Vom Prozessarbeiter zum Problemlöser

Mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz lassen sich im Finanzwesen viele Vorgänge automatisieren. Das verändert das Aufgabenprofil der Mitarbeiter. Einblicke ins Shared Service Center Singapur.

Manchmal ist der Fortschritt eine Schnecke. Oder er kommt nur schleppend voran im alltäglichen Verkehrschaos Manilas.

Wenn die SAP einem Kunden in der philippinischen Hauptstadt eine Rechnung für den Einsatz ihrer Software zukommen lassen möchte, engagiert sie einen Kurier, der die Rechnung mit seinem Moped an einem bestimmten Tag und zu einer bestimmten Zeit beim Kunden abliefert. Ist der Kunde dann bereit, die Rechnung zu begleichen, engagiert die SAP erneut einen Kurier, der einen Scheck per Moped zurück zur SAP bringt.

Thomas Zipperle, Finanzchef der SAP für Südostasien.

Wenn Thomas Zipperle, Finanzchef der SAP für Südostasien, über seine täglichen Herausforderungen berichtet, wird einem bewusst, dass zwar alle Welt von der Digitalisierung spricht, sie aber aus ganz unterschiedlichen Gründen – von regulatorischen über kulturelle bis hin zu technischen – noch längst nicht überall angekommen ist. Selbst SAP-Kunden haben bisweilen Mühe, das von ihrem Softwareanbieter angeschlagene Innovationstempo mitzugehen.

Dennoch ist Zipperle überzeugt, dass die Digitalisierung unaufhaltsam voranschreiten „und die Art und Weise, wie wir arbeiten, massiv verändern wird“. Und zwar gerade auch im Finanzbereich.

Serie: Das intelligente Unternehmen

 

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Die nächste Generation ERP – SAP S/4HANA – integriert Machine Learning und Predictive Analytics in zentrale Geschäftsprozesse. Es stellt Kunden die Innovationen zur Verfügung, die sie zur Umsetzung eines intelligenten Unternehmens benötigen.

Finanzprozesse im Shared Service Center

Dies wird deutlich bei einem Blick hinter die Kulissen von Global Finance Shared Services (GFSS), der Finance-Shared-Service-Center-Organisation der SAP (SSC). Mehr als 1.500 Mitarbeiter kümmern sich an fünf Standorten und in einem globalen Netzwerk weltweit um die Finanzprozesse des Unternehmens. Dazu gehören etwa „Order to Invoice”, „Procure to Pay“, „Cash Collections“, „Travel and Expenses“ und „Record to Report“.

Allein rund 2,9 Millionen Dokumente liefen im vergangenen Jahr im Rahmen des „Record-to-Report“-Prozesses durchs ERP-System der SAP. Dazu gehören etwa Erlösbuchungen, Mitarbeitervergütungen, Anlagenbuchhaltung, die Geschäftsabschlüsse am Monats-, Quartals- und Jahresende und der Abgleich von Rechnungen und Überweisungen als Teil der Debitorenbuchhaltung.

Rund 230.000 Rechnungen stellte das SSC in Singapur, das für die Region Asien-Pazifik-Japan zuständig ist, im vergangenen Jahr an Kunden und Partner aus. Dabei müssen die Mitarbeiter viele kleine und größere Hindernisse überwinden.

Anja Langhoff, Leiterin GFSS in Singapur.

Schauen wir, wie es mit dem vom Moped-Kurier bei der SAP angelieferten Scheck weitergeht. Von hier aus muss der Scheck zur Bank, wo er eingelöst wird. Bisweilen fehlt aber auf dem Scheck oder dem darauffolgenden Kontoauszug die Rechnungsnummer. Oder es gibt Diskrepanzen zwischen den Währungen, in denen Rechnung und Scheck ausgestellt sind. Oder die zur Zahlung angewiesene Summe deckt sich nicht mit einer von der SAP ausgestellten Rechnung, weil der Kunde nur teilweise bezahlt oder mehrere Rechnungen in einem Scheck zusammengeführt hat.

All diese Dinge sorgen dafür, dass die SSC-Mitarbeiter viel Zeit investieren müssen, um Kontoauszüge mit den entsprechenden Rechnungen abzugleichen. „Das ändert sich aber gerade“, wie Anja Langhoff, Leiterin GFSS in Singapur, erzählt.

Pilotkunde für SAP Cash Application

Seit Oktober vergangenen Jahres ist bei GFSS Singapur die Lösung SAP Cash Application im Einsatz. Die Lösung aus dem Angebot SAP Leonardo Machine Learning unterbreitet den SSC-Mitarbeitern einen oder mehrere Vorschläge, welcher Kontoauszug zu einer bestimmten Rechnung passen könnte. „Hat der Kunde eine einzelne Rechnung bezahlt, haben wir bereits eine sehr hohe Rate an richtigen Vorschlägen“, sagt Langhoff. „Beim sogenannten Multi-Invoice-Scenario, also wenn ein Kunde mehrere Rechnungen gleichzeitig beglichen hat, müssen wir die Erfolgsrate noch steigern“, räumt Langhoff ein. „Aber das System lernt jeden Tag dazu“, ergänzt sie. „Wir sind sehr optimistisch, dass wir den manuellen Aufwand bei diesem Prozess bald deutlich verringern können“

Jia An He aus dem SSC-Team.

Schon jetzt erkennen die Mitarbeiter die Vorzüge der Lösung. „Unterm Strich reduziert sie die mühsame, sich wiederholende und langwierige Arbeit und wir können auf Basis der Vorschläge sofort eine Entscheidung treffen“, sagt Jia An He aus dem SSC-Team. „Das wirkt sich auch positiv auf die Motivation aus, da wir Zeit gewinnen für strategisch wichtige und damit wertvollere Aufgaben.“

Das würde dann neben Anja Langhoff auch Thomas Zipperle helfen, der – wie wohl jeder andere Finanzchef auch – angehalten ist, zur Wert- und Effizienzsteigerung des Unternehmens beizutragen. „Früher waren die Shared Service Center ganz vorwiegend auf Transaktionen und wiederkehrende Prozesse ausgerichtet“, erzählt Zipperle. „Heute übernehmen die Mitarbeiter hier immer häufiger auch Aufgaben wie Analyse und Planung, wir haben Teams für Controlling-Governance oder solche, die Richtlinien für die Kostenrechnung entwickeln.“

Zipperle ist davon überzeugt, dass künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen neben der Freigabe von Rechnungen viele weitere Prozesse im Finanzbereich automatisieren werden, etwa die Auditierung von Spesenrechnungen, Risikobewertungen oder Genehmigungsworkflows.

Auf dem Weg zum sich selbst steuernden Unternehmen

Sebastian Schroetel, Leiter Machine Learning für den Digital Core.

So ist die Automatisierung von Teilen des Record-to-Report-Prozesses auch für die SAP nur eine von vielen Zwischenetappen auf dem Weg zum intelligenten, sich selbst steuernden Unternehmen, wie Sebastian Schroetel erläutert. Er leitet die Entwicklung der Machine-Learning-Lösungen rund um den digitalen Kern der SAP und hat klar vor Augen, wohin sich das Finanzwesen in den Unternehmen entwickeln wird. „Heute steuern die Benutzer einen Geschäftsprozess. Sie öffnen ein Dokument, treffen eine Entscheidung, schließen das Dokument und leiten es an den nächsten Anwender weiter. In Zukunft wird ein solcher Prozess nicht mehr vom Menschen gesteuert, sondern vom System und von künstlicher Intelligenz. Wir sprechen dann bei der SAP von intelligenter Prozessautomatisierung“.

Beispiel Monats- oder Jahresabschluss: Im intelligenten Unternehmen werde Software diesen Prozess beginnen und managen, beschreibt Schroetel. Kommt das System an einen Punkt, an dem es selbst nicht entscheiden kann – zum Beispiel welche Abschreibungsregel verwendet werden soll – bindet es den Mitarbeiter ein, den es für den kompetentesten in dieser Frage hält. Dessen Entscheidung hilft der Software zu lernen und sich stetig zu verbessern. „Das geht mit einem neuen Selbstverständnis der Business User einher“, sagt Schroetel. „Sie führen dann nicht mehr den immer gleichen Prozessschritt aus, sondern werden als strategische Entscheider und Problemlöser gebraucht.“

Intelligent Process Automation

Rund 70 Prozent aller Aufgaben im Finanzwesen ließen sich automatisieren, schätzte das Beratungsunternehmen McKinsey schon 2016. Für Schroetel bieten sich vor allem Finanztransaktionen und die Periodenabschlüsse für eine digitale Automatisierung und den Einsatz künstlicher Intelligenz an. „Das Finanzwesen ist zahlengesteuert, liefert genügend Daten und weist viele standardisierte Prozesse auf.“ Prozesse wie sie etwa in den Shared Service Centern der SAP stattfinden.

Technologisch setzt die SAP dabei auf die SAP Cloud Platform und den fortwährenden Ausbau der SAP Leonardo Machine Learning Foundation. Sie stellt die technischen Services zur Verfügung, um maschinelles Lernen auf der SAP Cloud Platform umzusetzen. Schon jetzt liefert also die Machine Learning Foundation die Bausteine, die benötigt werden, um etwa in der Cash Application die Rechnung mit der Überweisung abzugleichen.

Jedes Quartal wird die SAP neue Funktionalitäten ausliefern und es ermöglichen, zusätzliche Informationen in der Cash Application und in andere Machine-Learning-Lösungen zu integrieren. So wird die SAP auf der Machine Learning Foundation bald einen Business Service auch für die Kreditorenbuchhaltung anbieten. Und zur SAPPHIRE NOW im Juni sollen Lockbox-Daten, wie sie vor allem im Zahlungsverkehr in den USA anfallen, verarbeitet werden können. Darüber hinaus plant SAP auch, intelligente Prozessautomatisierung weit über die Grenzen des ERP-Systems anzubieten, indem Prozesse über autonome Bots abgewickelt werden.

All diese kurz- und mittelfristigen Schritte verändern das Finanzwesen, automatisieren Prozesse und bringen die SAP und ihre Kunden dem intelligenten, sich selbst steuernden Unternehmen näher. Das wird natürlich auch die Aufgabenprofile der Menschen in den Firmen, ob in einer traditionellen Buchhaltung oder in einem Shared Service Center, verändern. Sebastian Schroetel ist überzeugt: „Ihr Beitrag wird wertvoller werden.“