WAS BEDEUTET KI IM FINANZWESEN?
Künstliche Intelligenz im Finanzwesen: die Hintergründe
Von künstlicher Intelligenz (KI) im Finanzwesen spricht man, wenn Maschinen die Aufgaben menschlicher Finanzteams erg?nzen. Für CFOs und Finanzfachleute stellt KI die n?chste gro?e Ver?nderung in der Finanztechnologie dar.
Was ist künstliche Intelligenz?
KI beschreibt die Tatsache, dass Aufgaben, für die früher menschliche Intelligenz erforderlich war, jetzt von Maschinen ausgeführt werden k?nnen. KI analysiert und lernt aus Daten, erkennt Muster und trifft Vorhersagen. KI kann die fundierte Entscheidungsfindung und die menschliche Produktivit?t verbessern, da sie Aufgaben dieser Art schneller und in gr??erem Umfang erledigen kann.
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Was ist Machine Learning?
Machine Learning (ML) ist eine Teildisziplin der KI. ML-Modelle stützen sich auf Daten und selbstmodifizierende Methoden, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen oder Inhalte zu generieren. Diese Modelle k?nnen dann kontinuierlich verfeinert werden, um in Zukunft bessere Ergebnisse zu erzielen.
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Mehr zur KI im Finanzwesen
Damit Unternehmen in der neuen Arbeitswelt erfolgreich sein k?nnen, sind Anwendungen mit KI als Kernstück heute eine Notwendigkeit. Erfahren Sie, wie KI das Finanzteam der Zukunft unterstützen kann.
Was sind cloudbasierte Finanzl?sungen?
Die branchenweite Transformation der Finanzfunktion durch KI und ML ist l?ngst in vollem Gange. Diese Transformation steht und f?llt jedoch mit der technologischen Grundlage des jeweiligen Finanzmanagementsystems.
Der Begriff ?Finanzwesen“ umfasst die Verwaltung, Erfassung und Analyse von Finanzmitteln und Investitionsgütern. Bestimmte Aspekte des Bank- und Finanzwesens wie Kreditscoring, Underwriting-Entscheidungen und Betrugserkennung werden von spezialisierten Finanzinstituten übernommen. Andere Bereiche werden intern verwaltet: z.?B. Risikobewertung, Budgetierung und Investitionsplanung.
Viele Unternehmen setzen Finanzmanagement-L?sungen ein, um fundiertere Entscheidungen zu treffen. Diese L?sungen bilden schon lange das Rückgrat der Buchhaltungs- und Finanzabteilungen und sind in der Regel Teil einer umfassenderen Anwendungssuite, auch Enterprise Resource Planning, kurz ERP, genannt.
Traditionell kranken . Dazu z?hlen lange, kostspielige Upgrade-Zyklen, die Notwendigkeit seitens der IT-Abteilung, immer wieder Funktionen hinzuzufügen oder zu ?ndern, sowie frustrierende Datensilos. Durch den Wechsel zu einer nativen Cloud-L?sung wie der mini传媒 Enterprise Management Cloud k?nnen Unternehmen in Echtzeit auf ihre Daten zugreifen und sich einen vollst?ndigen ?berblick über das Unternehmen und seine Finanzen verschaffen.
Wir bei mini传媒 haben KI und ML in den Kern unserer Plattform integriert. Führende Finanzunternehmen nutzen bereits KI- und ML-Technologien in mini传媒, um die Mitarbeitererfahrung zu verbessern, die betriebliche Effizienz zu steigern und Erkenntnisse für eine schnellere zu gewinnen.
?mini传媒 Journal Insights bedeutet für unsere Anwender eine Sache weniger, um die sie sich am Ende des Monats kümmern müssen. Fehler k?nnen im Laufe des Monats korrigiert und behoben werden. Das Ganze ist ein kontinuierlicher Prozess.“?
– ERP Business Analyst, IMC Financial Markets
Was bedeutet KI im Finanzwesen?
Die Arbeitswelt hat sich ver?ndert und jeden Aspekt des Unternehmens transformiert. Die HR-Funktion hat den ?bergang zu einer kompetenzbasierten Wirtschaft vollzogen. Das Finanzwesen hat die kontaktlose Transaktionsverarbeitung eingeführt. Und die IT-Abteilung muss Tools und Systeme für eine verstreut arbeitende Belegschaft managen. .
KI im Finanzwesen bedeutet, dass Maschinen Aufgaben übernehmen, die die Analyse, Verwaltung und Investition von Kapital im Unternehmen verbessern. Durch die Automatisierung manueller Routineaufgaben, die Erkennung von Anomalien und die Formulierung von Empfehlungen in Echtzeit stellt KI eine wichtige Quelle für die Wertsch?pfung im Unternehmen dar.
Die Anwendung von KI auf vorhersehbare Finanzprozesse und Aufgaben, die bei manueller Ausführung sehr arbeitsintensiv sind, ist für die Modernisierung des Finanzsektors unerl?sslich. Zum Beispiel verbringen Finanzteams traditionell viel Zeit damit, w?hrend des Monats und bei Quartalsabschluss Informationen zu sammeln und die Zahlen abzustimmen. KI übernimmt schwerpunktm??ig ?berwachungsfunktionen, z.?B. das Erkennen von Anomalien, das Management von Ausnahmen und das Abgeben von Empfehlungen, sodass sich das Team auf strategische Fragen konzentrieren kann.
Wie wird KI im Finanzwesen eingesetzt?
Die Pr?senz künstlicher Intelligenz ist in letzter Zeit massiv gestiegen, nicht zuletzt durch ChatGPT, Kundenservice-Chatbots und generative KI. Auch Kreditentscheidungen, für die früher Mitarbeiter riesige Mengen von Kundendaten und historischen Daten durchforsten mussten, stützen sich jetzt auf pr?zise Prognosen von KI-Systemen.
Für Unternehmen sind KI- und Machine Learning-Algorithmen notwendig geworden, um im Finanzbereich wettbewerbsf?hig zu bleiben. Früher wurden die t?glichen Aufgaben im Finanzwesen?– von der Erkennung von Anomalien über die Identifizierung von Betrugsf?llen bis hin zur Vorhersage von Ergebnissen?– manuell erledigt. Doch nun, da Finanzteams zunehmend mit der Erwartung konfrontiert werden, effizient zu arbeiten und strategische Erkenntnisse zu liefern, ist der Einsatz von KI-Technologien zur F?rderung von Automatisierung, Integrit?t und Genauigkeit im Unternehmen unerl?sslich.
In diesem Abschnitt untersuchen wir drei Bereiche, in denen sich KI-Anwendungen in der Finanzbranche in kürzester Zeit als Branchenstandard etabliert haben.
?Wir wissen, dass künstliche Intelligenz die Arbeitsweise von Mitarbeitern und Unternehmen positiv ver?ndern kann und welche Chance sich dadurch bietet.“
– Sayan Chakraborty,?Co-President, mini传媒
Die Rolle von KI in der Buchhaltung
Das Reduzieren menschlicher Fehler ist für Buchhaltungsabteilungen von gr??ter Wichtigkeit, da die Folgen von fehlerhaften Zahlen oder Ungenauigkeiten enorm sind. Aufgrund des hohen Volumens an Rechnungen, Berichten und Daten, die Teams verarbeiten müssen, ist KI zunehmend erforderlich, um wettbewerbsf?hig zu bleiben. Dies sind die Bereiche, in denen sich KI für Kunden, die mini传媒 nutzen, als besonders entscheidend erweist:
- Automatisierung:?Durch die Automatisierung zentraler Finanztransaktionen, die früher manuell durchgeführt wurden, profitieren alle Beteiligten von weniger Fehlern, Kosten und Arbeitsstunden. Machine Learning kann zum Beispiel Rechnungen in gro?en Mengen hochladen und scannen, deren Dringlichkeit erkennen und sie für die Bearbeitung nach Priorit?t ordnen. Die entsprechenden Rechnungen k?nnen dann an die Fachkr?fte weitergeleitet werden, die aufgrund ihrer bisherigen Erfahrung am besten geeignet sind.
- Anomalie-Erkennung:?Unternehmen, die KI einsetzen, um kontinuierlich Abweichungen und Anomalien zu erkennen, vermeiden Engp?sse am Ende der Berichtsperiode. Beim konventionellen Record-to-Report-Prozess f?llt innerhalb eines kleinen Zeitfensters ein hohes Arbeitsvolumen an. ML reduziert den Zeitaufwand für die Kontrolle erheblich, sodass Buchhaltungsteams mehr Zeit für Analysen und strategischere Initiativen aufwenden k?nnen.
- Intelligente Empfehlungen:?Mithilfe von KI k?nnen Unternehmen w?hrend der gesamten Berichtsperiode automatisch und kontinuierlich Empfehlungen generieren. Beim Prozess von der Vertragserstellung bis zur Fakturierung verbringen die Mitarbeiter beispielsweise . ML kann ungenaue Buchhaltungseintr?ge aufdecken und Rechnungsvorschl?ge in ?bereinstimmung mit den Kundenbelegen generieren.
?Mithilfe von künstlicher Intelligenz und Machine Learning in unserem System haben wir eine fast 100-prozentige Genauigkeit bei der Rechnungslegung und eine 100-prozentige Automatisierung unseres Cashflows erreicht. Der Prozentsatz der manuellen Journaleintr?ge, die wir jetzt vornehmen, ist sehr gering.“
– Philippa Lawrence, Vice President und Chief Accounting Officer, mini传媒
Die Rolle der KI bei der Finanzplanung und -analyse
Prognosen waren noch nie so wichtig wie heute. Angesichts der gro?en Ver?nderungen, die sich w?chentlich, wenn nicht sogar t?glich, vollziehen, müssen Unternehmen anpassungsf?higer werden. KI-Algorithmen k?nnen Daten ebenso schnell analysieren wie der Wandel voranschreitet, was Planungsteams die n?tige Prognosef?higkeit liefert, um mit den neuesten Entwicklungen Schritt zu halten. Hier sind drei Bereiche, in denen KI für Kunden von mini传媒 Adaptive Planning bereits entscheidend ist:
- Erkennung von Anomalien: KI verwendet historische Daten, um die Planungsverantwortlichen zu warnen, wenn die Plandaten au?erhalb des Normbereichs liegen. Dadurch wird es für die Anwender wesentlich leichter, die Ursachen von Datenanomalien nachzuvollziehen, sodass sie die Daten bei Bedarf schnell anpassen k?nnen. Mit jedem neuen Fall lernt das Modell aus dem Feedback der Anwender und nimmt dabei kontinuierlich Prozessverbesserungen vor.
- Ausrei?er-Reporting: KI kann bei Prognosen durch die Erkennung von Ausrei?ern die Reaktionszeit drastisch senken. So vergleicht die KI ihre eigene Prognose in Echtzeit mit der Prognose, dem Budget oder einer anderen Planungsversion des Planungsverantwortlichen. Auf dieser Grundlage kann sie des Weiteren Konten mit signifikanten Unterschieden identifizieren. Auf diese Weise tr?gt KI zu einer schnelleren Analyse über verschiedene Planungsversionen hinweg bei und deckt Anomalien auf, sobald sie auftreten.
- Prognosen:?Pr?zise Prognosen sind das Herzstück der Finanzplanung und -analyse (FP&A). Mit ML k?nnen Anwender die Vorteile historischer Daten nutzen, um pr?diktive Bedarfsprognosen noch st?rker zu f?rdern. Dank KI-basierter Echtzeit-Analysen ist es auch m?glich, andere Datasets einzubeziehen, um die Pr?zision zu erh?hen. Dies erm?glicht eine neue Art der Planung, bei der st?ndig neue Erkenntnisse aus den Daten gewonnen werden?– eine Planung, die sich an die Welt im Wandel anpasst.
Die Rolle von KI bei der Beschaffung
Um effektiv arbeiten zu k?nnen, müssen in der Lage sein, Daten genau zu bewerten, Risiken zu erkennen und die Effizienz zu steigern. Source-to-Pay-Prozesse sind oft arbeitsintensiv und fehleranf?llig, sodass KI hier eine gro?e Wirkung entfalten kann. Hier sind drei Beispiele für den Einsatz von KI und ML im Ausgabemanagement:
- Datensuche:?Die semantische Suche in mini传媒 nutzt die optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR), um Vertr?ge schnell ausfindig zu machen. Eine Aufgabe, die früher mehrere Stunden oder sogar Tage dauerte, ist jetzt in Sekunden erledigt. Dies entlastet Sourcing-Teams zugunsten zielführender Vertragsverhandlungen und Aufgaben des Risikomanagements.
- Risikoerkennung:?Die Verarbeitung von Ausgaben ist ein gro?er Risikobereich für Unternehmen. Oft entstehen Risiken nicht durch Betrug, sondern durch manuelle Eingabefehler wie die doppelte Verbuchung von Ausgaben, fehlerhafte Betr?ge oder falsche Ausgabenposten. Hier kann ML Abhilfe schaffen und gro?e Datasets überprüfen sowie Elemente identifizieren, die ungew?hnlich erscheinen. Auf diese Weise l?sst sich der Prüfungsprozess für die Verarbeitung von Ausgaben optimieren, sodass schneller Erstattungen geleistet werden k?nnen.
- Empfehlung von Ausgabenkategorien:?ML kann Anwendern bei der Erstellung einer Bestellanforderung oder Bestellung eine Auswahl geeigneter Ausgabenkategorien vorschlagen. Auf diese Weise wird die Anzahl der nachgelagerten Fehler reduziert, der Kaufprozess beschleunigt und die Anwendererfahrung verbessert. Dies ist nicht nur effizienter, sondern f?rdert auch das Vertrauen Ihrer Teammitglieder.
Sichern Sie sich einen entscheidenden Vorteil
Obwohl die gro?e Mehrheit der Finanzfachleute glaubt, dass KI und ML bis zum Ende des Jahrzehnts Teil ihres Workflows sein werden, nutzt nur eine kleine Minderheit die Technologie bereits jetzt.
71?%
der Finanzfachleute glauben, dass sie bis zum Ende des Jahrzehnts KI und Machine Learning einsetzen werden.*
4?%
geben an, dass sie bereits jetzt über entsprechende Funktionen verfügen. 26?% hingegen sind der Meinung, dass dies bis 2030 nicht zu erreichen ist oder dass sie diese Funktionen überhaupt nicht ben?tigen.*
* ?Future of Artificial Intelligence and Machine Learning in the Finance Function Global Survey“
Worin bestehen die Vorteile von KI im Finanzwesen?
Schon lange suchen CFOs nach M?glichkeiten, Prozesse wie Abschlüsse, Konsolidierungen, Reporting und Entgeltabrechnung zu beschleunigen. Bei richtiger Anwendung gibt ihnen die Kombination aus digitalen Technologien und mehr Automatisierung CFOs ein starkes Werkzeug an die Hand, um einschneidende in der Finanzfunktion durchzusetzen.
Laut Prognosen einer dürften KI und ML in der Finanzfunktion bis zum Ende des Jahrzehnts in gro?em Rahmen (71?%) zum Einsatz kommen. Doch 74?% der Finanzfachleute haben bislang keinerlei Erfahrung mit KI. Hier sind einige Prozesse, bei denen durch die Implementierung von KI bereits Performance-Verbesserungen erzielt wurden:
- Transaktionen mit hohem Volumen schneller analysieren
- Manuelle und sich wiederholende Aufgaben automatisieren
- Risiken effektiv vorhersagen und reduzieren
- Muster und Anomalien fortlaufend erkennen
- Zeiteinsparung bei Finanzabschlüssen
- Mitarbeiter zugunsten anderer Aufgaben entlasten
- Risiken durch menschliches Versagen senken
Eine ergab, dass fast die H?lfte (48?%) in Technologie investieren will, um Finanzaufgaben zu optimieren. Noch bezeichnender ist, dass fast alle (99?%) derjenigen, die der Technologie Priorit?t einr?umen, der Meinung sind, dass Technologie-Updates noch unumg?nglicher werden, wenn es darum geht, Mitarbeiter zu gewinnen und dauerhaft zu binden. Wenn sich Unternehmen bei der Personaleinstellung einen Wettbewerbsvorteil sichern wollen, müssen sie sich auf modernste KI- und ML-L?sungen konzentrieren.?
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Schon gewusst?
57?% der CFOs r?umen Fachkr?ften mit entsprechenden Kompetenzen in den Bereichen KI und ML bei der Suche nach neuen Mitarbeitern und Mitarbeiterinnen Priorit?t ein.
Welche Trends zeichnen sich im Bereich KI im Finanzwesen ab?
Jeder Versuch, das Finanzwesen ohne KI und ML zu modernisieren, ist zum Scheitern verurteilt. Um den wahren Mehrwert von KI zu erschlie?en, ben?tigen Unternehmen ein umfassendes Verst?ndnis davon, was damit alles m?glich ist?– vom Deep Learning bis zur Verarbeitung natürlicher Sprache. , dass viele Unternehmen mit einer gro?en Kompetenzlücke im KI-Bereich konfrontiert sind. 71?% der Finanzabteilungen hoffen, ihren Personalbestand an Datenwissenschaftlern zu vergr??ern, um ihre Ziele bis 2030 zu erreichen.
Da Unternehmen immer mehr Wert auf KI legen, ist es wichtig, dass Führungskr?fte ihrer KI vertrauen k?nnen. Wir bei mini传媒 stützen uns bei unserem Ansatz auf ethisch verantwortungsvolle KI-Prinzipien, die in die Architektur unserer Finanzl?sungen integriert sind.?
Anbieter bezeichnen ihre Produkte oft als ?KI-gestützt“, ohne zu erkl?ren, was genau das bedeutet. mini传媒 ist der einzige gro?e Cloud-Finanzmanagementanbieter, der KI und ML in sein Fundament einbettet. Das erm?glicht es unseren Anwendungen, KI und ML nativ als Teil des Workflows zu nutzen?– und nicht durch komplizierte Integrationen.
Damit KI und ML ihr Zukunftsversprechen wirklich einl?sen k?nnen, müssen sie unserer Meinung nach vertrauenswürdig sein. Darum verfügt mini传媒 über ein -Programm: ein Governance-Modell für die Festlegung von Verfahren für die Entwicklung und das Management von KI und ML bei mini传媒. So k?nnen wir unseren Kunden technologische Vorteile im Einklang mit unseren Grundwerten bieten. Im Rahmen unseres Engagements für den verantwortungsvollen Einsatz von KI bekennen wir uns zu den folgenden Prinzipien:
- Das menschliche Potenzial erweitern
- Die Gesellschaft positiv beeinflussen
- Uns für Transparenz und Fairness einsetzen
- Unseren Verpflichtungen im Bereich Datenschutz und Datensicherheit gerecht werden
Erfahren Sie, wie Team Car Care mit intelligenter Planung die Unternehmensergebnisse f?rdert.
Gestalten Sie die Zukunft des Finanzwesens an vorderster Front mit
Mehr als 60 Millionen Anwender weltweit nutzen dieselbe Version von mini传媒. Alle unsere Kunden profitieren vom Zugriff auf zuverl?ssige Finanzdaten, die notwendig sind, um das Potenzial von KI auszusch?pfen. Erfahren Sie mehr darüber, wie Unternehmen derzeit die native KI in mini传媒 für ihre Finanzentscheidungen nutzen.?