Corbinian Oppenheimer, Bernd Kälber
Naturgemäß wird in den Medien zumeist von eher spezifischen und alltagsnahen Anwendungen von Artificial Intelligence im Allgemeinen und Machine Learning im Speziellen berichtet. Unter anderem dadurch sind die Möglichkeiten von AI und Advanced Analytics im unternehmerischen Umfeld nicht so präsent. Selbst das Management tut sich schwer, die Brücke zu schlagen zwischen Technologie und konkreter Anwendung. Dies gilt insbesondere für den Verantwortungsbereich des Chief Financial Officer. Mit dem vorliegenden Beitrag wollten wir diesem Umstand Rechnung tragen und Konzepte zur Umsetzung vorstellen.
Auf den ersten Blick ist der Anwendungsbereich für den CFO nicht offensichtlich. Bei genauerem Hinsehen zeigt sich jedoch eine ganze Palette an Möglichkeiten für einen wertschöpfenden Einsatz von AI und Advanced Analytics. Dies liegt insbesondere daran, dass die Aufgaben im CFO-Bereich fast ausschließlich auf dem Verarbeiten von Informationen beruhen.
Einige dieser Aufgaben können mit klassischen Ansätzen nur sehr limitiert in einem zunehmenden volatilen, unsicheren, komplexen und mehrdeutigen (VUCA) Umfeld erfüllt werden. Es ist z. B. für einen Controller schlicht unmöglich, aus der täglichen Masse an unstrukturierten Informationen jene zu identifizieren, die entscheidende Aussagen in Bezug auf den von ihm betreuten Unternehmensbereich machen. Diese signifikant nachteilige Beschränkung des Controllers kann durch AI aufgehoben werden. AI ist in der Lage, komplexeste Zusammenhänge, insbesondere in unstrukturierten Massendaten, zu erkennen und in eine optimierte Entscheidungsfindung miteinzubeziehen.
Um die wertschöpfende Anwendung dieser Konzepte zu gewährleisten, ist erfolgreiche Kommunikation ein entscheidender Aspekt. Gerade im CFO-Bereich ist der kulturelle Hintergrund der beteiligten Personen zumeist nicht technologisch, sondern geschäftlich orientiert. Bei den Data Scientists ist dies genau umgekehrt. Sehr oft führt das dazu, dass Use Cases nicht vernünftig erarbeitet werden oder die Umsetzung scheitert. An dieser Stelle ist die funktionsübergreifende Rolle des Analytics Translator erfolgskritisch. Dieser gewährleistet die erfolgreiche Zusammenarbeit zwischen Fachbereich und Technologie in jeder Hinsicht und auf jeder Ebene. Daher sind für diese Rolle weitreichende Kompetenzen in den jeweiligen Fachbereichen und in IT, Data Science sowie Mathematik nötig. Zudem bedarf es herausragende konzeptionell-analytische und kommunikative Fähigkeiten. In allen 3 Ansätzen "Leuchtturm", "Universelles Tool" und "Transformation" wird die "analytische Übersetzung" in verschiedenster Ausprägung benötigt. Naturgemäß am intensivsten beim transformatorischen Ansatz.
Es befinden sich aktuell noch wenige Unternehmen in einer umfassenden algorithmischen Transformation. Allein jedoch der Wettbewerb wird dafür sorgen, dass Algorithmen immer mehr in der Unternehmenssteuerung verankert werden. Wir sind davon überzeugt, dass das Potenzial gerade im CFO-Bereich dazu immens ist und möchten Sie mit unseren Ausführungen dazu ermutigen, die Versprechen, die diese Technologien bergen, auch zu verwirklichen.