• 1000

Künstliche Intelligenz (KI) bietet im Enterprise Performance Management (EPM) im Finanzbereich zahlreiche Vorteile, die weit über klassische Automatisierung hinausgehen. Sie ermöglicht eine präzisere Planung und Prognosen, Echtzeit-Reaktionen auf Marktveränderungen und eine bessere Zusammenarbeit durch vernetzte Planung. Um KI erfolgreich in das EPM im Finanzwesen zu integrieren, bedarf es einer strategischen Herangehensweise.

Von Strategie bis Partnerwahl: KI-Implementierung planen

1. KI- und Datenstrategie: Eine klare KI- und Datenstrategie sollte integraler Bestandteil der Finanztransformationsstrategie sein. Häufig ergibt sich im Zuge der Transformation des Enterprise Resource Planning (ERP) die ideale Gelegenheit, diese Themen zu verankern und die notwendige Infrastruktur aufzubauen.
 
2. Fokussierung auf konkrete Use Cases: Im Finance-EPM-Bereich gibt es zahlreiche vielversprechende Anwendungsfelder. Besonders hervorzuheben sind dabei die Bereiche Planung und Forecasting sowie Reporting.
 
Bei Planung und Forecasting bietet KI die Möglichkeit, Prozesse zu integrieren und Silos zwischen verschiedenen Planungsebenen aufzubrechen. Mit Predictive Forecasting können Unternehmen die Präzision ihrer Kosten- und Umsatzprognosen deutlich steigern. Diese Technologie erleichtert die Arbeit der Controller, reduziert manuellen Aufwand und erhöht gleichzeitig die Agilität in der Steuerung. 

Darüber hinaus ermöglichen Szenarioplanungen und Simulationen, wie sie beispielsweise mit SAP Compass umgesetzt werden sollen, das Berücksichtigen unterschiedlicher Möglichkeiten und Risikoszenarien. Eine optimierte Finanzplanung, die mehrere Dimensionen des Konzernberichtswesens abdeckt, kann so entscheidend verbessert werden.

Im Reporting treibt generative KI (GenAI) die Automatisierung und Effektivität voran. Durch intelligente Technologien wie SAP Joule sollen Muster und Anomalien in großen Datenmengen schnell erkannt werden. Dies führt nicht nur zu effizienteren Prozessen, sondern auch zu einer verbesserten Entscheidungsfindung. Echtzeit-Dashboards, die Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, bieten aktuelle Einblicke und helfen Unternehmen, stets auf dem neuesten Stand zu bleiben. Auch das automatische Generieren von Visualisierungen und Dashboards ist ein innovativer Ansatz, der das Erstellen von Berichten beschleunigt und die Präsentationsergebnisse verbessert.

3. Einen ganzheitlichen Partner wählen: Eine erfolgreiche KI-Strategie endet nicht bei der Technologie. Der Schlüssel zum Erfolg liegt häufig in der Wahl eines End-to-End-Partners, der sowohl Beratungs- als auch Implementierungsleistungen aus einer Hand liefern kann. Laut einer Studie entscheiden sich immer mehr Unternehmen für diese Art von Partnerschaft. Die Vorteile sind klar: eine nahtlose Integration von Business- und IT-Services, schnellere Projektfortschritte und das Bereitstellen der notwendigen Expertise.

Erfolgsfaktoren für die KI-Implementierung

Damit KI im Finance-EPM-Bereich erfolgreich eingesetzt werden kann, sind einige Voraussetzungen zu erfüllen:

1. Organisatorische Bereitschaft:

    Die Bereitschaft zur Veränderung (Change) muss durch alle Hierarchieebenen getragen werden, insbesondere durch die Unterstützung auf Vorstandsebene. Eine datengesteuerte Kultur fördert die Akzeptanz von KI-gestützten Erkenntnissen und erfordert zudem gezielte Investitionen in die Weiterbildung von Mitarbeitenden im Bereich KI und Datenanalyse.


2. Integration in Prozesse und Systeme:

    Die Implementierung von KI sollte reibungslos in bestehende Systeme wie ERP-Plattformen integriert werden. Ein schrittweises Einführen minimiert Störungen und ermöglicht es, notwendige Anpassungen vorzunehmen, ohne bestehende Prozesse zu beeinträchtigen. Eine abteilungsübergreifende Zusammenarbeit ist entscheidend, um die verschiedenen Stakeholder zu koordinieren und Synergien zu schaffen.


3. Datenqualität und -integration:

    Eine hohe Datenqualität ist die Grundlage jeder erfolgreichen KI-Strategie. Unternehmen sollten ihre Datenquellen harmonisieren, um Datensilos zu beseitigen und einen einheitlichen Datenpool zu schaffen. Effektive Data-Governance- und Master-Data-Management-Strategien sind hier von zentraler Bedeutung.


Fazit

Der Einsatz von KI im Finance-EPM-Bereich erfordert eine strategische Planung, organisatorische Anpassungen und eine solide Datenbasis. Durch die Kombination von klar definierten Use Cases, einer fundierten Datenstrategie und der richtigen Partnerschaft können Unternehmen die Potenziale von KI gezielt nutzen und die Weichen für eine erfolgreiche Zukunft stellen.