Wie man kritische F&A-Funktionen mit generativer AI strafft und verbessert

Stellen Sie sich die Zukunft des Finanz- und Rechnungswesens (F&A) vor. In dieser Zukunft ist Ihre F&A-Abteilung auf dem neuesten Stand. Vielleicht verwenden Sie ein Enterprise Resource Planning (ERP)-System der nächsten Generation und eine unübertroffene F&A-Planungsplattform, die erweiterte vorausschauende Analyse bereitstellt. Möglicherweise haben Sie auch die neuesten cloudnativen Innovationen bereitgestellt und dabei Ihre Betriebskosten gesenkt. Ihr vorausschauender, strategischer CFO treibt die KI-Bemühungen voran, um proaktive Erkenntnisse im gesamten Unternehmen zu ermöglichen und gleichzeitig Geschäftsprozesse zu rationalisieren und die Leistung zu optimieren. Sie sind mit ganzheitlichen und ungeschönten Daten ausgestattet, die der F&A-Abteilung einen End-to-End-Überblick über die gesamte Wertschöpfungskette Ihres Unternehmens (Kunden, Lieferanten, Wettbewerber sowie Front- und Back-Office-Abläufe) geben. Sie sitzen an der Spitze der Innovation in Ihrem Unternehmen und sind ein Katalysator für Veränderungen. Aber jetzt haben Sie die Aufgabe, das unternehmensweite Wachstum voranzutreiben und die digitale Transformation voranzutreiben, um sicherzustellen, dass Ihr Unternehmen operative Exzellenz erreicht.

IBM Consulting verfügt über die Branchenexpertise, die Sie benötigen, um zu verstehen, wie Sie aus bestimmten Workflows (wie Record-to-Report, Lead-to-Cash, Procure-to-Pay und anderen) Nutzen ziehen können, indem Sie diese Prozesse mit neuen KI-Funktionen erweitern. Wir können die Technologie in den Kernprozessen des Finanzwesens sinnvoll einsetzen, indem Sie Aufgaben rationalisieren und die Arbeitsweise von F&A-Fachleuten in Zukunft revolutionieren. Eine kürzlich durchgeführte IBV-Studie über die Modernisierung von Record-to-Report mit KI ergab, dass „Unternehmen, die KI in Record-to-Record integrieren, eine um 66 % schnellere Zykluszeit bei der Verarbeitung von Journaleinträgen erzielen“.

Darüber hinaus können einige große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) bereits auf der Grundlage des Wissens, das aus den riesigen Datensätzen, die von F&A-Abteilungen genutzt werden, gewonnen wird, recherchieren und zusammenfassen, übersetzen und interpretieren, generieren und erstellen, verstehen und berichten, kommunizieren und sich engagieren. Und es gibt noch viel mehr zu berücksichtigen (z. B. regulatorische Einschränkungen), wenn es um die Einführung generativer KI geht.

Generative KI kann die Record-to-Report-Funktion und die Plan-to-Insights-Unterfunktionen nutzen. Im Folgenden sind einige Aufgaben aufgeführt, bei denen wir klare Chancen für den Einsatz generativer KI (sowie dialogorientierter KI-Fähigkeiten) sehen, um diese äußerst wichtigen F&A-Funktionen zu rationalisieren und zu verbessern:

• Recherchieren und zusammenfassen: Generative KI ist in der Lage, große Datenmengen recherchieren, wichtige Erkenntnisse gewinnen und komplexe Texte zusammenfassen (wie Forschungs- und Rechnungslegungsstandards, Generally Accepted Accounting Principles (GAAP), Leitfäden, Kurzberichte und Veröffentlichungen). Dann kann Sie diese Informationen synthetisieren und Erkenntnisse zusammenfassen, um die Finanztransaktionen des Unternehmens angemessen zu behandeln, die Auswirkungen zu bewerten und wichtige technische Rechnungslegungsfragen und Offenlegungspflichten zu beantworten.

• Übersetzen und interpretieren: Generative KI ist in der Lage, Daten in eine Erzählung zu übersetzen und zu interpretieren, die Erkenntnisse und Anleitungen für die interne oder externe Berichterstattung mit Handlungsempfehlungen liefert. Generative KI kann beispielsweise Buchhaltungsrichtlinien übersetzen und – zusammen mit einer detaillierten Erklärung – in einer Abfolge von transaktionsorientierten Buchhaltungsjournalen interpretieren.

• Generieren und erstellen: Generative KI kann Berichte mit ausführlichen Kommentaren erstellen, E-Mails verfassen und neue Inhalte erstellen. Generative KI kann anhand historischer Finanzdaten, Berichtsvorlagen und regulatorischer Anforderungen trainiert werden, um standardisierte Finanzberichte zu generieren (und maßgeschneiderte Berichte zu erstellen, die auf die spezifischen Bedürfnisse der Stakeholder zugeschnitten sind).

• Verstehen und berichten: Generative KI kann Finanzdaten verstehen und auswerten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und den Entscheidungsprozess zu unterstützen. So kann es beispielsweise Finanzdaten wie Einnahmen, Ausgaben, Rentabilität, Cashflow, Betriebskapital und andere relevante Finanzdaten erfassen, um wichtige Trends und Erkenntnisse zusammen mit leicht verständlichen Kommentaren und Darstellungen zu melden.

• Conversion und Engagement: Generative KI kann in Echtzeit in einen interaktiven Dialog treten, um sofortige Antworten und Erklärungen zu liefern und so eine zeitnahe Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Durch die Kombination von Konversationsfunktionen kann die generative KI beispielsweise dynamische, interaktive und aufschlussreiche Finanzkommentare bereitstellen, die Fachleuten eine Entscheidungsfindung ermöglichen.

Das Center of Excellence for Generative AI von IBM transformiert zentrale Geschäftsprozesse, Erfahrungen und IT-Abläufe und profitiert von den Erkenntnissen aus unseren Kundenprojekten im Bereich KI. Unser Full-Stack-Ansatz bietet ein Portfolio von KI-Produkten für die Entwicklung und Bereitstellung traditioneller maschineller Lernfunktionen und neuer generativer KI-Funktionen auf der Grundlage von Foundation Models.

Erkunden Sie weitere Beiträge in dieser Blog-Reihe, The Future of Finance with Generative AI, um mehr darüber zu erfahren,wie KI F&A-Experten helfen kann und wie Sie die Effizienz Ihrer Finanzabläufe mit KI verbessern können.