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Finance Analytics: Über die ERP-Welt hinausdenken

Feature | 21. März 2018 von Axel Beyer

Dank SAP S/4HANA können Planung und Unternehmenssteuerung heute Erkenntnisse nutzen, die noch vor Kurzem undenkbar waren. Ein Blick auf das neue Selbstverständnis von Finance Analytics – und auf die Rolle von Finanzinnovationen im digitalen Zeitalter.

Es ist ein ganz reales Luxusproblem für die Finanzfunktion: „Wenn es um Informationen geht, sehen wir heute den Wald vor lauter Bäumen nicht mehr“, sagt Marcel Grandpierre, Partner bei Deloitte. Noch vor wenigen Jahren hatten Controller vor allem damit zu tun, überhaupt genügend valide Daten zusammenzutragen, um daraus belastbare Erkenntnisse für die Unternehmenssteuerung abzuleiten. Innerhalb kürzester Zeit hat sich die Situation ins Gegenteil verkehrt.

Dank SAP S/4HANA und SAP Leonardo nutzen Unternehmen so viele Informationsquellen wie nie. Es lassen sich Daten zu Analysen heranziehen, die weit über den klassischen ERP-Content hinausgehen. Zudem verschmelzen ERP- und EPM-Welt: „Wir mussten früher vor allem aus Performancegründen die Transaktionssysteme von der Analyseschicht trennen“, erklärt Grandpierre. „Auf Basis des Digital Core können wir sie heute eng verzahnen.“ Das Universal Ledger spielt hierbei eine tragende Rolle. Aber auch Central Finance: Die Einführungsmethodik für SAP S/4HANA Finance eliminiert Silos und verkürzt den Weg zur einheitlichen Digital-Finance-Plattform.

Bessere Entscheidungsgrundlagen mit Echtzeitdaten

Natürlich senkt all das die Latenz und beschleunigt die Finanzanalysen, Unternehmen werden reaktionsschneller. Vielleicht noch wichtiger sind aber Präzision und Aktualität. „Reports und Auswertungen basieren nicht mehr ausschließlich auf den Daten von gestern oder von letzter Woche, sondern spiegeln viel genauer den Ist-Zustand des Unternehmens wider. Ein enormer Vorteil etwa im klassischen Controlling, wo sich heute Szenarien nahezu in Echtzeit simulieren lassen.“

Der technologische Wandel ermöglicht zudem neue Anwendungsszenarien, beispielsweise in der Planung. „Denken Sie an einen Einzelhändler, der sein Sortiment ausdünnen will“, beschreibt Alexander Michnov, Head of Sales LoB Finance MEE bei SAP. „Der weiß zwar, welches Produkt sich schnell verkauft und welches länger liegen bleibt. Aber eine intelligente Sortimentsplanung ist allein mit diesen rudimentären, oft auch nicht aktuellen Daten, kaum möglich.“ In anderen Branchen sieht es ähnlich aus: Es gibt Automobilhersteller, die wegen fehlender Datenintegration keine verlässliche Produktkalkulation anstellen oder Deckungsbeiträge nach Modellgruppen berechnen können. Bislang mag das auch nicht notwendig gewesen sein. In einem zunehmend digitalisierten Wettbewerb werden solche Analysefähigkeiten aber schnell erfolgskritisch.

Vorausschauende Planung: Ermitteln, wo Mehrwerte entstehen

Doch Daten allein sind eben nicht die Antwort. Es gilt, die richtigen Daten und deren kontextrelevante Muster zu erkennen. Und hier kommt Machine Learning ins Spiel: „Wir beschäftigen heute Data Scientists und entwickeln selbstlernende Algorithmen, die in den uns zur Verfügung stehenden Daten nach neuen Mustern suchen, die sich dann mehrwertschöpfend nutzen lassen“, sagt Marcel Grandpierre.

Das resultiert dann beispielsweise in Predictive Planning: Künstliche Intelligenz liefert der Unternehmenssteuerung konkrete Handlungsoptionen, die einem erfahrenen Controller neue Perspektiven für die Entscheidungsfindung eröffnen.

Das Risiko dabei ist, sich zu verzetteln. „Welche Technologien und Algorithmen unterstützen die Finanzfunktion nachhaltig, welche erzeugen mehr Aufwand als Nutzen? Mit solchen Fragen müssen sich Finanzentscheider jetzt beschäftigen“, appelliert Grandpierre. „Cognitive Computing und Natural Language Processing, beispielsweise über Amazon Alexa, Google Assistent oder Amelia von IPSoft, eröffnen neue Horizonte bei der Digitalisierung der Finanzfunktion und sind dort erst sinnvoll möglich – durch einen reaktionsstarken Digital Core mit SAP S/4HANA und SAP Leonardo.“

Neue Partnerschaften für Innovation

Ideen wie diese entstehen in der Regel nicht allein. Der Deloitte-Fachmann sieht daher in Innovationsnetzwerken die Zukunft der Finanzfunktion. „Wir nutzen Impulse aus unserem internen globalen Netzwerk und integrieren Partnerschaften mit kleinen Ideenschmieden – von Universitäten oder mittelständischen Technologieführern –, um das deutlich gestiegene Innovationstempo in der Finanzfunktion zu adressieren“, sagt Grandpierre. Die Plattform, um solche neuen Partner miteinander zu verbinden, ist SAP Leonardo. „Es werden Netzwerke entstehen, in denen Unternehmen mit ihren Kunden und Partnern zum gemeinsamen Vorteil Daten austauschen.“

Ja, dann werden der Finanzfunktion mehr relevante Informationen zur Verfügung stehen. Aber sie hat dann eben auch den Durchblick im Datenwald. Und kann sie sinnvoll für Kunden- und Partnerbedürfnisse, zur Unternehmenssteuerung und Entscheidungsfindung einbeziehen.

Analytics-Szenarien und Anwendungsbeispiele in Frankfurt

Über erfolgreiche Projekte und inspirierende Ideen für Finance Analytics diskutieren Entscheider aller Branchen demnächst in Frankfurt am Main. Das SAP-Forum für Finanzmanagement und GRC vom 24.-25. April 2018 behandelt dabei die gesamte Bandbreite der Finanztransformation.

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