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Reibungslose Finanzprozesse dank Process Mining: Q&A mit Ray Wang, Teil 2

Southard Jones
von Southard Jones
August 06, 2019
Lesezeit: 6 Minuten

Nach der ersten Fragerunde mit Ray Wang, Principal Analyst und Chairman von Constellation Research, rückte das Thema Process Mining stärker in den Mittelpunkt. Diskutiert wurde auch das Konzept von „Enterprise Performance Acceleration“ – ein wichtiger Wegbereiter für reibungslose Finanzprozesse.

In diesem Blog-Post nennt Wang 7 Gründe, warum Reibung in Finanzprozessen nur mit Process-Mining-Technologie beseitigt werden kann. Darüber hinaus skizziert er die 5 Phasen von Process Mining im Bereich Finance.

Q&A: Reibungslose Finanzprozesse dank Process Mining

F: Warum braucht man Process Mining, um Finanzprozesse reibungslos zu gestalten?

A: Process Mining ist kein netter Bonus, sondern ein Muss auf dem Weg zu „Frictionless Finance“. Die Finanzindustrie der Zukunft ist von Datenanalysen und Actionable Metrics geprägt. Process Mining ist das einzige Tool, das diesen Anforderungen gerecht wird. Nachfolgend habe ich 7 Gründe aufgelistet, die illustrieren, warum Process-Mining-Technologie das Fundament für reibungslose Finanzprozesse bildet:

1. Prozesstransparenz: Ohne Process Mining fehlt Ihnen der Durchblick hinsichtlich der einzelnen Phasen Ihrer Finanzprozesse – Punkt. Process-Mining-Technologie wird abteilungsübergreifend an Ihre Systeme angebunden, damit keine Datensilos entstehen. Die Systeme werden dabei so organisiert, dass Sie ein transparentes und lückenloses Bild von Prozessabläufen erhalten.

2. Benachrichtigungen: In einer von Reibung befreiten Umgebung wissen Führungskräfte genau, was wann zu tun ist. Process Mining benachrichtigt User proaktiv über Veränderungen sowie neue Chancen und Herausforderungen.

3. Empfehlungen: KI-Technologie wie die von Celonis versorgt Finanzteams mit Messdaten, die direkt in Aktionen umgesetzt werden können. Sie erhalten Handlungsempfehlungen, die Sie beim Vorantreiben wichtiger Geschäftsinitiativen unterstützen.

4. Automatisierung: Die durch Process Mining gewonnenen Erkenntnisse münden in Empfehlungen zur Automatisierung manueller Abläufe. Das Resultat ist ein beschleunigter Finanzprozess – schnellere Entscheidungsfindung, weniger Nachbesserung, geringere Fehleranfälligkeit und (in der Regel) beträchtliche jährliche Kapitaleinsparungen.

5. Prognose: Process Mining erkennt im Laufe der Zeit Muster in Ihren Daten und kann die Folgen von Handlungen dank Machine Learning zuverlässig vorhersagen.

6. Prävention: Vermeiden Sie Geschäftsrisiken, Retouren, Maverick Buying und andere Probleme, bevor sie Ihrem Unternehmen realen Schaden zufügen.

7. Situationswissen: Fragen Sie sich manchmal: „Wo muss ich ansetzen, um mein Unternehmen voranzubringen? Was kann ich überhaupt tun?“ Process Mining hilft Anwendern, Prozesse zu erkennen, zu verbessern und zu überwachen. So ist jederzeit klar, welche Fortschritte auf dem Weg zu reibungslosen Finanzprozessen bereits gemacht wurden.

F: Wie kann Process Mining Finanzprozesse beschleunigen?

A: Einfach ausgedrückt verwandelt Process Mining jeden einzelnen Finanzprozess in eine „Erfahrung“. Jede KI-gestützte Analyse und Empfehlung erfolgt auf Basis abteilungsübergreifender, praxisbezogener Messdaten und wird mit Umsatz- und Kostenzielen korreliert. Plötzlich erkennen Sie direkte Verbindungen zwischen Finance und HR, Marketing und Lieferkette.

Auf der Grundlage dieser Daten können Sie Maßnahmen ergreifen, die die Wertschöpfung maximieren und Ihre Finanzprozesse beschleunigen, indem Entscheidungszyklen verkürzt und Vermutungen obsolet gemacht werden sowie Reibung beseitigt wird.

Im Detail funktioniert das folgendermaßen:

Phase 1: Handlungen innerhalb von Finanzprozessen – ob Kreditoren- oder Debitorenbuchhaltung, Spesenabrechnung, Bestandsverwaltung oder Lohnbuchhaltung – hinterlassen „digitale Fußspuren“, die von Ihren Datensystemen erfasst werden.

Phase 2: KI-Technologie verfolgt diese Spuren in Ihren Systemen und erstellt daraus Kontextdaten – Sie erfahren im Detail, wo, wann, warum und wie ein Finanzprozess abläuft.

Phase 3: Jetzt kann Ihr Team Datenmodelle in großem Maßstab mittels sogenannter „Anticipatory Analytics“ (diese umfassen Prognosen und Empfehlungen) personalisieren, was enormes Potenzial zur Prozessbeschleunigung freisetzt.

Nehmen wir das Beispiel Debitorenbuchhaltung. Vielleicht sollten Sie in Erwägung ziehen, mehr Rabatte anzubieten, um den Umsatz anzukurbeln. Unter Umständen würde es auch Sinn machen, Lieferantenrechnungen nicht zu früh zu begleichen, um den Cashflow zu verbessern. Vielleicht sollten Sie zudem über ein Programm zur Begrenzung Ihrer Ausgaben nachdenken.

Phase 4: Hier findet die eigentliche Wertschöpfung statt – diese kann finanzieller oder anderweitiger Natur sein. Sie äußert sich beispielsweise in einem erfolgreichen Beschaffungsvorgang, einem neuen Workflow oder gar einem Konsens zur weiteren Vorgehensweise bei einem Projekt.

Phase 5: Jetzt kommt maschinelles Lernen in Spiel. Process Mining gibt Ihrem Team die Möglichkeit, die bereitgestellten Datenmodelle zu personalisieren, damit Finanzprozesse noch intelligenter und effektiver optimiert werden können.

Je intelligenter Ihr operativer Betrieb aufgestellt ist, desto mehr Vorschläge erhalten Sie zur Prozessoptimierung, und das Automatisierungspotenzial nimmt unaufhörlich zu.

F: Das klingt vielversprechend. Aber wie hole ich die Unternehmensleitung mit ins Boot?

A: Process Mining gibt es zwar schon seit einer Weile, doch gerade im letzten Jahr hat die Branche einen enormen Aufschwung erlebt. Wir hatten eine Vielzahl an Anfragen. Besonders attraktiv für Unternehmen ist dabei, dass sie gleich loslegen und keine Daten aufbereiten müssen. Der gesamte Datenbestand stammt aus den angebundenen Systemen und kann sofort als Lerngrundlage genutzt werden.

Mein simpler Vorschlag lautet deshalb: Prozess auswählen und einfach machen! Entscheider können dann aus erster Hand den tatsächlichen mit dem vorgesehenen Prozessablauf vergleichen und nachvollziehen, wie die Kundenerfahrung beeinträchtigt wird. Dabei wird verdeutlicht, welche Vorteile KI und Automatisierung im Finanzwesen oder bei der Optimierung von Geschäftsregeln mit sich bringen.

Wichtig ist, die Discovery-Phase von Process Mining als Ausgangspunkt zu betrachten. Auf dieser Basis können Sie Prozesse verbessern und überwachen, die zur Erreichung übergreifender Unternehmensziele beitragen. Um erfolgreich Überzeugungsarbeit zu leisten, müssen Sie die Reise zu „Frictionless Finance“ Prozess für Prozess in Angriff nehmen.

Southard Jones
Southard Jones
VP, Product Marketing

Southard Jones is Celonis’ VP, Product Marketing. Prior to Celonis, Southard held various executive product and marketing roles at enterprise software companies in the Business Intelligence, Analytics, and Data Science market, including Domino Data Lab, Birst, Right 90, and Siebel Analytics.

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