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Die Rolle der Künstlichen Intelligenz im modernen Finanzcontrolling
Im Gegensatz zum klassischen Controlling unterstützt die Künstliche Intelligenz im Finanzcontrolling mit Algorithmen zur besseren Analyse von Finanzdaten. Sie ist dadurch wesentlich schneller als klassische Systeme und auf diese Weise lassen sich beispielsweise genauere KI-gestützte Vorhersagen von Cashflows auf Basis vergangener Zahlungen oder potenzieller Zahlungsausfälle aufgrund auffälligen Zahlungsverhaltens treffen.
Grundsätzlich lassen sich mithilfe der Künstlichen Intelligenz Buchungsprozesse vereinfachen und so die Buchhaltung insgesamt optimieren. Dabei kann das neue System problemlos in die vorhandene IT-Landschaft integriert werden. Mit der Integration der modernen Software machen Sie Ihr Unternehmen zukunftssicher, denn die Einführung der neuen Technologie ist eine Anpassung an aktuelle Marktanforderungen und ein Mittel zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit, dem sich in Zukunft kaum jemand entziehen können wird.
Prognose von Zahlungseingängen – Welche Herausforderungen haben Finanzabteilungen?
Es gibt eine ganze Reihe von Einflüssen, die die Vorhersage von Zahlungseingängen beeinflussen.
- Datenlücken
Zahlungseingangsprognosen lassen sich schwerer erstellen oder sind ungenauer, wenn die Datenlage lückenhaft ist. - Kundenverhalten
Veränderungen im Zahlungsverhalten sind nur sehr schwer planbar. - Externe Faktoren
Wirtschaftliche Krisen sind schwer vorhersehbar, beeinflussen das Zahlungsverhalten aber erheblich. - Systembrüche
Bei unterschiedlichen Finanzsystemen ist die Zusammenführung der Daten zum Teil problematisch. - Verzögerte Datenaktualisierung
Werden Informationen zeitverzögert bereitgestellt, basieren Prognosen auf veralteten und somit nur bedingt zuverlässigen Daten. - Manuelle Prozesse
Automatisierungslücken können ebenfalls zu verspäteten Daten führen, wenn in bestimmten Bereichen noch manuell gearbeitet wird, sodass eine Echtzeitanalyse nur bedingt stattfinden kann.
Dies sind einige der herausstechenden Herausforderungen bei der Vorhersage von Zahlungseingängen.
Wie Künstliche Intelligenz die Analyse des Zahlungsverhaltens von Kunden unterstützt
Einer der wesentlichen Vorteile der Künstlichen Intelligenz-gestützten Analyse ist die Fähigkeit, alle vorhandenen Daten in Echtzeit auswerten zu können. Dadurch ist die Künstliche Intelligenz beispielsweise in der Lage, Kunden aufgrund ihrer Zahlungstreue mit einer bisher unbekannten Genauigkeit in Risikoklassen einzuteilen.
Trotz der schwierigen Prognose wegen der Unvorhersehbarkeit von bestimmten Ereignissen lässt sich so dennoch ein zuverlässiges Frühwarnsystem aufbauen, das auffälliges Zahlungsverhalten umgehend meldet. Bei diesen dynamischen Prognosen passen sich die Vorhersagen laufend an sich verändernde Daten an und die zusätzliche Integration von Informationen aus Bonitätsauskünften verbessern die Analyse erheblich und Kunden mit ähnlichem Zahlungsverhalten werden automatisch vom System geclustert beziehungsweise gruppiert.
Analysen über einen längeren Zeitraum lassen Trends erkennbar werden, etwa in Bezug auf saisonale Besonderheiten oder branchenspezifisches Verhalten. Mit jedem Schritt und jeder automatisierten Prognose von Forderungseinzügen lernt das System durch Machine Learning dazu und die automatisierten Handlungsempfehlungen werden zunehmend präziser und qualitativ hochwertiger.
Integration von Künstlicher Intelligenz in bestehende Finanzsysteme
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Debitorenmanagement findet über Schnittstellen statt. Sogenannte APIs verbinden die Künstliche Intelligenz mit Ihrer Buchhaltungssoftware und mithilfe der Datenautomatisierung werden Zahlungsdaten in Echtzeit automatisiert übernommen.
Die Integration von Künstlicher Intelligenz in Finanzsysteme zur Zahlungseingangsprognose lässt sich dabei individuell an Ihr bestehendes System anpassen. Grund dafür ist die hohe Kompatibilität moderner KI-Systeme mit den gängigen ERP- und CRM-Systemen.
Die Integration beinhaltet neben der intelligenten Analyse von Zahlungsverhalten und der automatisierten Risikobewertung von Forderungen auch die Erkennung inkorrekter Buchungen, die automatische Erstellung von Reports. Der Einsatz der Künstlichen Intelligenz entspricht dabei den Datenschutz- und Compliance-Vorgaben.
Vorteile des Einsatzes Künstlicher Intelligenz im Finanzcontrolling
Die wichtigsten Vorteile für das Finanzcontrolling durch die Verbesserung des Forderungsmanagements durch Künstliche Intelligenz sind …
- Bessere Liquiditätsplanung
- Reduzierte Zahlungsausfälle
- Höhere Planungssicherheit
- Entlastung der Mitarbeiter
- Erhöhte Transparenz
- Risikominimierung
- Geringere Betriebskosten
- Wettbewerbsvorteil
Phasen der Einführung Künstlicher Intelligenz im Controlling – Unser bewährtes Vorgehensmodell
Um die passenden Tools zur Vorhersage von Zahlungsausfällen mittels Künstlicher Intelligenz ausfindig machen zu können, wird eine genaue Bedarfsanalyse durchgeführt, auf deren Basis ein individuelles KI-Modell entwickelt wird, das exakt die Bedürfnisse Ihres Unternehmens widerspiegelt.
Dabei gehen wir nach dem 4D-Modell vor.
- Discovery
Im ersten Schritt wird die Prozesslandschaft analysiert und es wird genau geprüft, wie Ihre Abläufe aktuell gestaltet sind. - Definition
Es werden die Ziele und Nutzerbedarfe definiert und damit festgelegt, was die Künstliche Intelligenz genau leisten soll und wie die Nutzer mit der Anwendung arbeiten. - Delivery
Die Vorgaben werden in einem Prototyp umgesetzt und Schritt für Schritt getestet. - Direction
In einem kontinuierlichen Verbesserungsprozess werden langfristige Optimierungen auf der Basis von Rückmeldungen durchgeführt, sodass sich das System stetig verbessert.
Verschaffen Sie sich einen Vorsprung: Was Künstliche Intelligenz für die Finanzen Ihres Unternehmens leistet
In erster Linie wirkt sich die Implementierung des Künstlichen Intelligenz-Systems positiv aus auf die Finanzanalyse, die Risikobewertung, die Liquiditätsplanung sowie auf das Forderungsmanagement und das Debitorenmanagement sowie auf die Automatisierung der Prozesse.
Nach der Implementierung verbessert sich das System automatisch, sodass das Machine Learning zur Optimierung der Liquiditätsplanung eine kontinuierliche Verbesserung der Systemleistung nach sich zieht. Es ist demnach ratsam, so früh wie möglich in eine effiziente Liquiditätssteuerung mit KI-Technologien zu investieren.
Künstliche Intelligenz in der Praxis: Erfolgreiche KI-Einführungen im Forderungsmanagement
In unterschiedlichen Branchen wirken Künstliche Intelligenz-gestützte Systeme sehr erfolgreich.
Die Integration von Künstlicher Intelligenz bei:
- SAP in Walldorf führte zu einer verbesserten Liquiditätsplanung
- Collect.AI steigert die Zahlungsquote um durchschnittlich etwa 30 %
- HighRadius reduziert die Forderungslaufzeiten
- Riverty verbessert die Effizienz und Genauigkeit im Forderungsmanagement
- Nexnet sorgt für eine frühzeitige Risikoerkennung und personalisierte Kommunikation im Mahnwesen durch eine KI-Analyse des Zahlungsverhaltens, was die Erfolgsrate von Mahnverfahren erhöht und die Kundenbeziehung fördert.
Wie sieht die Zukunft der Finanzprognosen mit Künstlicher Intelligenz aus?
Auch wenn Künstliche Intelligenz-gestützte Systeme bereits heute extrem leistungsfähig sind, ist in den kommenden Jahren noch einmal ein deutlicher Schub in der Entwicklung zu erwarten. KI-Systeme lernen zunehmend autonom und auch das Anwendungsfeld wird in naher Zukunft durch den sogenannten Agenten eine deutliche Wende erfahren. Denn der Agent wird in der Lage sein, Aufträge innerhalb der digitalen Welt selbstständig zu erfüllen.
Hinzu kommt, dass die Datenbasis zur Erkenntnisgewinnung stetig erweitert wird, die Schnittstellenkompatibilität zunehmen und Vorhersagen individuell auf spezifische Unternehmensstrukturen zugeschnitten werden.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, welche KI-gestützten Lösungen wir konkret in Ihrem Unternehmen umsetzen können, stehen wir Ihnen gerne für ein persönliches Gespräch zur Verfügung!
