In vielen Finanzorganisationen werden heute die üblichen Zahlenrechnungen durchgeführt, die jedoch weitgehend automatisiert worden sind. Befreit von routinemäßigen und sich wiederholenden manuellen Aufgaben, können sich die Finanzteams - und die CFOs, die sie leiten - auf das konzentrieren, was für das Unternehmen am wichtigsten ist: die Umsetzung der Strategie.
Mit zunehmender Rechenleistung entstehen kognitive Computertechnologien wie Robotik, Prozessautomatisierung, Big-Data-Analyse, Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen, um eine größere Anzahl von Transaktionsaufgaben in viel kürzerer Zeit durchzuführen. Genauso wichtig, wenn nicht sogar noch wichtiger, ist, dass diese Tools in Echtzeit Geschäftsdetails aufdecken können, die für den strategischen Erfolg eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung sind.
Leistungsstarke Algorithmen können eine riesige Menge externer makroökonomischer, geopolitischer und wettbewerbsbezogener Marktinformationen sowie interner Betriebs- und Finanzdaten durchforsten, um weitreichende Geschäftsbedingungen zu beleuchten, wie sie zum gegenwärtigen Zeitpunkt bestehen. Ausgestattet mit diesen Informationen kann ein CFO funktionale Exzellenz erreichen, indem er Strategie und Taktik schnell anpasst, um das Beste aus den vorliegenden Informationen zu machen.
Wir leben im Zeitalter der Analytik. Wie in jeder Epoche wird es Gewinner und Verlierer geben. Unternehmen, die digitale Erkenntnisse nutzen, um ihre Produkte, Dienstleistungen und Abläufe zu optimieren, sind die Gewinner von morgen. Laut einer Studie von Forrester wachsen ihre Umsätze mindestens achtmal schneller als das weltweite BIP. Die Verlierer sind die Unternehmen, die es versäumen, Cognitive Computing zu implementieren, oder die zu spät zu dieser Party kommen.
Die Roboter kommen nicht - sie sind schon da
CFOs sitzen in der ersten Reihe, wenn es um den Einsatz von kognitiven Technologien geht. Zum einen sind die Tools für das Finanz- und Rechnungswesen von entscheidender Bedeutung. Darüber hinaus hat die Finanzorganisation eine lange Tradition bei der Implementierung neuer Technologien, die die mathematischen Grundlagen ihrer Arbeit schneller und einfacher machen, von Taschenrechnern über automatisierte Tabellenkalkulationen bis hin zu Big Data Analytics. Und schließlich hat der CFO das Portemonnaie, um für diese Tools zu bezahlen.
In einem Bericht von Deloitte aus dem Jahr 2017 wird das Finanzwesen als der Funktionsbereich innerhalb eines Unternehmens genannt, in dem am häufigsten in Analysen investiert wird. 79 Prozent der befragten Unternehmen gaben an, dass dies der Fall ist. Die Begründung macht durchaus Sinn: Maschinen können Dutzende komplexer Finanzmodelle in wenigen Minuten analysieren, während ein Mensch vielleicht Mühe hat, ein einziges in einer Woche durchzugehen. "Kognitive Tools können eine einzige Abweichung in einer Milliarde Transaktionen erkennen, ohne ins Schwitzen zu geraten - etwas, das ein Mensch niemals schaffen könnte", so Deloitte.
Die Tools können mehr als nur eine Abweichung, d. h. die Differenz zwischen den budgetierten, geplanten oder Standardkosten und dem tatsächlich angefallenen Betrag, feststellen. Mithilfe leistungsfähiger Algorithmen können die täglichen Betriebs- und Finanzdaten in aufschlussreiche Informationen für strategische und taktische Entscheidungszwecke umgewandelt werden - stündlich oder sogar noch schneller, also so echt wie möglich.
Stellen Sie sich vor, was man mit diesen Erkenntnissen alles machen kann. Die Produktion kann enger an die tatsächliche Nachfrage angepasst werden, der Bestand kann auf ein absolutes Minimum reduziert werden und die Preise können optimiert werden, um schrittweise mehr Umsatz mit einem bestimmten Kunden in einem bestimmten Markt oder einer bestimmten Region zu erzielen. Dies ist nur ein kleiner Ausschnitt aus den vielfältigen geschäftlichen Vorteilen der Echtzeitanalyse.
Die Werkzeuge allein können diesen Wert nicht bieten. Zwei Gedanken kommen mir in den Sinn. Der erste ist, auch wenn andere vielleicht anderer Meinung sind, dass Menschen gebraucht werden, um zu bestimmen, welche Arten von Daten am wichtigsten für den Zugang, die Erfassung und die Analyse sind - eine gute Nachricht für Menschen, die um ihren Arbeitsplatz fürchten. Die zweite ist eine eher technische Angelegenheit. Daten sind wie Wasser. Ohne Rohrleitungen fließen sie nicht immer dorthin, wo man sie haben möchte.
Umgestaltung der Finanzen
Schauen wir uns zunächst die erste Herausforderung an. Sicherlich wird der Aufstieg der kognitiven Computertechnologien die traditionellen Beschäftigungsparadigmen durcheinanderbringen. Aber das ist nichts Neues: Seit der industriellen Revolution haben Maschinen schon immer Aufgaben ersetzt, die üblicherweise von Menschen ausgeführt wurden. Die dystopische Sichtweise ist, dass "die Arbeit, wie wir sie kennen, bald zu Ende sein wird" (geben Sie diese Worte in eine Suchmaschine ein, wenn Sie sich den Tag verderben wollen). Die Wahrheit ist etwas differenzierter.
Technologien des kognitiven Computings sind Werkzeuge wie jedes andere, die eine bestimmte Funktion erfüllen. Ein Hammer ist nutzlos, wenn er nicht von einem menschlichen Arm geführt wird. Für den effektiven Einsatz und die Nutzung kognitiver Werkzeuge werden Menschen benötigt, sonst laufen die Maschinen ohne Zweck. McKinsey geht sogar davon aus, dass im nächsten Jahrzehnt weltweit bis zu vier Millionen Arbeitsplätze allein für die Interpretation maschinell gewonnener Erkenntnisse geschaffen werden.
Im Finanz- und Rechnungswesen können kognitive Technologien so konzipiert und entwickelt werden, dass sie spezifische Fragen beantworten, wie z. B. die gestrigen Umsätze nach Regionen oder welche Produkte in dieser Woche eine unterdurchschnittliche Leistung zeigen. Um die Antworten liefern zu können, muss auf geeignete und genaue strukturierte und unstrukturierte Daten zugegriffen und diese integriert werden. Nur Menschen mit intellektueller Neugier und Fachwissen können die Maschine füttern, um unmittelbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Die zweite Herausforderung trifft den Kern dessen, was wir hier bei SnapLogic tun. Sobald der CFO und sein Team festgelegt haben, welche Echtzeitdaten für die Strategie entscheidend sind, wird ein robustes Klempnersystem benötigt, um Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren und in einen Data Lake zu integrieren. Herkömmliche Datenintegrationstechnologien können diese Aufgabe zwar übernehmen, aber nicht in dem Zeitrahmen, der erforderlich ist, um wichtige Entscheidungen zu treffen.
Moderne, Cloud-native Integrationsplattformen wie unsere bieten ein Geschwindigkeitsniveau, das der transformativen Kraft des kognitiven Computings und den Entscheidungsfindungswünschen von CFOs entspricht. Datengesteuerte Unternehmen benötigen ein einfaches, aber leistungsfähiges Self-Service-Tool, das die Endpunkte mehrerer Systeme, Anwendungen, Big Data-Streams, Data Warehouses, Analysetools und anderer unterschiedlicher Datenquellen auf einer einzigen Plattform zusammenführt. Mit Tools wie unserem können buchstäblich Hunderte von Endpunkten miteinander verbunden werden, um Millionen von strukturierten und unstrukturierten Daten für Analysezwecke zu integrieren.
Wenn Daten das neue Öl sind, wie viele gesagt haben, dann sind wir die nachgelagerte Raffinerie zur Verarbeitung und Reinigung dieses kostbaren Rohstoffs. Die strategischen und finanziellen Entscheidungen eines CFOs hängen von ihm ab.
