Die Verwendung von künstlicher Intelligenz und insbesondere ihrer Variante des maschinellen Lernens trägt zur Optimierung der Liquidität bei, indem sie es ermöglicht, Ein- und Auszahlungen des Cashflows automatisch und in Echtzeit auszuführen.
Prozesse wie die Abstimmung von Bankauszügen, Buchungssätzen, Treasury-Szenarien, Cash-Pooling oder ein anpassbares System von Benachrichtigungen und Warnungen sind einige Beispiele für die Automatisierung des Corporate Treasury, die die Arbeitsweise von Finanzteams revolutionieren. Die Automatisierung von Prozessen spart bis zu 75 % manueller administrativer Arbeit, wie im folgenden Artikel klar wird.
Um dies zu erreichen, ist es notwendig, über APIs zu operieren. Dank der europäischen PSD2-Richtlinie ermöglicht die Regulierung Dritten den Zugriff auf Bankdaten über Anwendungsprogrammierschnittstellen, die zwischen ERPs oder anderen Buchhaltungssystemen und den Banken, mit denen sie arbeiten, verbunden sind. Darüber hinaus ist diese Konnektivität bidirektional.
Dieser Zugang zu Cloud-Plattformen ermöglicht es, Finanzprozesse auf eine zuvor unbekannte Weise zu optimieren, da dieser Zugang zu Daten in Echtzeit erfolgt, was der Schlüssel zur Automatisierung von Prozessen durch Software mit künstlicher Intelligenz ist.
Zurzeit haben die meisten Unternehmen keinen Bankabgleich in Echtzeit, sondern führen diesen eher durch einen bestimmten Zeitverzug über Bankdateien (Standard 43, Standard 19, MT940 usw.) durch. Durch APIs und die bidirektionale Konnektivität zur sofortigen Übermittlung von Zahlungs- und Inkassovorgängen an die ERPs ist es möglich, diese finanzielle Operation automatisch durchzuführen. Sobald die externe Plattform also Ein- und Ausgaben in verschiedenen Bankkonten des Unternehmens erfasst hat,kann sie bei der Erkennung solcher Transaktionen diese mit den prognostizierten Operationen in den Konten abgleichen und automatisch die Buchführung in ihrem ERP durchführen. Diese Funktion ermöglicht zweifellos eine enorme Einsparung an manueller Arbeitszeit für die Finanzteams.
Innerhalb der automatischen Abstimmung kann man sich für eine teilweise Abstimmung entscheiden. Bei Embat arbeitet das Produkt- und Entwicklungsteam an der Entwicklung eines Empfehlungsalgorithmus auf Basis von maschinellen Lerntechniken, der anhand der Historie und der Muster vergangenen Verhaltens eine Abstimmung durchführen kann.
Dieses Mustererkennungssystem wird auch verwendet, um teilweise Buchungen durchzuführen, um eine Zahlung zu verbuchen, die mehrere Rechnungen zusammenfasst oder um eine Rechnung zu verbuchen, die in mehreren Teilzahlungen beglichen wird. Dies ist eine finanzielle Aufgabe, die in der Buchhaltung traditionell sehr komplex ist.
Der Schlüssel zum Erfolg dieser Techniken liegt darin, den Daten mehr Tiefe zu verleihen. Zum Beispiel die Möglichkeit, Daten wie Kategorie, Handel, Zahlungsart oder Rechnungskennungen aus einem Kontoauszug zu erhalten. Mit einer größeren Anzahl von Parametern wird das System in der Lage sein, Muster zu identifizieren, die zuvor nicht erkannt werden konnten, um solche teilweisen Abstimmungen automatisiert durchzuführen.
Durch einen Buchhaltungsabstimmungs-Mechanismus, unterstützt von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, werden automatische Buchungen und Abstimmungsvorschläge erstellt. Dies hilft Finanzteams, die manuellen Arbeitszeiten zu reduzieren, Fehler in der Buchhaltung zu minimieren und hohe Arbeitsbelastungsspitzen zu vermeiden.
Basierend auf der Entwicklung fortschrittlicher Algorithmen sind Systeme in der Lage, Bankinformationen autonom zu verstehen und zu interpretieren, ohne menschliche Hilfe, um beispielsweise die tatsächliche und zukünftige Bargeldposition zu bestimmen und automatisch anzupassen oder zu optimieren. Dieser Prozess findet seine praktische Anwendung in der Erstellung automatischer Bargeldflüsse.
Künstliche Intelligenz ermöglicht die automatische Kategorisierung aller Bewegungen, die in den verschiedenen Bargeldflusslinien des Unternehmens stattfinden, und weist jedem der Ein- und Ausgänge den entsprechenden Posten zu, sodass das System automatische Bargeldflüsse ohne menschlichen Einfluss erstellen kann. Mit anderen Worten befreit es das Finanzteams von administrativen Aufgaben mit geringem Wert, die derzeit viele Stunden manueller Arbeit ausmachen.
Ein weiterer Vorteil der Datenautomatisierung ist die Möglichkeit, verschiedene wirtschaftliche Szenarien zu visualisieren. Basierend auf bestimmten Parametern können Variablen in die Lösung eingeführt werden, die Prognosen so erstellen, die es den Finanzteams ermöglichen, mögliche Entwicklungen frühzeitig zu erkennen und rechtzeitig Gegenmaßnahmen zu ergreifen. Auch hier ist es erforderlich, die Parameter zu kategorisieren, damit die projizierten Prognosen so realistisch wie möglich sind.
Es ist unerlässlich, ein aktives Schuldenmanagement angesichts der ständigen wirtschaftlichen Veränderungen zu haben, um die Fälligkeiten vorhersehen zu können, die die finanziellen Kosten verringern werden. Das Banking-Pool ist ein Bericht, um diesen Überblick zu liefern, jedoch dauert die manuelle Aktualisierung oft Tage. Auch diese Aufgabe kann so automatisiert werden, dass man eine Übersicht in Echtzeit erhält, wenn es benötigt wird. Neben der Zeitersparnis ermöglicht es, das Liquiditätsmanagement zu optimieren, was wiederum zu besseren Kreditbedingungen führt.
Wie man sieht, ermöglicht der Einsatz von Algorithmen auf mathematischen Entwicklungen die Automatisierung komplexer und mühsamer manueller Aufgaben. Der relevanteste Aspekt dieser neuen Möglichkeiten ist, dass sie alle in Echtzeit durchgeführt werden können. Bisher haben Unternehmen, die mit Kontoauszügen arbeiten, in all diesen Prozessen und Finanzoperationen einen gewissen Verzug, den sie mit den auf dem Markt verfügbaren Tools nicht vollständig kompensieren können. Dieses neue System ist agil genug, um eingehende Informationen in Echtzeit zu verarbeiten und geeignete Aktionen sinnvoll auszuführen, um die notwendige Automatisierung zu etablieren.
