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Finance Process Automation: Der Schlüssel zum Erfolg

Finance Process Automation: Der Schlüssel zum Erfolg
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Finanzprozesse sind komplex und anspruchsvoll mit wenig Spielraum für Fehler. Finance Process Automation ist der Schlüssel zur Risikominimierung, Fehlervermeidung, Verbesserung der Effizienz und Compliance.

Es gibt heutzutage keine Entschuldigung mehr dafür, wenn Mitarbeiter aus dem Finance-Bereich wertvolle Zeit mit umständlichen manuellen Prozessen verschwenden. In einer Zeit der rasanten technologischen Innovationen ist das Kopieren und Einfügen von Daten zwischen Excel-Tabellen so überholt, als wenn man noch mit Feder und Pergament arbeiten würde. Das Angebot an smarten Technologien für die Finance Process Automation (FPA) bietet vielfältige Möglichkeiten, die unterschiedlichsten Aufgaben im Finanzwesen zu automatisieren. Derzeit ist aber die Zahl der vollständigen End-to-End-Automatisierungen von Geschäftsprozessen in Bereichen wie Procure-to-Pay und Order-to-Cash noch recht überschaubar.

Was ist Finance Process Automation

Innovative Technologien können End-to-End-Prozesse im Finanzwesen (z.B. Record-to-Report, Order-to-Cash) automatisieren und orchestrieren, um funktionale Verbesserungen voranzutreiben.

Vor allem durch den Einsatz von Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) können die Automatisierungsraten im Finanzbereich deutlich gesteigert werden. Laut Gartner integriert “die Technologie zur Finanzautomatisierung Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz (KI) für den Einsatz in Bereichen wie Finanzanalyse, Gehaltsverwaltung, Rechnungsautomatisierung, Inkassomaßnahmen und Erstellung von Jahresabschlüssen. Die Verwendung einer solchen automatisierten Software verringert die Notwendigkeit menschlicher Eingriffe in diese Aktivitäten”.

Warum Finanzprozesse automatisieren?

Ohne den ständigen Drang, sich zu verbessern, würden die Mitarbeiter im Finance-Bereich immer noch mit dem Abakus rechnen. Angesichts der Unmengen auch an unstrukturierten Daten, die die Finanzabteilungen täglich verarbeiten müssen, nähert sich der Finance-Bereich einem Punkt, an dem die Datenfülle nicht mehr von Menschen allein verwaltet werden kann. Technologien, die die Fähigkeit besitzen, menschliches Handeln und Urteilsvermögen nachzuahmen - insbesondere bei hoher Geschwindigkeit, Umfang, Qualität und geringeren Kosten - sind notwendig, um in der drohenden Flut unstrukturierter Daten an verschiedenen Fronten unterzugehen. Robotergestützte und kognitive Automatisierungstechnologien lassen mehrtägige Finanztransaktionen beispielsweise auf wenige Stunden bzw. Minuten zusammenschrumpfen. Der Wechsel von manuellen zu automatisierten Prozessen bewahrt die Finanzabteilung davor, an der Erfüllung ihrer Kernfunktionen zu scheitern.

Technologien der Finanzprozessautomatisierung

Es gibt verschiedene Technologieansätze in der Finanzprozessautomatisierung. Mit Hilfe des Prozess-Miningskönnen Unternehmen ihre Finanzprozesse analysieren, deren Stärken und Schwächen identifizieren und Engpässe aufdecken, um geeignete Automatisierungsmaßnahmen zu ergreifen. Process Mining-Tools zeigen den Finanzteams, ob ihre Abrechnungsprozesse zu lange dauern und welche Schritte sie in ihren Source-to-Pay-Prozessen automatisieren können.

Document Automation

Die Dokumentenautomatisierung erlaubt es, aus eingehenden Rechnungen elektronische Dokumente zu generieren und sie zusammen mit den elektronisch eingehenden Dokumenten automatisch zu verarbeiten. Die eingesetzten Systeme zur Dokumentengenerierung setzen auf logikbasierte Systeme, die bereits vorhandene Text- und/oder Datensegmente verwenden, um ein neues Dokument zu kompilieren. Technologien wie ML und optische Zeichenerkennung (OCR) werden dabei eingesetzt, um beispielsweise Rechnungsdaten automatisch zu extrahieren und durch den Abgleich mit Unternehmensdaten und Compliance-Regelwerken zu validieren. Auf diese Weise lassen sich die meisten Dokumente wie z.B. Rechnungen oder Jahresabschlüsse vollständig automatisiert erstellen und verarbeiten.

Robotic Process Automation

Mit Hilfe von Robotic Process Automation (RPA) lassen sich vor allem Sekretariatsaufgaben automatisieren. Sogenannte Bots extrahieren wichtige Informationen aus Dokumenten oder E-Mails, um sie beispielsweise in ein anderes Programm einzufügen. Sie führen repetitive, regelbasierte monotone Aufgaben aus und interagieren über die Benutzeroberfläche mit unterschiedlichen Systemen, so dass sich die Mitarbeiter auf Aktivitäten mit höherer Wertschöpfung konzentrieren können. Chatbots rufen mit Hilfe von Text und Sprache Informationen von Maschinen ab. Conversational Agents automatisieren die Kommunikation zwischen Finanzteams und Lieferanten oder Kunden.

Intelligent Process Automation

Die Automatisierung von komplexen Prozessen und Workflows ist die Domäne der Intelligent Process Automation (IPA) mit seinen KI-gestützten Technologien. Die Ergänzung von RPA durch KI ist dabei der entscheidende Schritt bei der Weiterentwicklung der zu automatisierenden Aufgabentypen von regelbasiert zu urteilsbasiert und des Umfangs der Automatisierung von Aufgaben bis hin zur Prozessorchestrierung. Die KI-gestützte Automatisierung entspricht dem, was Gartner als „Hyperautomation“ bezeichnet. Dabei geht es darum, ganze Prozesse und nicht nur Aufgaben zu automatisieren. Dabei werden beispielsweise Machine Learning-Algorithmen eingesetzt, um aus vergangenen Transaktionen und Kundenentscheidungen zu lernen, Entscheidungsmuster zu identifizieren und auf der Basis dieser Muster Entscheidungen zu treffen und Simulationen durchzuführen, um Vorkehrungen für mögliche ungünstige Szenarien treffen zu können.  Integrationsplattformen wie iPaaS (Integration Platform as a Service) orchestrieren die Interaktionen von Softwaresystemen, bei denen keine menschliche Beteiligung erforderlich ist.  iBPMS (intelligente Business Process Management Suites) bieten eine schnellere und agilere Entwicklungsumgebung und konzentrieren sich auf die unternehmensweite Prozesserkennung, Visualisierung und Überwachung.

Vorteile der Automatisierung von Finanzprozessen

Für den Erfolg des gesamten Unternehmens ist es entscheidend, dass die Verarbeitungskapazitäten des Finance-Bereichs das erforderliche Daten- und Analysevolumen, das im Zuge der zunehmenden Digitalisierung in den Unternehmen überproportional wächst, händeln können. Manuelle Aufgaben wie der Kontenabgleich und die Abweichungsanalyse erfordern einen enormen Zeit- und Arbeitsaufwand. Mit innovativen Buchhaltungstools können diese Schritte automatisiert werden.  Zudem lässt sich die Wahrscheinlichkeit, dass erstellte Excel-Tabellen Fehler oder Informationslücken enthalten, drastisch reduzieren. Da jeder Mitarbeiter der Finanzabteilung selbst bei Standardprozessen wie der doppelten Buchführung seine eigene Vorgehensweise hat, schafft die Automatisierung derartiger Finanzprozesse eine größere Konsistenz der Finanzdaten.

Automatisierte Datenerfassung verringert Kosten und manuelle Fehler

Die automatisierte Datenerfassung in Echtzeit erhöht den Nutzen von Geschäftsinformationen und ermöglicht es den Mitarbeitern, Probleme oder Inkonsistenzen frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Gleichzeitig verringert die Automatisierung von Standard-Finanzaufgaben die Betrugsgefahr, die bei allem Vertrauen in das eigene Finanzteam nicht immer ganz auszuschließen ist. Mit Lösungen, die zur Datenerfassung RPA und ML-Algorithmen nutzen, kann eine hohe Automatisierungsrate für den Rechnungsbetrieb erreicht werden. Letztlich senkt die Automatisierung der Finanzabwicklung Kosten und manuelle Fehler, stärkt interne Kontrollen, ermöglicht die Optimierung des Cashflows, verbessert dank Audit-Trail der automatisierten Vorgänge die Transparenz und wirkt sich positiv auf die Lieferanten- und Kundenzufriedenheit aus.

Welche Finanzprozesse sollten automatisiert werden?

Source-to-Pay (S2P) ist der Prozess der Auswahl eines Lieferanten für die Abwicklung aller Zahlungen. Da S2P-Prozesse die Erfassung von Rechnungs- und Zahlungsdaten aus mehreren Systemen wie Lieferanten-E-Mails, ERP, CRM, Banken, Einzelhändlern beinhalten und nicht alle diese Systeme über einfache Integrationsmethoden verfügen, bietet sich für diese manuelle, sehr arbeitsintensive Tätigkeit in jedem Fall eine Automatisierung an.  

Rechnungsverarbeitung

Kreditorenbuchhaltungsprozesse umfassen das Sammeln, Verarbeiten und Bezahlen von Rechnungen von Lieferanten, die dem Kunden Produkte oder Dienstleistungen bereitgestellt haben.

Vor der Automatisierung gingen Finanzteams diese Rechnungen manuell durch, um Anomalien in den Rechnungen zu entdecken und Probleme zu lösen. Die Rechnungsautomatisierung ermöglicht die vollständig automatisierte Verarbeitung der meisten Rechnungen. Mittels Deep Learning können im Rahmen einer modernen Kreditoren-Automatisierung relevante Rechnungsdetails über die Rechnungserfassung extrahieren, validieren, Duplikate identifizieren und relevante Buchungen automatisch erstellt werden.

Finanzplanung und -analyse

Eine sehr zeitaufwendige und fehleranfällige Aufgabe im Rahmen der Finanzplanung und Analyse (FP&A) ist das Erstellen von Jahresabschlüssen durch verschiedene Abteilungen im Rahmen der Finanzplanung und Analyse, das zumindest teilweise automatisiert werden kann. Ein Bot kann dabei die Aufgabe übernehmen, sich automatisch in ERP-Systeme einzuloggen und relevante Informationen zu extrahieren, die Salden vom Kontoauszug bis zum Hauptbuch abzugleichen, standardisierte Finanzberichte zu erstellen und Budget- und Forecast-Inputs zu konsolidieren und validieren.  

Forderungen aus Lieferungen und Leistungen

Teil des Order-to-Cash-Prozesses sind Forderungen aus Lieferung und Leistung, die einem Unternehmen für Waren oder Dienstleistungen geschuldet werden, die von Kunden geliefert oder in Anspruch genommen, aber noch nicht verbucht wurden. Das Abrufen von Daten aus Bestellformularen, die von Unternehmen oftmals als Bilder übermittelt werden, kann durch Mit Hilfe von Deep Learning automatisiert werden. Bots können automatisiert die Forderungen überwachen, den Kunden eine automatische Benachrichtigung über offene Salden senden und die Rückstellung für zweifelhafte Forderungen berechnen.

Lohnbuchhaltung

Die Lohnbuchhaltung beschäftigt sich mit der Organisation der Vergütung der Mitarbeiter für geleistete Arbeitsstunden. In diesem Zusammenhang lassen sich das Melden von Fehlern und Auslassungen in der Arbeitszeittabelle, die Auditierung der gemeldeten Stunden gegen den Zeitplan, die Berechnung von Abzügen und die Harmonisierung von Daten über mehrere Zeiterfassungssysteme automatisieren.

Steuerkonformität

Für die Berechnung ihrer Steuerlast benötigen Unternehmen erfahrene und deshalb auch teure Steuerprofis. Die Automatisierung dieses Prozesses ist wie kein anderer dazu geeignet, die Arbeit des Finance-teams zu vereinfachen. Spezielle Buchhaltungssoftware kann die Steueranforderungen für jede Transaktion automatisch berechnen.

Spesenmanagement

Die Verwaltung und Verfolgung von Unternehmensausgaben gehört zu den zeitaufwendigsten Finanzprozessen: Mitarbeiter bewahren Belege auf, füllen Spesenabrechnungen aus, Manager überprüfen und genehmigen die Spesenabrechnungen und das Finanzteam bearbeitet die Erstattung.

Das Kostenmanagement umfasst dynamische Prozesse, die Urteilsvermögen erfordern und unstrukturierte, volatile und Hochgeschwindigkeitsdaten beinhalten. Beispiele hierfür sind die Einhaltung neuer Rechnungslegungsstandards, die Prüfung von Spesenabrechnungen und die Verarbeitung von Lieferantenrechnungen. Innovative Tools für das Spesenmanagement ermöglichen es, den Abgleich der eingereichten Rechnungen mit der Spesenabrechnung zu automatisieren, wodurch der Zeitaufwand für die Verwaltung von Unternehmensausgaben erheblich reduziert wird.

Erst automatisieren, dann integrieren

Eine Reihe von Finanzprozessen zu automatisieren, ist allerdings nur die halbe Miete. Um den gewünschten Effizienzgewinn tatsächlich zu realisieren, müssen die Informationen auch unter den unterschiedlichen Systemen ausgetauscht werden. Was nützt es, wenn die Debitorenbuchhaltung automatisiert wird, das Buchhaltungstool aber nicht in der Lage ist, mit der Inventarverwaltung zu kommunizieren. Beim Einsatz der Lösungen zur Finanzprozessautomatisierung sollte deshalb auf einen hohen Integrationsgrad geachtet werden, damit Informationen schnell und einfach zwischen den einzelnen Financetools ausgetauscht werden können und es zu keinem Medienbruch kommt.

Fazit

Finanz- und Buchhaltungsprozesse sind unbestritten extrem komplexe und anspruchsvolle Geschäftsfunktionen. Es gibt im Gegensatz zu anderen Funktionen im Unternehmen kaum Spielraum für Fehler oder Versehen. Schon kleine Fehler oder Unstimmigkeiten können einen enormen Schaden anrichten, der den Unternehmen viel Geld kosten kann. Finance Process Automation ist nicht nur der Schlüssel zur Risikominimierung und Fehlervermeidung, sondern zur Verbesserung der Effizienz und Compliance und zur Steigerung der Produktivität in einem bestehenden Finanzsystem. Letztendlich führt die automatisierte Verarbeitung von Finanzinformationen in größerem Umfang zu einer besseren Inhouse-Dienstleistung und zu optimierten Abläufen, was wiederum eine stärkere Wertorientierung und eine erhöhte Agilität zur Folge hat.

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