Fünf Hürden für die Einführung fortschrittlicher Analysen im Finanzwesen

Schlechte Finanzdaten

Finanzteams sammeln riesige Datenmengen aus ihren eigenen Systemen, aus verschiedenen Abteilungen und aus externen Quellen. Die Qualität dieser Daten lässt jedoch häufig viel zu wünschen übrig. Komplexe Datenlandschaften mit mehreren Systemen und isolierten Anwendungen erschweren es, Daten zeitnah zusammenzuführen, zu aggregieren und zu standardisieren – was ein entscheidender Schritt ist, bevor sie analysiert werden können. Analysen und insbesondere fortschrittliche Analysen, die künstliche Intelligenz (KI) und Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden, um riesige Datensätze zusammenzuführen, benötigen aktuelle, qualitativ hochwertige Daten – andernfalls liefern sie keine qualitativ hochwertigen Ergebnisse. Dieses Problem der schlechten Datenqualität ist eines der größten Hindernisse zwischen Finanzteams und fortschrittlichen Analysen.

Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten, wie Finanzteams die Datenqualität verbessern und die Grundlage für fortschrittliche Analysen legen können, darunter:

• Bewältigen Sie zuerst die dringendsten Qualitätsprobleme
  Datenprobleme müssen nicht alle auf einmal gelöst werden. Die Entscheidungsfindung für Ihre Daten kann in gezielten Schritten erreicht werden. Beginnen Sie mit den gemeinsamen Daten, die Ihre strategischen Kernkennzahlen unterstützen. Durch die Standardisierung bringen Sie fehlende, unvollständige und doppelte Daten auf die Oberfläche – so erhalten Sie ein überschaubares erstes Ziel für Ihr Datenqualitätsverbesserungsprojekt.
• Konzentrieren Sie sich auf eine „ausreichende“ Datenbasis
  Die Vorteile einer zentralen Datenquelle oder zentralisierter Daten, die unternehmensweit ausgetauscht werden, sind gut dokumentiert. Aber wenn dieses Ziel noch Jahre entfernt ist, gibt es eine Übergangslösung: eine „ausreichende Version der Wahrheit“ verfolgen. Dazu gehört ein Kompromiss zwischen den Kosten für fehlerhafte Daten und dem Aufwand für eine zusätzliche Governance.
  
  Das Festlegen von Datenqualitätsanforderungen ist ein wichtiger erster Schritt. Welche Ebene ist kritisch? Welche Datendefinitionen wie ROI und Profitabilität sind für das Finanz- und BI-Reporting am wichtigsten? Und was kann für ein späteres Projekt beiseite gelegt werden?
  
  Laut Gartner sind Unternehmen, die sich auf eine ausreichende Datenbasis konzentrieren, „41 % wahrscheinlicher, entscheidungsbereite Daten zu generieren und doppelt so wahrscheinlich die Qualität der Entscheidungsfindung und der Geschäftsergebnisse zu verbessern“. Dies macht es zu einer praktikablen Möglichkeit, die Hindernisse für die Datenqualität zu überwinden.
• Verteilen Sie Daten-Governance
  Auch ohne einen zentralen Datenpool benötigen Finanzabteilungen noch ein Framework, um Datenqualität und -konsistenz sicherzustellen. Aber die meisten Teams haben nicht die Zeit, ihr eigenes Daten-Governance-Programm zu implementieren und durchzuführen. Mit einer verteilten Daten-Governance-Strategie bietet die Finanzabteilung Hilfestellung darüber, welche Daten verwaltet werden müssen und wie sie gesteuert werden sollen, aber sie lässt andere die eigentliche Steuerung übernehmen. Diese Art von Framework erleichtert die Einschätzung, welche Datenqualitätsprobleme am kritischsten sind – und wo Verbesserungsmaßnahmen in den Mittelpunkt gerückt werden müssen. Gemeinsam vereinbarte Frameworks schaffen auch Vertrauen, dass die Daten für die Entscheidungsfindung ausreichen, auch wenn sie nicht zu 100 % perfekt sind.
• Wählen Sie die cloudbasierte Finanzanalysesoftware
  Cloudbasierte erweiterte Analysesoftware kann sicher in mehr Datentypen und -quellen integriert werden – finanziell und operativ, intern und extern – als On-Premise-Lösungen. Sie vereinfachen das Speichern, Katalogisieren, Aggregieren und Zugreifen auf Daten, sodass Finanzteams weniger Zeit mit der Verwaltung von Daten und mehr damit verbringen können, Erkenntnisse zu gewinnen und sie zu nutzen.

Angst vor Versagen

Digitale Transformationsprojekte wie die Implementierung fortschrittlicher Analysen können herausfordernd sein – und sind nicht immer erfolgreich. Für viele Finanzchefs hält die Angst vor einem Scheitern, sogar ein wenig, sie zurück.

Diese Angst kann in Unternehmen verstärkt werden, die eine „Failure-phobic Kultur“ haben, in der Menschen fürchten, wegen ihrer Fehler stigmatisiert zu werden – oder wo Schuld oder Fingerspitzenzeigen eine gemeinsame Reaktion ist, wenn die Dinge wütend werden. Für diese Unternehmen ist ein Wandel der Denkweise erforderlich. Denken Sie daran, dass ungenutzte Chancen auch eine Form des Scheiterns sind, die zu Stagnation und mangelnder Innovation führt. Und Unternehmen, die nicht in der Lage sind, sich anzupassen und Innovationen voranzutreiben, werden zurückgelassen.

Allerdings gibt es bessere Möglichkeiten, zu scheitern als andere. Um das Scheitern auf die richtige Weise zu akzeptieren, „Versagen klein“ und „Vorwärts scheitern“. Das Scheitern in einem kleineren Umfang bedeutet, Finanzanalyseprojekte in kleineren Schritten zu bewältigen. Auf diese Weise verbrauchen Fehlschläge nicht zu viel Zeit und wirken sich nicht wesentlich auf andere Projekte aus. Wenn Sie nicht vorankommen, müssen Sie analysieren, was nicht funktioniert hat, und dann die gewonnenen Erkenntnisse auf das nächste Projekt anwenden. Diese Art von „Misserfolg“ sollte in jedes Innovationsprojekt integriert werden – da es letztlich eine treibende Kraft für den Erfolg ist.

Notwendigkeit von Führungskräfte- und Kulturakzeptanz

Manchmal sind die größten Hindernisse für die Einführung fortschrittlicher Analysen im Finanzwesen Probleme der Wahrnehmung oder des Ansatzes. Jede große Initiative braucht jemanden, der sich dafür einsetzt. Die Finanzierung muss gesichert werden. Und neue Arbeitsweisen müssen auf Teamebene angenommen werden.

• Vorreiter im Wandel von oben
  Im Zuge der COVID-19-Pandemie haben viele CFOs die Aufgabe, Prioritäten zu verdoppeln: Kosten senken und gleichzeitig Initiativen und Investitionen für die digitale Transformation beschleunigen. Angesichts dieser Realität ist es entscheidend, den Nutzen von Projekten für erweiterte Finanzanalysen zu demonstrieren, um Budget und Akzeptanz zu erwirtschaften.
  
  Die Quantifizierung und Weitergabe des Werts dieser Initiativen – einschließlich Anwendungsfällen, ROI und Zeitersparnis auf der Grundlage autonomer (oder halbautonomer) Analysen – hilft dabei, erste Investitionen auszugleichen und zu rechtfertigen. Darüber hinaus wird das Finanzwesen in der Lage sein, ihren Wert deutlich zu demonstrieren, wenn seine strategische Unternehmensberatung auf tieferen Erkenntnissen und genaueren Prognosen beruht.
  
  Ein weiterer Ansatz besteht darin, eine Liste von Pilotprojekten für erweiterte Analysen zu ermitteln, die jeweils darauf ausgerichtet sind, ein bestimmtes Geschäftsproblem zu lösen und einen verfügbaren Datensatz zu nutzen. Jeder erfolgreiche Pilot wird die Beweise und das Vertrauen liefern, die erforderlich sind, um das nächste oder größere Projekt zu rechtfertigen.
• Verlagern Sie die Kultur und gewinnen Sie Akzeptanz
  Manchmal wird die Barriere in die Kultur der Finanzabteilung selbst eingebettet. Es kann schwierig sein, Teams dazu zu bewegen, vertraute Tools und traditionelle Arbeitsweisen aufzugeben. Die Lösung kann jedoch so einfach sein wie zu demonstrieren, wie viel Zeit eingespart werden kann, indem sie auf neuere Tools umstellt, die komplexe Berechnungen und Prozesse für die Budgetierung, Prognose und Szenarioplanung automatisieren können.
• Bewerten Sie Ihren Reifegrad von Analysen
  Bevor Unternehmen fortschrittlichere Analysen erfolgreich implementieren können, ist ein bestimmter Grad an analytischer Reife erforderlich. Das International FP&A Board verfügt über ein FP&A-Analytics-Reifegradmodell, mit dem Sie Ihr aktuelles Niveau bewerten und die nächsten Schritte bestimmen können. Es hat fünf Ebenen: grundlegend, entwickelt, definiert, fortgeschritten und führend.
  
  Finanzteams am grundlegenden Ende des Spektrums verfügen nicht über formale Analyseprozesse oder Business-Intelligence-Systeme – und setzen auf rudimentäre Tools für Planung und Modellierung. Während am führenden Ende des Spektrums Teams eng integrierte Planungsprozesse und proaktive, KI-gesteuerte Analysen haben. Wenn Sie den Reifegrad Ihres Unternehmens kennen, können Sie eine Roadmap mit inkrementellen Verbesserungen erstellen, die für die Weiterentwicklung von Analyseprojekten erforderlich sind.

Mangelnde Zeit für fortschrittliche Analyseinitiativen

Siebenundsechzig Prozent der CFOs und ihrer leitenden Finanzmanager geben an, dass zu viele ihrer Ressourcen mit Altsystemen und herkömmlichen Arbeitsweisen verbunden sind – und damit wenig Zeit für Innovationen bleibt.

Zwar steht die Finanzabteilung unter Druck, mit weniger mehr zu erreichen, aber es gibt Möglichkeiten, Zeit zu sparen. Eine Lösung besteht darin, Implementierungsprojekte an eine Partneragentur auszulagern.

Eine weitere Aufgabe besteht darin, in Cloud-Software und -Tools zu investieren, die Finanzprozesse und das Tagesgeschäft optimieren. Einige cloudbasierte Finanz- und FP&A-Lösungen bieten integrierte Lösungen für maschinelles Lernen, KI, robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) und erweiterte Analysen, die sowohl Prozesse automatisieren als auch die Einführung neuer Technologien beschleunigen können.

Fehlen digitaler Finanzkompetenzen

Die Implementierung und Nutzung fortschrittlicher Analysen im Finanzwesen erfordert ein hohes Maß an technologischer Kompetenz. Doch vielen Finanzabteilungen fehlen die erforderlichen digitalen Kompetenzen und Fähigkeiten. In einer PWC-Umfrage aus dem Jahr 2020 unter CFOs gaben 54 % der leitenden Finanzdienstleister an, dass Fachkräftemangel in ihrer Fähigkeit, Innovationen effektiv zu entwickeln, beeinträchtigt habe. Diese Qualifikationslücke zu untermauern, ist eine Befürchtung, dass KI und andere fortschrittliche Automatisierungstechnologien bestehende Finanzjobs überflüssig machen.

Diese Herausforderungen können mit einem mehrgleisigen Ansatz bewältigt werden. Auch wenn neue Finanztalente mit den richtigen Qualifikationen knapp sind, ist die Weiterbildung bestehender Mitarbeiter eine wertvolle Investition. Sie wird nicht nur dazu beitragen, die Qualifikationslücke zu schließen, sondern auch zu ihrer beruflichen Entwicklung, ihrem Vertrauen und ihrer Arbeitszufriedenheit beitragen. Und wenn sie ihre digitalen Fähigkeiten erweitern und lernen, wie sie diese Technologien nutzen, sorgen sie sich in der Regel weniger darum, ersetzt zu werden.

Ermutigen Sie neben Schulungen die Teammitglieder, Trends zu überwachen, an Branchenveranstaltungen für Technologie teilzunehmen und aktiv nach neuen Lernmöglichkeiten zu suchen. All dies wird die digitale Geschicklichkeit Ihrer Teams erhöhen. Der Begriff Gartner definiert als „eine Reihe von Überzeugungen, Denkweisen und Verhaltensweisen, die Mitarbeitern helfen, schneller und wertvollere Ergebnisse aus digitalen Initiativen zu erzielen“.

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