Maschinelles Lernen im Finanzwesen: Wie man anfängt

Das maschinelle Lernen hat ein scheinbar unbegrenztes Potenzial, Ihr Finanzamt effizienter und effektiver zu machen. Aber es kann entmutigend sein, die Änderungen vorzunehmen, die erforderlich sind, um den vollen Nutzen aus der Technologie zu ziehen.

"Die Aussicht auf künstliche Intelligenz ist auf mehreren Ebenen sehr einschüchternd", sagte uns Jack McCullough, Präsident des CFO Leadership Council, kürzlich in einem Interview. "Das Versprechen der KI ist zwar erstaunlich, aber wir befinden uns noch in den Kinderschuhen. ... [Aber] begreifen Sie es als etwas Positives! Sie wird Ihr Unternehmen verbessern. Sie wird die Lebensqualität von Menschen auf der ganzen Welt grundlegend verbessern. Und das ist eine Tatsache."

Aber die Frage, die sich die meisten Finanzleiter stellen, ist: Wo soll ich anfangen?

Die gute Nachricht ist, dass es bei der Anwendung von maschinellem Lernen im Finanzwesen nicht um alles oder nichts geht. Der Schlüssel liegt darin, mit einem Projekt zu beginnen, das sowohl ein geringes Risiko als auch eine hohe Auswirkung hat. So können Sie sich einen einfachen Erfolg sichern und von dort aus weiter aufbauen.

Nachfolgend finden Sie eine einfache Roadmap für die Integration von maschinellem Lernen in Ihre Finanzprozesse und die aktuellen Anwendungen.

Schritt 1: Beginnen Sie mit der Automatisierung

Maschinen lieben Routineaufgaben. Menschen? Nicht so sehr. Die Automatisierung des Finanzwesens hat den doppelten Vorteil, dass maschinelles Lernen für Finanzabteilungen am einfachsten zu implementieren ist und zu den greifbarsten Ergebnissen führt.

Der erste Schritt besteht darin, ein Projekt zu identifizieren, das kritisch, aber auch zeitaufwändig, repetitiv und datenabhängig ist. Natürlich müssen auch die Eingabedaten und die Datenpipeline in einem guten Zustand sein, damit die Automatisierung hervorragende Ergebnisse liefern kann. Stellen Sie also sicher, dass die Daten bereinigt und gut strukturiert sind und dass die zuständigen Personen in Datenmanagement und -hygiene geschult sind, bevor Sie ein Projekt starten.

Die folgenden Funktionen eignen sich hervorragend für das maschinelle Lernen. Durch die Automatisierung dieser allgemeinen Aufgaben über eine einzige Plattform sollten Unternehmen einen soliden Gewinn durch maschinelles Lernen erzielen.

Beschaffung bis zur Bezahlung (P2P): Ein automatisierter P2P-Prozess kann den Finanzverantwortlichen einen besseren Überblick über die Ausgaben des Unternehmens sowie über die täglichen Details des Rechnungs- und Bestellstatus verschaffen und sie mit den Fakten ausstatten, die sie für eine rechtzeitige Abgrenzung und Beantwortung von Anfragen benötigen. Typische Schritte in einem automatisierten P2P-Prozess sind die Anforderung, die Rechnungserfassung, der Rechnungsabgleich, die Rechnungsgenehmigung und die ERP-Integration.

Auftrag-zu-Bargeld: Im traditionellen Order-to-Cash-Prozess verwenden verschiedene Geschäftsfunktionen ihre eigenen Systeme und Daten, was zu ineffizienten Prozessen und unvollständigen Daten führt. Durch die Automatisierung des Order-to-Cash-Prozesses können die Finanzabteilungen mit einem besseren Bewusstsein für Risikobewertungen, einer schnelleren Bearbeitung von Finanzdokumenten und einer präziseren Rechnungsstellung rechnen - all dies verbessert den Cashflow und die Effizienz. Daten des IBM Institute for Business Value zeigen, dass eine Verbesserung der Order-to-Cash-Praktiken zu einer Leistungssteigerung von 83 % führen kann.

Bericht-zu-Bericht (R2R): Die Automatisierung des R2R-Prozesses kann zu einem schnelleren Finanzabschluss führen, die Compliance verbessern, die Integrität der Finanzberichterstattung sicherstellen und eine kontinuierliche Überwachung von KPIs und Flash-Reporting ermöglichen. Zu den Meilensteinen eines integrierten R2R-Prozesses gehören: Assimilation von Daten aus Nebenbuchhaltungen, Integration von Daten in das Hauptbuch, Aggregation der Daten und automatisierte Berichterstattung.

Schritt 2: Aufstockung mit Augmentation

Nach der Auslagerung von Routineaufgaben in die Automatisierung stellt sich die Frage: Wie kann maschinelles Lernen den Finanzorganisationen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen? Das ist die Grundlage der erweiterten Intelligenz, die in vielen Finanzunternehmen bereits eine wichtige Rolle spielt:

Betrugsreduzierung und Sicherheit: Das Finanzwesen verlässt sich seit langem auf die Rechenleistung von Computern, um anormales Verhalten zu erkennen. Der Unterschied besteht darin, dass frühere Systeme auf einem komplexen und robusten Regelwerk beruhten, während neuere Systeme aktiv lernen und sich auf der Grundlage des wahrgenommenen Sicherheitsrisikos anpassen. Dadurch werden mögliche Betrugs- und Sicherheitsprobleme früher erkannt. John Colthart, VP of Growth bei MindBridge Ai, erklärt diesen Zusammenhang weiter. "KI fängt die Fehler und Anomalien auf, das Potenzial für Probleme, die ein Wirtschaftsprüfer, ein Buchhalter oder ein Finanzexperte dann untersuchen würde. Wenn sie diese Untersuchung mit den richtigen Informationen aus der KI durchführen, sind sie in der Lage, spezifischere Fragen zu stellen, und sie werden in der Lage sein, Absicht zu finden. In dem Moment, in dem sie Vorsatz feststellen, können sie dies als Betrug deklarieren."

Datenmanagement: Augmented AI hilft bei der Bewältigung von Herausforderungen bei der internen Datenverwaltung, indem sie disparate Daten zusammenführt und Erkenntnisse für die Gestaltung von Geschäftsentscheidungen hervorhebt. Eine weitere Anwendung für erweiterte KI ist das Sortieren von Hunderttausenden von E-Mails oder Formularen, um die Priorität der Kommunikation und die Absicht des Absenders zu ermitteln.

Kundenbetreuung: Der Einsatz von erweiterter KI kann Finanzunternehmen dabei helfen, kundenorientiert zu bleiben, da die Erwartungen der Kunden an Service und Reaktionsfähigkeit steigen. Für Finanzgruppen mit Kundenkontakt werden Chatbots und konversationelle Schnittstellen als enormes Potenzial angesehen. Einige Organisationen setzen auch erweiterte Robo-Advisors ein, die detaillierte Antworten zu Spar- und Kreditfragen geben können.

Weiterführende Lektüre: John Colthart über das volle Engagement von CFOs für KI

Schritt 3: Einsatz von KI für Analysen und Vorhersagen

Die nächste Stufe des maschinellen Lernens ist die Nutzung der Rechenleistung von Computern, um Daten zu analysieren, schnell Annahmen zu treffen, Szenarioanalysen durchzuführen und Ergebnisse vorherzusagen. KI-Systeme können bis zu 800 Millionen Textseiten pro Sekunde überprüfen und sogar neue Vorschriften aufnehmen, während sie erstellt werden, um sicherzustellen, dass ihre Annahmen immer genau zutreffen.

Zu den aktuellen Anwendungen der datengesteuerten Entscheidungsfindung gehören das Hedge-Fonds-Management und der algorithmische Handel. Die Auswirkungen des maschinellen Lernens, das eine beratende Funktion übernimmt, lassen sich an der Umgestaltung des Underwriting-Prozesses ablesen. Das Potenzial der KI-gesteuerten Vorhersageanalyse ist jedoch noch lange nicht ausgeschöpft, und Finanzverantwortliche können in Zukunft mit weiteren Entwicklungen rechnen.

Erste Schritte mit maschinellem Lernen

Maschinelles Lernen hat das Potenzial, das Finanzwesen zu verändern, indem es Routineaufgaben automatisiert, die menschliche Entscheidungsfindung unterstützt und Ergebnisse präzise vorhersagt. Die Nutzung der Möglichkeiten des maschinellen Lernens ist jedoch ein fortlaufender Prozess. Wichtig ist, dass man damit anfängt.

Weitere Informationen über die Möglichkeiten des maschinellen Lernens und der KI im Finanzwesen finden Sie in unserer neuesten Ressource, die Einblicke von weltweit führenden Finanzfachleuten bietet.