Dresner berichtet über das Potenzial von KI in EPM-Anwendungen
Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen und Automatisierung sind unabhängige, aber parallele Konzepte, die in fast allen Bereichen des modernen Lebens an Popularität gewonnen haben – einschließlich Enterprise Performance Management (EPM) und Enterprise Resource Planning (ERP).
Dresner Advisory Services spiegelt dieses wachsende Interesse an KI in seiner EPM-Marktstudie 2024 wider.
Die Studie zeigt auf, wie und warum KI-bezogene Technologien genutzt werden, um die Leistungsanalyse zu optimieren und neu zu gestalten, und welche Tools dabei zum Einsatz kommen.
In diesem Blog befassen wir uns mit den Auswirkungen von KI und verwandten Technologien auf EPM/FP&A-Produkte sowie mit den Erkenntnissen und Überlegungen von Dresner zu KI im EPM.
Was ist EPM?
Enterprise Performance Management (EPM)-Tools ermöglichen es einem Unternehmen, „die Auswirkungen verschiedener interner und externer Faktoren auf die zukünftige Leistung und die Geschäftsergebnisse zu berücksichtigen. Dies umfasst die strategische, operative und finanzielle Planung und das Forecasting.“
Einfach ausgedrückt handelt es sich um Tools, mit denen Unternehmen auf der Grundlage von Leistungsanalysen in vielen verschiedenen Bereichen Strategien verstehen und entwickeln können. Dazu gehört beispielsweise Software für Finanzplanung und -analyse (FP&A).
Es gibt einen klaren Anwendungsfall für KI-bezogene Funktionen in der Leistungsanalyse – ganz gleich, ob es darum geht, die Datenkonsolidierung zu automatisieren, maschinelles Lernen zur Verbesserung der Effizienz typischer Prozesse zu nutzen oder der KI zu ermöglichen, ein eigenes Verständnis und eine eigene Analyse von Leistungstrends zu entwickeln.
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Was sind die Anwendungsfälle von KI im EPM?
Es empfiehlt sich, bei Gesprächen über KI realistische Anwendungsfälle zu wählen. Dresner stellt fest: „Trotz der Skepsis gegenüber der Nutzung von KI und maschinellem Lernen im EPM lassen sich Nutzer*innen eher vom Potenzial dieser Technologien überzeugen, wenn sie an konkreten Anwendungsfällen demonstriert werden.“
Dresner befragte echte Nutzer*innen von EPM-Systemen zu potenziellen KI-Funktionen und deren Vorteilen. Einige der potenziellen KI-Anwendungsfälle im EPM sind:
- Automatisierte Erkennung von Anomalien
- KI-gestützte Extraktion von Informationen aus Dokumenten
- Einsatz von generativer KI zur Erstellung narrativer Berichte und Analyse von EPM-Daten
- AD-hoc-Abfragen in natürlicher Sprache zu Finanz- und anderen EPM-Daten
- Geführte Unterstützung, um auf der Grundlage der Rolle von Nutzer*innen Handlungsempfehlungen zu geben
- Ein Chatbot, der Gelegenheitsnutzer*innen hilft, Aufgaben zu erledigen und auf Daten zuzugreifen
Dresner stellt fest, dass von all diesen Anwendungsfällen die prädiktiven Prognosen und die Automatisierung von Routineaufgaben in der Buchhaltung die Anwendungsfälle mit dem größten Nutzenpotenzial sind. Über 50 % der Befragten halten diese Anwendungsfälle für sehr nützlich.
Wie ist der aktuelle Marktausblick für KI-Tools im EPM?
Dresner geht in seiner Marktstudie davon aus, dass „maschinelles Lernen das Potenzial hat, die Forecasting-Genauigkeit in Planungsanwendungen erheblich zu verbessern, und dass es notwendig ist, eine neue Generation von Enterprise Performance Management-Anwendungen ins Auge zu fassen, die KI-Funktionen nahtlos integrieren.“
Interessanterweise glauben 91 % der Unternehmen nicht, dass sie bei der Einführung von KI und maschinellem Lernen auf Widerstand stoßen würden. Dies lässt möglicherweise darauf schließen, dass es in Finanzteams an modernen Tools fehlt und sie sich daher über Funktionen zur Verringerung von routinemäßigen und fehleranfälligen manuellen Aufgaben freuen würden.
39%
der Befragten
geben an, dass KI einen positiven Einfluss auf EPM-Prozesse haben wird
Doch während 39 % der Befragten angeben, dass sich KI positiv auf EPM-Prozesse auswirken wird, bleiben 52 % unentschlossen. Dies zeigt, dass es bei den EPM-Praktiken noch an der Umsetzung und Ausführung von KI mangelt und dass nachweisbare Effizienzsteigerungen und Anwendungsfälle eine Verschiebung zugunsten von KI-Tools bewirken könnten.
Fazit
Es scheint, dass Unternehmen, die KI-bezogene Funktionen in ihre EPM- oder FP&A-Prozesse implementieren, in Buchhaltungsteams auf nur wenig Widerstand stoßen werden. Viele dieser Teams verfügen derzeit nicht über moderne Tools und könnten angesichts ihres überwältigenden Arbeitspensums durch KI entlastet werden.
Unternehmen, die noch skeptisch und unentschlossen sind, brauchen jedoch die Gewissheit, dass KI-Funktionen nicht nur eingeführt werden, sondern die Prozesse der Leistungsanalyse tatsächlich verbessern und aufwerten können.
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