CONTROLLER Magazin 2/2020

71 war, bestätigen. „Jeden Monat musste die Fi- nanzabteilung die Periode abschließen, auf die Daten zugreifen, sie abgleichen, formatieren und analysieren. Als wir die Zahlen schließlich an das Unternehmen geliefert haben, war es zwei Wochen nach Ablauf der Frist und damit zu spät, um Maßnahmen zu ergreifen.“ Unter Verwendung von Regeln und Mustern kann das maschinelle Lernen Finanzfachleuten die Möglichkeit eröffnen, eine große Anzahl dieser Abstimmungsvorgänge zu identifizieren, das Problem zu verstehen und in einigen Fällen das Problem zu korrigieren oder es doch immer- hin für menschliche Eingriffe zu kennzeichnen. Schnellere Abschlüsse und mehr Effizienz In den meisten Unternehmen reicht bereits die leiseste Erwähnung des Bilanzabschlusses aus, um den Blutdruck in der Finanzabteilung in die Höhe zu treiben. Dieser Umstand ist zum größ- ten Teil der Anzahl der Systeme geschuldet, die daran beteiligt sind, diesen Prozess abzuschlie- ßen – mit Input aus den unterschiedlichen Ab- teilungen innerhalb des Unternehmens. Gerade für diejenigen Finanzteams, die mit mehreren, unterschiedlichen Systemen zu tun haben, stehen heute neue Tools und Ressour- cen zur Verfügung, mit denen sich die Bücher effizienter und genauer schließen lassen: ge- meint sind hier Cloud-Technologien und Machi- ne Learning. Bei Cloud-Technologien ist die einfache Bereitstellung im Vergleich zur On- premise-Software ein entscheidender Vorteil für den Anwender. Aktualisierte Versionen sind zudem viel einfacher zu implementieren, und die Cloud bietet die Möglichkeit, schnell und ef- fizient zu skalieren und mit verschiedenen an- deren Tools zu verlinken. diesem Spektrum FP&A anzusiedeln ist, steht noch zur Diskussion; aber die gleiche Studie konstatiert, dass immerhin viele Aufgaben in dieser Kategorie vollumfänglich (elf Prozent) oder doch überwiegend (45 Prozent) automati- siert werden könnten. Einige könnten nun anführen, dass es bereits einen Übergang von einer tabellenbasierten FP&A-Kultur zu einer viel stärker automatisier- ten FP&A-Kultur gibt. Es ist jedoch gar nicht so einfach festzustellen, wo in diesem Übergangs- prozess wir gerade genau stecken. Aber der Wunsch, sich in Richtung Technologiekompe- tenz im Finanzwesen zu bewegen, ist deutlich erkennbar und Indikator für eine durchaus dra- matische Veränderung. Einer Umfrage der Zeit- schrift CFO Insights zufolge, dachten noch vor zwei Jahren immerhin 78 Prozent der Teilneh- mer, dass Excel-Kenntnisse zu den wichtigsten Fähigkeiten gehören; jetzt liegt diese Zahl nur noch bei fünf Prozent. Diese Entwicklung ist ganz klar das Ergebnis der Automatisierung derjenigen Anwendungen, die den Finanzver- antwortlichen zur Verfügung stehen. Automatisieren von Abstimmungsprozessen Finanzabteilungen verbringen heute viel zu viel Zeit damit, Daten über verschiedene Systeme hinweg abzugleichen – man denke nur an die Transaktionen zwischen internen und externen Systemen sowie zwischen verschiedenen Hauptbüchern. Da diese Aufgabe nach wie vor überwiegend manuell ausgeführt wird, sind Fehler unvermeidlich – doppelte Eingaben etwa oder andere Fehler bei der Dateneingabe. Robynne Sisco, Co-President und CFO bei Workday, kann diese Erfahrung aus erster Hand aus früheren Organisationen, in denen sie tätig ning schafft hier Abhilfe: indem nämlich die schiere Anzahl der Rechnungen, die überprüft und analysiert werden können, signifikant er- höht wird. Damit ist sichergestellt, dass Unter- nehmen keine doppelten oder betrügerischen Zahlungen mehr tätigen. „Die Gesetze zur Bekämpfung der Geldwäsche und in Bezug auf die Finanzierung terroristi- scher Aktivitäten werden immer strenger. Vor diesem Hintergrund gewinnt die zuverlässige und revisionssichere Einhaltung staatlicher und internationaler Vorschriften für Finanzinstitute immense Bedeutung“, erklärt David Axson, CFO-Strategien Global Lead, Accenture Strate- gy. Bei einer großen globalen Bank waren bis zu 10.000 Mitarbeiter dafür verantwortlich, ver- dächtige Transaktionen und Konten zu identifi- zieren, die auf solche illegalen Aktivitäten hin- weisen könnten. Um diese Bemühungen zu un- terstützen, implementierte die Bank ein KI-Sys- tem, das Algorithmen zum maschinellen Lernen einsetzte. Die Lösung segmentierte die Trans- aktionen und Konten und legte die optimalen Schwellenwerte für die Alarmierung von Perso- nen fest, die in den Verdachtsfällen dann weite- re Schritte zur Untersuchung einleiten konnten. Es gibt weitere Einsatzgebiete, in denen Auto- matisierung und Machine Learning einen wich- tigen Beitrag zur Transformation der Finanz- funktionen leisten können: Bessere Finanzplanung und -analyse (FP&A) Es steht außer Frage, dass die Rolle von FP&A insbesondere in der Zukunft des Finanzwesens darin bestehen wird, dem Unternehmen daten- gesteuerte Entscheidungsunterstützung in Echtzeit zu liefern. Das bedeutet aber auch, dass das Finanzwesen seine Prozesse umge- stalten muss, um dieser Vision gerecht zu wer- den. Die Automatisierung ist ein zentraler Be- standteil dieser Transformation. Forschungsergebnisse von McKinsey 4 besa- gen, dass durchschnittlich fast 60 Prozent der Finanztransaktionen vollständig (40 Prozent) oder doch hauptsächlich (17 Prozent) mit den bereits heute verfügbaren Technologien auto- matisiert ablaufen könnten. Wo genau dabei in Autor Frédéric Portal ist Senior Produkt Marketing Manager for Financials, EMEA bei Workday. Er verfügt über 23 Jahre Berufserfahrung, die er bei Unternehmen wie Peoplesoft, Oracle ERP Cloud, sowie ver- schiedenen weiteren Technologiefirmen sammelte. www.workday.com CM März / April 2020