Robotics im Treasury | KPMG | DE

Robotics im Treasury

Robotics im Treasury

Wenn der Bot neuerdings die Dispo macht.

Verwandte Inhalte

FTM Bildwelt: Haus im Schnee

Keine Angst, mit dem Begriff „Treasury Robotics“ ist nicht der Einzug von monströsen Maschinen mit gewaltigen Greifarmen in die Finanzabteilungen dieser Welt gemeint, welche nach und nach die Tätigkeiten von Liquiditätsplanung bis zum Accounting übernehmen und die menschlichen Mitarbeiter überflüssig machen.

Ein Roboter ist unter heutigen Gesichtspunkten schlichtweg eine Software, die innerhalb von bestehenden oder zwischen den Systemen automatisiert arbeitet. Also eigentlich genauso wie ein ganz normaler Mitarbeiter - nur viel schneller und ohne Fehler. Theoretisch jedenfalls.

Robotics Process Automation – neuer Wein in alten Schläuchen?

Im weitesten Sinn bedeutet „Treasury Robotics“ also die systemgestützte Automatisierung von Prozessen im Treasury. Grundsätzlich ist die sogenannte RPA (Robotics Process Automation) auch in Finanz- bzw. Treasury-Prozessen nicht neu. Welcher CFO würde verneinen, in seinem Verantwortungsbereich nicht kontinuierlich an optimierten systemgestützten Abläufen mit maximaler Effizienz und Effektivität zu arbeiten? Die Etablierung systembasierter Workflows mit dem Ziel der Abbildung von End-to-End-Prozessketten erhält im Zuge der Digitalisierung jedoch eine neue Dimension – einerseits durch den zunehmenden Druck einzelne Prozessschritte bis hin zu ganzen Abläufen dann auch tatsächlich automatisieren zu müssen, andererseits natürlich durch die technologischen Innovationen bei den dafür erforderlichen Automatisierungshelfern (Bots), mit deren Hilfe manuelle, repetitive Tätigkeiten des Mitarbeiters automatisiert werden können. Im Treasury beispielweise überall dort, wo Systeme mangels Schnittstellen noch nicht komplett integriert sind (zum Beispiel die Sollbruchstelle zwischen Treasury Management-System und Hauptbuch) oder wo Daten manuell konsolidiert und verarbeitet werden müssen (zum Beispiel das Zusammenstellen von Forecastwerten oder Erstellen eines umfassenden Treasury-Reporting-Sets). Wichtig ist in diesem Zusammenhang, dass für den Einsatz von Software-Robotern keine umfassenden Umbauten an der Systemlandschaft erforderlich sein sollten, da sich diese in der Regel in die bestehenden Systeme integrieren lassen. Hiermit sind natürlich auch Nachteile verbunden – man denke an Themen wie Verfügbarkeit und Performance der Systeme. Haben Sie also ein sehr langsames TMS, wird auch der Bot warten müssen, bis die Berichte, deren Daten er eigentlich so schnell wie möglich weiterverarbeiten möchte, fertig gestellt sind. Daher ist eine ideale Systemlandschaft auch durch eine vollautomatische Integration aller Systeme und Prozesse gekennzeichnet – Bots, welche Daten zwischen Systemen verschieben, sind dann überflüssig und markieren somit eigentlich nur einen Zwischenschritt.

Die erste Generation der Bots ist bereits im Einsatz

Doch diese höchste Stufe der technologischen Evolution in der Systemlandschaft – also die vollautomatische systemimmanente Abbildung von End-to-End-Prozessen – ist für die meisten Unternehmen noch in weiter Ferne. Daher gilt es zunächst einmal, die heutigen technologischen Möglichkeiten hinsichtlich der Automatisierung zu betrachten und welche konkreten Anwendungsmöglichkeiten sich insbesondere im Treasury ergeben.

Grundprinzip für den initialen Einsatz von Robotics und entsprechender Bots sind regelbasierte Entscheidungsalgorithmen. Daher sind natürlich primär – und das heute schon – solche Vorgänge automatisierbar, die auf der Basis von klaren Regeln Routineaufgaben beinhalten. Diese erste Stufe der Automatisierung zielt demnach auf die Beschleunigung repetitiver Tätigkeiten, man denke im Treasury etwa an die Verteilung von Stammdaten zwischen verschiedenen Systemen oder die Automatisierung des Berichtswesens und damit verbundene Plausibilitätsprüfungen. Gleiches gilt für weitere regelbasierte Aktivitäten wie beispielsweise manuelles Cash Pooling oder die Identifizierung und Aufbereitung von FX Exposures aus verschiedenen Datenquellen. Gemein ist allen Aktivitäten auf dieser ersten Stufe der Umgang mit strukturierten Daten. Mithin natürlich eine der Voraussetzungen für den Einsatz von Robotics im Treasury ist die Existenz dieser digitalisierten Informationen. Einen Ordner aus dem Aktenschrank holen wird selbst der klügste Bot nicht hinbekommen. Für alles andere sind entsprechende Lösungen am Markt verfügbar, welche bei relativem geringem Investment vergleichsweise einfach zu designen, schnell getestet und eingeführt sind. Prozessbeschleunigungen von 80 bis 90% sind durchaus realistisch.

Spannender werden die Aufgaben auf der nächsten Stufe, wenn es darum geht, eine erweiterte Prozessautomatisierung zu realisieren und sukzessive technisch-kognitive Fähigkeiten zur Entscheidungsunterstützung zu nutzen. Die zweite Generation der Software-Roboter kann somit komplexere Aufgaben erledigen und mittels zunehmend unstrukturierter Daten einen Selbstlerneffekt herbeiführen. Gerade in diesen Bereichen existieren vielfache Anwendungsmöglichkeiten auch im Treasury: im Cash Management etwa bei Abgleich/Auszifferung von – unbekannten – Kontoauszugspositionen oder die Pozentiale im Umfeld der Betrugserkennung im Zahlungsverkehr, wo mit Hilfe von Software Bots potenziell verdächtige Transaktionen identifiziert werden können. Bei beiden Themenstellungen lernt der Bot durch die erkannten Muster – hier die Zuordnung der Cashflows auf dem Kontoauszug, dort die Identifizierung betrügerischer Zahlungen. Entsprechende Pilotsysteme sind in der Markteinführung, die konkreten Einsatzmöglichkeiten in der Breite sind also auch hier keine Zukunftsmusik mehr.

Die Königsdisziplin der Automatisierung liegt gleichwohl auf der dritten Stufe, der intelligenten kognitiven Automatisierung. Der Bot lernt hier nicht nur, er denkt. Dies bedeutet im Endeffekt die Einbindung von Verfahren und Methoden der künstlichen Intelligenz, um auch komplexere Entscheidungssituationen abzubilden oder anspruchsvolle Vorhersagen zu tätigen (zum Beispiel automatisierte Liquiditätsplanung/FX Exposure-Planung). Auf Basis verschiedenster auch unstrukturierter Datenquellen (Nachrichten, Twitter, ERP, TMS, Marktdaten etc.) generiert der Bot Prognosen des Exposures, welche dann rekursiv genutzt werden, um die Prognosequalität zu erhöhen. Entscheidend ist auch hier am Ende die Frage nach der Gesamtarchitektur, das heißt wo kommen die zu verwertenden Informationen her, wie werden sie auswertbar gemacht – Stichwort Big Data bzw. Data Lake – und wie spielen die unterschiedlichen Technologien am Ende in den sehr stark analytisch geprägten Themen zusammen? Hier geht es dann schon lange nicht mehr um eine Erhöhung der Prozessgeschwindigkeit, sondern um das automatisierte Treffen komplexer Entscheidungen mit entsprechenden Auswirkungen auf die Vorteilhaftigkeit des Robotereinsatzes. 

Was macht der Treasurer dann noch, wenn alles automatisch läuft?

Je stärker die Entwicklung über die skizzierten Stufen der Robotics-Anwendungen im Treasury verläuft, desto wichtiger wird die Frage nach der Rolle des Faktors Mensch im Kontext des Einsatzes von Software-Robotern. Kaum ein Treasurer wird sich darüber beschweren, wenn Standardprozesse von technologischen Heinzelmännchen erledigt werden. Doch gilt dies auch für komplexere Aufgaben? Sind die Jobs in der Finanzabteilung in Gefahr? Wird der Treasurer am Ende selbst durch einen Bot ersetzt?

Gegenfrage: Würden Sie heute in ein autonom fliegendes Flugzeug einsteigen? So ähnlich verhält es sich auch mit der Automatisierung im Treasury. Die Kernfrage wird in Zukunft nicht sein, ob oder mit welchen technologischen Lösungen die jeweiligen Robotics-Szenarien umgesetzt werden können. Für alle Arten – vom einfachen Standardprozess bis hin zum komplexen analytischen Entscheidungsszenario – wird es technische Lösungen geben. Garantiert. Wenn nicht morgen, dann spätestens in einigen Jahren. Die strategische Fragestellung, die alle CFOs und Treasurer für sich beantworten müssen, ist die nach dem angemessenen Grad der Automatisierung und dessen Management in Form des kontrollierten Eingriffs der handelnden Personen. Den konzeptionellen Ausgangspunkt bildet hier das Steuerungsprinzip „Management by exception“, das heißt jeder eingesetzte Software-Roboter muss in der Lage sein, vorab festgelegte Abweichungen oder überschrittene Toleranzgrenzen innerhalb der von ihm gesteuerten Prozesse zu erkennen. Sei es im Zahlungsverkehr, im Cash Management oder beim Durchlaufen komplexerer Sicherungsprozesse – die Entscheidung, wann ein bestimmter Sachverhalt als Ausnahmefall behandelt wird, obliegt dem Bot. Das Füttern des Bots mit den Vorgaben für das „exception handling“ an welcher Stelle und unter welchen Bedingungen ein Nothalt in den Prozess eingebaut wird, muss und wird auch in Zukunft durch menschliche Überlegungen erfolgen. 

Quelle: KPMG Corporate Treasury News, Ausgabe 76, Februar 2018
Autor: Michael Baum, Senior Manager, Finance Advisory, michaelbaum@kpmg.com 

KPMG Corporate Treasury News

So kontaktieren Sie uns

 

Angebotsanfrage (RFP)

 

Absenden