Seit Jahrzehnten steigern Führungskräfte im Finanzwesen die Effizienz durch neue Technologien – von der Standardisierung der Datenerfassung mit ERP-Software bis hin zur Digitalisierung von Finanzunterlagen mit optischer Zeichenerkennung (OCR). Jeder technologische Wandel half den Verantwortlichen dabei, ihre Abläufe weiter zu straffen. Ein Ende ist dabei nicht in Sicht: 66 Prozent der CFOs investieren heute in Technologie als Teil ihrer Wachstumsstrategie – eine Zahl, die sich in nur einem Jahr fast verdoppelt hat. Mit der künstlichen Intelligenz (KI) kommt nun der nächste große technologische Sprung.
Ein Bereich des Finanzwesens, der sich im Laufe der Jahre besonders verändert hat, ist das Ausgabenmanagement. Es deckt den gesamten Prozess ab – von dem Moment an, in dem Ausgaben getätigt werden (etwa eine Bestellung), bis zu dem Augenblick, in dem die Mittel abgerechnet werden (etwa Lieferantenbezahlung).
Die KI greift den Finanzteams gleich auf zweifache Weise unter die Arme: Die prädiktive KI analysiert riesige Datenmengen und lernt aus ihnen, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Im nächsten Schritt empfiehlt die präskriptive KI, welche Maßnahmen basierend auf den Ergebnissen eingeleitet werden sollen. Dafür bewertet sie verschiedene Handlungsmöglichkeiten, berücksichtigt deren potenzielle Auswirkungen und gibt gezielte Empfehlungen.
Mit diesem starken KI-Duo sind die Finanzteams für viele Herausforderungen bestens gewappnet. Wie genau prädiktive und präskriptive KI zusammenarbeiten und die Arbeitsweise im Ausgabenmanagement revolutionieren können, wird im Folgenden beschrieben:
Prädiktive und präskriptive KI im Zusammenspiel
Wird beispielsweise eine Rechnung ohne Bestellnummer gestellt, hätte dies in der Vergangenheit dazu geführt, dass das Finanzteam die Rechnung ablehnen, zum Lieferanten zurückgeben und auf die Einreichung einer neuen Rechnung warten musste. Mit prädiktiver KI erkennt das System automatisch, dass eine Bestellnummer fehlt. Denn die KI hat aus jeder vergangenen Transaktion gelernt, was jeder Datenpunkt bedeutet. Sie weiß, wo etwas fehlt und wie die Daten zu strukturieren sind.
Das System ruft daraufhin die ERP- oder Beschaffungssoftware auf, um die richtige Bestellnummer zu ermitteln, die sie dann dem System hinzufügt. Die KI hat ohne manuelle Eingaben den Kontext der Daten verstanden, eine Lücke erkannt und diese geschlossen.
Sobald die Daten in einem Dokument verarbeitet und strukturiert wurden, führt die prädiktive KI sofort alle erforderlichen Prüfungen durch. Sie gleicht automatisch jeden Datenpunkt des Dokuments mit den vom Finanzteam festgelegten Kontrollen ab, zum Beispiel Unternehmensrichtlinien wie Ausgabenlimits oder Embargolisten für Lieferanten und Länder, Vorschriften auf Länder- oder Branchenebene sowie Erkennung von Betrug (etwa Duplikate oder falsche Angaben).
Da KI-Tools von Unternehmenstransaktionen lernen, sind sie sogar in der Lage, Anomalien und verdächtige Aktivitäten in Echtzeit zu erkennen und die damit verbundenen Risiken zu minimieren.
Erfüllt eine Transaktion nicht alle Kriterien, die das Finanzteam für eine dieser Prüfungen festgelegt hat, landet sie sofort bei einem zuständigen Mitarbeiter zur manuellen Prüfung. In diesem Stadium übernimmt die prädiktive KI auch Aufgaben wie die Codierung von Rechnungsposten oder Spesenabrechnungen. Aufgrund ihrer Lernfähigkeit ist sie in der Lage, verschiedene Positionen genau zu kodieren, wenn das System neue Transaktionen erfasst. Das verursacht weniger manuelle Arbeit und stellt zudem sicher, dass die Kosten präzise und konsistent den richtigen Kostenstellen im Unternehmen zugeordnet werden.
Beim Genehmigen und Autorisieren der Zahlungen kommt die präskriptive KI ins Spiel: Mit dem gesamten Kontext und den Erkenntnissen aus den beiden vorangegangenen Schritten reagiert sie dynamisch auf jede einzelne Transaktion, um die nächste richtige Maßnahme zu ergreifen. Das kann bedeuten, dass eine Zahlung automatisch genehmigt oder durch einen von vielen verschiedenen Genehmigungs-Workflows geschickt wird, je nach Kontext der Ausgabe.
Die präskriptive KI ergreift immer die richtige Maßnahme in Übereinstimmung mit den Vorgaben und agiert mit jeder Transaktion effizienter. Darüber hinaus ist sie in der Lage, auf der Grundlage ihres Verständnisses der Arbeitsweise des Unternehmens proaktiv Empfehlungen für Verbesserungen auszusprechen. Etwa lassen sich mit ihr Effizienzsteigerungen im Beschaffungswesen aufdecken und Einsparungspotentiale ermitteln, indem die Ausgaben anhand interner und externer Benchmarks bewertet werden. Diese Daten können dann bei Neuverhandlungen mit ihren Lieferanten genutzt werden.
Außerdem können KI-Tools, die auf die Richtlinien, Arbeitsweisen und sogar externe Vorschriften eines Unternehmens geschult sind, die Compliance verbessern. Sie erkennen nicht konforme Transaktionen und Aktivitäten sofort und machen menschliche Mitarbeiter darauf aufmerksam. Auch bei der Budgetierung können sie durch die Vorhersage künftiger Ausgaben auf der Grundlage eines umfassenden Verständnisses historischer Transaktionen und Ausgabendaten helfen.
Fazit
Prädiktive und präskriptive KI-Tools können Daten in Spesenabrechnungen, Quittungen und Rechnungen automatisch und in Echtzeit lesen, strukturieren und verarbeiten. So wird der Bedarf an händischen Eingaben deutlich reduziert, was zu weniger Fehlern und weniger Zeitaufwand für kostspielige manuelle Aufgaben führt.
Interessante Sichtweise
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