Advanced Analytics: Unterstützt Ihre Enscheidungsfindung

Predictive Modeling nutzt historische Daten und statistische Algorithmen um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Im Finanzwesen kann dies verwendet werden, um Kundenverhalten, Umsatztrends, Cashflow oder potenzielle Risiken vorherzusagen. Ein Beispiel: Durch den Einsatz prädiktiver Analysen im Rahmen der Abschlusserstellung können Finanzteams potenzielle Diskrepanzen oder Probleme antizipieren. Dies ermöglicht es ihnen die Bücher schneller und genauer zu schließen. Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Zeitreihenanalysen sind gängige Werkzeuge im Predictive Modeling.

Prescriptive Analytics geht noch einen Schritt weiter, indem konkrete Handlungsanweisungen auf Basis prädiktiver Modelle vorgeschlagen werden. Dabei geht es nicht nur um eine Vorhersage was passieren könnte, sondern darum die besten weiteren Schritte abzuleiten. Finanzteams können dies nutzen, um Transaktionsprozesse zu optimieren, indem sie den idealen Arbeitsablauf vorschlagen oder Anpassungen bei der Ressourcenzuweisung zur Optimierung der digitalen Prozessautomatisierung empfehlen.

Machine Learning und Künstliche Intelligenz (KI) ermöglichen es Systemen aus Daten zu lernen und sich im Laufe der Zeit ohne explizite Programmierung selbst zu verbessern. Im Finanzwesen kann Machine Learning Arbeitsabläufe und Prozessdesigns automatisieren und in Echtzeit Anpassungen und Optimierungen vornehmen um laufende Finanzprozesse zu verbessern, z. B. Fehler in der Buchhaltung identifizieren oder Kosteneinsparungen während des Monatsabschlusses vorschlagen.

Techniken zur Verarbeitung unstrukturierter Daten, wie Natural Language Processing (NLP) und Sentiment-Analyse, sind unerlässlich, um aus verschiedenen Datentypen wie E-Mails, Berichten, Verträgen und Kundenfeedback Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Techniken können die Finanzfunktion erheblich modernisieren durch:

• Compliance-Monitoring: Automatisiertes Scannen von Dokumenten hinsichtlich Compliance-Problemen.

• Sentiment-Analyse: Verständnis von Stimmungen in Mitarbeiter- oder Kundenfeedback.
• Audit-Optimierung: Identifizierung relevanter Abschnitte in umfangreichen Finanzberichten.

Optical Character Recognition (OCR) ist eine Schlüsseltechnologie, die unstrukturierte Inhalte, wie gescannte Dokumente, PDFs oder handschriftliche Notizen, in strukturierte, maschinenlesbare Daten umwandelt. Einmal konvertiert, können diese Daten für Mustererkennung, Sentiment-Analyse oder andere relevante Einblicke analysiert werden. Dies ermöglicht es Finanzteams, verschiedene Prozesse zu automatisieren, zum Beispiel:

• Rechnungsscan: Automatisierte Extraktion von Daten aus Rechnungen.
• Datenextraktion: Extraktion relevanter Informationen aus Verträgen und Finanzberichten.
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OCR dient als grundlegendes Werkzeug, das die breitere Textanalyse innerhalb von Advanced Analytics unterstützt. Durch die Umwandlung unstrukturierter Daten in ein strukturiertes Format ermöglicht OCR die Anwendung fortschrittlicher Analysetechniken.

Die wts Advisory AG konnte bereits bei verschiedenen Projekten Erfahrungen mit der OCR-Schlagwortsuche im Rahmen des Auslesens von Lieferantenrechnungen sammeln und damit den Arbeitsablauf und die Genauigkeit der Rechnungsverarbeitung verbessern.   

Advanced-Analytics-Techniken sind nur so effektiv wie die Werkzeuge, die zu ihrer Implementierung verwendet werden. Egal ob es um die Integration mehrerer Datenquellen oder die fundierte Analyse von Transaktionsdaten geht, skalierbare Tools, die große Datenmengen bewältigen können, spielen eine entscheidende Rolle bei der zeitnahen Bereitstellung klarer Erkenntnisse.

Advanced Visualization verwendet komplexe Daten und stellt sie in klaren, interaktiven Formaten, die Entscheidungen erleichtern, dar. Im Finanzbereich können diese Visualisierungen genutzt werden, um KPIs zu überwachen und Geschäftsergebnisse zu vergleichen. Teams können Dashboards verwenden, um den Echtzeitstatus des Abschlussprozesses zu überwachen, Engpässe zu identifizieren und ein fristgerechtes Closing sicherzustellen. Interaktive Diagramme und Grafiken erleichtern das Erkennen von Trends oder Abweichungen, was zeitnahe Korrekturmaßnahmen und eine fundiertere Finanzberichterstattung ermöglicht.

Dies beinhaltet das Erstellen von Modellen, um verschiedene Szenarien zu simulieren und mögliche Ergebnisse unter verschiedenen Bedingungen zu bewerten. Vor allem im Risikomanagement, der strategischen Planung sowie der Entwicklung von Target Operating Models liefern Simulationen und Szenarioanalysen einen Mehrwert. Insbesondere können in diesem Kontext verschiedene Variablen wie z. B. die finanziellen Auswirkungen unterschiedlicher Marktbedingungen oder die Effekte regulatorischer Veränderungen auf die Rentabilität eines Unternehmens, getestet werden.

Data Mining ist ein breit angelegter, explorativer Prozess, der darauf abzielt versteckte Muster, Korrelationen und Trends in großen Datensätzen zu entdecken. Es kann sowohl erwartete als auch unerwartete Zusammenhänge aufzeigen und Analysten dabei helfen, die zugrundeliegende Struktur der Daten besser zu verstehen. Ein Beispiel: Im Kreditrisikomanagement kann Data Mining verwendet werden, um das vergangene Verhalten von Kreditnehmern zu analysieren und Merkmale zu identifizieren, die mit einer Rückzahlung des Kredits korrelieren. Durch die Untersuchung von Mustern wie Einkommensniveau, Kredithistorie und Ausgabeverhalten können genauere Risikoprofile für potenzielle Kreditnehmer erstellt werden.

Anomalieerkennungstechniken helfen Teams, ungewöhnliche Muster oder Ausreißer in Daten zu identifizieren, die auf Fehler, Betrug oder andere wesentliche Ereignisse hinweisen könnten. Durch den Einsatz der Anomalieerkennung können Finanzteams zeitnah Bereiche identifizieren, in welchen Arbeitsabläufe von der Norm abweichen und ihre Prozesse entsprechend optimieren, Betrug verhindern oder die Transaktionsgenauigkeit verbessern. Zu den Techniken gehören Clustering, statistische Prozesskontrolle (SPC) und Algorithmen zur Erkennung von Ausreißern.

Die Datenintegration kombiniert Daten aus verschiedenen Quellen, um einen umfassenden Überblick zu geben, während die Datenanreicherung den Wert dieser Daten durch Verbesserung ihrer Qualität erhöht. Ein Beispiel: Die Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen ermöglicht ganzheitliche Einblicke in Arbeitsabläufe und Prozessdesigns und trägt damit zur Abstimmung von Prozessen und der Konsistenz der Berichterstattung bei.

Echtzeit-Analysen verarbeiten Daten sofort, sobald sie verfügbar sind. Dies ermöglicht es Teams in Echtzeit auf Marktveränderungen, regulatorische Anpassungen oder operative Probleme zu reagieren.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Advanced Analytics weit über die bloße Beschreibung vergangener Ereignisse hinausgeht. Es nutzt fortschrittliche Techniken um - häufig sogar in Echtzeit - Prognosen, Vorgaben und Optimierungen über umfangreiche und komplexe Datensätze hinweg zu ermöglichen. Dies versetzt Unternehmen und Organisationen in die Lage, fundiertere, strategische Entscheidungen zu treffen – oft automatisch und mit einem höheren Maß an Genauigkeit und Verständnis.