Lassen Sie uns die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI) erkunden und wie Finanzteams sie zur Optimierung von Entscheidungen und Effizienz nutzen können.
Künstliche Intelligenz (KI) verwandelt rasant die Art und Weise, wie wir arbeiten, und Finanzteams sind keine Ausnahme. Wenn KI in die Prozesse des Corporate Performance Managements (CPM) integriert wird, kann dies für Finanzfachleute ein Game-Changer sein. Nicht alle CPM-Software wendet KI auf die gleiche Weise an, und nicht jede KI hat den gleichen Einfluss. In diesem Artikel werden die Grundlagen der KI und wie Finanzteams sie nutzen können, um Entscheidungen und Effizienz zu optimieren, erläutert. Dabei werden folgende Punkte behandelt:
Die Vorteile von KI im Finanzbereich
Was KI für CPM-Prozesse tun kann
Beispiele, wie Finanzen KI in ihren CPM-Prozessen einsetzen können
Worauf man bei KI-basierten CPM-Lösungen achten sollte
Alle Vorteile und Fähigkeiten, die KI den CPM-Prozessen hinzufügen kann, lassen sich auf zwei Zwecke reduzieren:
Verbesserte Effizienz: KI kann wiederholende Prozesse automatisieren, was es Finanzteams ermöglicht, schneller zu arbeiten.
Verbesserte Entscheidungsfindung: KI kann tiefe Verbindungen zwischen verschiedenen Datenpunkten herstellen und den Finanzen Zugang zu Datentrends verschaffen, die sonst nicht zugänglich wären. Finanzen können dann diese Erkenntnisse nutzen, um Entscheidungen bei der Formulierung von Strategien und Plänen zu leiten.
Zusammenfassend hilft KI Finanzteams, effizienter zu arbeiten, während sie ihren Zugang zu Leistungstrends verbessert, die Entscheidungsfindung informieren können. Auf diese Weise hat KI die Macht, das Finanzwesen und den Betrieb der Teams im Alltag grundlegend zu transformieren.Wie Deloitte schreibt: “Künstliche Intelligenz gestaltet, wie Finanzen operieren, Entscheidungen treffen, kommunizieren und Unternehmenswert generieren, grundlegend um. Finanzabteilungen, die KI als Partner akzeptieren, können menschliche Fähigkeiten verbessern und ungenutztes Potenzial für Wachstum, Widerstandsfähigkeit und Innovation freisetzen.”
KI ist ein Sammelbegriff für einige Technologien.
Machine Learning
Machine Learning ist eine künstliche Intelligenz, die aus Datensätzen lernt, um Muster mit minimalem menschlichem Eingriff über Algorithmen und rechnerische Methoden zu erkennen und anzuwenden. In einfacheren Worten lernt Machine Learning Computern, durch Erfahrung zu lernen. Das bemerkenswerte an Machine Learning ist, dass es nicht nur Muster erkennt und anwendet, sondern auch eigene Algorithmen erstellen und Feedback nutzen kann, um seine Algorithmen zu verfeinern.
Generative KI
Generative KI ist eine Art von künstlicher Intelligenz, die Algorithmen verwendet, um komplexe, kreative Inhalte wie Audio, Bilder, Videos und Texte zu generieren. Beispielsweise könnten Sie die Generative KI nach einer Frage zum Budgetabweichung im zweiten Quartal fragen, und sie würde mithilfe ausgefeilter sprachlicher Modelle Informationen aus einem umfangreichen Datensatz extrahieren und als Diagramm aufbereiten, das Sie analysieren können. Von allen verschiedenen Arten von KI hat Generative KI das Potenzial, die Arbeitsweise der Finanzteams zu verbessern. Deloitte schreibt: “Wir stehen kurz vor einem ‘iPhone-Moment’ – einer großen Revolution in unserem persönlichen und geschäftlichen Leben. Für Unternehmen hat GenAI das Potenzial, Wertschöpfungsketten von Ende zu Ende zu transformieren – von der Kundengewinnung und neuen Umsatzströmen bis zur exponentiellen Automatisierung von Backoffice-Funktionen wie Finanzen.”
Natürliche Sprachverarbeitung
Natürliche Sprachverarbeitung nimmt Realitätseingaben auf und übersetzt sie in eine für Computer verständliche Sprache. Genau wie Menschen Ohren, Augen und ein Gehirn haben, um die Welt zu verstehen, verfügen Computer über Programme, um Audio-, visuelle und Textdaten zu verarbeiten und Informationen zu verstehen.
Finanzen und KI: Was KI für CPM-Prozesse tun kann
Nachdem wir verschiedene Arten von KI behandelt haben, wollen wir nun erforschen, was KI auf funktioneller Ebene für CPM-Prozesse leistet.
Automatisierung von wiederholenden Aufgaben
Wiederholende Aufgaben wie Datenerfassung, Anomalieerkennung und Transaktionsabgleich sind relativ banal, verbrauchen jedoch die wertvolle Zeit und Gehirnkapazität von Finanzteams. KI kann diese datenzentrierten wiederholenden Aufgaben automatisieren. Sie kann Daten aus verschiedenen Quellen, Dimensionen und Typen für Analysen organisieren, Ausreißer in großen Datensätzen identifizieren und Informationen im Auftrag von Finanzteams abgleichen. Maschinen sind deutlich besser darin, Fehler in Tabellenkalkulationen mit Tausenden von Zellen zu identifizieren als die Teams, die den ganzen Tag auf diese Zahlen starren.
Datenerkundung
KI kann strategische Einblicke aus umfangreichen Informationsmengen ziehen. Durch das Erkennen ungewöhnlicher Muster und das Identifizieren korrelierender Trends kann KI Risiken und Chancen in Leistungsdaten identifizieren. Darüber hinaus kann KI das Volumen auf eine Weise bearbeiten, die menschliche Methoden nicht können. Von Menschen identifizierte Datentrends neigen dazu, linear und eindimensional zu sein. Zum Beispiel könnten Sie die Verkaufstrends in einem Quartal bestimmen. KI-identifizierte Datentrends gehen jedoch viel tiefer. KI kann Korrelationen zwischen verschiedenen Datentypen auf einer viel ausgefeilteren Analyseebene identifizieren. Zum Beispiel könnte die KI Ihnen die Verkaufstrends nennen und die Faktoren identifizieren, die die Verkaufszahlen in diese Richtung treiben, und Ihnen zeigen, wie Sie die Treiber ändern können, um die Verkaufstrends zu beeinflussen.
Datenqualität
KI kann Anomalien in Ihren Daten erkennen und Ausreißer sowie subtile menschliche Fehler aufdecken. Dies ist von unschätzbarem Wert für Führungsteams, da KI Fehler verhindern und falsche Informationen von Vorlagen, Plänen und Entscheidungsfindungen fernhalten kann. Datenscans durch KI führen tendenziell zu einer solideren Grundlage für Analysen.
Visualisierung von Daten und Trends
KI, insbesondere Generative KI, kann komplexe, kreative Inhalte wie Musik, Bilder, Videos und Texte generieren. Generative KI hat sich so weit entwickelt, dass sie ihre kreative Kraft auf die Datenvisualisierung ausdehnen kann, indem sie die Ergebnisse ihrer Datenerkundung in Diagrammen, Charts und Tabellen aufbereitet. Heutzutage wird die Datenerkundung von KI so anspruchsvoll, dass KI die natürliche Sprachverarbeitung nutzen kann, um Fragen der Finanzen, per Stimme oder Text, zu verstehen und visuelle Antworten aus einem Datensatz zu liefern. Genau wie Sie Ihren Google Home nach dem heutigen Wetter fragen können, können Sie die CPM-KI darum bitten, einen Bericht über die Verkaufszahlen dieser Woche für ein bestimmtes Produkt vorzubereiten.
Predictive Analytics
Mit seinen tiefgreifenden Datenerkundungsfähigkeiten kann KI präzise Vorhersagen basierend auf großen, komplexen Datensätzen treffen. Mit traditionellen Methoden sind Prognosen geradlinig. Sie können Zahlen projizieren, jedoch keine unvorhergesehenen Ereignisse berücksichtigen, und Sie sind durch die Grenzen zeitbasierter Finanzdaten begrenzt. Mit Predictive Analytics werden die Prognosen jedoch genauer, da bei jeder Projektion eine Vielzahl von Finanz-, nicht finanziellen und Marktdaten berücksichtigt wird. Sie können eine Vorhersage für eine komplexe Frage erhalten, wie sich eine 5%ige Beschäftigungsrate auf den Umsatz auswirken wird? Was ist mit Auswirkungen auf EBITDA? Und wie können wir diese Effekte ausgleichen?
Beispiele für KI-gesteuerte CPM-Prozesse
KI verbessert die Entscheidungsfindung und Effizienz in den Finanzen, aber wie sieht das praktisch aus? Hier sind ein paar konkrete Beispiele, wie KI CPM-Prozesse bereichern kann.
Datenerfassung
Wenn Ihr Unternehmen eine andere Organisation übernommen hat, müssten Sie eine neue G/L-Quelldatei in den Finanzabschlussprozess der Gruppe aufnehmen. KI kann das Mapping der G/L-Daten beschleunigen und sicherstellen, dass die Integrität der Daten beim Eintritt in das Finanzabschlusssystem der Gruppe erhalten bleibt. Neben dem Mapping der G/L zum Finanzabschlusssystem könnte die KI auch Daten für ESG-, Steuer- und Leasingberichterstattung kartieren.
Anomalieerkennung
Nehmen wir an, Sie laden die Ist-Zahlen für Februar für Ihre Einheit in New York herunter. KI könnte sofort durch die Ist-Zahlen lesen und Ausreißer in der Februar-Datei erkennen. Sie könnte einen Bericht erstellen, der potenzielle Ausreißer auflistet und den Grund für die Triggerung der Zahl als Abweichung angibt. Sie könnten dann schnell überprüfen, ob die Ausreißer inkorrekt sind.
Analyse
Es ist der Beginn des zweiten Quartals, und Sie müssen einen Plan für eine Produktlinie in EMEA erstellen. Durch Analyse der regionalen Daten, der Verkaufshistorie der Produktlinie und Marktinformationen kann KI die geschäftlichen Treiber ermitteln, die den Verkauf beeinflussen, sodass Sie diese Erkenntnisse in Ihren Verkaufsplan und Ihre Strategie für das kommende Quartal einbringen können.
Planung
Welche war die erfolgreichste Marketingkampagne im vierten Quartal – und wie können wir sie noch wirksamer gestalten? KI kann Nachfrage-, Marketing- und Verkaufsdaten im Zusammenhang analysieren, um die erfolgreichste Marketingkampagne zu bestimmen und Empfehlungen zu geben, um den Einfluss dieser Kampagne zu maximieren.
Leistungsanalyse
Wenn die Führung Antworten benötigt, benötigen sie diese schnell. Mit Generative KI können Sie Ihrer CPM eine Frage stellen, und sie kann eine Antwort in Form einer direkten Antwort, eines Berichts oder einer Grafik auf einem Dashboard generieren. Beispielsweise könnten Sie Antworten auf Fragen erhalten wie:
Warum ist unser Overhead für New York im Jahresvergleich gestiegen?
Was war unser profitabelstes Geschäftszentrum für 2023?
Welches Geschäftssegment erzielte im letzten Jahr die höchsten Umsätze in den USA?
Die KI würde sofort Ergebnisse aus Ihren Leistungsdaten abrufen und in einen Bericht organisieren, der zur Analyse bereit ist.
Worauf man bei KI für Finanzen achten sollte
Obwohl es viele verschiedene Ansätze zur KI gibt, sollten sich Finanzteams auf drei KI-Fähigkeiten konzentrieren, die ihre CPM-Lösung enthalten sollte.
Erklärliche Ergebnisse
Wie ist die KI zu dieser Vorhersage gelangt? Was ist der Beweis dafür, dass der von der KI identifizierte Treiber tatsächlich einen KPI beeinflusst? Warum hat die KI einen bestimmten Datenpunkt als Ausreißer gekennzeichnet? Und noch wichtiger: Bietet Ihnen die CPM-Software Zugriff auf diese Antworten? Sie müssen der KI trauen können. Viele KI-basierte Systeme liefern Vorhersagen – aber keine Einblicke in die Logik der KI. Dies wird als “Blackbox-KI” bezeichnet, bei der die KI einen Output ausgibt und Sie auf ihre Logik vertrauen müssen, ohne Transparenz. Eine Umfrage des International Data Corporation ergab, dass ein Viertel der KI-Projekte aufgrund von Faktoren wie dem Blackbox-Phänomen und Herausforderungen bei der Interpretierbarkeit scheitern. Wir empfehlen die Suche nach einer Lösung, die einen “Glassbox-Ansatz” verwendet, bei dem Finanzteams über erklärbarer KI Einblick in die Outputs erhalten. In der Studie “Erklärbares KI: Vom Blackbox- zum Glassbox-Ansatz” wird erklärbares KI als “Die Klasse von Systemen, die Einblick geben, wie ein KI-System Entscheidungen und Vorhersagen trifft und seine Handlungen ausführt. Der erklärte KI erklärt den Entscheidungsfindungsprozess, zeigt die Stärken und Schwächen des Prozesses auf und gibt einen Eindruck davon, wie sich das System in Zukunft verhalten wird.” Erklärbare KI ist für Finanzteams unerlässlich, da sie die Ergebnisse der KI zur Entscheidungsfindung, Strategieumsetzung und Budgeterstellung verwenden werden. Wenn Sie sehen können, warum die KI zu ihrem Schluss gekommen ist, können Sie sicherer mit den Ergebnissen in Ihrer Entscheidungsfindung fortfahren.
Menschliche Kontrolle
Aufbauend auf dem Erklärbarkeitsfaktor sollte KI die Finanzteams in der Kontrolle behalten. KI sollte ein mächtiges Instrument sein, das undurchsichtige Informationen sichtbar macht. Sie sollte nicht eigenständige Entscheidungen treffen. EY schreibt, dass die Finanzteams KI letztendlich als eine Zusammenarbeit sehen müssen, bei der KI die wiederholende Arbeit erledigen kann und die Finanzteams die strategische Arbeit leisten können. “Während KI riesige Datenmengen in rasendem Tempo verarbeiten kann, fehlen ihr die kritischen Denk- und Entscheidungsfähigkeiten von Menschen. Die Fähigkeit, Voreingenommenheit in Daten zu identifizieren und zu adressieren sowie Kernfähigkeiten wie das Stellen der richtigen Fragen an Stakeholder zur Erfassung ihrer Ziele zu kennen, bedeutet, dass der Finanzfachmann eine bedeutende Rolle bei dieser technologischen Transformation spielt.” Während es auf strategischer Ebene gilt, die Menschen am Steuer zu halten, trifft es auch auf funktioneller Ebene zu. Wenn die KI eine Vorhersage erstellt, einen Ausreißer identifiziert oder einen Bericht erstellt, sollten Finanzteams mit Informationen ausgestattet sein, um die Arbeit der KI zu überprüfen und zu überprüfen, ob die Logik der KI mit dem realweltlichen Verständnis der Finanzen von den Daten übereinstimmt.
Datenverwaltung
Die Datenverwaltung ist eine kontinuierliche Herausforderung für Finanzteams, die mit neuen Anforderungen wie BEPS Pillar Two, ESG und Leasingbilanzierung konfrontiert sind. Wir haben kürzlich darüber geschrieben, wie sich der Umfang des Finanzabschlusses und der Konsolidierung aufgrund des wachsenden Datenvolumens, der Datentypen und der Berichtsanforderungen erweitert hat. Das Zuordnen und Formatieren von Daten aus verschiedenen Quellen, damit diese miteinander vergleichbar sind, ist eine umfangreiche Aufgabe, die von Finanzteams manuell verwaltet werden muss. KI kann sicherstellen, dass Daten optimiert und kontrolliert werden. Acceleration Economy erklärt: “Die heutigen Governance-Richtlinien können von einem Menschen verlangen, petabytegroße unstrukturierte Daten zu scannen, was Jahre dauern und kostspielig sein würde. Aber mit KI-Modellen als Teil des Governance-Prozesses kann die Aufgabe in einem Bruchteil der Zeit von Maschinen erledigt werden.” Es ist auch wichtig zu bedenken, dass KI basierend auf den Daten lernt, die sie erhält. In diesem Sinne ist es wichtig, dass Finanzteams die Daten kontrollieren, die die maschinellen Lernprozesse aufnehmen, um sicherzustellen, dass die Daten relevant sind und keine Voreingenommenheit in ihre Analyse einführen.
KI kann ein unschätzbarer Assistent für Finanzteams sein
Durch Hinzufügen von KI zu Ihrem Finanzteam geben Sie ihnen die ultimative Hilfe. KI kann nicht nur wiederholende Prozesse automatisieren, sondern auch Finanzteams Zugang zu Datentrends und Leistungseinblicken verschaffen, die sonst unzugänglich wären und unter der Masse unstrukturierter Daten des Unternehmens begraben wären. KI in CCH Tagetik läuft plattformweit, steigert die Geschwindigkeit und Genauigkeit der CPM-Prozesse und erweitert die Datenverfügbarkeit in Ihrem Unternehmen. Mit einem gläsernen Ansatz gibt Ihnen unsere erklärbare KI die Autorität, die Arbeit der KI zu überprüfen, zu prüfen