IT Management Mai/Juni 2020

24 | IT MANAGEMENT
FLEISSIGES BIENCHE
VOM AUSSTERBEN BEDROHTE SPEZIES
Die digitale Transformation verändert viel
– auch die traditionellen Prozesse im Finanz-
und Rechnungswesen. Da, wo der
Abgleich von Excel-Listen bisher zum festen
Bestandteil der Jobbeschreibung zählte,
hat sich viel getan. Moderne, weitest-t
gehend automatisierte Workflows halten
Einzug und prägen das neue Bild. Auf-
gaben, Anforderungsprofile und Verant-
wortlichkeiten ändern sich und damit
nicht zuletzt das Image einer ganzen Finanzbranche.
Basis dieses grundlegenden Wandels ist
eine IT, deren Lösungen sich zunehmend
smarter in die Prozesse von Unternehmen
und Abteilungen integrieren. Innovative
Technologien sorgen dafür, dass die Ar-
beiten, die man landläufig als „Fleißar-
beit“ bezeichnet, durch automatisierte
Workflows ersetzt werden. Das entlastet
die Mitarbeiter und schafft Freiraum für
andere, anspruchsvollere Tätigkeiten, so
auch im Finanzwesen. Hier sorgt die
Automatisierung zudem für mehr Transparenz
und validere Ergebnisse – Mehr-
werte, die gerade im Finanzwesen von
großer Bedeutung sind.
Ein Praxisbeispiel, das jedes Unternehmen
kennt und an dem sich Automatisierungseffekte
eindrucksvoll aufzeigen lassen,
ist der Monatsabschluss. Die manuellen
Tätigkeiten zum Monatsende sind
eine enorme zeitliche Belastung für die
Mitarbeiter in der Buchhaltung: Sie sehen
sprichwörtlich „den Wald vor lauter Bäumen“
nicht mehr, wenn sie Massen von
Buchungen manuell durcharbeiten müssen,
um die Konten auf Vollständigkeit
und Korrektheit zu überprüfen. Nicht nur,
dass dieser Prozess mühsam ist, er birgt
auch zahlreiche Fehlerrisiken, wie nicht
zuletzt eine im Jahr 2018 von Censuswide
international durchgeführte Studie
zeigt. Demnach gaben etwa zwei Drittel
(65 Prozent) der Befragten Finanzverant-
wortlichen an, dass sie schon einmal in
einem Unternehmen gearbeitet haben,
das seine Gewinne aufgrund nicht recht-
zeitig erkannter Fehler, noch einmal anpassen
musste. Umso wichtiger ist es,
Fehlerpotenziale zu ermitteln und eliminieren.
Immerhin scheinen die Ursachen
der Fehler bekannt zu sein. Laut Studie
geben 41 Prozent menschliches Versagen,
40 Prozent vielfältige Datenquellen,
28 Prozent einen Mangel an automatisierten
Kontrollen sowie schwerfälligen
Technologien (28 Prozent) an.
Continuous Accounting
Diesem Problem können moderne Automatisierungslösungen
entgegenwirken.
Sie sorgen dafür, dass die Daten aus den
ERP-Systemen der Unternehmen so aufbereitet
werden, dass sie automatisch von
den Accounting-Systemen übernommen
und weiterverarbeitet werden können -
wie ein Katalysator sitzen die Automatisierungslösungen
zwischen beiden Systemen.
Da wo das fleißige Bienchen früher
mühsam Excel-Listen gegenüberstellen
musste, wird jetzt die Automatisierungslösung
aktiv und macht den zeitaufwendigen
manuellen Abstimmungsprozess obsolet.
So werden die Daten konsistent
und der gesamte Workflow transparent
und nachvollziehbar.
Positiver Nebeneffekt derartiger Automatisierungslösungen
ist, dass Aufgaben,
die sich üblicherweise zum Monatsende
kumulieren, auf die gesamte Bilanzierungsperiode
verteilt werden. Dieses Prinzip
bezeichnet man als Continuous Accounting:
Es sorgt dafür, dass sich der
Abschlussprozess nicht mehr nur über ein
paar Tage am Monats-, Quartals- oder
Geschäftsjahresende erstreckt, sondern
die einzelnen Aufgaben durch Automatisierung
sukzessive erledigt werden. Das
Resultat: Weniger Aufwand, weniger
Stress, ein deutlich geringeres Fehlerrisiko
und damit validere Zahlen.
Machine Learning: Wie die
Ausnahme zur Regel wird
Bei der Automatisierung des Monatsabschlusses
spielt das „Exception Driven
Concept“ eine wichtige Rolle. Dieses besagt,
dass Standardaufgaben in der Finanzabteilung
weitestgehend automatisiert
werden und manueller Handlungsbedarf
nur dann besteht, wenn es Ausnahmen
oder besondere Fälle zu
bewältigen gilt. Betrachtet man vor diesem
Hintergrund die Kontenabstimmung,
werden die Vorteile schnell deutlich: Weil
moderne Automatisierungslösungen den
Kontenabgleich auf Basis von Algorithmen
automatisch durchführen, muss der
Buchhalter zum Schluss nur noch die
Transaktionen klären, die das System
nicht selbstständig bewältigen kann. Die
Automatisierungslösung von BlackLine
beispielsweise verfügt über ein solches
Machine-Learning-Prinzip. Mit jeder Ausnahme,
die manuell geklärt und zugeordnet
wird, lernt das System dazu – sprich
der Algorithmus wird mit jedem manuel-
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