Intelligente Automatisierung nutzen, um die digitale Finance-Belegschaft von morgen aufzubauen

Intelligente Automatisierung kann eine digitale Finance-Belegschaft von morgen aufbauen, in der die Kollaboration zwischen digitalen und physischen Arbeitern zu größerer organisatorischer Kapazität und Mitarbeiter-Empowerment führt.

Multichannel-Capture- und Workflow-Technologien haben Accounting-Firmen und Finance-Abteilungen über viele Branchen hinweg weit dabei geholfen, Daten für ihre Businesses arbeiten zu lassen – nicht gegen sie. Aber sie gehen nur so weit, und deshalb besteht Bedarf an intelligenter Automatisierung.

Mit Financial Process Automation können Organisationen jetzt Purchase-to-Pay-, Order-to-Cash- und Record-to-Report-Zyklen straffen und beschleunigen, indem sie Informationen aus beliebigen Quellen erfassen und extrahieren, sie automatisch in einen Approval-Workflows routen und in das System of Record übertragen. Doch obwohl das ERP-System der mächtige Kern der finanziellen Operationen Ihrer Kunden ist, hat es seine Limits.

Die meisten Organisationen sind immer noch gezwungen, Mitarbeiter für zeitaufwändige, manuelle Arbeit einzusetzen, um Informationen von Third-Party-Quellen zu verarbeiten oder Tasks zu handhaben, die einzigartig für ihr Business sind. Daher gibt es selbst bei implementierter Financial Process Automation wahrscheinlich signifikante Workflow-Lücken und Blind Spots, die Entscheidungsfindung lähmen und letztlich Kunden- und Vendor-Beziehungen belasten können.

Financial Process Automation ist nur ein Teil der Gleichung

Nehmen wir an, eine Organisation hat Financial Process Automation Technology adoptiert und vielleicht serviceorientierte Architekturen gebaut, um Applikationen zusammenarbeiten zu lassen. Auch wenn diese Systeme Daten aus mehreren Quellen erwerben können, erfordert das Anreichern und korrekte Ausliefern der Information wahrscheinlich signifikante IT-Skills. Die Herausforderung verschärft sich weiter bei der Automatisierung von Prozessen, die über interne Enterprise-Applikationen und externe Partner- und Kundensysteme, Websites, Online-Services usw. spannen.

Die Quintessenz: Financial Process Automation Solutions sind schlicht nicht dafür designed, mit multiplen, disparaten internen und externen Quellen zu verlinken, um Daten zuzugreifen oder zu integrieren, oder die Myriade anderer manueller Tasks, die einzigartig für ein Business sind.
Die Lage wird weiter verkompliziert durch die Tatsache, dass mit wachsendem Business mehr Daten mehr Komplexität bringen – es ist leicht, einfach mehr Ressourcen hinzuzufügen, um Probleme anzugehen. Aber es gibt einen besseren Weg, als Leute auf das Problem zu werfen oder in teure Custom Development zu investieren, um das ERP zu umgehen.

Prozessautomatisierungslücken mit RPA und intelligenter Automatisierung schließen

Hier kommt Robotic Process Automation (RPA) ins Spiel – eine mächtige Fähigkeit, die wie geschaffen scheint, um die Automatisierungslücken in Finance- und Accounting-Prozessen zu schließen.

RPA ist designed, als Komplement – nicht Ersatz – zu einem bestehenden Finance- und Accounting-Automation-Workflow zu dienen und kann skalieren, um die Bedürfnisse jeder Accounting-Firm oder organisatorischen Finance-Abteilung zu treffen. Da RPA auf der bestehenden Technologie einer Organisation sitzt, funktioniert es gut mit installierten Kernsystemen und kann schnell implementiert werden, um operative Disruption des Tagesgeschäfts zu minimieren. RPA nutzt Software-Roboter, um spezifische regelbasierte Aktionen nachzuahmen, die eine Person am Computer ausführt (aber mit 100 % Genauigkeit) – ideal für die verbleibenden Tasks in Workflows, die historisch schwer zu automatisieren waren.

Use Case: Rechnungsverarbeitung

Ein globaler Telekommunikationsanbieter erhielt täglich 1.000 Poststücke in AP, meist rechnungsbezogen, und verließ sich auf ineffiziente, manuelle Prozesse.

Vor Prozessautomatisierung:

• 14 Tage für Rechnungsverarbeitung (im Durchschnitt)
• 2–3 % Säumnisgebühren nach häufiger Unfähigkeit, Supplier-Payment-Terms einzuhalten

Jetzt rufen Dutzende Software-Roboter monatlich 9.000 Rechnungen von 30 Vendor-Websites ab und liefern die Daten an Finance-Systeme, bereit für Verarbeitung und Zahlung.

Nach Prozessautomatisierung:

• 1–2 Tage für Rechnungsverarbeitung
• 400 % Produktivitätssteigerung

RPA arbeitet innerhalb von Enterprise-Systemen, in Desktop-Applikationen wie Microsoft Excel, und über externe Quellen wie Websites und Webportale – z. B. Einloggen in ein Supplier-Portal zum Informationsabruf oder Kopieren und Eingeben von Daten zwischen Applikationen. Betrachtet man das gesamte Finance- und Accounting-Spektrum, könnten hunderte bis hunderttausende interdependente regelbasierte Tasks in derselben Reihenfolge immer wieder ausgeführt werden müssen.

Hier glänzt RPA.

Kurz: RPA befähigt Organisationen, zeitaufwändige, fehleranfällige manuelle Tasks an Roboter zu delegieren und Mitarbeiter auf strategischere, höherwertige Tasks zu heben. Wo RPA innerhalb einer bestimmten Organisation oder Abteilung am besten angewendet wird, hängt von deren dringendsten aktuellen Prioritäten und langfristigen Zielen ab.

Use Case: Procure-to-Pay

Ein führender Transportanbieter ermöglichte Kunden, Pick-ups per E-Mail anzufordern; CSRs waren jedoch damit beauftragt, Shipment-Details manuell aus den E-Mails in eine interne Scheduling-Applikation sowie das Shipper-Portal nachzuerfassen.

Vor Prozessautomatisierung:

• Manueller Zugriff auf 70+ Partner-Portale – mit unterschiedlichen Logins, Navigation, Transaktionen und Reports
• Kostenprohibitiv: Jeder CSR konnte kaum 1 Premium-Kunden bedienen

RPA liest E-Mails automatisch, extrahiert Details, trägt sie in die Scheduling-Applikation ein und postet zum Shipper-Portal innerhalb von Sekunden nach der initialen E-Mail.

Nach Prozessautomatisierung:

• 100 % der manuellen, routinemäßigen Arbeit eliminiert
• 90 % bis 95 % der Mitarbeiterzeit für höherwertige Arbeit zurückgewonnen
• Keine kostspieligen Transkriptionsfehler

Intelligente Automatisierung – Das Versprechen echter End-to-End-Digital-Transformation einlösen

Oft taucht bei der Evaluierung von Automatisierungsprioritäten eine Frage auf: Was, wenn ich über das Schließen manueller Task-Lücken in meinem Workflow mit RPA hinausgehen will und meine Prozesse auf das nächste Level von Optimierung und Produktivität heben möchte?

Klar ist: Das „Onboarden“ von Software-Robotern als digitale Belegschaft, um repetitive, regelbasierte Tasks zu handeln, die kritische Mitarbeiterzeit und Brainpower verbrauchen, beweist weiterhin seinen Wert. Doch viele Organisationen stellen fest, dass ihre Business-Operationen aufgrund der riesigen Mengen unstrukturierter Daten in Dokumenten und E-Mails, Mobile-Transaktionen, elektronischen Signaturen, Exception Handling, biometrischer Authentifizierung/Validierung, Case Management und Kundenkommunikation zunehmend komplexer werden.

Diese Prozess- und Datenkomplexitäten erfordern eine Next-Generation, einheitliche Intelligent-Automation-Plattform, die Analytics und kognitive Technologien mit RPA bündelt, um mehr End-to-End-Prozesse zu automatisieren und größeren Wert zu treiben:

Betrachten Sie folgendes Beispiel des Intelligent-Automation-Frameworks, das einen typischen Finance- und Accounting-Prozess optimiert:

• Vor intelligenter Automatisierung tippt ein Mitarbeiter Rechnungen oder Sales Orders manuell ein – inhärent langsam und mit Risiko menschlicher Fehler und signifikanter Verzögerungen.
• Ein Intelligent-Automation-Framework nimmt die Daten (jedes Format) auf; klassifiziert und extrahiert Daten automatisch; integriert die Information mit dem ERP (SAP, Oracle etc.); analysiert die Performance nicht nur der Plattform-Fähigkeiten und ob sie wie beabsichtigt ausgeführt wurden, sondern liefert Insights zum Rechnungs- oder Sales-Order-Prozess; und liefert diese Echtzeit-Insights an Executives im exakten Format, das sie für die Optimierung finanzieller und operativer Performance wünschen.

Eine Finanzdienstleistungsinstitution reduzierte Rechnungsverarbeitungskosten um 75 %, was 1,3 Mio. $ jährliche operative Kosteneinsparungen durch Intelligent Automation generierte.

Das Endergebnis ist ein wahrhaft automatisierter Prozess-Workflow, der Back Office mit Front Office verbindet. Kunden werden befähigt, nicht nur zu skalieren, sondern auch Benefits und ROI ihres Process-Automation-Deployments zu messen.

Darin liegt die wahre Kraft einer Intelligent-Automation-Plattform: den Aufbau einer digitalen Finance-Belegschaft von morgen, in der die Kollaboration zwischen digitalen und physischen Arbeitern zu größerer organisatorischer Kapazität und Mitarbeiter-Empowerment führt.

Chris Huff ist CSO von Kofax. Er entwickelt und treibt die globalen strategischen Initiativen des Unternehmens, Intelligent-Automation-Thought-Leadership und cross-funktionale horizontale Integration voran.