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Die Digitalisierung im Finanzbereich

Die Digitalisierung im Finanzbereich

Hype, Affirmation oder echter Trend?

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Digitalisierung und Automatisierung sind heutzutage in aller Munde und haben auch nicht vor dem Finanzbereich von Unternehmen Halt gemacht. In verschiedenen Studien, Positionspapieren und Veranstaltungsreihen hat sich KPMG in den letzten Monaten immer wieder mit dem Thema auseinandergesetzt und dabei insbesondere folgende Fragen erörtert:

  • Was bedeutet eigentlich Digitalisierung für den Finanzbereich eines Unternehmens – sowohl hinsichtlich der Anwendungen als auch der Personen?
  • Wie sehen die Verantwortlichen das Unternehmen bezüglich dieser Herausforderungen gewappnet?
  • Welche Maßnahmen werden ergriffen und umgesetzt?

Während „Automatisierung“ die Übertragung von Funktionen eines Prozesses vom Menschen auf künstliche Systeme beschreibt, versteht man unter „Digitalisierung“ die Überführung von analogen Informationen oder auch Abläufen in digitale Formate zum Zwecke der informationstechnologischen Verarbeitung. Beide Begriffe sind somit nicht unabhängig voneinander und eng verbunden mit dem Einsatz von fortschrittlichen Technologien.

Im Rahmen der KPMG-Studie „Digitalisierung im Rechnungswesen“ (2018) werden als wichtigste Technologietrends wie folgt genannt:

  • Artificial Intelligence:
    Künstliche Intelligenz soll Maschinen befähigen, menschliche Tätigkeiten zu übernehmen. Dabei soll das menschliche Gedächtnis, sein Lernverhalten und seine Entwicklung imitiert werden.
  • Big Data:
    Big Data wird charakterisiert durch das zu analysierende Datenvolumen, die dafür sowohl strukturiert als auch unstrukturiert vorliegenden Datenarten als auch die Fähigkeit, nicht nur statische Daten auszuwerten, sondern auch (nahezu) in Echtzeit.
  • Blockchain-Technologie:
    Eine Blockchain ist eine dezentrale Datenstruktur, die Transaktionen transparent, zusammenhängend und unveränderbar in einem Netzwerk speichert und kryptografische Mechanismen zur netzwerkweiten Verifikation nutzt.
  • In-Memory-Datenbanken:
    Bei einer In-Memory-Datenbank wird die primäre Verwaltung von Daten im Hauptspeicher eines oder mehrerer Server vorgenommen. Dadurch ergeben sich fundamentale Verbesserungen für Datenhaltung und -auswertung.
  • Machine Learning:
    Lernende Systeme können Muster in vorhandenen Daten auf Basis von Gemeinsamkeiten erkennen.
  • Regelbasierte Systeme:
    Robotic Process Automation (RPA) bezeichnet eine robotergesteuerte Prozessautomatisierung, wobei Softwareroboter (Bots) die Rollen und Aufgaben von Anwendern übernehmen und mit anderen Systemen interagieren.
  • Self-Service-Reporting:
    Bereitstellung einer Berichtswesen-Umgebung, die es dem Management sowie Fachabteilungen weitgehend unabhängig von der IT-Abteilung ermöglicht, intuitiv auf Reports zuzugreifen und die wesentlichen Unternehmensinformationen eigenständig zu analysieren.
  • Virtual Reality:
    Darstellung und Wahrnehmung der Wirklichkeit und ihrer Eigenschaften in einer computergenerierten, virtuellen und interaktiven Umgebung.

Auffällig hieran ist allerdings, dass die genannten Technologien und technologiebasierten Lösungen bisher nur in sehr unterschiedlichem Ausmaß eingesetzt werden. Die Voraussetzungen sind jedoch bereits heute vielfach vorhanden. 

Bereits 2015 haben wir im KPMG Finanz- & Treasury Management den Begriff „Industrie 4.0“, der sich im Kern mit der „Informatisierung der Fertigungstechnik“ befasst, in einem Positionspapier „Treasury 4.0“ auf das Unternehmenstreasury übertragen. Denn wenn in vielen Unternehmen die IT zu einem bestimmenden Faktor wird, dann muss das auch für das „Treasury 4.0“ gelten. Schon heute ist dies an drei Entwicklungen erkennbar:

  1. Erstens an den Möglichkeiten komplexer Steuerung mittels sogenannter High-End-Treasury-Systeme, das heißt integrierte Systemlösungen einzelner Hersteller, welche sämtliche Kernfunktionen des Treasury abbilden und daneben ein sehr hohes Maß an individueller Konfiguration ermöglichen. Das damit einhergehende Konzept des „Management by Exception“ stellt den höchsten Grad der Automatisierung im Treasury dar.
  2. Zweitens durch die teilweise höchst kostengünstige Abbildung der Kernfunktionen des Treasury mittels SaaS-Lösungen.
  3. Drittens durch die Schaffung heterogener Best-of-Breed-Systemplattformen, das heißt Lösungen unterschiedlicher Hersteller zur integrierten Abdeckung der Kernfunktionen des Treasury über die Anbindung einzelner Drittapplikationen zur Optimierung der Systemunterstützung.

Diese Entwicklung spiegelt sich auch in den 2016 überarbeiteten „Mindestanforderungen an das Unternehmenstreasury für das operationale und finanzielle Risikomanagement“ des VDT wieder, in denen als Grundsatz und Beschreibung für ein prozesseffizientes Treasury definiert wird: „Durch Optimierung bzw. Standardisierung von Prozessen, Strukturen und Methoden sowie Einsatz geeigneter IT wird eine effiziente Steuerung der Finanzen und Finanzrisiken und die Reduzierung des Aufwands für rein transaktionsbezogene Aufgaben ermöglicht“.

Aktuell verfügbare Systeme und die daraus konfigurierbaren Systemlandschaften bieten einen sehr hohen Automatisierungsgrad in den Treasury-Prozessen („echtes Straight-Through-Processing“). Dies führt zu einer wesentlichen Reduzierung von manuellen Tätigkeiten und somit zu signifikanten Effizienzgewinnen. Gleichzeitig verschiebt sich der Fokus der Treasury-Aktivitäten hin zu analytischen Aufgaben. In dieser Entwicklung kommt der Wirksamkeit eines internen Kontrollsystems eine steigende Bedeutung zu.

Nun stellt sich die Frage, wie die Unternehmen auf diese offenkundigen Möglichkeiten reagieren. Die KPMG-Studie „Digital Finance“, die 2017 zusammen mit dem Fraunhofer Institut die Ergebnisse einer empirischen Untersuchung zur Digitalisierung im Finanzbereich vorstellte, kam zu dem Ergebnis, dass konkrete Maßnahmen und Strategien für eine entsprechende Neuausrichtung häufig noch fehlen. Während 96% der Befragten große Potenziale der Digitalisierung erkannt hatten und 59% Herausforderungen durch die Digitalisierung erwarteten, wurde in 3 von 4 Unternehmen noch keine Digitalisierungsstrategie für den Finanzbereich umgesetzt.

Auch die Ergebnisse der KPMG Studie „Digitalisierung im Rechnungswesen“ von 2018 können diesbezüglich allgemein wie folgt zusammengefasst werden:

  • Homogenisierung und Standardisierung sind für Unternehmen weiterhin die Kernthemen in puncto Digitalisierung:
    Priorität für die Befragten haben aktuell Projekte, mit denen die Voraussetzungen für weitere Digitalisierungsschritte geschaffen werden. Dabei geht es vor allem um die Homogenität der eingesetzten Basissysteme, die Standardisierung von Workflows sowie die Qualität der Stammdaten.
  • Bei neuen Technologien herrscht nach wie vor eine auffällige Zurückhaltung:
    Big Data-Analysetools, Self-Service-Reporting oder In-Memory-Datenbanken werden aktuell überwiegend in Pilotprojekten genutzt oder gerade erst geplant. Erste Erfahrungen mit Software-Bots (RPA) liegen vor; mit Machine-Learning-Ansätzen wird vereinzelt experimentiert.
  • Cloud Computing wird noch nicht flächendeckend genutzt:
    Sowohl Private als auch Public Cloud werden nur in geringem Ausmaß verwendet und sind auch aktuell überwiegend nicht geplant.

Eine der wesentlichsten Herausforderungen, die den relativ niedrigen Umsetzungsgrad erklärt, resümieren dabei beide Studien: Im Finanzbereich des Unternehmens (wie in allen Kernfunktionen) entstehen für Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter neue Rollenbilder und neue Kenntnisse und Fähigkeiten werden immer wichtiger.

Als Key Note Speech des KPMG Digital Treasury Summits im Oktober in Frankfurt stellte Martin Bellin dar, dass sich viele Vorbehalte gegenüber neuen Technologien dadurch ergeben, dass diese sich schneller entwickeln, als wir diese verstehen, und die sogenannten „Digital Natives“ (unter 30 Jahren) die sogenannten „Digital Immigrants“ (über 40 Jahren) zahlenmäßig zunehmend überholen.

Jüngere Mitarbeiter erwarten deutlich mehr Veränderungen und stehen diesen oftmals offener gegenüber. Des Weiteren weisen jüngere Mitarbeiter eine höhere Technikaffinität mit einem guten Verständnis für Fragestellungen an der Schnittstelle von Finanzen und IT auf. Erfahrene Mitarbeiter hingegen reagieren besonnener auf Veränderungen und können deren langfristige Auswirkungen besser einschätzen. Sie zeichnen sich durch ihr langjährig aufgebautes Finanzfachwissen sowie einen besseren Überblick über Schnittstellen und Abhängigkeiten aus. Es ist entscheidend, die unterschiedlichen Fähigkeiten der jeweiligen Mitarbeitergruppen individuell zu berücksichtigen sowie diese effizient zu kombinieren bzw. dort einzusetzen, wo sie den größten Nutzen stiften. 

Das Aufgabenportfolio des Finanzbereichs wird weitgehende Veränderungen erfahren. Auf der einen Seite ändern sich die Anforderungsprofile an die Mitarbeiter, indem zukünftig in weitaus höherem Maße als bisher analytische Fähigkeiten gefragt sein werden. Da sich der Automatisierungsgrad stark erhöht, werden andererseits weniger Mitarbeiter für repetitive und standardisierbare Aufgaben benötigt. Um diesem Rechnung zu tragen, müssen Unternehmen eine umfassende HR-Strategie sowohl im Hinblick auf die Weiterbildung als auch die Gewinnung neuer Mitarbeiter entwickeln.

Der Erfolg von Automatisierungsstrategien und die Überführung in das digitale Zeitalter ist daher abhängig von etwas höchst Menschlichem: den individuellen Mitarbeitern und einer ganzheitlichen HR-Strategie.

Quelle: KPMG Corporate Treasury News, Ausgabe 86, November 2018

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