Illustration Absmeier foto freepik ki

Täglich entstehen in jedem Unternehmen zahllose Daten über verschiedene Kanäle, von denen viele das Business voranbringen und sogar Wettbewerbsvorteile schaffen könnten. Voraussetzung dafür ist jedoch, dass der Informationsfluss strukturiert und verlässlich verwaltet wird. Das ist eine zentrale Aufgabe für CFOs, die dafür auf Enterprise-Information-Management-Systeme (EIM) setzen. Wie können sie von den neuen Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz profitieren?

Mehr Daten, weniger Transparenz

EIM betrachtet Information als eine kritische Ressource und regelt, wie diese im Sinne der Geschäftsanforderungen erfasst, verwaltet, verarbeitet und genutzt wird. Dabei muss sowohl die Informationssicherheit als auch die Einhaltung von Vorschriften sichergestellt sein. Insbesondere Compliance und Datenschutz gewinnen dabei zunehmend an Gewicht. Vorschriften wie die DSGVO beispielsweise erfordern die sichere Speicherung und Verwaltung von Informationen.

Wo mehr Daten anfallen, ist es schwieriger, den Überblick zu behalten. Die Bedeutung von EIM wächst deshalb proportional mit dem Anstieg der weltweiten Daten- und Dokumentenmengen, die laut International Data Corporation (IDC) 2025 voraussichtlich 175 Zettabyte erreichen wird. Nur durch die strategische Datennutzung können Unternehmen auch tatsächlich bessere Entscheidungen treffen. EIM arbeitet daher technologieübergreifend und integriert sich nahtlos in die IT-Landschaft. Es umfasst Bereiche wie Content Management, Data Governance und Business Intelligence.

Der Einsatz von EIM hat jedoch auch geschäftskritische Gründe – und zwar in unterschiedlichen Bereichen. Ohne eine leistungsfähige EIM-Lösung sinkt beispielsweise die Fähigkeit, Unregelmäßigkeiten und Betrugsfälle frühzeitig zu erkennen, wodurch das Risiko von Geldstrafen und Reputationsschäden steigt. Zudem kann ein inkonsistenter Mix aus Dokumententypen und Ablageorten Mitarbeitende schnell überfordern. Nicht zuletzt erschweren über verschiedene Plattformen verstreute Informationen die effiziente Verwaltung erheblich. Im Vertragsmanagement drohen Vertragsverletzungen, langsame Verwaltungsprozesse und unklare Dokumentationsregeln, wenn kein durchdachtes EIM angewendet wird.

KI und EIM: eine unschlagbare Kombination

Künstliche Intelligenz erweitert die klassischen EIM-Funktionen und ist ein zentraler Innovationshebel in modernen EIM-Systemen. In der Kombination von EIM mit KI lässt sich viel Potenzial freisetzen – auch für den CFO. Informationen lassen sich dank KI schneller erfassen, besser verstehen und effizienter nutzen. Gerade in komplexen Prozessen reduziert KI manuelle Aufwände signifikant, erhöht die Informationsqualität und schafft die Grundlage für bessere Entscheidungen. Intelligente Dokumentenerkennung analysiert Inhalte automatisch, sodass Dokumente klassifiziert und automatisch abgelegt werden. Das spart Zeit und reduziert Fehler.

Dort, wo herkömmliche Systeme an Grenzen stoßen, etwa bei der Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Daten, helfen semantische Analyse und Natural Language Processing (NLP). Die kontextbasierte Suche und intelligente Empfehlungen reduzieren Suchaufwände und unterstützen die Entscheidungsfindung. Verwandte Dokumente werden durch Metadaten verknüpft. EIM-Lösungen steigern so die Transparenz und stellen sicher, dass relevante Daten schnell gefunden werden. Darüber hinaus eliminieren automatisierte Workflows und Validierungen fehleranfällige Prozesse. Der Zugriff wird dabei durch die rollen- und kontextbasierte Zugriffsteuerung geregelt. So wird gewährleistet, dass jede Person genau die Informationen erhält, die relevant und zulässig sind und somit nur berechtigte Personen auf kritische Daten zugreifen dürfen.

Blick in die Praxis: KI in der Verwaltung von Lieferantenakten

Die Bearbeitung von Lieferantenakten ist ein praxisnahes Anwendungsfeld für KI und EIM, denn hier fallen große Mengen heterogener Dokumente wie E-Mails, Verträge und Zertifikate an. Mittels einer intelligenten Dokumentenerkennung und -klassifikation werden Lieferantendokumente automatisch den richtigen Kategorien zugeordnet. Dadurch startet ein passender Bearbeitungsworkflow.

Die KI erkennt dabei komplexe Inhalte, etwa spezifische Klauseln zu Vertraulichkeit in Verträgen, und markiert sie automatisch. Zudem hilft sie bei der Ermittlung von Qualitätsproblemen, indem sie beispielsweise Reklamationen ausliest. Im Anschluss führt sie Informationen aus verschiedenen Dokumenten zusammen, um die Lieferantenbewertung zu unterstützen. Sie berechnet Kennzahlen wie die Reklamationsquote, überprüft Zertifikate hinsichtlich Gültigkeit und Standards (z. B. ISO 9001) und vergleicht Ist- mit Soll-Lieferterminen. Die KI erkennt außerdem Rollen und Ziele. Durch die kontextsensitive Zugriffssteuerung erhalten Qualitätsmanager automatisch nur die für sie relevanten Inhalte, wie QS-Berichte oder Auditprotokolle. Damit verhindert die KI eine Informationsüberflutung, filtert irrelevante Informationen heraus und hebt kritische Punkte chronologisch hervor – für mehr Effizienz und Transparenz.

Erfolgsfaktor EIM

Die Einbindung eines EIM in die IT-Struktur eines Unternehmens setzt eine durchdachte Strategie voraus. Dazu gehört die Auswahl geeigneter Technologien, eine sorgfältige Implementierung und Anpassung, eine geordnete Datenmigration sowie eine fortlaufende Analyse und Optimierung im laufenden Betrieb. Eine moderne EIM-Plattform mit integrierten KI-Funktionen sollte flexibel und skalierbar gestaltet sein, um auch künftigen Anforderungen problemlos standzuhalten. KI macht EIM zu einem wirkungsvollen Instrument, um Prozesse noch weiter zu optimieren, regulatorische Vorgaben zuverlässig einzuhalten und den unternehmensweiten Informationswert gezielt zu erschließen.

Axel Beck, Head of IC Invoice Management and Document Solutions, KPS Transformation

Axel Beck ist Head of IC Invoice Management and Document Solutions bei der KPS Transformation GmbH. Er verfügt über mehr als 20 Jahre internationale Beratungserfahrung und begann seine berufliche Laufbahn am Deutschen Forschungszentrum für künstliche Intelligenz. In den letzten 15 Jahren konzentrierte er sich auf das Thema Rechnungsmanagement, einschließlich aller Prozesse von der Rechnungsdatenerfassung über workflowbasierte Prüfprozesse bis hin zum intelligenten Aktenmanagement auf Basis von Enterprise-Information-Management-Systemen.

Fünf Schritte zum erfolgreichen EIM

Wie setzen Unternehmen EIM in der Praxis um? Diese fünf Schritte dienen als Hilfestellung:

Schritt 1: Bedarfsanalyse und Zielsetzung
Definition von spezifischen Anforderungen und klaren Zielen, z. B. die Steigerung der Compliance oder die Verbesserung der Informationsverfügbarkeit. Analyse der kritischsten Geschäftsprozesse und Systeme, die von der EIM-Integration profitieren und entsprechend betroffen sind.

Schritt 2: EIM-Technologie auswählen
Recherche von geeigneten Technologien unter Einbeziehung der relevanten Schnittstellen und APIs für die nahtlose Integration mit anderen Unternehmensanwendungen.

Schritt 3: Implementierung und Anpassung
Optimierung auf die speziellen Anforderungen des Unternehmens hin und Schulung der Mitarbeitenden im Umgang mit EIM.

Schritt 4: Datenmigration und Integration
Übertragung bestehender Daten in das EIM-System und Gewährleistung einer reibungslosen Integration mit Altsystemen bei ständiger Berücksichtigung von Sicherheitsstandards und Compliance-Anforderungen.

Schritt 5: Überwachung und kontinuierliche Verbesserung
Sammeln von Nutzer-Feedback, regelmäßige Optimierung und Anpassung des Systems an sich ändernde Anforderungen.

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