In Gesprächen mit mehreren Finanzvorständen in letzter Zeit hat sich ein vorherrschendes Thema ergeben. Wir alle wissen, dass großes Interesse an den Versprechen von KI besteht. Jetzt ist es an der Zeit, dieses Versprechen in die Tat umzusetzen, und Finanzführungskräfte suchen nach den besten KI-Anwendungsfällen, um kurz- und langfristigen Mehrwert zu liefern. Letztes Jahr habe ich CFOs ermutigt, neugierig auf generative KI (GenAI) Technologien zu sein. Jetzt ist es an der Zeit, diesen Fokus auf höherwirkende und praktische GenAI (und andere KI) Anwendungsfälle zu verlagern, während gängige Annahmen im Zusammenhang mit GenAI bezüglich Governance, Tools und Talent überdacht werden. Und CFOs beginnen zu handeln.
Die neueste weltweite Umfrage meines Unternehmens unter CFOs und Finanzleitern zeigt, dass die beiden gängigsten Verwendungen von GenAI durch Finanzgruppen 1) Compliance und regulatorische Berichterstattung und 2) Risikobewertung und Risikomanagement umfassen. Unsere Erfahrungen zeigen auch, dass zwei weitere Anwendungen von GenAI – im gesamten Order-to-Cash-Zyklus und in Kostenmanagementinitiativen – langfristig lukrative Renditen bringen.
Es gibt einen Grund, warum GenAI bei Compliance und Risikomanagement an Bedeutung gewinnt. Einfach ausgedrückt, die Vorteile der Nutzung von KI-Tools zur Stärkung dieser Aktivitäten erweisen sich als lohnende Investition. Zum Beispiel setzen Finanzgruppen derzeit GenAI-Tools ein, um standardisierte Compliance-Formulare auszufüllen und die Betrugserkennung und -schutz zu stärken. Die Fähigkeit von KI, umfangreiche Datensätze zu prüfen, Anomalien zu identifizieren und Trends vorherzusagen, gibt Finanzgruppen, Compliance-Teams, Datenschutz- und Sicherheitsgruppen die Möglichkeit, Betrugsaktivitäten vorzeitig zu erkennen. Die Finanzgruppen können auch GenAI einsetzen, um im Order-to-Cash-Zyklus und in Kostenmanagementinitiativen Abweichungen zu erkennen und anzugehen, was zu langfristigen Gewinnen führt.
Neben Compliance und Risikomanagement können KI-vorhersagende Fähigkeiten wertvolle Möglichkeiten zur Umsatzsteigerung, Verbesserung der Kundenerfahrung und des Kundenwerts, Verbesserung der Rentabilität durch Kostenoptimierung und die Verbesserung der Kommunikation mit dem Vorstand und Analysten aufzeigen. Die Anwendung von KI in Bereichen wie Budgetierung, Prognosen und Cashflow-Management kann erhebliche Verbesserungen im Cashflow-Management ermöglichen. Die Nutzung von AI zur Verbesserung der Kundenbindung und zur Verbesserung des Cashflows. Die Verwendung von AI zur Kostenoptimierung im Ausgabenmanagement und in anderen Bereichen kann die betrieblichen Kosten senken und die Rentabilität steigern, indem Bereiche identifiziert werden, die für Kosteneinsparungen am besten geeignet sind.
Die Evaluierung von Tools, Governance und dem Return on Investment (ROI) von GenAI und KI-Anwendungsfällen erfordert eine differenzierte Herangehensweise. Es ist wichtig, klare Governance und Richtlinien für die Nutzung von KI festzulegen. Es ist auch wichtig, ROI im Auge zu behalten, da kurzfristige Renditen möglicherweise gering ausfallen, aber langfristige Erfolge erheblich sein können. Schließlich erfordert auch das Talent eine frische Perspektive, da nicht unbedingt Investitionen in Datenwissenschaftler und GenAI-Experten erforderlich sind, um KI-Initiativen im Finanzbereich umzusetzen. Mit der Nutzung vorhandener ERP-Systeme, Beschaffungsplattformen und Buchhaltungsanwendungen können Finanzgruppen praktische KI-Anwendungsfälle umsetzen.