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Die Grundlagen der Finanzbuchhaltung sind in erster Linie gesetzlicher und damit auch steuerrechtlicher Natur. Diese Basis wird durch die Finance Module und dessen Funktionsumfang heute zuverl\u00e4ssig im Standard abgebildet.<\/p>\nDie digitale Transformation erreicht das Finanzwesen \u2013 mit KI-gest\u00fctzten Zukunftsprognosen oder neuen Technologien, etwa um Entscheidungsszenarien zu simulieren.<\/p>\n
Derzeit ist das Finanzwesen jedoch h\u00e4ufig noch von wiederkehrenden manuellen Aufgaben gepr\u00e4gt und selten auf proaktive Unterst\u00fctzung unternehmerischer Entscheidungen ausgerichtet. Dadurch sind viele Expert*innen durch Routinet\u00e4tigkeiten gebunden und stehen f\u00fcr wichtigere Aufgaben nicht zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n
Eine Automatisierung kann im Rahmen einer Digitalisierungsstrategie Raum f\u00fcr wertsch\u00f6pfende T\u00e4tigkeiten schaffen. Um von einem reaktiven zu einem proaktiven Finanzmanagement zu gelangen, sind jedoch durchg\u00e4ngige Konzepte, integrierte Systeme und vor allem eine neue Datenkultur gefragt.<\/p>\n
Insbesondere beim Thema digitale Finanztransformation kommt es darauf an, die Entwicklungsstufen auf dem Weg in die Zukunft strukturiert und in einer logisch aufbauenden Reihenfolge zu beschreiten. Denn wenn die Basis nicht sauber umgesetzt ist, funktionieren sp\u00e4ter zum Beispiel intelligente Analysen nicht.<\/p>\n
Die Grundlagen der Finanzbuchhaltung sind in erster Linie gesetzlicher und damit auch steuerrechtlicher Natur. Diese Basis wird durch die Finance Module und dessen Funktionsumfang heute zuverl\u00e4ssig im Standard abgebildet.<\/p>\n
Dennoch gibt es eine Reihe digitaler Einstiegspunkte in Basis Finanzprozessen, wie z.B. automatisierte Verarbeitung von Eingangs- und Ausgangsrechnungen, Intelligente, prognosebasierte Cashflow-Steuerungsmodule, integrierte Forecast- und Budgetplanungen oder die Integrationen von Online-Kreditlimit-Pr\u00fcfungen k\u00f6nnen die Basisprozesse erweitern. In den meisten Unternehmen werden diese L\u00f6sungen bislang jedoch nur vereinzelt umgesetzt.<\/p>\n
Ein weiterer Ausbau dieser neuen Prozesse w\u00fcrde jedoch Kosten oder Au\u00dfenst\u00e4nde deutlich reduzieren und Aufarbeitungszeit f\u00fcr Monats- und Jahresabschl\u00fcsse sp\u00fcrbar reduzieren.<\/p>\n
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In den Bereichen Vertrieb, Produktion, E-Commerce oder Service entstehen heute Daten f\u00fcr die Kosten- und Leistungsrechnung wesentlich sind und daher zusammengef\u00fchrt werden m\u00fcssen. H\u00e4ufig begn\u00fcgt sich das Finance & Controlling noch mit komprimierten Datenexporten auf Basis finanzbuchhalterischer Sachdimensionen und verzichten dabei auf tiefergreifende Details.<\/p>\n
Sind jedoch die wesentlichen Daten nicht synchronisiert, macht sich dies beispielsweise in einer Differenz zwischen buchhalterischen und tats\u00e4chlichen Lagerbestand bemerkbar. Ungeachtet des Erkl\u00e4rungsbedarfs im Rahmen des Jahresabschlusses ergeben sich daraus oft weitere Probleme. Dazu geh\u00f6ren etwa ein hoher Aufwand f\u00fcr Abgleich und Korrektur, falsche Disposition und Warenbestellungen.<\/p>\n
Ein unternehmensweit einheitliches Business Intelligence (BI)-System k\u00f6nnte solche Schwierigkeiten per Mausklick aus der Welt schaffen. Hierzu ist jedoch eine einheitliche Datenbasis f\u00fcr alle Unternehmensbereiche notwendig, als zentraler, validierter Datenpool, auf den alle Auswertungen der Fachbereiche in Zukunft laufen. F\u00fcr viele Unternehmen ist es daher an der Zeit, Initiative zu ergreifen und die unterschiedlichsten Ans\u00e4tze in diese Richtung zu lenken.<\/p>\n
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Das Ziel der meisten Unternehmen besteht darin, Unsicherheiten in der Planung zu reduzieren und vorausschauende Prognosen zu treffen.<\/p>\n
Planung bedeutet also Unsicherheiten zu minimieren und die Zukunft so realit\u00e4tsnah wie m\u00f6glich zu antizipieren. In diesem Kontext zielt der Begriff \u201evorausschauende Planung\u201c darauf ab, die Sicherheit und Exaktheit der Unternehmensplanung durch den Einsatz datengetriebener Analyseverfahren weiter zu erh\u00f6hen.<\/p>\n
Dabei ist das Ziel die Integration aller Teilplanungen in eine automatisierte integrierte Unternehmensplanung, die ein konsistentes Szenario \u00fcber alle Teilbereiche hinweg erm\u00f6glicht. Diese Form des Planungsmodells gilt heute als State-of-the-Art in der Unternehmensplanung.<\/p>\n
Ein modernes Planungsmodell zeichnet sich dadurch aus, dass es neben internen auch externe Einflussfaktoren einbezieht. Hierzu z\u00e4hlen aktuelle Konjunkturdaten der Absatzm\u00e4rkte, Marktforschungsdaten, Rohstoffpreis\u00e4nderungen, Modellwechsel beim Wettbewerber oder politische Einflussfaktoren.<\/p>\n
Bei Predictive Analytics werden historische Unternehmensdaten, teils unter Hinzunahme externer Informationsquellen und Einflussfaktoren, auf wiederkehrende Muster und Zusammenh\u00e4nge untersucht. Damit l\u00e4sst sich die Entwicklung wichtiger Unternehmenskennzahlen, wie etwa Produktabsatz oder Umsatz, wesentlich genauer prognostizieren. Hierbei erkennt k\u00fcnstliche Intelligenz nicht nur Muster in komplexen Datenbest\u00e4nden, sondern ist dar\u00fcber hinaus auch in der Lage, auf Basis der gesammelten Erkenntnisse neue Prognosen zu erstellen.<\/p>\n
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Durch die erh\u00f6hte Anzahl der zu integrierenden Datent\u00f6pfe und komplexen Prozessen, steigt allerdings auch die Notwendigkeit zur Automatisierung dieser Prozesse.<\/p>\n
Die Automatisierungen sorgen f\u00fcr einen sicheren Datenaustausch zwischen den Systemen und deren kontinuierlichen Abgleich. Da h\u00e4ufig geeignete Werkzeuge fehlen oder unzureichend sind, verwenden viele Controller*innen einen gro\u00dfen Teil ihrer Arbeitszeit daf\u00fcr, Informationen zu konsolidieren und manuell Daten zu vergleichen. Sofern es gel\u00e4nge, diese Vorg\u00e4nge zu automatisieren, entst\u00fcnde mehr Raum f\u00fcr Aufgaben, die einen Mehrwert bringen, um Strategien zu entwickeln und laufend zu \u00fcberwachen.<\/p>\n
Ein vielversprechender Ansatz ist die Robotic Process Automation (RPA). Dabei \u00fcbernimmt ein Software-Roboter typische wiederkehrende Arbeitsschritte eines Mitarbeiters. Zum Beispiel dort, wo eine direkte Systemanbindung nicht m\u00f6glich ist. RPA eignet sich generell, um Daten aus Altsystemen auszulesen oder um Datenexporte zu automatisieren, wie etwa f\u00fcr X-Rechnungen und deren automatisierten Versand.<\/p>\n
Waren bisher vor allem statische, stark regelgebundene Prozesse automatisierbar, lassen sich mit KI-Technologien wie Text-, Sprach- oder Bilderkennung nun auch variantenreiche und dynamische Prozesse automatisieren.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Die digitale Transformation erreicht das Finanzwesen \u2013 mit KI-gest\u00fctzten Zukunftsprognosen oder neuen Technologien, etwa um Entscheidungsszenarien zu simulieren. Derzeit ist das Finanzwesen jedoch h\u00e4ufig noch von wiederkehrenden manuellen Aufgaben gepr\u00e4gt und selten auf proaktive Unterst\u00fctzung unternehmerischer Entscheidungen ausgerichtet. Dadurch sind viele Expert*innen durch Routinet\u00e4tigkeiten gebunden und stehen f\u00fcr wichtigere Aufgaben nicht zur Verf\u00fcgung. Eine Automatisierung … <\/p>\n