Die Revolution des Rechnungswesens im Zeitalter der Digitalen Transformation, Teil III

In einer Welt, die von ständigem Wandel geprägt ist, spielt die digitale Transformation eine zentrale Rolle für Unternehmen, die erfolgreich in die Zukunft blicken wollen. Unter dem Dach der digitalen Transformation haben sich zwei herausragende Technologien etabliert: die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) und das maschinelle Lernen (ML). Eine echte digitale Transformation ist also technologiegetrieben und erfordert von den Verantwortlichen im Finanz- und Rechnungswesen, sich ein technologisches Grundwissen darüber anzueignen. Dieses Grundwissen, gepaart mit der fachlichen Expertise und Erfahrung bildet die ideale Grundlage für eine erfolgreiche digitale Transformation. 

Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA)

RPA befreit menschliche Mitarbeiter von monotonen, sich wiederholenden Aufgaben und eröffnet Raum für strategisch bedeutendere Aktivitäten. Bots, die ohne Unterbrechung arbeiten, beschleunigen nicht nur Prozesse, sondern eliminieren auch Engpässe, die durch manuelle Eingriffe entstehen.

Menschliche Fehler gehören zu manuellen Prozessen, doch RPA minimiert dieses Risiko, indem vordefinierte Regeln konsequent befolgt werden. Diese Präzision ist vor allem im Finanzbereich der Unternehmen von entscheidender Bedeutung.

Obwohl die Implementierung von RPA eine anfängliche Investition erfordert, überwiegen die langfristigen Vorteile die Kosten. Unternehmen können mit denselben oder sogar reduzierten Personalressourcen mehr Leistung erzielen, was zu erheblicher Kosteneffizienz führt.

Ein weiterer entscheidender Aspekt, in dem RPA unterstützen kann, ist die Compliance. Viele Geschäftsprozesse erfordern strikte Einhaltung von Vorschriften, die RPA sicherstellt, indem Prozesse konsistent nach definierten Regeln durchgeführt werden.

RPA bietet eine skalierbare Lösung für wachsende Unternehmen, indem es erhöhte Arbeitslasten bewältigen kann, ohne dass eine proportional große Personalexpansion erforderlich ist.

RPA in der Praxis

RPA verkürzt Bearbeitungszeiten drastisch, was zu schnelleren Durchlaufzeiten für Kunden und Stakeholder führt und letztendlich die Kundenzufriedenheit stärkt. Bei der Ausführung von Aufgaben hinterlassen Bots digitale Datenspuren, die für analytische Zwecke genutzt werden können.

Im Finanz- und Rechnungswesen übernimmt RPA Aufgaben wie die Zahlungseingangsverarbeitung, Kreditoren- und Debitorenbuchhaltung. Bots können Daten extrahieren, mit Bestellungen abgleichen und Systeme aktualisieren, wodurch manueller Aufwand reduziert und Fehler minimiert werden.

Im Kreditmanagement automatisiert RPA repetitive Aufgaben wie das Onboarding von Neukunden oder die Prüfung und Freigabe gesperrter Aufträge. Das ermöglicht den Kreditmanagern, sich auf strategische Aufgaben und Analysen zu konzentrieren.

RPA hat auch erhebliche Auswirkungen im Kundenservice bzw. dem Debitorenmanagement: Die Technologie unterstützt die Bearbeitung von Kundenanfragen und Reklamationen, automatisiert Antworten und initiiert sogar komplexe Prozesse wie Rückerstattungen oder E-Mails mit Zahlungslinks.

Die Rolle des maschinellen Lernens

Maschinelles Lernen (ML) ermöglicht Unternehmen, große Datenmengen zu analysieren und zu interpretieren, um Erkenntnisse, Muster und Trends aufzudecken. Diese Technologie spielt eine entscheidende Rolle in der digitalen Transformation im Finanz- und Rechnungswesen.

Eine der Stärken von ML ist die Fähigkeit, enorme Datenmengen zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Unternehmen sammeln Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Kundeninteraktionen, Verkaufstransaktionen und externen Informationen, z.B. von Wirtschaftsauskunfteien oder Kreditversicherern. 

ML-Algorithmen können diese Daten durchkämmen, um Muster und Korrelationen zu identifizieren. Durch die Nutzung dieser Erkenntnisse können Unternehmen datengesteuerte Entscheidungen treffen, die zu verbesserten Prozessen und optimaler strategischer Ausrichtung führen.

ML in der Praxis

Im Finanz- und Rechnungswesen nutzt ML die Erkennung von Anomalien, um ungewöhnliche Transaktionsmuster zu erkennen und Kreditrisiken zu bewerten. ML trägt nicht nur dazu bei, finanzielle Verluste zu vermeiden, sondern stärkt auch das Vertrauen der Kunden.

Damit kann erstmals ein valides Predictive Management installiert werden. Anwendungen, die ML nutzen, können Vorhersagen unter Angabe der Eintrittswahrscheinlichkeit treffen und sogar treffgenaue Handlungsempfehlungen abgeben. 

Fazit

Während die Vorteile der digitalen Transformation unbestreitbar sind, bringen die damit einhergehenden Herausforderungen wie Legacy-Systeme, Widerstand gegen Veränderungen und Bedenken bezüglich der Cybersicherheit auch Hürden mit sich. Eine erfolgreiche digitale Transformation erfordert eine umfassende Strategie, die diese Herausforderungen angeht und dabei Menschen, Prozesse und Technologien gleichermaßen berücksichtigt. RPA und ML sind dabei nicht nur Werkzeuge, sondern Schlüsselakteure auf dem Weg zu einer agilen, innovativen und effizienten Zukunft für die Finanzbereiche der Unternehmen.