CONTROLLER Magazin 3/2020

10 (Predictive Analytics) und Empfehlungen zur Geschäftsoptimierung (Prescriptive Analytics) in die Standardberichte integriert werden. Die- se Prognosen und Empfehlungen werden fortan nicht mehr durch den Controller manuell gene- riert, sondern können laufend (in Echtzeit) und voll automatisiert aktualisiert werden. Während solche automatisierten Prognosen zunächst nur zur Validierung und Objektivierung manueller Forecasts dienen, können sie ihre manuellen Pendants später ggf. vollständig ersetzen – der damit verbundenen Aufwand kann infolge­ dessen reduziert werden. Ausblick, Erfolgsfaktoren und Effizienzpotenziale Die Vielzahl an möglichen Hebeln zur Reduktion des Aufwands im Reporting zeigt, dass ein ab- gestimmtes und individuelles Vorgehen erfor- derlich ist. Am Anfang empfiehlt sich einerseits eine strukturierte Aufnahme des heutigen Auf- wands („Baseline“) und eine Identifikation der Hauptaufwandstreiber. Zudem sollte in Über- einstimmung mit dem heutigen und künftigen Controllingverständnis sowie mit der IT/BI- Strategie ein Reduktions- bzw. Einsparziel for- muliert werden. Die Lücke zwischen heutigem und angestrebtem Ressourceneinsatz stellt die Zielgröße für die Auswahl von Effizienzhebeln bzw. die Ausgestaltung eines Effizienzpro- gramms dar. Dabei sollten einige Grundregeln bzw. Empfehlungen beachtet werden: · Die Kenntnis des heutigen Aufwands inkl. Kenntnis der wesentlichen Aufwandstreiber ist wichtig, um ein Effizienzziel zu definieren und dieses auch mit realistischen Annahmen zu validieren. Es sollte ein konkreter Busi- ness Case definiert werden. · Am Anfang aller Effizienzmaßnahmen sollte die kritische Überprüfung des Serviceport­ folios stehen. Nur Services, die tatsächlich einen Mehrwert bringen, sollten optimiert werden, andere eliminiert. · Die Hebel sollten je nach Ausgangssituation möglichst alle vier Systembereiche ab­ decken. Rein technologische Optimierungen ohne eine Anpassung der Konzepte, Prozesse und Organisation sind oftmals nicht erfolg- versprechend. · Es sollten kurzfristige Quick Wins (einfache Eliminierung von Berichten) mit mittelfristi- Systemen. In einem nächsten Schritt kann RPA entsprechend durch künstliche Intelligenz (KI) ergänzt werden. Bei der KI handelt es sich um Algorithmen, die menschenähnliches ‚intelli- gentes Verhalten‘ zeigen. Dazu gehört das ei- genständige Wahrnehmen, Verstehen, Handeln und Lernen. Im Gegensatz zu RPA basiert KI nicht auf klar definierten und fest programmier- ten Regelwerken, sondern kann in der Ausfüh- rung von Tätigkeiten trainiert werden und zielt darauf ab, Tätigkeiten zu übernehmen, die der- zeit nur von Menschen erledigt werden können. 8 Erste Ansätze künstlicher Intelligenz sind heute schon in vielen Reporting-Tools nutzbar. Auch wenn die Lösungen zum Teil noch in ihren An- fängen stehen, so sind die Möglichkeiten hochinteressant und vielversprechend für das Reporting der Zukunft. Einsetzbar ist KI in Re- porting-Tools bereits in Form digitaler Assis- tenten, die die geladenen Datenstrukturen ana- lysieren und auf Basis dieser Erkenntnisse au- tomatisch relevante Inhalte auswählen und hierzu geeignete Visualisierungen vorschlagen. Diese Vorschläge können durch den Nutzer be- wertet werden, was die KI wiederum trainiert und nachfolgende Vorschläge verbessert. Re- porting kann somit in Zukunft stark agil und situativ durch KI erfolgen, ohne dass sich Con- troller vorab Gedanken zu den steuerungsrele- vanten Kennzahlen machen und diese auf kriti- sche Abweichungen hin überprüfen müssen. Dies heißt nicht, dass alle vorab definierten Standardberichte hinfällig werden. Die KI kann aber zumindest mittelfristig ergänzende Vor- schläge zu aktuell relevanten KPIs und Abwei- chungen machen. Advanced Analytics Unter der Nutzung von KI werden zunehmend Advanced-Analytics-Ansätze im Reporting eingesetzt. Hierunter sind zukunftsgerichtete Analysen durch Algorithmen zu verstehen, die auf Formen von Predictive (Was wird passie- ren?) und Prescriptive Analytics (Was muss getan werden, um einen bestimmten optima- len Zustand zu erreichen?) basieren. Mit Advanced Analytics gewinnt der Zukunfts- bezug im Reporting explizit an Bedeutung, in- dem bspw. automatisch generierte Forecasts gence-Lösung, welche die technische Basis für ein interaktives Online-Berichtswesen darstellt. Automatisierung mittels RPA Ziel des Aufbaus integrierter BI-Architekturen und des Einsatzes moderner Berichts-Tools ist es, Systembrüche und manuelle Tätigkeiten zu vermeiden. So können BI-Tools bspw. die ge- samte Prozesskette von der Erstellung, Validie- rung und Verteilung von Berichten inkl. auto- matischer Alerts ohne menschliches Handeln wahrnehmen. Die Realität zeigt jedoch, dass häufig nicht alle Systeme automatisiert an einen zentralen SPOT angebunden sind bzw. einzelne spezifische Be- richtsanforderungen bspw. noch manuell in Ex- cel bedient werden müssen. Hierfür fallen viel- fach wiederkehrende, manuelle Tätigkeiten an, die einem klar definierten Prozess folgen und folglich durch Roboter deutlich schneller, auf- wandsärmer und weniger fehleranfällig wahr- genommen werden können. Dies ist das An- wendungsfeld von RPA. Prädestiniert für Robo- tisierung im Reporting sind bspw. die folgenden Aktivitäten: 7 · Laden und Zusammenführen von Daten aus unterschiedlichen Vorsystemen, · Durchführen von Kontrollen, Abstimmungen und Validierungen, · Erkennen von Abweichungen und Erstellen von einfachen Kommentaren oder · der Versand und die Ablage von Berichten. Die Vorteile von RPA liegen auf der Hand: Die Anzahl FTE und entsprechende Kosten können reduziert und die Produktivität erhöht werden. Auch die Prozess- und Ergebnisqualität sowie die Dokumentation und entsprechend die Com- pliance werden aufgrund der Automatisierung verbessert. Roboterlösungen operieren außer- dem minimalinvasiv auf bestehenden Anwen- dungen und der bestehenden Infrastruktur. So- mit sind sie relativ kostengünstig und schnell einsetzbar sowie flexibel skalierbar. Künstliche Intelligenz Roboter entwickeln sich zunehmend hin zu selbständig handelnden und entscheidenden Effizienz im Reporting steigern!