Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind Schlagwörter, die beispielhaft für die digitale Transformation unserer Lebenswelt stehen. Einen besonders sensiblen Bereich bildet dabei seit jeher das Thema Finanzen – sei es in der Finance-Abteilung von Unternehmen oder innerhalb der Banken und Finanzbranche selbst. Dennoch sind smarte Anwendungen immer häufiger dort anzutreffen, wo Vertrauen und Vertraulichkeit zu den Säulen jeder Interaktion gehören. Vor diesem Hintergrund lohnt sich ein Blick auf das Potenzial neuer Technologien für das Finanzmanagement 4.0.

Kosteneinsparungen, Risikominimierung, verbesserter Kunden-Support und optimierte User Experience – das sind die Eckpfeiler des praktizierten KI-Einsatzes in Banken und Finanzinstituten. Innovative smarte Anwendungen haben in verschiedenen Bereichen einen regelrechten Siegeszug angetreten, da sie sich tagtäglich auf vielfache Weise als echte Bereicherung für Geschäftsmodelle im Segment Finanzmanagement erweisen. Zu den Einsatzgebieten gehören Conversational Banking und Chatbots ebenso wie automatisches Compliance Reporting sowie eine KI-basierte Risikomodellierung in den Segmenten Investment Management, Kapitalmarkttransaktionen, Kreditgeschäft und Zahlungssysteme.

Innovative Banking-Ansätze mit KI, ML und in der Cloud. Wie in vielen anderen Bereichen bieten manuelle und papierbasierte Prozesse auch im Finanzmanagement praktikable Anknüpfungspunkte für Digitalisierungsvorhaben, denn sie sind in aller Regel zeitaufwendig und fehleranfällig. Genau an dieser Stelle spielen KI-basierte Lösungsansätze ihre Vorzüge aus: Mithilfe von smarten Technologien lassen sich verschiedene Datenquellen und -bestände schnell und parallel verarbeiten, um verwertbare Insights zu generieren.

Besonders hilfreich erweist sich eine Cloud-Infrastruktur, die mit ihren Verarbeitungskapazitäten und einem leistungsfähigen Ansatz für Datenspeicherung eine Basis dafür legt, neuartige KI-Modelle zu trainieren. Erhebliches Zukunftspotenzial könnte zudem darin bestehen, KI und IoT so zu kombinieren, dass die Finanzbranche neue Produkte und Dienstleistungen in Endgeräte verschiedener Art integrieren kann.

Nicht Geld regiert, sondern Vertrauen in zuverlässige Finance-Prozesse. Neben dem Bankwesen stechen branchenübergreifend auch viele Finanzabteilungen von Unternehmen durch vielversprechende Anwendungsfälle für KI und ML hervor. Vielerorts ist beispielsweise der kontinuierliche Bedarf an validen Forecasts ein Kernthema. Durch KI werden die Verantwortlichen in den Unternehmen befähigt, eine besonders große Bandbreite von Prognosen auf Basis verfügbarer Daten zu erstellen. Beispiele dafür sind die Prognose und das Management von Forderungsausfällen, die Echtzeitbewertung von Vermögensbestandteilen oder Compliance-Regelungen rund um Ausgabenbetrug sowie Geldwäsche. Smarte und lernfähige Algorithmen unterstützen das Finance-Team rund um den CFO entscheidend dabei, die Prozesseffizienz sowie die Erträge gezielt zu vergrößern.

Ein weiterer Anwendungsfall, bei dem sich KI als echte Erleichterung in eher lästigen Finanzdingen erweist, ist das Einreichen von Spesenabrechnungen, sogenannter Expenses. Denn das lässt sich mit KI stark vereinfachen und beschleunigen. Beispielsweise ermöglicht es das Lösungsportfolio von Oracle, Quittungen ganz einfach als Foto zu scannen und hochzuladen. Die enthaltenen Daten werden anschließend automatisch kategorisiert und zugeordnet – ein echter Effizienzgewinn insbesondere für Vertriebsmitarbeiter.

Planvoll entscheiden und die Weichen für morgen stellen. Entscheider und Anwender in Unternehmen setzen bereits beträchtliches Vertrauen in KI- und ML-basierte Lösungen. Ablesen lässt sich das an den Ergebnissen der aktuellen Studie »Money and Machines: 2021 Global Study«, für die Oracle mehr als 9.000 Verbraucher und Führungskräfte aus 14 Ländern befragt hat, darunter auch 1.000 Teilnehmer aus Deutschland [1]. Von den Führungskräften sind 84 Prozent überzeugt, dass KI den Mitarbeitern dabei hilft, hohe Arbeitslast zu meistern. Insbesondere für Routineaufgaben trauen die Befragten der Technologie enormes Lösungspotenzial zu.

Mehr als zwei von drei Teilnehmern haben mehr Vertrauen in digitale Assistenten als in die Finanzabteilung. Vor allem in den Segmenten Rechnungsstellung, Kosten-Nutzen-Analyse und der Erkennung betrügerischer Aktivitäten genießen technische Hilfsmittel einen hohen Vertrauensvorschuss aufseiten der Führungskräfte. Befragt zur Auswertung großer und unübersichtlicher Datenmengen rechnen 46 % mit größerer Genauigkeit und 35 % mit einer Produktivitätssteigerung. Zugleich gehen 34 % davon aus, dass den Mitarbeitern infolge der Entlastung durch KI bei Routinetätigkeiten mehr Zeit für anspruchsvolle Aufgaben freigemacht wird.

Wo sich große Chancen auftun, sind Risiken oft nicht weit entfernt. Tatsächlich haben 76 Prozent der befragten Führungskräfte in der Studie angegeben, dass sie es aus geschäftlicher Sicht für riskant halten, den Wandel nicht mitzumachen und ihre eingefahrenen Finanzprozesse nicht elementar auf die Probe zu stellen. Als kompetente Unterstützung können sie auf IT-Partner vertrauen, die kraft ihrer Expertise und eines möglichst breit aufgestellten Lösungsportfolios Antworten auf alle Fragen des KI-gestützten Finanzmanagements von morgen geben können.

Jochen Wießler,
Vice President ERPM Germany,
Oracle

[1] https://www.oracle.com/de/erp/ai-financials/money-and-machines/

Illustration: © treety/shutterstock.com

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Digitalisierung von Bankprozessen & Finanzierungen

31. Mai 2021

Der Mensch sucht, auch bedingt durch die Corona-Krise nach Lösungen, um alltägliche Aufgaben für sich zu vereinfachen. Das gilt auch für wichtige und verantwortungsvolle Branchen wie Bankgeschäfte oder der Automobilmarkt. Die Digitalisierung von Bankprozessen und Finanzierungen durch Apps spezialisierter FinTech-Unternehmen bietet heutzutage facettenreiche Lösungen.

Jochen Wießler, Vice President ERPM Germany, Oracle

[1] https://www.oracle.com/de/erp/ai-financials/money-and-machines/

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Vice President ERPM Germany,
Oracle