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

By Southard Jones
6 min read

Nach der ersten Fragerunde mit Ray Wang, Principal Analyst und Chairman von Constellation Research, rรผckte das Thema Process Mining stรคrker in den Mittelpunkt. Diskutiert wurde auch das Konzept von โ€žEnterprise Performance Accelerationโ€œ โ€“ ein wichtiger Wegbereiter fรผr reibungslose Finanzprozesse.

In diesem Blog-Post nennt Wang 7 Grรผnde, warum Reibung in Finanzprozessen nur mit Process-Mining-Technologie beseitigt werden kann. Darรผber 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 โ€žFrictionless Financeโ€œ. Die Finanzindustrie der Zukunft ist von Datenanalysen und Actionable Metrics geprรคgt. Process Mining ist das einzige Tool, das diesen Anforderungen gerecht wird. Nachfolgend habe ich 7 Grรผnde aufgelistet, die illustrieren, warum Process-Mining-Technologie das Fundament fรผr reibungslose Finanzprozesse bildet:

1. Prozesstransparenz: Ohne Process Mining fehlt Ihnen der Durchblick hinsichtlich der einzelnen Phasen Ihrer Finanzprozesse โ€“ Punkt. Process-Mining-Technologie wird abteilungsรผbergreifend an Ihre Systeme angebunden, damit keine Datensilos entstehen. Die Systeme werden dabei so organisiert, dass Sie ein transparentes und lรผckenloses Bild von Prozessablรคufen erhalten.
2. Benachrichtigungen: In einer von Reibung befreiten Umgebung wissen Fรผhrungskrรคfte genau, was wann zu tun ist. Process Mining benachrichtigt User proaktiv รผber Verรคnderungen sowie neue Chancen und Herausforderungen.
3. Empfehlungen: KI-Technologie wie die von Celonis versorgt Finanzteams mit Messdaten, die direkt in Aktionen umgesetzt werden kรถnnen. Sie erhalten Handlungsempfehlungen, die Sie beim Vorantreiben wichtiger Geschรคftsinitiativen unterstรผtzen.
4. Automatisierung: Die durch Process Mining gewonnenen Erkenntnisse mรผnden in Empfehlungen zur Automatisierung manueller Ablรคufe. Das Resultat ist ein beschleunigter Finanzprozess โ€“ schnellere Entscheidungsfindung, weniger Nachbesserung, geringere Fehleranfรคlligkeit und (in der Regel) betrรคchtliche jรคhrliche Kapitaleinsparungen.
5. Prognose: Process Mining erkennt im Laufe der Zeit Muster in Ihren Daten und kann die Folgen von Handlungen dank Machine Learning zuverlรคssig vorhersagen.
6. Prรคvention: Vermeiden Sie Geschรคftsrisiken, Retouren, Maverick Buying und andere Probleme, bevor sie Ihrem Unternehmen realen Schaden zufรผgen.
7. Situationswissen: Fragen Sie sich manchmal: โ€žWo muss ich ansetzen, um mein Unternehmen voranzubringen? Was kann ich รผberhaupt tun?โ€œ Process Mining hilft Anwendern, Prozesse zu erkennen, zu verbessern und zu รผberwachen. So ist jederzeit klar, welche Fortschritte auf dem Weg zu reibungslosen Finanzprozessen bereits gemacht wurden.

F: Wie kann Process Mining Finanzprozesse beschleunigen?

A: Einfach ausgedrรผckt verwandelt Process Mining jeden einzelnen Finanzprozess in eine โ€žErfahrungโ€œ. Jede KI-gestรผtzte Analyse und Empfehlung erfolgt auf Basis abteilungsรผbergreifender, praxisbezogener Messdaten und wird mit Umsatz- und Kostenzielen korreliert. Plรถtzlich erkennen Sie direkte Verbindungen zwischen Finance und HR, Marketing und Lieferkette.

Auf der Grundlage dieser Daten kรถnnen Sie MaรŸnahmen ergreifen, die die Wertschรถpfung maximieren und Ihre Finanzprozesse beschleunigen, indem Entscheidungszyklen verkรผrzt und Vermutungen obsolet gemacht werden sowie Reibung beseitigt wird.

Im Detail funktioniert das folgendermaรŸen:

Phase 1: Handlungen innerhalb von Finanzprozessen โ€“ ob Kreditoren- oder Debitorenbuchhaltung, Spesenabrechnung, Bestandsverwaltung oder Lohnbuchhaltung โ€“ hinterlassen โ€ždigitale FuรŸspurenโ€œ, die von Ihren Datensystemen erfasst werden.

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

Phase 3: Jetzt kann Ihr Team Datenmodelle in groรŸem MaรŸstab mittels sogenannter โ€žAnticipatory Analyticsโ€œ (diese umfassen Prognosen und Empfehlungen) personalisieren, was enormes Potenzial zur Prozessbeschleunigung freisetzt.

Nehmen wir das Beispiel Debitorenbuchhaltung. Vielleicht sollten Sie in Erwรคgung ziehen, mehr Rabatte anzubieten, um den Umsatz anzukurbeln. Unter Umstรคnden wรผrde es auch Sinn machen, Lieferantenrechnungen nicht zu frรผh zu begleichen, um den Cashflow zu verbessern. Vielleicht sollten Sie zudem รผber ein Programm zur Begrenzung Ihrer Ausgaben nachdenken.

Phase 4: Hier findet die eigentliche Wertschรถpfung statt โ€“ diese kann finanzieller oder anderweitiger Natur sein. Sie รคuรŸert 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 Mรถglichkeit, die bereitgestellten Datenmodelle zu personalisieren, damit Finanzprozesse noch intelligenter und effektiver optimiert werden kรถnnen.

Je intelligenter Ihr operativer Betrieb aufgestellt ist, desto mehr Vorschlรคge erhalten Sie zur Prozessoptimierung, und das Automatisierungspotenzial nimmt unaufhรถrlich 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 fรผr Unternehmen ist dabei, dass sie gleich loslegen und keine Daten aufbereiten mรผssen. Der gesamte Datenbestand stammt aus den angebundenen Systemen und kann sofort als Lerngrundlage genutzt werden.

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

Wichtig ist, die Discovery-Phase von Process Mining als Ausgangspunkt zu betrachten. Auf dieser Basis kรถnnen Sie Prozesse verbessern und รผberwachen, die zur Erreichung รผbergreifender Unternehmensziele beitragen. Um erfolgreich รœberzeugungsarbeit zu leisten, mรผssen Sie die Reise zu โ€žFrictionless Financeโ€œ Prozess fรผr Prozess in Angriff nehmen.

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