CONTROLLER Magazin 2/2020

72 Versierte CFOs, die für ihr Unternehmen ein strategischer Geschäftspartner sein wollen, werden die ihnen zugeordneten Prozesse durch Automatisierung und maschinelles Lernen rati- onalisieren und so das nötige Vertrauen auf- bauen, dass sie in der Lage dazu sind, in einer sich schnell verändernde Geschäftsumgebung wertvolle Unterstützung zu bieten. Intelligente Automatisierung wird dazu beitragen, dass der CFO seine wahre Berufung als strategischer Berater ausleben kann. Das allerdings gelingt nur, wenn sich der CFO von seinen Ursprüngen als „Zahlenschieber“, der unter einem Berg von Transaktionsprozessen begraben liegt, emanzi- pieren kann. Die heutige Finanzabteilung muss einen Beitrag zur Agilität des Unternehmens leisten, und das bedeutet, dass der CFO idea- lerweise mit einer zukunftsorientierten Finanz- applikation arbeitet, bei der die Automatisie- rung eine Schlüsselrolle bei der Förderung der Finanztransformation spielen wird. „I ntelligente Automatisierung wird dazu beitragen, dass der CFO seine wahre Berufung als strategischer Berater ausleben kann.“ Elbert Hubbard, amerikanischer Schriftsteller (1856 bis 1915), fasste es so zusammen: „Eine Maschine kann die Arbeit von fünfzig gewöhnli- chen Menschen leisten, aber nicht einen einzi- gen außergewöhnlichen ersetzen.“ Auch wenn er von Machine Learning und dem modernen Lohnbuchhaltungssystemen nichts wusste – er hat es auf den Punkt gebracht. Fußnoten 1 Vgl.: www.mckinsey.com, Ne w technology, new rules: Reimagining the modern finance workforce, November 2018. 2 Vgl.: www.vox.com, Co mpanies using AI will add more jobs than they cut, May 10, 2017. 3 Vgl.: www.adaptiveinsights.com, Fu ll Steam Ahead: Finance On Board With Automation. 4 Vgl.: www.mckinsey.com, Me mo to the CFO: Get in front of digital finance – or get left back July 2018. 5 Vgl.: www.adaptiveinsights.com, Fu ll Steam Ahead: Finance On Board With Automation. Reports und Analysen. Dazu kommt auf der anderen Seite das stetig wachsende Datenvo- lumen und die zunehmende Komplexität der Datenbestände, die für die wichtigsten Inter- essengruppen im Unternehmen als Entschei- dungsgrundlage dienen und daher meist in nahezu Echtzeit benötigt werden. Das alles kann intelligente Automatisierung leisten. Das spiegeln auch die Ergebnisse der weltweit durchgeführten CFO-Studie 5 (global CFO stu- dy). Hier gaben 26 Prozent der befragten Or- ganisationen an, dass ihr wichtigstes Motiv bei der Implementierung einer Automatisie- rungs-Lösung in der Finanzabteilung darin be- stand, eine bessere Unterstützung beim Ent- scheidungsfindungsprozess zu erhalten. Das Ziel dabei ist, das Unternehmen als Ganzes und die Teams im Besonderen zu mehr strate- gischer Arbeit zu befähigen. Höchstwahrscheinlich wird Robotik-Prozessau- tomatisierung der manuellen Datenerfassung, Konsolidierung, Verifizierung und Formatierung im gesamten Finanzbereich den Todesstoß ver- setzen. Diese Aufgaben sind nicht wertschöp- fend und kosten heute enorm viel Zeit, die den Finanz-Teams für Analysen fehlt. Und da manu- elle, routinemäßige Prozesse immer automati- sierter werden, können sich die Finanzteams auf wertschöpfende Aktivitäten wie Szenarien- Planung, Risikobewertungen sowie Leistungs- und Prognosemodellierung konzentrieren. Rationalisierung der Prozesse durch maschinelles Lernen „Immer neue Datenquellen ziehen immer neue Analysetechniken nach sich. Auch steigt die Nachfrage nach neuen Einsichten in den Da- tenbestand. Unternehmen werden in Zukunft ihre Automatisierungs- und Data-Mining- Techniken für Planungs-, Bereitstellungs- und Ergebnisdaten einsetzen, um die Transparenz und Nachverfolgbarkeit dieser Prozesse zu verbessern“, fasst Jason Byrd, Managing Di- rector von CIO Advisory, zusammen. „Solche neuen Einblicke werden dann dazu führen, dass die Teams Daten zeitnah erfassen und damit Faktoren wie Geschwindigkeit, Bereit- stellung und Kundenreaktion analysieren und so eine Feedbackschleife für Entscheidungen und Kurskorrekturen schaffen.“ „Gegenwärtig verdichtet sich ein Großteil der heutigen Finanzarbeit zu einer intensiven Phase um jedes Monatsende herum, wobei derzeit noch sehr viele manuelle Einträge bearbeitet werden“, erklärt Wakeford. „Die intelligente Au- tomatisierung von Kerntransaktionen und -pro- zessen wird diesem ineffizienten Arbeitsmuster entgegenwirken und dazu beitragen, dass Bu- chungen beim ersten Mal korrekt erfolgen, so dass ein hohes Maß an manueller Intervention entfällt. Ein gutes Beispiel dafür ist die maschi- nelle lernfähige Anomalie-Erkennung, die po- tenziell anomale Transaktionen identifiziert und automatisch die Codierung korrigiert oder sie doch immerhin zur Überprüfung aufdeckt, be- vor die Einträge veröffentlicht werden.“ Darüber hinaus ist der Sicherheitsaspekt eine absolute Stärke der Cloud-Technologie. Hier kann bereits vorhandenes Expertenwissen ge- nutzt werden – anstatt es erst aufwändig in Ei- genregie entwickeln zu müssen. Viele Anbieter verlegen ihre Lösungen aus strategischen Grün- den auf Cloud-Modelle mit dem langfristigen Ziel, nur noch Cloud-basierte Tools anzubieten. Das ist ein wichtiger Trend, den vor allem Unter- nehmen, die in Finanz-Tools investieren wollen, aufmerksam beobachten sollten. Somit ist die wachsende Verfügbarkeit von Cloud-Tools eine große Chance für all diejenigen, die Transforma- tionen im Finanzbereich vorantreiben wollen. Machine Learning ist dabei ein richtig „hei- ßes“ Thema unter den Finanzfachleuten; die Erwartung ist, dass diese Technologie eine Menge der noch händisch im Unternehmen durgeführten Aufgaben erledigt. So über- nimmt das Machine Learning beispielsweise Teile des Mappings und der Analyse verschie- dener Kontenpläne und unterstützt die Unter- nehmen damit bei ihrem Abschluss- und Kon- solidierungsprozess. Schnellere und bessere Analysen und Einblicke Die intelligente Automatisierung der oben ge- nannten Prozesse wird das Finanzwesen zweifellos voranbringen. Machine Learning deckt jedoch noch einen weiteren ganz es- sentiellen Bedarf. Der besteht auf der einen Seite aus der Nachfrage nach immer neuen Finanzfunktion neu gestalten