Wie Technologie Finanz- und Geschäftsprozesse revolutioniert

Sowohl für die Wertschöpfung als auch im Hinblick auf zahlreiche tägliche Vorgänge hat der S2P-Prozess eine hohe Relevanz. Daher ist er bereits heute stark durch regelbasierte Automatisierung geprägt. Dennoch wird er stetig weiter verbessert und erfährt, insbesondere durch Analytics und GenAI-Unterstützung, einen weiteren Schub. Ein enormes Potenzial bietet beispielsweise das sogenannte Contract Analyzing. Diese Lösung ermöglicht es, Hunderte von Verträgen automatisiert zu analysieren, in einen Kontext zu setzen und damit Verhandlungen mit Lieferanten optimal vorzubereiten. Wochenlange Recherchearbeit, die Konsolidierung von Informationen und die Formulierung von Schlussfolgerungen können so erheblich schneller erfolgen.

Im Bereich Analytics gewinnt das Intelligent Spend Management immer mehr an Bedeutung. Dabei handelt es sich um eine übergreifende Lösung cloudbasierter Tools, die darauf abzielt, S2P-Prozesse zu optimieren und zu vereinfachen. Neben Analytics zur Massendatenauswertung und Trendanalyse ermöglicht diese Lösung auch ein effizienteres Management sämtlicher Aspekte der Lieferantenbeziehung wie beispielsweise Onboarding und Compliance sowie die Automatisierung von manuellen Prozessaktivitäten wie etwa Bestellanlage oder Rechnungseingangsverarbeitung.

Die Weiterentwicklung der drei Elemente Automatisierung, GenAI und Analytics kann einen wesentlichen Beitrag zur Optimierung von Abläufen und Steuerungskennzahlen leisten, wenn diese optimal in eine funktionsübergreifende und zentralisierte (GBS-)Organisation eingebettet sind.

Hier nur einige Beispiele:

• Kreditmanagement mit Echtzeit-Überwachung der finanziellen Gesundheit basierend auf internen und externen Datenquellen sowie automatische Analysen und Aktualisierungen des Kreditscorings
• automatisierte, GenAI-unterstütze Vorerfassung, Clusterung, Übernahme und Routing von Aufträgen („Orders“), Kundenanfragen und Beschwerden („Disputes“)
• zentralisierter „Kontroll-Tower“ für eine optimierte Warenflusssteuerung von der Auftragsannahme bis zum Kunden
• GenAI-unterstützte halbautonome Bearbeitung im Collection Management, das Außenstände priorisiert, Bearbeitungsfälle den Collection-Teams zuweist, die Bearbeitung automatisiert (etwa durch die Zusammenfassung von Kundentelefonaten und E-Mail-Vorbereitung) und eine optimierte Mitarbeiter-Allokation erlaubt
• Echtzeitverarbeitung von Bestellungen, Rechnungen und Zahlungen und Reduktion der manuellen Eingriffe in jeder Umgebung, in der große Datenmengen eingehen, dank der Automatisierung von Mass Billing und Customer Payments
• Erhöhung der Trefferquote auf über 90 Prozent durch die GenAI-gestützte Zuordnung von Zahlungseingängen zu offenen Posten
• signifikante Synergien und Kostenvorteile durch Nutzung einer zentralen („Nearshore“-)Service-Organisation mittels GBS-End-to-End für den O2C-Prozess (funktionsübergreifend zwischen Vertrieb und Finanzorganisation)
  

Effektivität und Zuverlässigkeit im Record-to-Report-(R2R-)Prozess hängen von der Präzision der Buchführung und der Effizienz des adressatenorientierten Reportings ab.

Wenn es darum geht, die sich schnell ändernden Qualitäts- und Compliance-Anforderungen von Anteilseignern, Aufsichtsbehörden und Analysten zu erfüllen, können Unternehmen durch die Nutzung innovativer Trends im R2R-Prozess von Wettbewerbsvorteilen profitieren.

Dateneingaben für Journalbuchungen, Berichterstellung und Compliance-Überwachung bieten ein immenses Potenzial für die Nutzung von Automatisierungsfunktionen. Ein bemerkenswerter Anwendungsfall mit zunehmendem Zukunftspotenzial ist die Nutzung von GenAI für Accounting-Wikis und korrekte Buchungsverfahren.

GenAI-gestützte Finanzassistenten können heute schon

• verschiedene Finanz- und Controlling-Dokumente analysieren und automatisch falsche Zuweisungen identifizieren,
• automatisch Korrekturen vornehmen und sogar Korrekturbuchungen im ERP auslösen, falls dies gewünscht ist,
• alle Arten von Buchhaltungsfragen beantworten, beispielsweise Konten- und Kostenzuordnungen oder Klassifizierung verschiedener Sachverhalte,
• für jegliche Arten von Finanzklassifizierungen verwendet werden, etwa bei der Beurteilung, ob eine bestimmte Aufwandsposition aktivierungsfähig (CapEx) oder nicht aktivierungsfähig (OpEx) ist,
• durch individuelle Richtlinien des Unternehmens erweitert werden oder
• als Chat-Schnittstelle fungieren und zum Beispiel Fragen von Mitarbeitenden beantworten.

Dies ist eine große Hilfe für die GBS, die dadurch mehr Buchhaltungsaufgaben übernehmen können, was normalerweise eine hohe Sachkenntnis im Hinblick auf handelsrechtliche oder internationale Bilanzierung erfordern würden. Darüber hinaus können Unternehmen durch den strategischen Einsatz punktueller Lösungen weitere Aufgaben innerhalb von R2R optimieren, etwa die Anlagen-, Vorrats- oder Umsatzbuchhaltung.

Zusätzlich kann die Qualität der Transaktionsdaten durch die Implementierung eines automatisierten Regelwerks für Qualitätskontrollen finanzieller Stammdaten erheblich verbessert werden. Dies trägt zur Erstellung und Pflege eines Standardkontenplans bei, der sicherstellt, dass die Buchungs- und Berichterstattungsverfahren mit den Bilanzierungsrichtlinien des Unternehmens übereinstimmen.

Wie die Prozessautomatisierung erhöht und GenAI-Lösungen im R2R-Prozess im Zusammenspiel mit Global Business Services sinnvoll eingesetzt werden können, ist in vielen Unternehmen Gegenstand von Diskussionen. Ein digitaler GBS-Hub kann eine entscheidende Rolle dabei spielen, die Umsetzung neuer digitaler Lösungen zu erleichtern und voranzutreiben.

Disruptive Technologien wie Automatisierung, Analytics und GenAI sind die Haupttreiber für die Entwicklung der Treasury-Abteilung und bringen mit ihrer Einführung beziehungsweise Integration in End-to-End-Geschäftsprozesse verschiedene Vorteile mit sich.

So profitiert etwa der Zahlungsprozess erheblich vom technologischen Fortschritt. Die Automatisierung ermöglicht ein integriertes End-to-End-Zahlungsmanagement und bietet gleichzeitig einen besseren Einblick in die verschiedenen Funktionen und Schritte des Prozesses. Die verbesserte Transparenz des Zahlungsstatus, das verringerte Risiko von Fehlern und fehlgeleiteten Zahlungen sowie der transparente Überblick über die Zahlungsströme unterstützen die Treasury-Abteilung bei ihren strategischen Entscheidungen und der Einhaltung von Vorschriften. Darüber hinaus ermöglicht die vollständige Integration des Prozesses genauere Analysen des Zahlungsverhaltens und eine bessere Bankbeziehung.

Ein weiterer Vorteil in Bezug auf Bankbeziehungen ergibt sich durch fortschrittliche Analyseverfahren: Die Gebühren und Kosten für die verschiedenen Dienstleistungen werden in der Regel separat zwischen der Bank und den einzelnen Ländergesellschaften eines Konzerns ausgehandelt. Standardisierte Pakete wie beim privaten Girokonto gibt es kaum. Die Bedingungen werden in der Regel einmal festgelegt und dann nur selten hinterfragt oder aktualisiert. Daher haben die meisten multinationalen Konzerne ein verworrenes Geflecht von Beziehungen zu Banken in der ganzen Welt – eine Landschaft, die sehr heterogen und für die Zentrale schwer zu überblicken ist. Mithilfe von Analysen und Benchmarking (sowohl extern als auch intern) können die Kontoverwaltung und die gesamte Bankstrategie optimiert werden. Außerdem wird das Budget entlastet, denn Senkungen der jährlichen Bankgebühren um circa 10 bis 20 Prozent sind keine Seltenheit.

Analog kann Analytics Einblicke in die Gesamtheit der Treasury-Prozesse geben und Unternehmen helfen, datengestützte, objektivere, präzisere und effektivere Entscheidungen zu treffen, die zu besseren Geschäftsergebnissen und einer gesteigerten Wettbewerbsfähigkeit führen. Dazu gehören Dashboards für die Geschäftsleitung, die wichtige oder strategisch definierte KPIs darstellen. Doch auch die Fokussierung auf Prozesse wie die Liquiditätsplanung oder den integrierten Treasury-Handel kann durch Analytics verbessert werden. Durch Analytics und die Kombination mit früherer Prozessautomatisierung zur Erhöhung der Genauigkeit können Unternehmen Trends erkennen, neue Chancen entdecken und ein tieferes Verständnis für ihre Abläufe und Ertragsentwicklung gewinnen.

Technologie ist der Schlüssel zur Weiterentwicklung der Treasury-Funktion, sodass diese eine strategischere Rolle übernehmen kann. Derzeit konzentrieren sich viele Unternehmen darauf, ihre Prozesse durchgängig zu integrieren, Prozessschritte zu automatisieren, die Genauigkeit zu erhöhen und Kapazitäten von Funktionen freizusetzen. Aber auch die Nachfrage nach Analytics und GenAI, die wahrscheinlich in nicht allzu ferner Zukunft der neue Status quo sein werden, nimmt zu.

Die vergangenen Jahre waren von volatilen Marktbedingungen und sich verändernden Geschäftsmodellen geprägt. Controlling-Teams stehen vor der Herausforderung, immer größere, hochkomplexe Datenbestände in immer kürzerer Zeit zu analysieren und auszuwerten, um Unternehmen und Management mit relevanten Informationen für ihre Entscheidungsprozesse zu unterstützen.

Der Einsatz modernster Technologien ist daher für das Controlling unerlässlich, um flexibler zu werden und durch Reaktionsschnelligkeit, Erkenntnisse und Effizienz bessere Entscheidungen zu ermöglichen. Neue und weiter entstehende Technologien werden die Controlling-Funktion verändern, da Unternehmen das volle Potenzial von Daten ausschöpfen wollen. Führungskräfte müssen wissen, wie sie diese Technologien nutzen und effektiv einführen können, damit sich das Controlling darauf konzentrieren kann, eine strategische Vorreiterrolle zu übernehmen, anstatt nur als Verwalter historischer Zahlen zu fungieren. Dazu müssen Partnerschaft und Kommunikation zwischen Controlling und Unternehmensleitung vertieft werden.

GenAI und Visualisierungstechnologien sind die wichtigsten Voraussetzungen, um dem Unternehmen aussagekräftige Erkenntnisse zu liefern. Analytics befasst sich mit Daten, aber erst mithilfe von Techniken wie Prognosemodellen, Statistik und Visualisierung werden aus Daten Erkenntnisse. Die Analytics-Tools der nächsten Generation integrieren Daten aus Finanz- und operativen Systemen, was zu einer viel umfassenderen Sicht auf das Unternehmen führt. Diese neuen Technologien ermöglichen dem Management einen Gesamtüberblick über das Unternehmen in Bezug auf Produkte, Kunden und geografische Regionen.

Der Einsatz von GenAI verbessert auch die Fähigkeit von Unternehmen, Vorhersagen zu treffen, Prognosen zu erstellen, Was-wäre-wenn-Analysen durchzuführen und Erkenntnisse aus Daten abzuleiten. Dadurch können sie fundiertere, datengestützte Entscheidungen treffen, die zuvor auf der Intuition des Managements und der einfachen Analyse historischer Daten beruhten. Selbstverständlich hängt die Wirkung moderner Datenanalyse- und Visualisierungstools von der Qualität und Konsistenz der zugrunde liegenden Datenquellen ab. Die Analyse und Auswahl der am besten geeigneten Tools für Enterprise Performance Management (EPM) sollte daher im Rahmen jeder Controlling-Prozessoptimierung diskutiert werden.

Die Technologie der Datenvisualisierung verändert Analysen und Berichte grundlegend, indem sie von statischen zu dynamischen Berichten übergeht und wertvolle Daten für Führungskräfte leichter zugänglich macht. Führende Technologien ermöglichen die Automatisierung und Anpassung von Berichten und Visualisierungen für die wesentlichen Beteiligten, sodass die Daten, die für sie am wichtigsten sind, das Erste sind, was sie nach dem Login sehen.

Insgesamt hat sich gezeigt, dass der konsequente Einsatz fortschrittlicher Analyseverfahren unter Verwendung von GenAI und Visualisierung die Prognose- und Planungsgenauigkeit deutlich verbessert, den Fokus auf geschäftsrelevante Kennzahlen und Analysen schärft und die Reaktionsfähigkeit, Schnelligkeit, Effizienz sowie den Mehrwert der Controlling-Funktion erhöht.

Die Technologie der Datenvisualisierung verändert Analysen und Berichte grundlegend, indem sie von statischen zu dynamischen Berichten übergeht und wertvolle Daten für Führungskräfte leichter zugänglich macht. Führende Technologien ermöglichen die Automatisierung und Anpassung von Berichten und Visualisierungen für die wesentlichen Beteiligten, sodass die Daten, die für sie am wichtigsten sind, das Erste sind, was sie nach dem Login sehen.

Insgesamt hat sich gezeigt, dass der konsequente Einsatz fortschrittlicher Analyseverfahren unter Verwendung von GenAI und Visualisierung die Prognose- und Planungsgenauigkeit deutlich verbessert, den Fokus auf geschäftsrelevante Kennzahlen und Analysen schärft und die Reaktionsfähigkeit, Schnelligkeit, Effizienz sowie den Mehrwert der Controlling-Funktion erhöht.

Darüber hinaus unterstützt die Prozesshierarchie die Verankerung von Verantwortlichkeiten auf verschiedenen Prozessebenen für eine effiziente Ablauforganisation. Zur Unterstützung der Ablauforganisation aus einer analytischen Perspektive ist Process Mining ein effektiver Ansatz, um Schwachstellen in Geschäfts- und Supportprozessen zu identifizieren. Solche Schwachstellen können zum Beispiel durch eine Verbesserung der Datenqualität, Schulungen oder Leitlinien behoben werden.

Wenn keine Process-Mining-Lösung vorhanden ist, ist eine gute Prozessdokumentation – idealerweise basierend auf Business Process Model and Notation Version 2.0 – der Schlüssel zur Identifizierung weiterer Prozessverbesserungspotenziale. Die Prozessdokumentation hilft, sich wiederholende und regelmäßig wiederkehrende Tätigkeiten in den Prozessen zu erkennen, die in der Regel ein hohes Automatisierungspotenzial haben.

Wie wählt man aus einer Vielzahl von Lösungen und Optionen die richtigen aus?

Die Chancen, die sich aus Automatisierung, GenAI und Analytics ergeben, sind immens. Die Herausforderung besteht darin, im kontinuierlich wachsenden Angebot am Markt die richtige Kombination von technologischen Lösungen zu finden, die das ERP-System als zentrales Element ergänzen.

Bei der Auswahl von Technologien, die echte und nachhaltige Werte schaffen, entstehen je nach Unternehmen immer wieder andere Kombinationen. Maßgeblich sind neben der spezifischen Ausgangssituation stets die übergeordnete Technologiestrategie und die spezifisch identifizierten Anforderungen. Grundsätzlich sollten die Technologien immer den Zielen untergeordnet sein, die für Unternehmen eine grundsätzliche Relevanz besitzen:

• Funktionale Anforderungen: An erster Stelle müssen die Lösungen den spezifischen Anforderungen entsprechen, die von den Abteilungen in Abstimmung mit der Gesamtstrategie festgelegt werden. Diese können von erhöhter Transparenz zur besseren Steuerung über verbesserte Compliance bis hin zu Risikominderung oder Kostensenkung reichen. Ein Beispiel hierfür aus dem R2R-Prozess ist die verbesserte Struktur und Zuverlässigkeit des Finanzprozesses durch den Einsatz von Automatisierungslösungen, die die Einhaltung der Regelungen von IFRS 15 vereinfachen und die Compliance fördern.
• Synergien: Die Funktionen von Technologien und Tools werden über die gesamte Prozesskette hinweg stetig erweitert. Lösungen, die sich in der Vergangenheit ergänzt haben, weisen heute erhebliche Überschneidungen auf, zum Beispiel im Bereich der O2C- und R2R-Prozesse. Entscheidend ist es, aus einer wachsenden Zahl von Alternativen die am besten geeigneten zu ermitteln, und zwar mit Blick auf die Zukunft. Außerdem bedarf es immer eines Blickes auf das große Ganze, um isolierte Auswahlverfahren zu vermeiden. Hierfür eignen sich integrierte Auswahlprozesse über Funktionen und Prozessverantwortlichkeiten hinweg.
• End-to-End-Prozesse: Mit zunehmender Zahl der eingesetzten Lösungen sollte ein verstärktes Augenmerk darauf gelegt werden, die Zahl der Schnittstellen zu den Mitarbeitenden aktiv zu verwalten, um Verwirrung unter der Belegschaft zu vermeiden. Das Erreichen des zweiten Ziels – der Nutzung von Synergien – ist dem zuträglich. Die richtige übergreifende Service-Management-Plattform kann eine zentrale Anlaufstelle für Teams sein, die die Anfrage an das richtige Tool weiterleitet und Antworten liefert.

Wie erreicht man das? Je nach Ausgangspunkt gibt es mehrere Herangehensweisen. Die EY-Teams verfolgen in der Regel einen Workshop-basierten Ansatz, der durch Process Mining unterstützt wird. Auf den Workshop selbst müssen sich beide Seiten gründlich vorbereiten, beispielsweise durch eine Analyse bestehender Prozesse, eine Inventur der spezifischen bereits vorhandenen Lösungen sowie ein Verständnis der umfassenderen Technologie- beziehungsweise ERP-Strategie und der potenziell anstehenden Transformationsagenda. Eine zentrale Rolle bei der Ermittlung von Bereichen mit hohem Optimierungs- beziehungsweise Digitalisierungsbedarf ist das Process Mining, ein effektives Instrument zur Identifizierung effizienz- und risikobezogener Schwachstellen in Geschäfts- und Supportprozessen.