KI in Nonprofit-Finanzteams: 4 Überlegungen zur effektiven Nutzung
Die meisten Branchen sind auf dem Weg zu „KI überall“, und Nonprofit-Organisationen bilden da keine Ausnahme. KI bietet nicht nur eine praktikable Lösung für die unüberschaubare Arbeitslast, die durch manuelle Verwaltungsaufgaben entsteht. Sie kann auch auf bestehende Finanzprozesse angewendet werden, um strategische Erkenntnisse zu gewinnen, die Wachstum und Resilienz fördern.
In diesem Blog gehen wir der Frage nach, wie KI von Nonprofit-Organisationen eingesetzt werden kann, welche Vorteile sie bietet und wie sie effektiv zur Unterstützung der Finanzteams von Nonprofit-Organisationen eingesetzt werden kann. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.
Herausforderungen von Nonprofit-Organisationen, bei denen KI helfen kann
Nonprofit-Organisationen stehen heute vor einer Vielzahl von Herausforderungen: Geopolitische Probleme führen weiterhin zu einer Nachfrage nach Hilfeleistungen, gleichzeitig sind Nonprofit-Organisationen mit einem sich ständig ändernden Finanzierungsstrom konfrontiert. Auch wenn nicht alle Prozesse dies erfordern, kann KI Nonprofit-Organisationen und ihre CFOs auf hilfreiche Weise unterstützen: durch die Analyse und Planung ihrer Finanzen.
Die manuelle Eingabe, Zusammenstellung und Verwaltung von Finanz- oder anderen Daten kann die Zeit einiger Mitglieder des Finanzteams beanspruchen. Es handelt sich um eine ineffiziente und oft fehleranfällige Arbeitsweise, die sich sehr wirksam automatisieren lässt.
Sobald diese langwierigen Aktivitäten effektiv automatisiert worden sind, kann die gewonnene Zeit für die strategische Analyse von Finanzdaten genutzt werden, was wiederum die Resilienz und die Planung des Wachstums unterstützt.
Viele Nonprofit-Organisationen sind für ihre wichtige Arbeit auf Freiwillige angewiesen, und das ist nicht unproblematisch. Potenzielle Freiwillige sind schwer zu finden und zu halten, was oft dazu führt, dass die Arbeitslast auf die vorhandenen Freiwilligen abgewälzt wird. Selbst bei festangestellten Finanzfachleuten bleibt dieses Problem bestehen.
Freiwillige Helfer*innen im Finanz- und Rechnungswesen sind möglicherweise weder technisch versiert, noch verfügen sie über das nötige Finanzwissen. Wenn KI auf Finanzplanungs- und Szenarioprozesse angewendet wird sodass die Dateneingabe und -konsolidierung bereits automatisiert sind, können diese Personen dank KI Finanzdaten prognostizieren, potenzielle Pläne erstellen und die Bemühungen der Führungskräfte unterstützen.
4 Überlegungen zur effektiven Implementierung von KI
Es gibt verschiedene Faktoren, die bei der Implementierung von KI-Tools zu berücksichtigen sind und über deren Erfolg und Wert bestimmen – KI ist kein Allheilmittel.
1. Daten-Governance und -planung
Bei der Implementierung von KI ist es von entscheidender Bedeutung, dass Sie die Grundlagen für Governance schaffen. Die Finanzdaten von Nonprofit-Organisationen können besonders sensibel sein, z. B. Finanzdaten von Spendern oder staatlichen Stellen. Diese müssen vor der Implementierung von KI von den Verantwortlichen der Nonprofit-Organisationen geschützt werden.
Überlegen Sie, welches Problem Sie mit KI lösen möchten, wo die potenziellen Probleme in Bezug auf Vertraulichkeit und Sensibilität liegen, und suchen Sie Rat. Indem Sie KI-Anwendungsfälle hinterfragen, können Sie viele Implementierungs- und Sicherheitsfragen lösen, bevor diese sich zu einem Problem auswachsen.
2. Automatisierte Prozesse vs. KI-gestützte Prozesse
Befassen Sie sich genauer mit dem Thema KI, den Unterschieden zwischen Automatisierung und KI und inwiefern diese verschiedenartigen Prozesse unterschiedliche Probleme lösen können.
Automatisierung, oft auch Robotic Process Automation (RPA) genannt, ist die ideale Lösung für Probleme, die durch manuelle Arbeit entstehen. Automatisierung kann sicherstellen, dass Prozesse reibungslos, zyklisch, genau und ohne Fehler ablaufen. Menschen ermüden oft unter diesen Bedingungen, aber für einen „Roboter“ sind diese wiederkehrenden Aufgaben ideal.
KI kann als nächster Schritt nach der Automatisierung betrachtet werden. Sie führt nicht nur Routineaufgaben aus, sondern nimmt die Daten in ein Language Learning Model (LLM) auf, wo sie weiterverarbeitet werden. Mit anderen Worten: KI „lernt maschinell“ aus den von Ihnen eingegebenen Daten und kann Forecasts, Pläne und mehr vorschlagen, um Ihre Analysebemühungen zu unterstützen.
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3. Unterschätzen Sie nicht den Wert der institutionellen Logik
KI und Automatisierung können Ihren Mitarbeitenden das Leben deutlich erleichtern, aber KI sollte entlasten, nicht ersetzen. Zudem kann KI Datenhalluzinationen verursachen, und die daraus resultierende Logik sollte nicht über die institutionelle Logik und das Wissen von Mitarbeitenden oder Freiwilligen gestellt werden, die über reale Erfahrungen mit den Daten verfügen.
KI kann sich bei der Erkennung von Anomalien als großartig erweisen und es dem Finanzteam ermöglichen, Datenausreißer leicht zu hinterfragen und Fehler leicht zu erkennen. Hier arbeiten KI und menschliche Logik also Hand in Hand, denn auch wenn die KI eine Anomalie richtig erkennt, braucht es echte und erfahrene Mitarbeitende, um die Daten zu qualifizieren.
Wenn beispielsweise eine Spende oder ein Zahlungseingang nur einmal im Jahr stattfindet, kann dies einer KI als betrügerisch oder anomal erscheinen, obwohl dies nicht der Fall ist. Es ist also hilfreich, dass KI solche potenziellen Probleme erkennt, aber das letzte Wort sollten erfahrene Mitarbeitende haben.
Außerdem kann KI zwar Finanzdaten prognostizieren, dabei aber nicht unbedingt bestimmte Umstände berücksichtigen. Es kann beispielsweise vorkommen, dass die KI von einem positiven Ausblick ausgeht, weil sie eine bestimmte künftige politische Veränderung nicht berücksichtigt – ein Mensch dagegen ist sich dieser Veränderung bewusst.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI nicht in der Lage sein wird, alle Fäden zu ziehen. In Kombination mit menschlicher und institutioneller Logik kann sie sich jedoch für eine Nonprofit-Organisation, die mit Personalmangel zu kämpfen hat, als ideal erweisen.
4. Wählen Sie Ihre Datensätze sorgfältig aus
KI ist nichts ohne Daten. Umso wichtiger sind daher die Daten, mit denen Sie die KI speisen. Für Nonprofit-Organisationen ist dies eine besonders heikle Situation, da sie aus Gründen der Sensibilität nicht alle ihre Finanzdaten weitergeben können. Hinzu kommt, dass jede Nonprofit-Organisation eine einzigartige Mission verfolgt und sich ihre Daten je nach Hilfe und Dienstleistung schnell ändern können.
Auch dies erfordert eine gewisse Planung und Überlegung: Die Datensätze müssen klein sein und geschickt kuratiert werden, damit die KI effektiv arbeiten kann. Zudem muss die Mission der Nonprofit-Organisation klar definiert sein.
Zur Verdeutlichung der Mission sollte der Datensatz auch externe Daten enthalten, z. B. Daten zum Klimawandel bei einer Nonprofit-Organisation, die sich auf den Umweltschutz konzentriert, oder Daten zur Nutzung von Lebensmittelbanken bei einer Wohltätigkeitsorganisation, deren Fokus auf Lebensmitteln liegt. So wird sichergestellt, dass die KI das Ziel der Nonprofit-Organisation bestmöglich versteht und nützliche und relevante Erkenntnisse liefert.
Fazit
KI bietet die Möglichkeit, die ohnehin schon überlasteten Finanzteams im Nonprofit-Bereich zu entlasten und sie gleichzeitig in die Lage zu versetzen, Daten weiterzudenken und strategisch zu agieren. So können sie externe Herausforderungen mit Zuversicht, Agilität und Resilienz meistern.
Es obliegt den Verantwortlichen von Nonprofit-Organisationen, die Grundlagen zu schaffen – von der Zusammenstellung der richtigen Datensätze bis hin zur Ausrichtung der Governance. Nur dann kann sichergestellt werden, dass KI die größtmögliche Wirkung hat und nicht nur weitere Störungen verursacht.
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