So verbessern Sie die Effizienz Ihres Finanzwesens mit generativer KI

Sie haben vielleicht schon etwas über generative künstliche Intelligenz (KI) gelernt, aber Sie wissen möglicherweise nicht, was das für die Zukunft des Finanz- und Rechnungswesens (F&A) bedeutet. Wie der Name schon sagt,generiert sie Bilder, Musik, Sprache, Code, Video oder Text, während sie bereits vorhandene Daten interpretiert und verarbeitet. Für F&A-Führungskräfte bedeutet dies, dass sie die Möglichkeit haben, Finanzdaten wie Geschäftsleistungsberichte, Kommentare und Beschreibungen umzuwandeln. Auch wenn die Einführung von KI zunächst abschreckend wirken mag, werden die Flexibilität und Skalierbarkeit der entstehenden Basismodelle die Einführung von KI mit Sicherheit beschleunigen, da Unternehmen in die Lage versetzt werden, KI in den strategischen Kern ihrer Finanz- und Rechnungswesenprozesse zum Einsatz zu bringen.

Wenn Sie auf neue generative KI-Lösungen und einzigartige KI-Foundation-Models für F&A stoßen, werden Sie möglicherweise von den vielen Optionen überwältigt. Es ist wichtig, dass Sie selektiv vorgehen und sich darauf verlassen können, dass das von Ihnen gewählte Modell die Akzeptanz effektiv beschleunigen und den Time-to-Value für Ihren F&A-Anwendungsfall insgesamt verkürzen kann.

Die Erläuterungen zur Finanzberichterstattung (und Kommentare) spielen eine zentrale Rolle, wenn es darum geht, aussagekräftige Erkenntnisse und ein kontextbezogenes Verständnis für die finanzielle Leistung eines Unternehmens zu vermitteln. Finanzanalysten erstellen derzeit diese Narrative, aber dieser Ansatz ist zeitaufwändig. Wir müssen von manuellen Prozessen (die akribische Analysen, kritisches Denken und effektive Kommunikationsfähigkeiten erfordern) zu KI-gestützten Prozessen übergehen, die die betriebliche Effizienz rationalisieren und verbessern.

Wir sind uns bewusst, dass Unternehmen bei der Erstellung von Berichten oft vor verschiedenen Herausforderungen stehen, darunter beispielsweise:

• Komplexität der Finanzinformationen: Finanzberichte enthalten große Mengen an Informationen, und die Zusammenfassung dieser Informationen in eine präzise und verständliche Darstellung kann einen erheblichen Mehrwert darstellen.
• Interpretation und Kontextualisierung: Finanzberichte müssen Erkenntnisse liefern, die über die Zahlen, die sie haben, hinausgehen; sie sollten einen sinnvollen Kontext bieten, der bei der Interpretation von Finanzdaten hilft. Wenn diese Berichte schlecht ausgeführt werden, können sie unsere Fähigkeit einschränken, die zugrunde liegenden Treiber der Leistung zu erklären.
• Zugeschnitten auf unterschiedliche Stakeholder: Finanzberichte dienen verschiedenen Stakeholdern, darunter Investoren, Analysten, Aufsichtsbehörden und Mitarbeiter. Es ist eine Herausforderung, Erzählungen und Kommentare auf die Bedürfnisse der verschiedenen Stakeholder zuzuschneiden. Die Bereitstellung von Informationen, die für jede dieser Gruppen relevant, verständlich und aufschlussreich sind, kann sehr arbeitsintensiv sein.
• Aktualität und Konformität: Die Finanzberichterstattung muss nach strengen Zeitplänen und Fristen erstellt werden. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, Finanzinformationen aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu analysieren und zusammenzustellen. Aufgrund dieser Einschränkung verringert der Workload die Zeit, die für durchdachte Analysen und Kommentare zur Verfügung steht. Dieses Ergebnis führt zu Erzählungen, die nicht so umfassend und aufschlussreich sind, wie sie sein sollten.

Trotz dieser Herausforderungen sind wir zuversichtlich, dass die strategische Implementierung von generativer KI im Bereich F&A zu Produktivitätsverbesserungen und zur Rationalisierung der Abläufe führen wird.

Wir haben beispielsweise dargestellt, wie generative KI die Durchlaufzeiten bei der Erstellung von Finanzberichtsbeschreibungen und Kommentaren verbessern kann. Abbildung 1 zeigt Finanzprozesse, deren Abschluss fast zwei Wochen gedauert hätte, und Abbildung 2 zeigt, wie diese Prozesse durch die durchgängige Anwendung von generativem KI beschleunigt werden, was zu Kommentaren und Erzählungen in Echtzeit führt.

Anstatt eine Sammlung von F&A-Assets manuell zu durchsuchen, können Sie AI nutzen und die Zeit verkürzen, die für die Erfassung oder Forschung der erforderlichen Erkenntnisse benötigt wird (z. B. die Leistung eines Unternehmens im Vergleich zu seinen Wettbewerbern, die wichtigsten zu ergreifenden Maßnahmen, wahrscheinliche Fragen von Analysten und die Antwort des Unternehmens). KI analysiert Jahresabschlüsse, Notizen, Offenlegungen und andere anwendbare Daten und übersetzt und interpretiert die Daten dann, um kontextreiche Antworten auf Ihre Fragen zu geben. Abbildung 3 zeigt die zusätzlichen Vorteile, die dialogorientierte KI-Technologie bietet.

Der Einsatz von generativer KI für das Verfassen von Kommentaren und Erzählungen zur Unterstützung der Finanzberichterstattung bietet mehrere Vorteile, wie z. B.:

• Größere Effizienz: KI kann Ihnen helfen, den Zeit- und Arbeitsaufwand für das Verfassen dieser Berichte erheblich zu reduzieren, und die Technologie kann auch große Mengen an Finanzdaten analysieren und verarbeiten, wichtige Trends und Erkenntnisse identifizieren und kohärente Berichte für Sie erstellen, was Ihren Finanzteams wertvolle Zeit spart, damit sie sich auf höherwertige Aufgaben und Analysen konzentrieren können.
• Verbesserte Konsistenz und Genauigkeit: Die Konsistenz der Mitteilungen über verschiedene Berichte und Berichtszeiträume hinweg ist ein kritischer Vorteil. Gut trainierte Modelle können sicherstellen, dass Sie sich an vordefinierte Regeln, Standards und Leitlinien halten und so das Risiko von Fehlern verringern sowie Unstimmigkeiten in diesen Berichten beseitigen. Die Genauigkeit der generierten Inhalte kann auch durch iteratives Training und Feedbackschleifen verbessert werden.
• Verbesserte Datenanalyse: Generative KI kann komplexe Finanzdaten analysieren und Muster, Korrelationen und Anomalien erkennen, die für Menschen selbst nur schwer zu erkennen sind.
• Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit fördern: Ihre Fähigkeit, mühelos zu skalieren, ist entscheidend. Mit generativer KI sind Sie in der Lage, die wachsende Menge an Finanzdaten und Berichtsanforderungen zu bewältigen und die steigenden Anforderungen an die Berichterstattung effizient zu bewältigen (und die Technologie wird sich an die Weiterentwicklung dieser Anforderungen anpassen).
• Kritische Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung liefern: KI-generierte Finanzberichtserzählungen können den Stakeholdern wertvolle und zeitnahe Erkenntnisse liefern und die strategische Entscheidungsfindung, Risikobewertung und Leistungsbewertung unterstützen.
• Erleichterung der Zusammenarbeit und Iterationsplanung: Generative KI kann die Zusammenarbeit zwischen Finanzexperten und KI-Systemen erleichtern. Durch iteratives Training und Feinabstimmung kann das System seine Leistung kontinuierlich verbessern und sich an die spezifischen Anforderungen und Präferenzen des Unternehmens anpassen.

Auch wenn generative KI und andere Funktionen jetzt schon verfügbar sein mögen, empfehlen wir Ihnen, das Thema nach Möglichkeit ganzheitlich und strategisch anzugehen und gemeinsam mit Ihren Kollegen (z. B. aus der Informationstechnologie) den richtigen generativen KI-Technologie-Stack zu bewerten und zu erkunden, um die vielversprechendsten F&A-Taktiken bereitzustellen. Abbildung 4 zeigt einen vorläufigen Tech-Stack (oder eine Architektur) für generative KI, die die Anwendungen, Modelle und Infrastruktur berücksichtigt, die Sie für die effektive Bereitstellung dieser neuen Funktionen in Ihrem F&A-Unternehmen in Betracht ziehen sollten.

Wenn Sie die Implementierung von generativer KI in Ihrer F&A-Funktion über Ihre Kernprozesse hinweg in Erwägung ziehen, ist es wichtig zu verstehen, dass diese Technologie kein Allheilmittel ist. Es wird nicht alle Ihre Probleme lösen oder den Bedarf an menschlichem Fachwissen ersetzen. Betrachten Sie es stattdessen als ein Werkzeug, das die Funktionen Ihres F&A-Teams erweitern und verbessern kann, was zu einer effizienteren, präziseren und aufschlussreicheren Arbeit führt, die sich auf strategische Initiativen konzentriert, die einen Mehrwert für das Unternehmen schaffen.

Um den Geschäftswert zu steigern, müssen Experten im Finanz- und Rechnungswesen die Anwendung von generativem KI mit einem klaren Verständnis ihrer Ziele und einem klar definierten Fahrplan angehen. Hier sind einige wichtige Überlegungen unserer F&A-Experten:

• Beginnen Sie mit einer soliden KI-Strategie. In unserer Blog-Reihe haben wir die deutlich verbesserten Funktionen dieser Foundation Models erörtert, wie z. B. die Verbesserung der Erfahrung und des geschäftlichen Nutzens durch die Zusammenfassung von Finanzberichten. Zunächst sollten Sie die beabsichtigten Auswirkungen auf Kosten, Effizienz und Strategie für die Verbreitung neuer KI-gestützter F&A-Erkenntnisse im gesamten Unternehmen überdenken und skizzieren.
• Die Technologie in einem Pilotprojekt erproben. Beginnen Sie mit einem Pilotprojekt, das sich mit einem konkreten Geschäftsproblem oder einer Herausforderung befasst. Das Projekt sollte schnelle Erfolge liefern und die Ergebnisse rigoros messen, um die Auswirkungen auf Leistung und ROI zu ermitteln. Verfeinern Sie Ihren Ansatz und skalieren Sie schrittweise auf andere Anwendungsfälle.
• Entwerfen Sie eine klar definierte F&A-Roadmap. Generative KI hat das Potenzial, F&A-Funktionen zu verändern, indem sie eine schnellere, präzisere und fundiertere Entscheidungsfindung ermöglicht. Es ist wichtig, die Einführung durchdacht und taktisch anzugehen, mit einem klaren Verständnis der Funktionen und Grenzen von KI und einer gut definierten schrittweisen und zeitbasierten Roadmap, die auf Ihre Geschäftsziele abgestimmt ist.
• Gestalten Sie mit einem Technologiepartner mit F&A-Expertise. Bei jeder neuen Technologie müssen Sie überlegen, wie sie zur Lösung Ihrer Geschäftsprobleme eingesetzt werden kann. Bevor Sie sich mit generativer KI befassen, sollten Sie mit jemandem zusammenarbeiten, der Sie bei der Umsetzung einer strategischen, finanzorientierten Technologie-Roadmap für die Transformation (zusammen mit den Vorteilen der Wertrealisierung) unterstützen kann.
• Berücksichtigen Sie die ethischen Implikationen. Es muss sichergestellt werden, dass die Daten, mit denen diese Modelle trainiert werden, unvoreingenommen und repräsentativ sind und dass die verwendeten Algorithmen bestehende Verzerrungen nicht aufrechterhalten oder verstärken. Darüber hinaus ist es wichtig, die Ergebnisse regelmäßig zu überwachen, um unbeabsichtigte Folgen der Technologie zu erkennen und anzusprechen.
• Kommunizieren Sie darüber mit Ihren F&A-Teams. Ihr Team sollte wissen, wie diese Technologie Ihre Belegschaft unterstützt. Es wird sich die Frage stellen, ob sie sehr fähige F&A-Fachleute im gesamten Unternehmen ersetzen wird. Wenn die generative KI unter Berücksichtigung dieser Aspekte implementiert wird (und sobald sie von F&A ordnungsgemäß geprüft und bereitgestellt wurde), wird die generative KI eine hybride menschlich-digitale Belegschaft schaffen, die es Ihren Mitarbeitern ermöglicht, Workflows schnell und präzise zu erledigen.

Wenn Sie sich entscheiden, generative KI in großem Maßstab einzuführen und zu implementieren, hilft Ihnen das IBM Center of Excellence für generative KI bei der Auswahl des richtigen KI-Toolkits, um vertrauenswürdige KI sicher bereitzustellen und Unternehmens-KI wie IBM watsonx, ein Portfolio von KI-Produkten zu nutzen (oder sogar einen Mix), der auf Ihren individuellen geschäftlichen Herausforderungen und Zielen basiert. Wir können Ihnen helfen, eine strategische Roadmap für die Transformation zu erstellen, damit generative KI einen enormen geschäftlichen Mehrwert schaffen und die betriebliche Effizienz verbessern kann.

Mehr entdecken Sie in dieser Blog-Reihe, Die Zukunft des Finanzwesens mit generativer KI, um mehr darüber zu erfahren,wie generative KI F&A-Fachleuten helfen und F&A-Funktionen rationalisieren und verbessern kann.