nun für sich festlegen, wie es mit diesen großen Trends umgehen will. Stephan Wedderwille, Global Research Manager bei Jedox, hat ein einfaches Framework entwickelt, mit dem FP&A-Strategen die Stärken und Schwächen ihres Unternehmens reflektieren können.

jedox framework performance bewertung

Um Ihre aktuelle Situation einzuschätzen, sind u. a. folgende Meta-Kompetenzen erforderlich:

  • Einbindung zahlreicher Datenpunkte aus zunehmend diversen Quellen, Systemen und Einzellösungen.
  • Anpassungsfähigkeit und Flexibilität bei plötzlichen, unerwarteten Ereignissen sowie Agilität, um auf Veränderungen umgehend zu reagieren und sich zukunftssicher aufzustellen.
  • Vereinfachung um verschlankte, aber komplexe FP&A-Prozesse und eine unternehmensweite Datenerhebung handhaben zu können, sowie alltäglicher Einsatz von fortschrittlichen Tools wie KI. Mit Vereinfachung meinen wir auch benutzerfreundliche Self-Service-Funktionen, sodass alle die Plattform auf Basis von KI/ML auch ohne großes technisches Know-how wie Coding nutzen können, wenn sie beispielsweise mit großen Datenmengen oder Automatisierung arbeiten.

Eine neue Umfrage von Jedox (n=91) ergab, dass die meisten FP&A-Experten einen Großteil ihrer Zeit für Datenerfassung, Analyse und Reporting aufwenden. Viel besser wäre es doch, sie könnten für echte Erkenntnisse sorgen, durch Business Partnering sinnvollen Einfluss nehmen und so deutlich spürbar wirken2.

fpa experts zeitaufwand uebersicht

Es gibt aber auch noch weitere Faktoren, die Finanzteams an einer Steigerung der Wertschöpfung hindern:

  • Hoher manueller Aufwand und mangelnde Automatisierung
  • Inkonsistente Datenbestände
  • Schwierige Anbindung an Quellsysteme
barrieren finanz teams wertsteigerung wertschoepfung

Quelle: 1,3,4

Kurz gesagt fokussieren sich Finanzteams derzeit zu stark auf arbeitsintensive und manuelle Tätigkeiten, die von KI und Hyperautomatisierung abgelöst werden müssen, dem Drang nach Effizienz und höherer Komplexität der weltweiten Geschäftstätigkeiten. Um zukunftssicher zu werden, müssen Controlling-Aufgaben automatisiert werden. Nur so werden FP&A-Experten zu strategischen Partnern, mit deren Hilfe Unternehmen in einem sich schnell ändernden Umfeld bessere Entscheidungen treffen können. In diesem Whitepaper geht es vor allem um den ersten Megatrend – die KI-gestützte Hyperautomatisierung und Autonomous Finance – und wie dieser die Kommunikation, die Zusammenarbeit und das Business Partnering vorantreiben kann.

Wie sollten Finanzteams an Hyperautomatisierung und Autonomous Finance herangehen?

Gartner veröffentlichte kürzlich die Ergebnisse einer Umfrage unter Führungskräften im Finanzbereich zur Auswirkung von KI auf zukünftiges Wachstum. Fünfundzwanzig Prozent der Teilnehmenden ist der Meinung, dass KI für ein besseres Verständnis und eine bessere Analyse von Daten sorgen wird, wodurch Unternehmen ihren Umsatz bis einschließlich 2025 aufrechterhalten oder sogar erhöhen können5. Mithilfe von KI und anderen fortschrittlichen Technologien gelingt dem Finanzbereich eine tiefgreifende digitale Transformation auf der Grundlage von Hyperautomatisierung und Autonomous Finance.

Was ist Hyperautomatisierung?

Hyperautomatisierung ist eine Kombination von Technologien zur Prozessautomatisierung in einem einheitlichen System. Dadurch wird der Arbeitsaufwand reduziert und Unsicherheiten in Planung und Analyse aus dem Weg geräumt. Es geht also nicht nur um simple Automatisierung, sondern um Hypergeschwindigkeit, Hypereffizienz und Hyperskalierbarkeit. Autonomous Finance bezieht sich auf selbstlernende Software-Agenten, die Geschäftsprozesse und Corporate Finance automatisieren, indem sie die Erfassung und Analyse von Finanzdaten optimieren und vereinfachen – für fundierte Entscheidungen auf Basis top-aktueller Daten. Autonomous Finance findet sich vor allem in Unternehmen, die in Business Intelligence (BI) und Enterprise Resource Planning (ERP) versiert sind und mit einer Enterprise Performance Management (EPM) Software arbeiten.

Bei der Hyperautomatisierung geht es nicht darum, alles zu automatisieren. Es geht vor allem um die automatisierte Integration von Daten und das Potenzial, Unternehmensprozesse weiter zu automatisieren. In Kombination mit Business Intelligence (BI) und Enterprise Performance Management (EPM) Tools lassen sich Effizienz und Genauigkeit von Finanzvorgängen und Forecasting durch Hyperautomatisierung deutlich verbessern. Dieses einheitliche System bietet die Grundlage für ein Autonomous Finance, in dem sowohl Routineaufgaben als auch anspruchsvolle Prozesse automatisch abgewickelt werden können.

Wie funktioniert Hyperautomatisierung?

Die Hyperautomatisierung erweitert die klassische Automatisierung, indem sie verschiedene Technologien kombiniert. Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) Software können selbstständig und ohne menschliches Zutun Modelle und Tätigkeiten erlernen und optimieren – jedoch geht dies nicht gänzlich ohne menschliche Kontrolle. ML kann die wichtigsten Leistungstreiber und deren Beziehungen untereinander identifizieren. KI kann Entscheidungen treffen, Prozesse anstoßen und Pläne entsprechend anpassen. Für Finanzteams sind natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und GenAI im besten Fall ein gigantischer Katalysator für Innovation. Beide hängen miteinander zusammen, zielen jedoch auf unterschiedliche Aspekte ab:

NLP sorgt dafür, dass Computer menschliche Sprache verstehen, indem sie aus geschriebener oder gesprochener Sprache Bedeutungen ableiten, Meinungen analysieren, Informationen klassifizieren und Aufgaben wie maschinelles Übersetzen oder das Schreiben von Zusammenfassungen ausführen. GenAI baut auf diesen NLP-Fähigkeiten auf. Diese Form der KI nutzt das Verständnis von Sprache zur Generierung neuer Inhalte, sei es als Text, Code oder Bild. Ausgangsbasis sind spezifische Prompts und ganz unterschiedliche, kreative Formate können erstellt werden.

Dann gibt es noch Robotic Process Automation (RPA), bei der mithilfe von Software regelbasierte Prozesse nachgebildet werden. RPA beschränkt sich auf die Ausführung einzelner, durch strenge Regeln genau definierter Aufgaben und wird häufig zur Überbrückung unterschiedlicher Datenquellen und -formate eingesetzt.

Das sind nur zwei der Technologien, die bei der Hyperautomatisierung zum Einsatz kommen. Durch diese Technologiekonvergenz werden Geschäftsprozesse nicht nur optimiert und automatisiert, sondern völlig neu definiert. Unternehmen werden herausgefordert, das Machbare neu zu denken und die zukünftige Wertschöpfung zu transformieren.

Fünf Vorteile der Hyperautomatisierung

  • Effizienz Manuelle Tätigkeiten werden automatisiert und damit Zeit- und Arbeitsaufwand bedeutend reduziert. Das Ergebnis: eine gesteigerte operative Effizienz.
  • Agilität Verkürzte Reporting-Zyklen und Bereitstellung von Erkenntnissen in Echtzeit – so können Entscheidungsträger schneller und fundierter handeln.

  • Genauigkeit Durchgehend höchste Qualität und Genauigkeit der Unternehmensdaten durch den Wegfall der manuellen Dateneingabe, bei der es trotz größter Sorgfalt zu Fehlern kommen kann.
  • Risikominderung Die größere Datengenauigkeit führt zu präziserem Forecasting und genaueren Analysen, was die Erfolgschancen des Unternehmens erhöht und Risiken reduziert.
  • Zusammenarbeit Durch die Verknüpfung von Daten, Prozessen, Tätigkeiten und der Belegschaft können
    alle Teams viel einfacher mit einem System zusammenarbeiten und die gleichen Ziele verfolgen.

Hyperautomatisierung in Aktion

Durch die Automatisierung repetitiver Aufgaben, die Optimierung von Arbeitsabläufen und den Einsatz intelligenter Algorithmen können Unternehmen mit Hyperautomatisierung mehr erreichen, sich auf strategische Vorhaben konzentrieren und einen außergewöhnlichen Mehrwert schaffen. Wie das in der Praxis aussieht, zeigen die folgenden Beispiele.

  • Management-Reporting: Aufgaben wie Fakturierung und Kostenmanagement werden automatisiert – und durch End-to-End-Workflows sogar Freigabeprozesse und die Anzeige von Unstimmigkeiten. Dies erhöht nicht nur die Effizienz, sondern auch die Compliance.

  • Mengenplanung: Workflows in der Lieferkette von der Auftragsbearbeitung bis zu Nachfrageprognosen werden optimiert. Genaues Forecasting zur Nachfrage verhindert Fehl- oder Überbestände, minimiert die Lagerhaltungskosten und verbessert die Effizienz. So haben Unternehmen immer Einblick in Echtzeit-Daten, können schneller reagieren und sind gegenüber Wettbewerbern besser aufgestellt.

  • Vertrieb und Marketing:. Die Automatisierung von Prozessen wie Customer Relationship Management (CRM) und Lead-Tracking ermöglicht eine effizientere Interaktion mit Kunden und führt somit zu mehr Produktivität.
  • Kundenbindung: Durch die Integration von Daten können sich Unternehmen ein umfassendes Bild von ihren Kunden machen. Der Einsatz von KI hilft, Trends und Anomalien zu erkennen.

Change Management ist unerlässlich für die erfolgreiche Einführung von Hyperautomatisierung

Das Potenzial, die Datenlandschaft globaler Unternehmen neu zu definieren, ist immens. Der Weg dorthin birgt jedoch einige Herausforderungen. Eine der größten Herausforderungen ist die anfängliche Implementierungsphase. Häufig sind im Zuge der ersten Implementierungsphase Investitionen in neue Technologien und Schulungsmaßnahmen erforderlich. Unternehmen stehen vor der Qual der Wahl: Sie müssen die Automatisierungstools auswählen, die sich nahtlos in bestehende Systeme und Prozesse integrieren lassen.

Auch die Akzeptanz ist eine große Herausforderung: Teams haben sich an eine feste Arbeitsweise gewöhnt. Das bedeutet, dass sich die Unternehmenskultur anpassen muss, damit Hyperautomatisierung als Teil der neuen Arbeitsweise akzeptiert wird. Nach wie vor besteht die Befürchtung, dass KI Arbeitskräfte ersetzen wird. Die Hyperautomatisierung sollte jedoch vielmehr als Chance gesehen werden, mit der Technologie zu wachsen. Es ist unwahrscheinlich, dass KI und andere Spitzentechnologien Menschen unmittelbar von ihren Arbeitsplätzen verdrängen. Wer jedoch nicht mit der Zeit geht und sich diesen Veränderungen anpasst, könnte auf der Strecke bleiben.

Auf ihrem Weg zur Hyperautomatisierung müssen Unternehmen Herausforderungen meistern, aber auch Chancen ergreifen. Mithilfe von Hyperautomatisierung können Unternehmen ihre Datenlandschaft neu definieren, Innovationen vorantreiben und ihre zukünftige Wertschöpfung transformieren. Die Hyperautomatisierung verspricht durch strategische Planung, nahtlose Umsetzung und eine von Innovation geprägte Unternehmenskultur die Art und Weise zu revolutionieren, wie Unternehmen arbeiten – indem sie eine beispiellose Effizienz, Agilität und einen Wettbewerbsvorteil bietet.

Was ist Autonomous Finance?

In Autonomous Finance werden Finanzaktivitäten mithilfe von praktischer KI, NLP (natürlicher Sprachverarbeitung) und Machine Learning (das Programm lernt anhand der eingespeisten Daten) automatisiert. Diese Tools erkennen Muster, Trends oder auch Ausreißer in Daten. Autonomous Finance kombiniert die Technologien in daten- und algorithmengesteuerten Prozessen, um Finanzvorgänge und -prozesse zu automatisieren. Finanzmanager erhalten so einen ganzheitlichen Überblick und können Finanzentscheidungen auf Basis der Prognosefähigkeiten dieser Tools treffen.

In Autonomous Finance wird KI für repetitive und alltägliche Finanzaktivitäten eingesetzt, die mithilfe von Blockchain-Transparenz und RPA automatisiert werden, um Finanzdaten nahtlos und sicher zu verarbeiten. Der Übergang vom manuellen zum automatisierten Finanzmanagement ist mehr als nur ein technologisches Upgrade oder ein vorübergehender Trend; er steht vielmehr für einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie Unternehmen (weitgehend ohne menschliches Zutun!) mit dem wirtschaftlichen Ökosystem interagieren.

Autonomous Finance ist ein Muss für Unternehmen

In Autonomous Finance basieren strategische Finanzentscheidungen auf großen Datenmengen und fortlaufenden, automatisierten Analysen. Die Daten sind hochgradig präzise, aussagekräftig und aktuell und helfen CFOs, in Echtzeit fundierte Entscheidungen zu treffen. Da KI-Tools hochgradig prädiktiv und präskriptiv sind, profitieren Unternehmen von folgenden Vorteilen: Sie sparen Zeit, reduzieren manuelle Fehler, verbessern Konsistenz, Genauigkeit und Effizienz, beschleunigen die Entscheidungsfindung, sorgen für Datensicherheit, verbessern intelligente Analyse- und Reporting-Funktionen, steigern die Kundenzufriedenheit und optimieren die Ressourcenplanung.

Laut Gartner werden KI-gestützte Finanztechnologien die Kosten im Finanzbereich in den kommenden Jahren um 40 % senken. CFOs und Führungskräfte müssten „alle Teams mit an Bord holen und bestehende Konzepte überdenken“. In Autonomous Finance werden Daten funktionsübergreifend integriert und müssen nicht mehr mühsam manuell erfasst, eingegeben und analysiert werden. So bekommen CFOs einen umfassenden Überblick und können die Kundennachfrage skalieren. Letztendlich können durch eine kontinuierliche Auswertung und Analyse der Finanzdaten auch die Einnahmen gesteigert werden.

Die Technologie dahinter

Autonomous Finance wird von drei wesentlichen Technologien gesteuert: KI, Blockchain und Hyperautomatisierung. Die Basis bilden KI- und ML Algorithmen, die große Datenmengen in Echtzeit analysieren, Trends vorhersagen und mittels GenAI zusammenfassende Informationen bereitstellen können. In Verbindung mit Software-as-a-Service, BI- und CPM-Tools bieten diese Systeme beispiellose Einblicke in Märkte und Unternehmen. Sie steigern die Effizienz und Genauigkeit von Finanzprozessen, liefern Vorhersagen und unterstützen die Entscheidungsfindung.

Wer sollte es sich zu eigen machen?

Teams, Führungskräfte und Stakeholder müssen in der Lage sein, Leistung effektiv zu überblicken und zu steuern. Nur so können sie auch entschlossen handeln, die Entwicklung des Unternehmens lenken und für mehr betriebliche Effizienz und Rentabilität sorgen. Laut Goldman Sachs könnte generative KI im Finanzbereich die Weltwirtschaft um 7 % ankurbeln und die Produktivität der Arbeitnehmer um 1,5 % steigern. Salesforce zufolge sind 89 % der führenden Finanzdienstleister der Ansicht, dass die ersten Unternehmen mit Autonomous Finance einen erheblichen Wettbewerbsvorteil haben werden. Doch wer profitiert am meisten von Autonomous Finance?

  • CFOs, FP&A und Accounting. Mit anpassbaren und direkt einsatzbereiten Modellen mit vorgefertigter Logik zur automatischen Datenaufbereitung können CFOs und FP&A-Manager Planung, Budgetierung, Forecasting und Auditing vereinfachen. Das bedeutet auch eine schnelle Bereitstellung genauer Finanzinformationen und fundierter Entscheidungen für Stakeholder. Accounting-Teams können besser zusammenarbeiten und Finanzprozesse leichter abstimmen, überprüfen und koordinieren.
  • Corporate Finance. Unternehmen profitieren von automatisierten Risikobewertungen und Entscheidungen in Echtzeit, welche die Effizienz, Effektivität und das strategische Denken im Finanzbereich deutlich verbessern.
  • Investoren, Finanzinstitute und Banken. Auch private Investorensind auf der Suche nach Tools, mit denen sie ihre Finanzen mit minimalem Aufwand optimieren können. Finanzinstitute wollen genauere Entscheidungen treffen und ihre betriebliche Effizienz steigern. Bei Banken geht es darum, den Kundenservice und die internen Prozesse zu verbessern.
  • CIOs. CIOs sind stets auf der Suche nach top-modernen Integrationen, um Arbeitsabläufe zu optimieren und so Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Wie CFOs Autonomous Finance wirksam einsetzen

CFOs sind bestens aufgestellt, um das Potenzial von Finanztechnologien voll auszuschöpfen, ihre Vorteile zu erkennen und sich zur Erreichung finanzieller Ziele für ihren Einsatz auszusprechen. Laut Gartner glauben 64 % der CFOs, dass Autonomous Finance „innerhalb der nächsten sechs Jahre zur Realität wird“. Hier die Vorteile im Überblick:

Jedox ist Vorreiter bei der Umsetzung dieser technologischen Entwicklungen und stellt seinen Nutzern die notwendigen Tools zur Verfügung, um von Autonomous Finance zu profitieren. Jedox verknüpft operative und Finanzdaten in Echtzeit und erstellt automatisch einen digitalen Zwilling des Unternehmens. So können Führungskräfte mithilfe von KI-gestützten Forecasts jedes Szenario modellieren– z. B. Nachfrageentwicklung oder Kundenabwanderung. Zusätzlich bieten die Drag-and-Drop-Dashboards von Jedox Ad-hoc-Erkenntnisse, mit denen Führungskräfte die Unternehmenstreiber verstehen und sich auf die Planung konzentrieren können.

Ihr Vorteil:

Anhand eines digitalen Zwillings modellieren Sie Ihr Unternehmen in Echtzeit und mittels Digital Business Partnering erreichen Sie eine wirksame Kommunikation

Einer der Hauptvorteile von Hyperautomatisierung und Autonomous Finance ist die Identifizierung und Sichtbarmachung der Faktoren, welche die Performance steigern. Durch die Erstellung eines digitalen Zwillings des Unternehmens decken KI-gestützte Treiberanalysen die wichtigsten Erfolgsfaktoren auf und verwandeln Rohdaten in anwendbare Erkenntnisse.

Durch Analyse der Schlüsseltreiber einen digitalen Zwilling des Unternehmens erstellen

Die Treiberanalyse ist eine Methode, um festzustellen, welche Treiber den größten Einfluss auf die Unternehmensperformance haben. Es geht darum, diese Treiber zu verstehen und wie sie zusammenwirken, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Treiberanalysen helfen Unternehmen dabei, zu verstehen, welche Elemente für die gewünschten Ergebnisse am wichtigsten sind.

Datenintegration ist die Grundlage dafür, das heißt alle Arten von Unternehmensdaten – von Finanzdaten bis hin zu Daten aus Betrieb, HR und anderen Fachabteilungen – werden benötigt. Anhand dieser Daten und ihrer Modellierung kann ein digitaler Zwilling erstellt werden, mit dem Szenarien simuliert und die Auswirkungen verschiedener interner und externer Treiber auf die Performance nachvollzogen werden können. Dadurch können Ergebnisse vorhergesagt und der Erfolg geplant werden.

financial key drivers business

Beispiele für Schlüsseltreiber

Beispiele für finanzielle Treiber, die für Unternehmen wichtig sein können, sind Auftragsvolumen, durchschnittlicher Auftragswert und Kosten für die Kundenakquise. Eine isolierte Analyse solcher Finanzdaten könnte jedoch wichtige operative Aspekte vernachlässigen, die sich ebenfalls auf die Performance auswirken. Beispiele für operative Treiber sind Servicelevel, Lieferfristen und Mitarbeiterfluktuation.

Durch die Verknüpfung finanzieller und operativer Treiber erhalten Unternehmen ein umfassenderes Verständnis von deren Auswirkungen auf die Performance. Externe Treiber wie Zinssätze, Wechselkurse oder Rohstoffpreise, die ebenfalls einen erheblichen Einfluss haben können, werden dabei aber nicht berücksichtigt. Unternehmen sollten in jedem Fall so viele interne und externe Treiber wie möglich berücksichtigen, um deren Beitrag zur Performance zu verstehen.

Wichtige Treiber identifizieren: Datenerhebung, -integration und -qualität

Da unterschiedliche Formate und Reporting-Zeitpläne vereinheitlicht werden müssen, ist das Erfassen und Aufbereiten der für eine Treiberanalyse notwendigen Daten nicht nur zeitaufwändig, sondern auch sehr fehleranfällig. Unternehmen, die ihre Daten automatisiert integrieren und so eine Single Source of Truth schaffen, können ihre Haupttreiber leichter identifizieren. Automatisierte Prozesse sparen Zeit, eliminieren Fehler und schaffen eine einheitliche Plattform für die Zusammenarbeit. Innovative Technologien wie KI, NLP und Machine Learning eröffnen neue Möglichkeiten für die Automatisierung von Prozessen. Der Jedox AIssisted™ Data Preparation Wizard nutzt KI, um Daten zu bereinigen und für die Analyse der Schlüsseltreiber vorzubereiten.

  • KI-gestützte Analyse. Zur Identifizierung von Treibern können statistische Verfahren wie Korrelations-, Regressions- oder Varianzanalysen eingesetzt werden. Mithilfe dieser Methoden kann die Beziehung zwischen den Variablen und dem Ergebnis quantifiziert werden. Die Analyse kann allerdings mühsam und zeitaufwändig sein – vor allem, wenn man mit unzusammenhängenden Spreadsheets und verschiedenen Quellsystemen arbeitet. Der Jedox AIssisted™ Driver Analysis Wizard identifiziert und bildet die Haupttreiber ab. Zusätzlich zeigt er Muster, Trends und Anomalien auf. Das Tool liefert auch ein Maß an Vertrauen in die Vorhersage, ausgedrückt in Prozent.
  • Modellierung von Verhalten. Ein digitaler Zwilling, der auf einem soliden Verständnis der internen und externen Treiber basiert, hilft Unternehmen, die Auswirkungen von Veränderungen zu verstehen, beliebig viele Szenarien zu modellieren und ihren Erfolg zu planen. Der Jedox AIssisted™ Driver-Based Prediction Wizard erhöht die Genauigkeit von Forecasts auf Basis von Treiberanalysen. So lassen sich Best-Case-, Worst-Case- und beliebige andere Szenarien ganz einfach darstellen. Henkell Freixenet, der weltweit führende Produzent von Schaumweinen, hat festgestellt, dass mit KI-generierten Forecasts eine Prognosegenauigkeit von bis zu 91 % erreicht werden kann.
  • Tiefere Erkenntnisse. Eine Analyse der Schlüsseltreiber hilft Unternehmen zu verstehen, welche Elemente für die Erreichung der gewünschten Ziele am wichtigsten sind. Ein umfassendes Verständnis der wichtigsten internen und externen Treiber, wie sie zusammenwirken und wie sie beeinflusst werden können, ist für die Erfolgsplanung entscheidend. Auf dem Weg zu Autonomous Finance greifen zukunftsorientierte Unternehmen auf KI und Machine Learning zurück, um Prozesse leichter zu automatisieren, zu integrieren, zu analysieren und intelligentere Vorhersagen zu treffen.
aissisted driver analysis dashboard

Kommunikation, Zusammenarbeit und mehr Zeit für „Digital Business Partnering“

Echtes Business Partnering ist immer Stakeholder-fokussiert. Dazu sind ein tiefes Verständnis der Prioritäten aller Stakeholder, eine effekive Kommunikation, ein 360°-Blick und die Konzentration auf die Ziele der Stakeholder unerlässlich. Ein erfolgreiches Management der KI-getriebenen Hyperautomatisierung etabliert mehr Finanzteams, die autonom arbeiten und ihre Kommunikation und Zusammenarbeit auf den digitalen Zwilling stützen. Dieser wiederum basiert auf den Haupttreibern des Unternehmens.

Auch wenn Finanzfachleute weiterhin quantitative Fähigkeiten benötigen, um den Output der Hyperautomatisierung zu verstehen und validieren zu können, müssen sie mehr denn je unternehmerisch denken, geschickt kommunizieren, gute Beziehungen aufbauen können und über Leadership Skills verfügen. All dies unterstützt Unternehmen beim Wechsel von einer isolierten Planung hin zur integrierten Unternehmensplanung (IBP) und bei der abteilungsübergreifenden Zusammenarbeit auf einer zentralen Plattform. Selbst hochkomplexen Unternehmen steht einer unkomplizierten Planung damit nichts mehr im Weg. Abteilungen können Chancen leichter erkennen, Schwachstellen in Geschäftsprozessen schneller identifizieren und verschiedene Szenarien entwerfen. Das Ergebnis: bessere Erkenntnisse und bessere Entscheidungen im gesamten Unternehmen.

Eigenschaften des idealen IBP-Prozesses

ideal integrated business planning process de

Sechs wichtige Aspekte

für die Auswahl der Technologie für Hyperautomatisierung und Autonomous Finance, um den Schritt von Unternehmen hin zum „Digital Business Partnering“ zu unterstützen

Die Verzahnung von strategischer, operativer und Finanzplanung sowie Performance Management sollte letztlich genauere und vereinfachte Pläne und Forecasts ermöglichen und die Leistungsverfolgung vereinfachen. Die jeweiligen Teams sollten eigene Berichte und Analysefunktionen nahtlos und autonom erstellen und Daten auf nahezu beliebige Weise kombinieren können.

Mithilfe der folgenden sechs Fragen finden Sie die beste Lösung:

  • 1
    Ermöglicht die Lösung eine einheitliche, kollaborative und unternehmensweite Planung?
  • 2
    Ist die Lösung anpassungsfähig und skalierbar genug, um mit Ihrem Unternehmen mitzuwachsen?
  • 3
    Können Datensilos überwunden und durch ein gemeinsames Verständnis des Geschäfts wichtige Erkenntnisse erlangt werden?
  • 4
    Wird die Hyperautomatisierung unterstützt und können alle Ihre Datenquellen nahtlos integriert werden?
  • 5
    Werden zukunftsweisende Technologien wie GenAI oder Machine Learning eingesetzt?
  • 6
    Ermöglicht die integrierte KI, Finanzergebnisse und Betriebsergebnisse zu verbinden und so detaillierte, differenzierte Erkenntnisse zu erlangen?

Fazit

Nutzen Sie diese neue Superpower, denn es gibt keinen Weg zurück!

In einem zunehmend komplexen und mitunter unsicheren globalen Geschäftsumfeld müssen CFOs, Finanzteams und Finanzabteilungen ihren Unternehmen mehr bieten – manuelle Datenerfassung, herkömmliche Kostenkontrolle und Berichterstattung sind nicht mehr ausreichend. Sie müssen tiefere Erkenntnisse erlangen, neue Chancen erkennen und auf bedeutende Veränderungen schnell reagieren können. Vor allem müssen sie den Wandel mit Überzeugung angehen, um der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein. Nur so kann das Unternehmen wachsen und sich gegen Wettbewerber zuversichtlich behaupten.

Mithilfe von Hyperautomatisierung und dem Konzept „Autonomous Finance“ können Finanzteams Analysen der Schlüsseltreiber durchführen, beliebige Szenarien modellieren und selbstständig und strategisch arbeiten. Diese stärkere strategische Ausrichtung in Planung und Innovation setzt ein neues Rollenverständnis der Finanzfachleute voraus. So schaffen sie unternehmensweit ein neues Niveau der Datenautomatisierung, der Integration und der betrieblichen Effizienz. Durch die Kombination menschlicher und digitaler Business Partner werden CFOS und Finanzfachleute agiler und flexibler in ihrem Denken und ihrer Analyse. Gleichzeitig erleichtert ihnen dies auch die Verbreitung und Akzeptanz ihrer Erkenntnisse im gesamten Unternehmen.

Wer zielführende Veränderungen bewirken will, darf sich der digitalen Transformation in Form von Hyperautomatisierung, Autonomous Finance und anderen technischen Fortschritten nicht verschließen. Nur so können CFOs, Finanzteams und Führungskräfte datengetriebene und umsetzbare Entscheidungen schnell und zielorientiert treffen. Andernfalls müssten sie mit einer Geschäftsmentalität aus dem 20. Jahrhundert durch ein unsicheres, sich schnell änderndes Geschäftsumfeld des 21. Jahrhunderts steuern, was sicherlich schwierig werden dürfte.

Jedox speakers webinar Rolf Gegenmantel

Dr. Rolf Gegenmantel

Jedox Chief Product Officer
[email protected]

Jedox connect 2024 speakers Stephan Wedderwille

Stephan Wedderwille

Jedox Customer & Market Insights Manager
[email protected]