KI als Schlüssel zur Weiterentwicklung von Shared Services

Shared Service Center (SSC) stehen derzeit unter starkem Druck. Gründe dafür sind steigende Kosten, der Mangel an Fachkräften und die schnelle Weiterentwicklung generativer KI. Klassische Maßnahmen wie Prozessharmonisierung und Automatisierung reichen heute nicht mehr aus, um diese Herausforderungen erfolgreich zu bewältigen.

Erst der gezielte Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) eröffnet neue Möglichkeiten: Prozesse können zunehmend autonom ablaufen, unstrukturierte Daten werden leichter nutzbar, und Self Service-Angebote lassen sich deutlich verbessern.

Künstliche Intelligenz als entscheidender Hebel für die Erhöhung des Reifegrads

In den vergangenen Jahren haben Prozessautomatisierung und -digitalisierung den Reifegrad von Shared Service Centern deutlich erhöht. Gleichzeitig sind die Personalkosten – selbst an klassischen Niedriglohnstandorten – stark gestiegen. Das setzt Shared Services-Organisationen zunehmend unter Druck. Zudem wächst der Ruf nach einer Rückverlagerung von Services nach Deutschland, allerdings bei gleichzeitig höherem Automatisierungsgrad. Auch steigende Erwartungen an Geschwindigkeit, Servicequalität und eine stärkere Wertschöpfungsrolle des Shared Service Centers erzeugen zusätzlichen Handlungsbedarf.

Hier bietet KI einen entscheidenden Hebel: Passgenau eingesetzt, kann sie in den kommenden drei bis vier Jahren einen erheblichen Effizienzschub auslösen. KI reduziert Komplexität, erkennt Muster und verkürzt Bearbeitungszeiten deutlich. Damit wird sie zu einem zentralen Bestandteil moderner Shared Services-Organisationen und verändert deren Strukturen und Arbeitsweisen nachhaltig.

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Anwendungsfelder von KI in Shared Services-Organisationen

KI braucht Daten. Shared Service Center verfügen bereits über große Mengen historischer Transaktionsdaten aus Systemen wie SAP, Oracle oder Workday – ergänzt durch unstrukturierte Informationen aus E-Mails, PDF-Dateien, Scans oder Support Chats. Diese Datenvielfalt ist ein großer Vorteil, doch die Qualität ist oft uneinheitlich.

Bevor KI echten Nutzen stiften kann, sollten daher Daten bereinigt, harmonisiert und zentral gemanagt werden. Sind diese Grundlagen geschaffen, bieten die vorhandenen Daten jedoch eine hervorragende Basis, um Machine Learning-Modelle zu trainieren oder Large Language Models für Wissensmanagement und Assistenzfunktionen einzusetzen.

Typische KI-Anwendungsfelder sind beispielsweise:

Automatisierung repetitiver Prozesse

Muster werden erkannt, Dokumente gelesen und Entscheidungen durch KI-gestützte Prozesse getroffen. Relevante Informationen werden automatisch extrahiert, sortiert und verarbeitet, was zu einer deutlichen Reduktion der Personalkosten führt.
Unterstützung im Service Desk

Ticketinhalte werden erkannt und automatisch der richtigen Abteilung zugewiesen. Standardanfragen, zum Beispiel „Wie beantrage ich Urlaub?“, werden automatisch und basierend auf erlerntem Unternehmenswissen beantwortet. Der Betrieb von Self Service-Portalen mittels KI-Navigation wird entsprechend deutlich vereinfacht und vor allem beschleunigt.
Einsatz im Finance Shared Service Center

KI kann in der Finanzfunktion weit mehr leisten als nur Rechnungen und Gutschriften automatisch zu kontieren. Sie erkennt Abweichungen und Anomalien deutlich schneller und zuverlässiger – inklusive automatischer Kommentierungsvorschläge. Gerade bei der Betrugs- und Auffälligkeitsprüfung stößt menschliche Bearbeitung oft an zeitliche Grenzen, während KI große Datenmengen in Echtzeit auswertet.
Einsatz im HR Shared Service Center

Eine gut trainierte, kontextverständige KI beschleunigt das Screening von Bewerbungsunterlagen erheblich und unterstützt zuverlässig bei der Vorauswahl nach definierten Kriterien. Sie kann zudem standardisierte HR‑Dokumente wie Arbeitsverträge erstellen, die Mitarbeitende anschließend nur noch prüfen müssen.

Auch bei Prognosen zu Fluktuation, Abwesenheiten oder künftigem Kapazitätsbedarf liefert KI wertvolle Hinweise – und ermöglicht so eine deutlich vorausschauendere Personalplanung.
Einsatz im IT Shared Service Center

Ein Systemausfall in der IT hat gravierende Auswirkungen auf das gesamte Unternehmen. Um dies zu vermeiden, kann KI anstehende Wartungsarbeiten an Systemen vorhersagen und initiieren oder selbstheilende IT-Prozesse (automatische Fehlerbehebung) formen. Eine durch KI gestützte IT-Security mit Anomalie-Erkennung und Bedrohungsanalyse kann erheblichen Schaden vom Unternehmen abwenden.

Nutzen und Potenziale

Auch wenn der Einsatz von KI-Lösungen in Unternehmen zunächst Investitionen erfordert, zeigt sich insbesondere in der Finanzfunktion häufig ein deutlicher wirtschaftlicher Nutzen. Je nach Umfang der eingesetzten KI-Applikationen sind Gesamtkosteneinsparungen von 20 bis 40 Prozent realistisch – bei einem Return on Investment nach rund achtzehn Monaten.

KI-Reifegradkurven bieten bei Bedarf eine detailliertere Einschätzung: Sie zeigen, wie stark sich Zeit- und Kostenaufwände reduzieren lassen und wie sich gleichzeitig die Qualität verbessert – etwa durch die Entlastung von Routinearbeiten, schnellere Reaktionszeiten oder einen Service, der rund um die Uhr verfügbar ist.

Erfolgsfaktoren für die Einführung von KI-Lösungen

Die Einführung von KI in Shared Services-Organisationen sollte einem geplanten und strukturierten Vorgehen entsprechen. Basis dafür ist stets das Zusammenspiel von Prozessen, Technologien und Mitarbeitenden unter Berücksichtigung der erforderlichen Governance.

Folgende Faktoren sind vor Einführung zu berücksichtigen:

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Definition eines klaren Zielbildes sowie möglicher Use Cases und Pilotthemen

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Überprüfung der Systemarchitektur

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Überprüfung und Professionalisierung der Datenbasis

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Schulung und Befähigung der SSC-Mitarbeitenden

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Betrachtung von Risiko- und Compliance-Aspekten

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Entwicklung einer Veränderungs- und Kommunikations-Strategie

polyline

Modernisierung des Prozessdesigns

Fazit

Die Einführung von KI ist kein einmaliges IT-Projekt, sondern eine grundlegende Transformation der Shared Services-Funktion – besonders in der Anfangsphase. Organisationen, die auf KI verzichten, werden ihre bisherigen Effizienzvorteile schrittweise verlieren.

Mit einer guten organisatorischen Vorbereitung und einem gezielten Einsatz an den richtigen Prozessstellen kann KI das Erfolgsmodell Shared Services deutlich stärken: Sie steigert die Effizienz spürbar, hebt den Reifegrad der Organisation und liefert einen positiven Wertbeitrag.

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Heiko Schwarzer

Senior Manager, Performance & Strategy

KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft

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