Die Rolle des CFO ändert sich nicht – die Technologie jedoch schon
- Last updated: August 14, 2023
- Finance transformation
Co-founder & CEO, Yokoy
Entgegen der in den meisten Artikeln heute vorherrschenden Darstellung ist die Rolle eines CFO in einem Unternehmen in den letzten Jahren weitgehend unverändert geblieben, und es wird erwartet, dass dieser Trend in absehbarer Zukunft anhält.
Der CFO bleibt einer der wichtigsten – wenn nicht sogar der wichtigste – Sparringspartner des CEO, der Liquidität und Investitionen verwaltet, die operativen Finanzaufgaben überwacht, offizielle Zahlen meldet und interne Finanzeinblicke liefert.
Was sich jedoch erheblich verändert hat, sind die Tools, die dem CFO und seinen Teams zur Verfügung stehen, sowie die Geschwindigkeit, mit der sich diese Tools weiterentwickeln.
Die Geschwindigkeit des technologischen Fortschritts ist von entscheidender Bedeutung, da sie bedeutet, dass einige CFOs bereits die neuesten Technologien implementieren und nutzen, was ihnen durch Geldeinsparungen (durch Automatisierung) und verbesserte interne Finanzeinblicke einen Wettbewerbsvorteil verschafft.
Dieser Wettbewerbsvorteil zwingt dann andere Finanzleiter dazu, diese Technologien schnell einzuführen, wodurch ein Zyklus der schnellen Einführung entsteht, um der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein.
Werfen wir einen genaueren Blick auf diese Tools und konzentrieren uns dabei insbesondere auf die Fortschritte bei den Technologien der künstlichen Intelligenz (KI).
Zuerst kam die OCR-Revolution
In den 2010er Jahren veränderte das Aufkommen von Digitalisierungstechnologien wie der optischen Zeichenerkennung (OCR) die Art und Weise, wie papierbasierte Dokumente in digitale Formate umgewandelt wurden, erheblich. Und als Folge davon änderte sich auch die Art und Weise, wie Offshoring-Zentren arbeiteten.
Die optische Zeichenerkennung (OCR), die Buchstaben und Zahlen auf einem gescannten Dokument lesen kann, ermöglichte einen schnelleren und effizienteren Prozess und reduzierte den Bedarf an manueller Dateneingabe und menschlicher Eingabe, insbesondere in den damals vorherrschenden Offshoring-Zentren.
Durch den Einsatz von OCR konnten papierbasierte Dokumente überall auf der Welt gescannt und dann digital an Offshoring-Zentren gesendet werden, wo die Informationen bereits in ein Online-Dokument umgewandelt wurden. Dies sparte nicht nur Zeit, sondern reduzierte auch die Anzahl der erforderlichen Offshoring-Mitarbeiter.
Darüber hinaus ermöglichten Fortschritte bei regelbasierten Werkzeugen, die als Roboter bezeichnet werden, die einfache Programmierung von Aufgaben auf der Grundlage vordefinierter Regeln, ohne dass umfangreiche technische Kenntnisse erforderlich wären.
Diese regelbasierten Tools verfügen über optimierte Systemintegrationen (sowohl dateibasiert als auch API-basiert), wodurch manuelle Aufgaben wie das Eingeben und Kopieren von Daten von einem System in ein anderes entfallen. Da die Datenübertragung automatisiert und das Risiko manueller Fehler verringert wurde, wurden die alten Arbeitsweisen überflüssig.
Derzeit gibt es nur wenige Offshoring-Zentren, die papierbasierte Dokumente noch manuell in Computer eingeben, und diese sind weit hinter ihrer Konkurrenz zurückgeblieben. Doch trotz dieser Fortschritte gibt es immer noch Aufgaben, die mit regelbasierten Tools nicht vollständig automatisiert werden können.
Ein Beispiel ist die Datenvalidierung. Das Erstellen von Buchhaltungsbuchungen aus digitalen Rechnungsdokumenten erfordert häufig Validierungsaufgaben, die menschliches Eingreifen erfordern. Das Auffinden bestimmter Datenpunkte, wie z. B. Bestellnummern auf Rechnungen, kann schwierig sein, da der Speicherort und das Format dieser Informationen variieren können.
Für einen Menschen ist das kein Problem, zumindest für einen Erwachsenen, der versteht, was eine Rechnung ist. Ein Kind könnte dies höchstwahrscheinlich tun, nachdem es darin geschult wurde, selbst wenn die Daten unstrukturiert sind und die Bestellnummer handschriftlich auf dem digital erstellten Dokument steht.
Genau hier kommt künstliche Intelligenz zum Einsatz.
KI verändert das Spielfeld
Künstliche Intelligenz funktioniert ähnlich wie menschliche Intelligenz, da sie auch Training erfordert.
Um das gleiche Beispiel von oben zu verwenden: KI-Software muss mithilfe eines großen Rechnungsdatensatzes „beigebracht“ werden, Bestellnummern effektiv zu erkennen und zu validieren. Mithilfe dieser Schulungsunterlagen erlernt die KI-Software den spezifischen Anwendungsfall und wird nach und nach in der Lage, Bestellnummern zu identifizieren und zu validieren.
Im Gegensatz zu regelbasierten Engines, die auf vordefinierten Regelsätzen arbeiten, stützen sich KI-Engines auf Beispiele aus Trainingsdaten. Dieser entscheidende Unterschied verleiht der künstlichen Intelligenz ihre immense Kraft und transformativen Fähigkeiten in verschiedenen Bereichen, nicht nur im Finanzwesen, sondern in allen Bereichen, in denen Prozesse eine Kombination aus sich wiederholenden Schritten und logikgesteuerten Aufgaben umfassen.
Die größte Herausforderung bei der KI-Technologie liegt daher in der Qualität und Quantität der Trainingsdaten.
Um komplexe Aufgaben zu meistern, wie zum Beispiel das Erstellen von Buchhaltungsbuchungen direkt aus Rechnungen, sind Millionen von Rechnungen erforderlich, um die KI-Engine ausreichend zu trainieren. Dennoch stellt dies eine bedeutende Chance für Finanzteams dar, ihre Automatisierungsfähigkeiten zu verbessern und ihren Wettbewerbsvorteil zu wahren.
„Da KI-basierte Software immer komplexere Prozesse übernimmt, können Finanzteams wettbewerbsfähig bleiben, ohne sich mit Technologieforschung und den Feinheiten von KI-Algorithmen auseinandersetzen zu müssen.“
Bei Yokoy legen wir großen Wert auf interne KI-Forschung, damit unsere Software mit jedem verarbeiteten Dokument kontinuierlich lernen und sich weiterentwickeln kann. Im Mittelpunkt unserer Plattform steht künstliche Intelligenz, die aus jeder Rechnung, jedem Kaufauftrag und jedem Spesenbeleg lernt, auf den sie trifft.
Mit jedem verarbeiteten Datenpunkt wird die KI immer genauer, selbst bei komplexen und unstrukturierten Rechnungen und Bestellungen. Mit der Zeit kann unsere KI lernen, sie zu lesen und zu verstehen, was zu nahezu völlig autonomen Finanzprozessen für unsere Kunden führt.
Dies wird als „Software der Zukunft“ bezeichnet. Dieser hochmoderne Ansatz stellt sicher, dass Finanzteams wettbewerbsfähig bleiben können, ohne sich mit Technologieforschung und KI-Komplexitäten befassen zu müssen.
Wir glauben, dass Finanzleiter nicht mit den Feinheiten von KI-Algorithmen belastet werden sollten, da es sich zweifellos um einen hochtechnischen Bereich handelt. Für einen modernen CFO ist es jedoch unerlässlich, die richtigen Tools in seinem Unternehmen zu bewerten und zu implementieren.
KI-Technologie ermöglicht nicht nur die automatisierte Datenverarbeitung, sondern auch Datenqualitätsprüfungen, Konsolidierung und sogar autonomes Reporting in Echtzeit. Die Fähigkeiten solcher Tools erstrecken sich auf Betrugsprüfungen und Ausreißerberichte, und die Integration von Chatbots ermöglicht es FP&A-Teams, mühelos Berichte in jedem gewünschten Format zu erstellen.
Beispielsweise kann ein FP&A-Manager einen Chatbot anweisen, einen Bericht über alle offenen Rechnungen aus Schweden, die 10.000 EUR übersteigen und von einem Erstlieferanten stammen, im Excel-Format zu erstellen. Dieser Vorgang, der früher Stunden dauerte, ist dank der Effizienz des Chatbots heute innerhalb von Millisekunden erledigt.
Da künstliche Intelligenz die Finanzwelt in erstaunlichem Tempo verändert, ist es für CFOs und Finanzteams von entscheidender Bedeutung, KI-basierte Tools zu evaluieren und zu implementieren. Durch den Einsatz von KI sind sie jetzt in der Lage, das volle Potenzial zukünftiger Fortschritte auszuschöpfen und sich so einen starken Wettbewerbsvorteil in der sich ständig verändernden Finanzlandschaft zu sichern.
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