Big Data & Analytik für das Amt für Finanzen

Ist Ihr Unternehmen datengesteuert? Fangfrage. Jedes Unternehmen ist es. Können Sie sich ein erfolgreiches Unternehmen vorstellen, das Entscheidungen ohne jegliche Daten trifft? Zum Beispiel durch das Werfen von Darts oder Würfeln? Datengesteuerte Unternehmen zeichnen sich sowohl durch die Menge als auch die Qualität der ihnen zur Verfügung stehenden Daten aus. Mehr noch, diese leistungsstarken Unternehmen sind in der Lage, die Daten zu verarbeiten und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Es geht um so viel mehr als um Gewinn- und Verlustgleichungen und Leistungsprognosen. Hier kommt Big Data ins Spiel - die große Menge an Daten, die Unternehmen zur Verfügung steht. Im Folgenden erfahren Sie, wie Big Data für das Amt für Finanzen einen großen Unterschied machen kann.

Daten sammeln und bereinigen

Angesichts der schieren Menge der heute vorhandenen Daten - 90 % davon wurden in den letzten vier Jahren erstellt - fällt es nicht schwer, an eine Zukunft zu glauben, in der alle Unternehmensentscheidungen datengesteuert sind. Aber es muss etwas für die Qualität der Daten getan werden. Daniel Newman, Principal Analyst, Futurum Research, CEO, Broadsuite Media Group, ist der Meinung, dass KI (künstliche Intelligenz) dieser Aufgabe gewachsen ist. "Die Unternehmen werden einfach von der Datenmenge überrollt", sagt er. "Der Schlüssel ist das Gleichgewicht, und die Nutzung von Analysen, maschinellem Lernen und KI als Teil der Geschäftsstrategie wird für viele der erste Schritt sein, um von KI zu profitieren, indem sie ihren Umsatz steigern und eine bessere Kundenerfahrung bieten." Es gibt drei Leitprinzipien für die Bewältigung der großen Probleme von Big Data:

Integrieren Sie Daten

Datenintegration hilft Finanzteams, die Kontrolle über die riesigen Datenmengen aus Quellen wie Customer Relationship Management (CRM) und Enterprise Resource Planning (ERP) Systemen, Marktanalysen, nutzergenerierten Eingaben und Social Media Tracking zu übernehmen. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Aufnahme, Bereinigung und Zuordnung zu einem Ziel kann die Finanzabteilung die relative Bedeutung der extrahierten Daten aggregieren und abwägen, um bessere Erkenntnisse zu gewinnen.

Konsolidierung der Infrastruktur

Einfach ausgedrückt: Big Data braucht ein besser gebautes Haus. Eine verbesserte Infrastruktur ist entscheidend für die Vereinfachung von Analysen, die Rationalisierung von Arbeitsabläufen und die Gewährleistung einer optimalen Datenverwaltung im gesamten Unternehmen. Finanzverantwortliche sollten sich mit der Konsolidierung unübersichtlicher Datensätze befassen, eine durchsuchbare Archivierung einführen und sicherstellen, dass neue Datenquellen in der verbesserten Architektur ein gutes Zuhause finden.

Systeme verbinden - nicht migrieren

Die Versuchung mag groß sein, zunächst die aktuellen Systeme in einen aktualisierten Prozess zu migrieren, der auch die Möglichkeiten der KI nutzt. Laut Oliver Christie, KI-Berater, Futurist und Redner, ist dies jedoch nicht der beste Ansatz. "Ein sauberer Ausgangspunkt (für jedes KI-zentrierte Modell) ist ein Muss, ohne veraltete Software, veraltete Hardware und vor allem ohne veraltetes Denken", erklärt er. "Die alte Art und Weise, Geschäfte zu machen, wird durch die nächste Welle der KI zunehmend in Frage gestellt werden

Standardisieren und Definitionen festlegen

Selbst in der Finanzwelt kommt es auf Worte an, vor allem wenn zahlreiche Bezeichnungen für dieselbe Art von Dateneingabe verwendet werden. Wenn jemand ein Feld mit "Konto" betitelt, ein anderer mit "Kunde" und ein dritter mit "Kundenkonto", können die Daten sehr schnell unübersichtlich werden. Das Gleiche gilt, wenn ein einziger Begriff zur Erfassung von Daten auf uneinheitliche Weise verwendet wird - zum Beispiel, wenn "Kunde" manchmal zur Erfassung des Firmennamens und manchmal des Namens des Mitarbeiters verwendet wird. Um wirklich von den Vorteilen von Big Data und KI zu profitieren, sollten Finanzabteilungen einen 100-prozentigen Konsens bei Datenbezeichnungen und -definitionen anstreben. Dabei kann es notwendig sein, einige Variationen in den Datensätzen beizubehalten. Für ein globales Unternehmen, das mit zahlreichen Währungen arbeitet, ist es zum Beispiel entscheidend, dass die Daten so verarbeitet werden können, dass sie für jedes Teammitglied sinnvoll sind.

Analytik anwenden

Die Kombination von Big Data mit KI führt zu besseren Analysen und umsetzbaren Erkenntnissen in Bezug auf Risikobewertung, neue Chancen und Managementtrends. "Angesichts des hohen Volumens an genauen Aufzeichnungen und der quantitativen Natur des Finanzwesens hat sich KI als sehr nützliches Werkzeug erwiesen, um bessere Entscheidungshilfen zu liefern und die Vorhersagen zum Cashflow zu verbessern", so Clara Durodié, AI Technology Strategist, Vorsitzende der Cognitive Finance Group.

Blick über die Finanzabteilung hinaus

Wenn Sie Verbündete suchen, die Ihre Begeisterung für Big Data teilen, müssen Sie nicht lange suchen. Kundenorientierte Abteilungen wie Vertrieb, Kundendienst und Marketing nutzen zunehmend Big Data, um Entscheidungen über Preisgestaltung, Kundenzufriedenheit und Kampagneneffektivität zu treffen. Personalabteilungen nutzen Big Data, um die Mitarbeiterbindung und -rekrutierung zu unterstützen und sogar die Produktivität zu steigern. Im Grunde können Big Data und KI ein Unternehmen auf allen Ebenen verändern. "Wenn es darum geht, ein Unternehmen besser zu führen, die Preisgestaltung in Echtzeit durchzuführen, den Handel automatisch abzuwickeln, unseriöse Lieferanten zu finden und nicht automatisch zu liefern, sind diese Lösungen bereits vorhanden und bereit", so David Talby, CTO von Pacific AI. "Wir bewegen uns von der Innovator- zur Early-Adopter-Phase. Es gibt jetzt die Möglichkeit, einige dieser Systeme mit einem viel geringeren Risiko zu implementieren, als die Leute glauben." Big Data kann große Auswirkungen auf das Finanzamt haben, von der Verbesserung der Datenerfassung bis hin zur Bereitstellung verbesserter Analysen. Um mehr über KI im Finanzwesen zu erfahren, besuchen Sie unsere neueste KI-Ressource.