Künstliche Intelligenz in der Buchhaltung: Diese Anwendungsmöglichkeiten gibt es
Tizian Kronsbein-Stratenschulte
Tizian Kronsbein-Stratenschulte ist Experte für Datenstrategie, der sich auf messbare, KPI-getriebene Daten-Transformationsprogramme und die menschlichen Aspekte der Datenkompetenz konzentriert. Er ist der Leiter der DAIN Academy, wo er Datenkompetenzprogramme und Schulungsinitiativen entwickelt und umsetzt, die Organisationen aller Grössen – von grossen Unternehmen bis hin zu kleinen und mittelständischen Betrieben – befähigen, Daten als strategisches Gut zu nutzen. Kronsbein-Stratenschulte ist ein Pionier im Bereich Data Thinking und der Entwickler des Data Thinking Toolkit, mit über einem Jahrzehnt Erfahrung in datengetriebenen Projekten für eine vielfältige Palette von Unternehmen.
Einführung
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahren zu einem Schlüsselfaktor in der Unternehmensentwicklung entwickelt. Während einige Unternehmen KI als ein neues Feature betrachten, das ihre bestehenden Produkte und Dienstleistungen verbessert, sehen andere KI als ein funktionales Prozesselement, das tief in ihre Geschäftsabläufe integriert ist.
KI als neues Feature
Die Implementierung von KI als neues Feature ermöglicht es Unternehmen, ihre bestehenden Produkte und Dienstleistungen zu differenzieren und den Mehrwert für ihre Kunden zu steigern. Durch die Integration von KI-Funktionen wie Chatbots, Bilderkennungsalgorithmen oder Predictive Analytics können Unternehmen personalisierte Lösungen anbieten und ihren Wettbewerbsvorteil stärken. Diese Herangehensweise bietet Unternehmen eine schnelle Möglichkeit, von den Vorteilen der KI zu profitieren und sich im Markt zu positionieren.
Jedoch birgt die Integration von KI als neues Feature auch Herausforderungen: Unternehmen müssen sicherstellen, dass die KI-Funktionen nahtlos in bestehende Produkte und Dienstleistungen integriert werden und den Erwartungen der Kunden entsprechen. Zudem kann die Konzentration auf die Implementierung von KI-Funktionen dazu führen, dass Unternehmen die Integration von KI in ihre internen Prozesse vernachlässigen und langfristige Wettbewerbsvorteile verpassen.
KI als funktionales Prozesselement
Die Integration von KI als funktionales Prozesselement ermöglicht es Unternehmen, die Effizienz ihrer internen Abläufe zu verbessern und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Durch die Automatisierung von Datenbereinigungsprozessen, die Nutzung von Machine Learning zur Prognose von Nachfrageänderungen und die Implementierung von KI-gestützten Entscheidungsunterstützungssystemen können Unternehmen ihre Geschäftsprozesse optimieren und Kosten senken. Diese Herangehensweise ermöglicht es Unternehmen, langfristige Wettbewerbsvorteile zu erzielen und sich als innovative und agile Organisation zu positionieren.
Allerdings erfordert die Integration von KI als funktionales Prozesselement eine umfassende strategische Planung und eine Kultur des Wandels innerhalb des Unternehmens. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Mitarbeiter die erforderlichen Fähigkeiten und Ressourcen haben, um KI effektiv einzusetzen, und eine Unternehmenskultur fördern, die Innovation und kontinuierliche Verbesserung unterstützt.
Die Bedeutung ökosystemweiter Nutzung von KI für echte Differenzierung
Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) hat sich von einer individuellen Anwendung hin zu einem prozessorientierten Ansatz entwickelt, welcher Automatisierung und gemeinsame Nutzung ermöglicht. Dennoch wird wahre Differenzierung und maximales Wertpotenzial erst durch den Übergang von einer individuellen zu einer ökosystemweiten Nutzung von KI erreicht
Traditionell haben Einzelpersonen KI-Werkzeuge genutzt, um individuelle Aufgaben zu lösen, wobei das Ergebnis auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten war. Mit dem Übergang zur prozessorientierten Nutzung wird KI jedoch in die Geschäftsprozesse und Workflows integriert, wodurch automatische Verarbeitung und die Auslösung neuer Aufgaben ermöglicht werden.
Passende Produkt-Empfehlungen
Ökosystemweite Nutzung von KI
Der nächste Schritt in der Evolution der KI-Nutzung ist die Integration von KI in das gesamte Unternehmensökosystem. Hierbei wird KI nicht nur innerhalb des Unternehmens angewendet, sondern auch mit externen Akteuren interagiert, um innovative Lösungen zu schaffen. Dies ermöglicht es Unternehmen, flexibler auf Kundenbedürfnisse zu reagieren, neue Märkte zu erschließen und langfristige Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Anwendungsfälle für die Buchhaltung
Im Folgenden werden fünf häufige Anwendungsfälle von Supervised Learning in Buchhaltung und Controlling näher erläutert:
Kundensegmentierung für massgeschneiderte Zahlungsbedingungen:
Durch die Anwendung von Supervised Learning können Unternehmen ihre Kunden anhand ihres Kaufverhaltens und ihrer Zahlungsmuster segmentieren. Diese Segmentierung ermöglicht es, massgeschneiderte Zahlungsbedingungen zu entwickeln, um die Kundenbindung zu stärken und das Risiko von Zahlungsausfällen zu reduzieren.
Erkennung von Kostenmustern zur Identifizierung von Einsparpotenzialen:
Supervised Learning ermöglicht es Unternehmen, Ausgaben ohne vorherige Etikettierung zu analysieren und versteckte Muster zu entdecken. Durch die Identifizierung von Kostenmustern können Unternehmen Einsparpotenziale aufdecken und effizientere Ausgabestrategien entwickeln.
Anomalieerkennung in Finanzdaten zur Früherkennung von Problemen:
Supervised Learning-Algorithmen können eingesetzt werden, um automatisch Abweichungen in Finanztransaktionen zu erkennen, die auf Fehler oder ungewöhnliche Aktivitäten hinweisen könnten. Die Früherkennung von Anomalien ermöglicht es Unternehmen, schnell auf Probleme zu reagieren und potenzielle Risiken zu minimieren.
Feature-Entdeckung für die Verbesserung der Prognosegenauigkeit:
Durch die Nutzung von Supervised Learning können Unternehmen die Dimensionalitätsreduktionstechniken einsetzen, um entscheidende Faktoren für finanzielle Vorhersagemodelle zu identifizieren. Dies ermöglicht es Unternehmen, genauere Prognosen zu erstellen und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Optimierung von Zahlungskreisläufen zur Verbesserung des Working Capitals:
Durch die Clusteranalyse von Lieferanten- und Zahlungsdaten können Unternehmen Zahlungskreisläufe optimieren und das Working Capital verbessern. Die Optimierung der Zahlungskreisläufe ermöglicht es Unternehmen, ihre Liquiditätsposition zu stärken und ihre finanzielle Leistungsfähigkeit zu steigern.
Insgesamt bieten die Anwendungsfälle von Supervised Learning in Buchhaltung und Controlling Unternehmen die Möglichkeit, ihre finanzielle Leistungsfähigkeit zu verbessern, Risiken zu minimieren und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Durch den Einsatz von KI können Unternehmen ihre Effizienz steigern und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem sie Daten in wertvolle Erkenntnisse und Handlungsstrategien umwandeln.
