Für großes Aufsehen sorgte die Studie "The Future of Employment: How susceptible are jobs to computerization". Die Verfasser kamen darin zu dem Schluss, dass in Großbritannien 35 Prozent der Arbeitsplätze in den kommenden 20 Jahren automatisiert werden könnten. Aber gilt das auch für das Arbeitsumfeld des CFO in einem Unternehmen? Werden Computer in der nächsten Zukunft deren Aufgaben übernehmen und die Position überflüssig machen?
Gerade in größeren Unternehmen hat sich die Arbeit im Finanzbereich in den vergangenen Jahren bereits gewandelt. Anwendungen für das Corporate Performance Management und Business Intelligence helfen der Unternehmensführung dabei, Erkenntnisse und regelrechte Schätze aus dem Datenhaushalt einer Organisation zu heben.
KI kann angeblich alles
Jetzt beherrscht künstliche Intelligenz (KI) die Schlagzeilen. Eine Technologie, deren Potenzial grenzenlos zu sein scheint. In der Medizin soll KI Krankheiten zuverlässiger und schneller als der Mensch erkennen, KI macht das Fotografieren mit dem Smartphone schöner und übernimmt die Steuerung unserer Autos. Offenbar gibt es nichts, was die neue Technologie nicht zu können scheint.
Zalando baut 250 Stellen im Marketing ab
Spätestens als Zalando im Frühjahr ankündigte, in seinem Marketing 250 Stellen abbauen zu wollen, dürfte dem einen oder anderen doch mulmig geworden sein. Denn schließlich hat damit einer der größten Modehändler der Republik angekündigt, KI in eine Bastion der Kreativen eindringen zu lassen.
- Studien-Methodik
- Künstliche Intelligenz und Machine Learning
- Attribute von KI-Software
- Unternehmen fokussieren auf Effizienz. Innovation nicht unter den Top Antriebsfaktoren
- Die fünf größten Hürden für KI
- Ist künstliche Intelligenz in Deutschland angekommen?
- Vielfältige KI-Technologien im Einsatz – Wissensextraktion und Spracherkennung am häufigsten sichtbar
- Intelligente Assistenten klar im Fokus der Unternehmen
- Cloudbasierte KI-Services und Open Source Frameworks dominieren
- Fehlende Spezialisten bremsen KI-Projekte ab und aus
- Hoher KI-Fachkräftebedarf in Business und IT
- Hoher Informationsbedarf – Unternehmen nutzen breite Informationsbasis
- Ambitionierte Umsetzungspläne in allen Branchen
- Highlights aus der Studie
KI-Systeme sind hochgradig nur auf eine Aufgabenstellung spezialisiert
Allerdings wird in dem Zusammenhang gern übersehen, dass aktuelle KI-Systeme hochgradig auf eine bestimmte Aufgabenstellung spezialisiert sind. Hinter ihnen steht nach wie vor der Ansatz eines Schachcomputers. Sie kennen die Züge und können in schier unglaublicher Geschwindigkeit Vorhersagen über die nächsten Züge treffen. Und inzwischen sind sie so gut, dass KI-Systeme Großmeister im Schach oder Go schlagen. Aber abseits der Spezialaufgabe scheitern sie. Das System, das perfekt Go spielt, versagt kläglich, wenn von ihm die Analyse von betriebswirtschaftlichen Zahlen verlangt wird. Ein System für Spracherkennung würde wie ein Kleinkind scheitern, wenn es Ähnlichkeiten in zwei Bilder erkennen sollte.
Und so werden die KI-Systeme bei Zalando auch keine Claims erdenken oder Designaufgaben übernehmen, sondern sich um Aufgaben kümmern, die sich automatisieren lassen, wie etwa den Einkauf von Werbeplatzierungen. Denn so facettenreich wie der Mensch ist KI (noch) nicht.
KI wird den CFO unterstützen und Freiräume schaffen
Die Wahrnehmung von KI-Systemen in der Öffentlichkeit schwankt zwischen Bewunderung und Ängsten. Emotionen, denen sich auch Zahlenanalytiker kaum verschließen können. Naiv wäre es, anzunehmen, dass eine Technologie wie KI vor dem Finanzbereich haltmacht. Und das sollte sie auch gar nicht, denn intelligente Systemen werden zwar die Arbeit des CFO ändern, aber auch Erleichterungen und Freiräume bringen.
Dateneingabe in Excel läuft immer noch händisch
Im Alltag vieler Unternehmen tauchen früher oder später manuelle Dateneingaben oder Analysen in Excel auf. Das Fehlerpotenzial ist hoch, die Geschwindigkeit einer solchen Prozesskette gering. Automatisierte Prozesse, die von KI getrieben werden, verhindern unstrukturierte Abläufe oder unklare Prüfpfade. Die Automatisierung beschleunigt Prozesse nicht nur, sie sorgt für mehr Genauigkeit. Jeder Beteiligte kann davon ausgehen, dass er stets mit aktuellen Daten arbeitet. Ein enormer Vorteil im Berichtswesen, denn wann immer es ein Stakeholder wünscht, kann der Finanzbereich einen aktuellen und umfassenden Bericht liefern.
Viele Unternehmen geben zu, dass sie für die Berichterstellung weiterhin manuelle Dateneingabe und Tabellen verwenden. Gerade in der hektischen Zeit von Berichtsabschlüssen arbeiten die Mitarbeiter unter Hochdruck. Und das begünstigt Fehler. In einem Unternehmen mit vielen Mitarbeitern, Filialen und Kostenstellen müssen Tausende Konten abgeglichen werden. Es ist nur menschlich, dass hier Fehler passieren. Die müssen dann erst gefunden und korrigiert werden. Das kostet Zeit und Mühe.
Diese Problemfelder beschreiben die aktuell größten Einsatzgebiete, an denen aktuell an KI im Finanzbereich gearbeitet wird.
Digitale Assistenten liefern Daten ans Management
Über digitale persönliche Assistenten werden sich CEO oder CIO, aber auch die darunter liegende Managementebene, aktuelle Zahlen und Informationen aus dem Finanzsystem beschaffen können. Und beispielsweise so auch direkt nachfragen können, wo es Abweichungen gibt.
Systeme, die auf maschinellen Lernen basieren, werden automatisierte Forecasts erstellen. Sie bringen gegenüber anderen Technologien nicht nur eine Steigerung der Effizienz, sondern auch mehr Genauigkeit. Aktuelle Entwicklungen schaffen es bereits, die Ergebnisse des kommenden Monats auf eine Genauigkeit von 5 Prozent vorherzusagen.
- KI im Unternehmen und Personalmanagement
Künstliche Intelligenz (KI) birgt ein enormes Potenzial für Unternehmen, zum Beispiel beim Einsatz im Personalmanagement. Joachim Skura, Thought Leader Human Capital Management bei Oracle, nennt Vorteile der KI sowie wichtige Faktoren, die bei der Planung sowie Nutzung zu beachten sind. - Kooperation der Führungskräfte
Da die KI-Technologie heute alle Unternehmensebenen durchdringt, müssen HR-Verantwortliche mit den anderen Führungskräften zusammenarbeiten, um Automatisierungsstrategien für die einzelnen Teams zu entwickeln. - Intelligenz kombinieren
KI muss zu einem Umdenken in Bezug auf die Belegschaft führen: Es geht nicht mehr nur darum, Mitarbeiter einzustellen. Vielmehr müssen menschliche und künstliche Intelligenz kombiniert werden, um die Produktivität zu maximieren. - Sinnvolle Prozessautomatisierung
Ein ganz wesentlicher Aspekt der Nutzung von KI ist, das Streben nach mehr Effizienz in Relation zu den tatsächlichen Möglichkeiten zu setzen. Nur weil sich ein Prozess automatisieren lässt, heißt das noch lange nicht, dass man das auch tun sollte. Das gilt auch im Personalwesen. - Keine Big-Brother-Atmosphäre schaffen
KI kann für die Sicherheit des Unternehmens sehr hilfreich sein. Viele Betriebe nutzen KI-Technik, um Anwendungen, Systeme und Infrastruktur ständig zu überwachen und anomales Verhalten in Echtzeit zu erkennen und zu bewerten. Hier sollten Unternehmen aber unbedingt darauf achten, dass keine „Big-Brother-Atmosphäre“ geschaffen wird. Der Personalabteilung kommt dabei eine wichtige Rolle zu. - Daten und Technik ausschöpfen
KI sollte bei Einstellungs- und Besetzungsplänen zur Anwendung kommen. Der Grund: Es gilt, kontextbezogene Daten und Technologien auszuschöpfen, um Probleme wie hohe Fluktuationsraten in Angriff zu nehmen, Mitarbeiter besser zu verstehen und den vorhandenen Pool an Talenten effektiver zu nutzen. Nur so lässt sich Arbeit intelligenter, angenehmer und kollaborativer gestalten – und letztendlich auch wertschöpfender. - KI im Recruiting nutzen
Künstliche Intelligenz wird derzeit auch im Recruiting immer wichtiger. Recruiter nutzen KI, um herauszufinden, welche Skills das Unternehmen aktuell benötigt, und wo passende Kandidaten zu finden sind. - Bewerbungsmanagement automatisieren
Mit Hilfe von KI lassen sich zeitaufwendige Aufgaben wie das manuelle Screening von Lebensläufen und Bewerber-Pools automatisieren. - Candidate Experience aufbauen
Leistungsstarke und integrierte KI-Funktionen sowie klare Abläufe helfen, im Personalmanagement eine benutzerfreundliche und personalisierte Candidate Experience vom Erstkontakt bis hin zur Einstellung und Eingliederung zu schaffen. - Mehr Effizienz durch Machine Learning
Modernste Machine-Learning-Anwendungen unterstützen das Personalwesen, die Time-to-Hire zu verkürzen, indem sie proaktiv eine Vorauswahl der geeignetsten Kandidaten treffen und Empfehlungen geben. - Chatbots einsetzen
Ein Chatbot kann eine Datenquelle sein, mit deren Hilfe Unternehmen mehr über ihre Mitarbeiter erfahren. Machine-Learning-Analysen von Fragen und Gesprächen können einzigartige und bisher nicht mögliche Einblicke liefern. So lassen sich zugrundeliegende Probleme aufdecken – und das vielleicht noch, bevor sich der Mitarbeiter dieser überhaupt bewusst ist.
Die Zahlenanalyse ist bisher eine Domäne im Alltag des CFO. Die Zusammenstellung von Zahlenmaterial, die Aggregation von Spreadsheets gehören zu den zeitaufwändigen Tätigkeiten im Finanzbereich. Und diese Aufgaben werden Maschinen schneller und weniger fehlerbehaftet erledigen.
Der CFO muss sich neu positionieren
Die Effizienzsteigerung und die Zeitersparnis schaffen Freiräume, um sich auf die Gewinnung von Erkenntnissen zu fokussieren, Probleme frühzeitig zu erkennen und strategisch zu arbeiten. Um in dieser veränderten Arbeitswelt bestehen zu können, muss der CFO in Zukunft genau diese Kompetenzen stärken. Der Schwerpunkt der Arbeit wird sich eher auf strategische und mittelfristige Betrachtungen verlagern. Die Optimierung von Prozessen und Strukturen in einem Unternehmen wird er verstärkt im Blick behalten müssen. Und gerade hier ist auch Kreativität gefragt.
KI kann viele wichtige Aufgaben nicht ersetzen
Kausalitätsbezüge herzustellen, ist stets gefährlich. Nur weil sich zwei Faktoren parallel verändern, bedeutet das nicht, dass sie auch zusammenhängen. Statistiker haben in ihren Fachgebieten gelernt, falsche Korrelationen zu filtern. Und in dieser Hinsicht hinkt die KI den menschlichen Fähigkeiten noch hinter her.
Überall dort, wo soziale Kompetenz oder eine persönliche Interaktion gefordert ist, stoßen Computer an ihre Grenzen. Einfühlungsvermögen und Gefühle sind Dinge, die eine KI nicht leisten kann. Doch gerade soziale Kompetenz ist gefragt, wenn bereichsübergreifend an der Optimierung von Prozessen gearbeitet werden muss.
Dank KI können sich die Menschen auf die Fähigkeiten konzentrieren, in denen sie besonders gut sind. Das große Potenzial von KI und maschinellen Lernen liegt genau darin, den Menschen diese Freiräume zu verschaffen.