Was sollten FP&A-Profis beachten und erkunden, wenn sie GenAI-Lösungen bewerten?

Die Realität von heute – trotz des Hypes – ist jedoch, dass die Einführung von GenAI in FP&A noch im Anfangsstadium steckt. 

Damit GenAI dem CFO-Büro wirklich einen Mehrwert bietet, muss es von ethischen Erwägungen geleitet, den Unternehmensrichtlinien entsprochen und einen tatsächlichen Anwendungsfall für die Endbenutzer Ihres Systems haben. 

In diesem Blog werden wir uns ansehen, was FP&A-Profis beachten und erkunden sollten, wenn sie GenAI-Tools bewerten, wo die Anwendungsfälle liegen und wie die Zukunft von GenAI in der Finanzbranche aussieht. 

Die Rolle von KI in FP&A ist klar 

KI kann dabei helfen, integrierte Daten über Systeme in der Cloud zu nutzen. Mit dieser 360-Grad-Datenübersicht kann KI Daten aus mehreren Funktionen leicht in einen Bericht einbeziehen, nicht nur schnell, sondern auch mit großer Genauigkeit. Mit Legacy-Systemen könnte die Generierung solcher Berichte große manuelle Anstrengungen erfordern und außerdem fehleranfällig sein. 

Eine Umfrage von Gartner zeigt, dass ein Drittel der Buchhalter aufgrund von Kapazitätsbeschränkungen mehrere finanzielle Fehler pro Woche macht, wobei 59 % monatlich Fehler machen. 

Dies unterstreicht den Hauptanwendungsfall für KI in der Finanzbranche: Aufgrund eines weltweiten Mangels an qualifizierten Buchhaltern und eines erhöhten Bedarfs an Planung und Prognose sind die meisten Finanzteams gezwungen, mit größeren Arbeitslasten umzugehen, was zu Burnout und kostspieligen finanziellen Fehlern führen könnte – unabhängig davon, wie erfahren Ihr Team ist. 

Neben den erweiterten Berichterstattungsfunktionen gibt es auch andere reale Anwendungsfälle für KI. Zum Beispiel ermöglichen bestimmte Funktionen innerhalb eines Cloud-fähigen ERP-Systems nicht-technischen Finanzmitarbeitern, maßgeschneiderte Prozesse und Erweiterungen ihres Systems ohne technisches Training in Codierung zu erstellen. 

Durch Natural Language Processing, Low-Code-Tools oder sogar intelligente Assistenten kann KI die harte Arbeit beim Codieren übernehmen und den Benutzern Ihres Systems, die es am besten kennen, bei der Erstellung von Prozessen und Erweiterungen Ihres Systems helfen, die finanzielle Prozesse optimieren. 

Schließlich kann KI strategische Aufgaben wie die Prognose und Planung verbessern. Mit KI können Benutzer Prognosen erstellen und maschinelles Lernen nutzen, um potenzielle Szenariomodelle basierend auf Berichten zu präsentieren. 

Dies automatisiert nicht die strategischen Prozesse eines Finanzteams, sondern hilft bei der Datenkonsolidierung, erfordert jedoch immer noch menschliche Logik, um effektiv zu interpretieren und zu strategisieren. Darüber hinaus bedeutet die eingesparte Zeit bei manuellen Aufgaben, dass Finanzteams mehr Zeit für die Entwicklung von Strategien aufwenden können, anstatt manuell Daten zu konsolidieren. 

Diejenigen, die derzeit Automatisierung einsetzen, werden einen Wettbewerbsvorteil gegenüber denen erlangen, die Berichte erstellen und Daten mit Legacy-Systemen wie Excel konsolidieren. Laut einem aktuellen Bericht von Raconteur sind 96 % der Mitarbeitenden, die generative KI für die Arbeit verwenden, der Ansicht, dass dies ihre Produktivität erhöht. 

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Die potenziellen Anwendungsfälle von KI in der Finanzbranche 

Wie bereits erwähnt, steckt GenAI in FP&A noch in den Kinderschuhen, und die aktuellen Anwendungsfälle zeigen nur einen kleinen Teil dessen, was möglich sein könnte. Langfristig wird KI in FP&A eine Rolle spielen, die sich schnell weiterentwickelt, während sich die Technologie weiterentwickelt und die ethische Governance ausgearbeitet wird. 

In den kommenden Monaten sollten FP&A-Profis Zeit darauf verwenden, die Technologie zu verstehen, ihre tatsächlichen Fähigkeiten heute zu erkennen, was mit der Entwicklung der Tools möglich sein könnte, und beginnen, zu ermitteln, was Sie tun müssen, um den Anwendungsfall für Ihre Organisation auszubauen, um einen Mehrwert zu schaffen. 

Hier sind einige potenzielle Anwendungsfälle für KI in der Finanzbranche in der Zukunft: 

• Viele Führungskräfte, Executives usw., werden einen FP&A-Bericht mit Erkenntnissen, Notizen, Prognosen, Strategien und mehr versehen. Es könnte in Zukunft möglich sein, dass KI auch diese Anmerkungen berücksichtigt und das maschinelle Lernen informiert, aber auch in der Lage ist, diese Kommentare in einem Bericht zusammenzufassen. 
• Wenn sie vollständig auf organisationsbezogene Daten trainiert sind, gibt es keinen Grund, warum KI keine interessanten Strategien entwickeln könnte, die Menschen aufgrund von Vorurteilen und Erfahrungen möglicherweise nicht einfallen. 
• KI könnte recht detaillierte Berichte über das Kundenverhalten erstellen und möglicherweise Kundenpersonas aus spezifischen Finanzdaten ableiten. KI hat die nachgewiesene Fähigkeit, Muster in Zahlen zu identifizieren, die für Menschen schwer zu erkennen sind. 
• Ein einfacher Dashboard-Assistent kann Abweichungen in Daten vorschlagen und/oder einfügen oder bedingte Formatierungen anwenden, was einem Menschen viel Zeit sparen könnte. 
• Ebenso könnte KI die finanzielle Risikobewertung und -verwaltung transformieren, indem sie potenzielle Risiken und Prognosen aus Daten erkennt, die für Finanzmitarbeitenden möglicherweise nicht offensichtlich sind. 

Die Realität von KI in der Finanzbranche 

Geschichtenerzählen mit Daten erfordert heute noch menschliche Überwachung und Anleitung. Es ist wahrscheinlich, dass sich die Rolle der FP&A-Profis in Zukunft ändern wird, aber indem man jetzt KI untersucht, einschließlich der Frage, wie man sie ethisch und verantwortungsbewusst implementiert und investiert, können FP&A-Teams lernen, wie man Wert schafft, wenn sie in KI investieren. 

Die größte Herausforderung besteht darin, dass generative KI-Anwendungen einen Trainingsdatensatz benötigen, um maschinelles Lernen effektiv zu machen. Obwohl GenAI sich bemerkenswert schnell bewegt, scheint es noch keinen sicheren Weg für Organisationen zu geben, ihre sensiblen Finanzinformationen einzugeben, um ein gültiges Trainingsmodell zu erstellen. 

Dies birgt offensichtlich eine Vielzahl von Herausforderungen, da Finanzdaten für ein Unternehmen möglicherweise die sensibelsten sind. Die Überlegung, welche Informationen erforderlich sind, um die GenAI-App zu trainieren, ist anspruchsvoll - Wie gewähren Sie Zugang zu den Teilkonzepten? Welche Informationen geben Sie preis? Wie schützen Sie die Daten? 

Letztendlich müssen Sie sich an Ihre Unternehmensrichtlinien halten – zum Beispiel, welche Richtlinie hat Ihr Unternehmen bezüglich der Weitergabe sensibler Finanzinformationen an eine externe App? Wie stellen Sie sicher, dass Daten nicht dem öffentlichen Internet ausgesetzt sind? Wie trainieren Sie die App, um sicherzustellen, dass sie eine genaue Analyse liefert? 

Obwohl die Möglichkeiten von KI endlos erscheinen, erfordern viele reale Schwachstellen ethische und logische Überlegungen für den Erfolg. KI ist zweifellos ein großes Ziel für Cyberkriminelle, insbesondere für diejenigen Organisationen, die KI in ihren Finanzteams ohne die richtigen Vorbereitungen oder Überlegungen implementieren. 

Unit4 kann Ihnen helfen, den Anwendungsfall für KI in Ihren Finanzteams zu verstehen 

Unit4 verfügt über mehrere KI-Fähigkeiten, die in unsere Cloud-Plattform integriert sind. Wir untersuchen auch die Nutzung von KI, um unseren Kunden zu helfen, Einsichten aus ihren Finanzdaten mithilfe von KI-fähigen FP&A-Tools und intelligenter Unterstützung einfacher zu kommunizieren. 

Sprechen Sie noch heute mit unserem Vertriebsteam und entdecken Sie, wo KI in Ihrer Organisation eingesetzt werden kann. Um mehr über die ERP- und FP&A-Lösungen von Unit4 und deren Nutzung von KI zu erfahren, besuchen Sie unsere Website für weitere Informationen.