Eine der wirkungsvollsten und zugleich herausforderndsten Entwicklungen im Finanzbereich ist die Einführung von Artificial Intelligence (AI), um die Branche durch optimierte Prozesse zu transformieren. Mit dem Fortschritt der Technologie wächst offenbar die Sorge, dass AI Menschen in nahezu allen denkbaren Berufsfeldern ersetzen könnte.
CFOs schätzen die Effizienz und die Einsparungen beim Ergebnis, während Mitarbeitende befürchten, dass ein Roboter ihre Abteilung übernehmen könnte. Es ist an der Zeit zu erkennen, was wirklich auf dem Spiel steht, wenn Robo-Automatisierung und künstliche Intelligenz die Arbeit übernehmen.
Der Finanzbereich war traditionell transaktions- und prozessorientiert, um die Geschäftsziele zu unterstützen. Die Aufgaben wurden erledigt und die aufgelaufenen Abweichungen wurden gelöst und bearbeitet.
"30 Tage“ wurden in nahezu jeder Organisation zur Standardantwortzeit für finanzbezogene Angelegenheiten. Da die digitale Transformation alle Geschäftsbereiche erfasst, war es naheliegend, dass Finance und Accounting den größten Nutzen daraus ziehen würden. Schließlich verbringt dieser Bereich den Großteil seiner Zeit und seines Aufwands mit der Verarbeitung von Transaktionen.
Werden Roboter Menschen ersetzen? Nicht so schnell
Es ist offensichtlich, dass die zunehmende Einführung neuer und verbesserter Automatisierung in Accounting- und Finance-Abteilungen rasant voranschreitet. Einige Mitarbeitende fragen sich möglicherweise, ob sie weiterhin Teil des Unternehmens sind, da ihre Aufgaben zunehmend aus alltäglichen, sich wiederholenden Tätigkeiten bestehen, die dem Finanzbereich zugeordnet sind. Finanzführungskräfte sind jedoch weit mehr als reine Experten für Intelligence und Rechenprozesse.
Erstens werden Menschen benötigt, um die von Technologie erzeugten Daten zu verarbeiten, zu interpretieren und zu analysieren. Zweitens zeichnen sich diese statistischen und analytischen Fähigkeiten durch strategisches, individuelles und differenziertes Denken aus. Wenn Sie Ihre besten Köpfe mit effizienter Technologie verbinden, schaffen Sie die Grundlage für Erfolg. Machine Learning lernt und verbessert sich kontinuierlich, und es gibt immer Möglichkeiten zur Weiterentwicklung.
Der Schlüssel zur digitalen Transformation von Accounting und Finance liegt darin, Menschen und Maschinen zusammenzubringen, sodass jeder dort seinen Beitrag leisten kann, wo seine jeweiligen Stärken liegen.
Leslie Willcocks, Professor an der London School of Economics, erklärte, dass der Einsatz von RPA oder Robotic Process Automation die routinemäßigen und mechanischen Bestandteile einer Tätigkeit entfernt.
AI ahmt das menschliche Gehirn nach
Nichts kann mit der außergewöhnlichen Leistungsfähigkeit des komplexesten Computers der Welt mithalten: dem menschlichen Gehirn. Fachkräfte aus Accounting und Finance führen bei Gesprächen mit ihren Stakeholdern gerne die Einführung intelligenter Software als ihren Erfolg an.
Investitionen in diese Technologien sind nur ein Teil der finanziellen Herausforderung, die Betrugserkennung, Cash Leakage, Datenfehler und Compliance-Verstöße umfasst. Die wahre Intelligenz entsteht jedoch erst durch das Zusammenspiel beider – eine symbiotische Beziehung, die Daten interpretiert und fundiertere sowie aussagekräftigere Ergebnisse ermöglicht.
Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz können Finance-Fachkräfte ihre Produktivität steigern und weniger Zeit für operative Aufgaben aufwenden. Menschen von der monotonen Arbeit des Extrahierens, Organisierens und Strukturierens von Daten zu entlasten, ist der große Vorteil dieser Technologie. Ein gutes Beispiel ist die Einführung automatisierter Prüfungs- und Compliance-Monitoring-Systeme wie Oversight durch Unternehmen, um die manuelle Arbeit zu übernehmen, die Auditoren jahrzehntelang durchgeführt haben. Menschliche Auditoren werden nicht ersetzt; sie übertragen lediglich zeitaufwendige Datenanalysen an ein System, das ihnen Fälle vorlegt, die menschliche Entscheidungen erfordern.
Dennoch ist eine wesentliche Eigenschaft von Technologien wie AI ihre Fähigkeit, von den Menschen zu "lernen“, die die vom System erkannten Probleme lösen. Diese Ausnahmen bieten Machine Learning die Möglichkeit, auf eine von zwei Arten zu lernen:
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Durch die eigenständige Nachverfolgung und das Verständnis dessen, was Menschen mit den bereitgestellten Erkenntnissen tun (als implizites Machine Learning bezeichnet),
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oder durch die direkte Steuerung des Knowledge Engineering durch Menschen.
Künstliche Intelligenz verbessert sich durch Lernen von uns. Deshalb ist es wichtig, Resolution Automation mit der Analyse zu verknüpfen – dadurch entstehen Daten, aus denen die Technologie lernen kann.
Die größte Herausforderung für Unternehmen bei der Implementierung eines automatisierten Auditsystems besteht darin, sich darauf zu konzentrieren, die von der Lösung generierten Daten zu nutzen, anstatt sie nur zu besitzen.
Intelligenter arbeiten, nicht härter arbeiten
Der Einsatz von AI-Technologie fördert eine wachstumsorientierte Denkweise bei allen Mitarbeitenden. Es kann mühelos Daten analysieren und Skripte schreiben, um Aufgaben ohne menschliches Eingreifen zu automatisieren. Ein Vorteil des Einsatzes von Machine Learning ist die Fähigkeit, Daten einfach zu verarbeiten und gleichzeitig risikobehaftete Ausreißer zu identifizieren.
Prüfer können mit digitalen Dateien effizienter arbeiten und ihre Kapazitäten darauf konzentrieren, umfassendere und differenziertere Ausnahmen zu analysieren, die bearbeitet werden müssen. Menschen haben tatsächlich die Möglichkeit, ihre Prozesse durch die Möglichkeiten von Machine Learning kontinuierlich zu verbessern.
Sie können dem System beibringen, nach welchen Daten es suchen und wie es diese organisieren soll. Anschließend können die Prüfer interpretieren und untersuchen. Die Übernahme zeitaufwendiger Aufgaben wie Dateneingabe und Abstimmung hilft, Fehler zu vermeiden und Haftungsrisiken zu reduzieren. Wenn Routineaufgaben übernommen werden, können sich Finance-Teams auf die strategisch wichtigeren Aufgaben konzentrieren.
Bei der Zusammenarbeit mit einem Kunden können Erkenntnisse entstehen, die plötzlich auch für andere Kunden relevant sind – und dieser Prozess kann anschließend auf weitere Kunden ausgeweitet werden. Diese Entscheidung hätte Machine Learning nicht selbst treffen können. Da Sie sie getroffen haben, lernt Ihr System von Ihnen.
Geben Sie Ihrem Team Sicherheit
Wenn Maschinen monotone und zeitaufwendige Aufgaben übernehmen, können Fachkräfte aus Rechnungswesen und Finanzen Aufgaben übernehmen, für die sie besser geeignet sind. Sie können ihre umfassenderen Fähigkeiten nutzen, um sich auf strategischere Initiativen zu konzentrieren.
Investieren Sie in das bestmögliche Humankapital und setzen Sie effektive Technologie ein. Vermitteln Sie Ihrem Team, dass Menschen entscheidend dafür sind, dass AI ihr volles Potenzial entfalten kann. Wenn sie alles sehen und Muster erkennen können, werden sie die Zukunft gestalten.
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