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Sucht das Finanzwesen immer noch den Anschluss an Big Data?

Alex Doneth Dodds
Program Manager, ERPM

Die Finanzkrise von 2008 hat die Erwartungen der Kunden und ihre Beziehungen zu den Unternehmen verändert. Es reicht heutzutage nicht mehr aus, hochwertige Produkte zu verkaufen – diese müssen mit einem personalisierten und hervorragendem Kundenservice geliefert werden, und zwar überall und jederzeit. Die Finanzabteilungen und Zulieferer, die weniger stark von diesen Veränderungen an vorderster Front betroffen sind, versuchen seither, mit diesem tiefgreifenden Wandel Schritt zu halten. Es ist an der Zeit zu zeigen, dass sie die Fähigkeiten und Technologien haben, um verschiedene Datensätze mit Hilfe der Automatisierung zusammenzuführen, und ihre Rolle als interne Strategieberater wahrzunehmen.

 

Auf einen Blick: Sucht das Finanzwesen immer noch den Anschluss an Big Data?

 

KI und Cloud-Technologien in Finanzabteilungen helfen entscheidend, wachsende Datenvolumina effizienter zu managen und die Produktivität zu steigern.

 

Alex Doneth-Dodds, Programmleiter bei Oracle, sagt, dass das Finanzwesen seine Strategien weiterentwickeln kann, um den digitalen Veränderungen bei Produkten und Marketing gerecht zu werden. Zuerst muss das Potenzial, das Daten bieten, neu erkannt werden. 

 

Kundenorientierte Funktionen unterlagen in den vergangenen zehn Jahren schnellen und disruptiven Veränderungen. Doch wie haben sich die Backoffice-Teams seitdem entwickelt?

Insbesondere im Finanzbereich hat sich ein grundlegender Wandel über die Verwaltung reiner Zahlen hinaus vollzogen. Früher gehörten das Erfassen, Überprüfen und Berichten von Zahlen – oftmals manuell – zur Kernaufgabe des Finanzteams. Doch die Komplexität und das Datenvolumen, mit der das Finanzwesen heutzutage zu tun hat, wächst exponentiell an, was für Finanzexperten eine wirklich große Herausforderung darstellt.

 

Ignorieren einige Unternehmen die zunehmende Komplexität der Daten auf der einen und die überhöhten Kundenerwartungen auf der anderen Seite?

Studien zeigen, dass sich nur 40 % der Finanzexperten mit der Datenmenge, die sie verwalten sollen, „mehr oder weniger gewachsen fühlen“. (Beachten Sie, dass nur 43 % der Befragten der Meinung sind, dass auch die Sicherheitsmaßnahmen Ihres Unternehmens angemessen sind. Dies deutet auf eine gewisse Selbstzufriedenheit hin, wenn man bedenkt, was wir über Cyber-Bedrohungen wissen.)

Doch selbst ein Finanzteam, das sich primär auf interne, transaktionsbezogene Daten konzentriert, wird mit neuen Herausforderungen konfrontiert. Die Beschaffenheit der heutigen Daten stellt viele frühere Annahmen darüber, was „ausreichend“ ist, in Zweifel. 

Für Finanzexperten, die aussagekräftige Einblicke in die Vergangenheit, Prognosen über die zukünftige Performance und Wachstumsbeiträge liefern sollen, insbesondere für strategische Entscheidungen wie Fusionen und Übernahmen (M&A), ist die Diskrepanz möglicherweise größer. Fehlt CFOs die richtige Unterstützung, besteht die Gefahr, dass sie angesichts der zunehmenden Erwartungen weiter zurückfallen.

Selbst beim Compliance- und Risikomanagement, ebenfalls „traditionelle“ Finanzfunktionen, werden die Daten immer komplexer. So prognostiziert die IDC beispielsweise, dass das digitale Risiko bis 2022 ein fester Bestandteil von Finanzberichten sein wird.

 

KI und Cloud-Technologien in Finanzabteilungen helfen entscheidend, wachsende Datenvolumina effizienter zu managen und die Produktivität zu steigern.

 

Ändern sich also auch die herkömmlichen Rollen bei der Anpassung an neue Datenquellen?

Heute werden all diese Daten und Finanzeinblicke auch für neue Zwecke genutzt – nicht nur zur Optimierung der Erlöse, sondern auch, um das menschliche Verhalten zu formen und die Kultur zu transformieren. Es geht nicht nur um die Kosten für digitale und Offline-Services oder die Erschließung neuer potenzieller Einnahmequellen durch digitale Kanäle. Mithilfe von Analysen können Finanzexperten Disruptionen zuversichtlich bewältigen und Innovationen beschleunigen.

CEOs erwarten diese Einblicke in das Kundenverhalten – sie wollen datengesteuerte Empfehlungen, keine Meinungen, und sie benötigen immer genauere Prognosen über die zukünftige Performance. Wir leben in einer Zeit, in der selbst die größten Marken den Wandel akzeptieren und sich darauf einstellen müssen. Aber wenn das Finanzwesen bei den grundlegenden Aufgaben der Datenhygiene stehenbleibt, wird es schwierig werden, die Lücke zwischen diesen kritischen Bedürfnissen und ihren Fähigkeiten zu schließen.

 

Wenn sich der CEO und das breitere Führungsteam also nicht auf zuverlässige Daten verlassen können, um diese radikalen Entscheidungen zu treffen, gibt es ein Problem.

Agilität durch Wissen schafft Wettbewerbsvorteile. Daten sorgen für einen neuen Dialog innerhalb von Unternehmen, zwischen Unternehmen und ihren Interessengruppen – insbesondere Kunden – und darüber hinaus. Im Grunde genommen sind Finanzen mit einer Sprache vergleichbar, und der Einsatz der richtigen Sprache zur Beschreibung neuer Interaktionen ist ein Muss.

Scottish Water, ein marktführender Anbieter von Wasser- und Abwasserdienstleistungen in Großbritannien, ist ein gutes Beispiel dafür. In dieser anspruchsvollen Branche gibt es einen hohen Konkurrenzdruck. Deshalb untersuchte das zuständige Team das Geschäftsmodell und welche Einblicke tatsächlich geliefert wurden, und konzentrierte sich dann darauf, potenzielle Vorteile für den Konsumenten zu kommunizieren. Dieses Vorgehen führte zu einem Rückgang der Beschwerden um 85 % und steigerte die Kundenzufriedenheit um 21 % – nur weil durch die Daten besser verstanden wurde, was die Kunden wollen.

Diese Kundeneinblicke liefern also eindeutig einen Mehrwert. Aber auch innerhalb des Finanzteams tragen neue Ansätze basierend auf KI und der Cloud zum Erfolg bei.

 

Ein Trend, den wir bei den führenden Finanzteams erkennen, ist die Automatisierung.

Ohne sie geht heutzutage nichts mehr. Indem die Grundlagen über die robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) bereitgestellt werden, ist eine deutliche Effizienzsteigerung möglich, und die Finanzexperten können sich auf die Gewinnung von Geschäfts- und Finanzeinblicken konzentrieren.

APIs, die ein wesentlicher Bestandteil für eine bessere RPA sind, entwickeln sich zu einem ganzen Ökosystem, bauen Verbindungen zwischen Unternehmen auf, standardisieren Daten und verbessern die Fähigkeit des Finanzteams, dieses neue Versprechen zu erfüllen. Durch die Schaffung dieser breiteren Plattformen – Systeme, die in der Lage sind, Daten aller Art zu generieren und zu analysieren – ermöglichen wir auch, dass eine Vielzahl anderer Funktionen genauso analysiert werden kann.

 

Wo sonst können diese Technologien Unternehmen helfen, die Strategie bis zum Ausführungszyklus zu beschleunigen?

Das Supply-Chain-Management (SCM) ist ein naheliegender Bereich. Die heutigen Lieferketten sind global, erweitert, müssen flexibel und zuverlässig sein – und ohne ausreichende Transparenz können enorme Risiken für ein Unternehmen entstehen. Datengesteuerte Einblicke aus einer optimal vernetzten Lieferkette führen zu Kosteneinsparungen, die das Endergebnis steigern, ein besseres Risikomanagement und die Erschließung neuer strategischer Märkte.

 

Was hindert Teams also daran, sich über die Nutzung von Daten zu informieren?

Eine Herausforderung für ihre Führungskräfte ist die Visualisierung einer strategischen Roadmap, da sie Agilität benötigen und Unsicherheitsfaktoren auftreten. Angesichts der vielen Veränderungen kann es schwierig sein, ein klares Ziel zu entwickeln. Zudem können veraltete Technologieinfrastrukturen und Prozesse die Einführung von neuen Ansätzen verhindern. Wenn sie das Gefühl haben, dass selbst die ersten Schritte schwierig sind, weil Daten in Silos festsitzen oder es ein Kompatibilitätsproblem zwischen Systemen gibt, ist es schwer, diese Art von automatisierten, effizienten und offenen Plattformen für die Zukunft zu visualisieren.

Natürlich lassen sich einige Herausforderungen der digitalen Transformation überspringen – nicht zuletzt, indem man sich auf etablierte, sichere Cloud-Plattformen stützt, die genau die Art von sicherem, flexiblem Ansatz ermöglichen, der heute notwendig ist.

 

Woher wissen die Finanzfunktion und andere Funktionen, wann sie aufgeholt haben?

Optimal sind unternehmensweite Systeme, die durch APIs und die Verfügbarkeit der Cloud miteinander kompatibel sind, sich an unterschiedliche Daten anpassen können und die Art von ganzheitlichen, analytischen Einblicken liefern, die ein Überblick über große Datenmengen ermöglichen kann. 

„Aufholen“ bedeutet, dass verschiedene Teams mit der gleichen Geschwindigkeit und einer gemeinsamen Datenperspektive arbeiten. Dann können Finanzexperten ihren Teams neue Aufgaben zuweisen: Die Automatisierung von Routineaufgaben ermöglicht es ihnen, sich auf Lösungen zur Steigerung der Wertschöpfung zu konzentrieren. CFO und CMO können beispielsweise gemeinsam verschiedene Datenquellen zusammenführen, um echte Innovationen zu fördern. 

Wenn sich der CEO in einem ersten Test bei strategischen Entscheidungen und zur Generierung neuer strategischer Wege an diese Führungskräfte der Finanzfunktion und Supply Chain wendet, ist dies ein eindeutiges Zeichen, dass sie aufgeholt haben. Dann sind sie in der Lage, den Erwartungen gerecht zu werden und eine Rolle als äußerst informierte, interne Berater einzunehmen.

Diese Prinzipien wenden wir auch intern bei Oracle an. Unsere Teams nutzen die gleichen Oracle Cloud Funktionen wie unsere Kunden und auch den Automatisierungsgrad, den Transaktionen mit hohem Volumen erfordern, sodass unsere Finanzexperten genau diese Art von strategischer Unterstützung anbieten können. Ob es sich nun um Dashboard-Funktionen zur Visualisierung von Echtzeitdaten oder der Einsatz von Machine Learning zur Optimierung der Automatisierung immer komplexerer Aufgaben handelt – wir wissen, dass es funktioniert.

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