In einer zunehmend unbeständigen und komplexen Welt wachsen die Herausforderungen, Anforderungen und Risiken für Unternehmen. Für viele Geschäftsabläufe ist die kontinuierliche Verbesserung eine Quelle für betriebliche Effizienz - und immer mehr Finanzverantwortliche wenden sich an Process Mining , um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.
In diesem Artikel befassen wir uns mit den Möglichkeiten, Herausforderungen und bewährten Verfahren für Process Mining im Finanzbereich.
Was ist Process Mining?
Process Mining ist eine Methode zur Analyse, Überwachung und Verbesserung von Geschäftsprozessen durch Extraktion von Informationen aus Unternehmensdatensystemen, in der Regel in Form von Ereignisprotokollen. Das Ziel von Process Mining im Finanzbereich ist es, Engpässe oder Ineffizienzen zu finden und zu beseitigen sowie Bereiche für Verbesserungen und Automatisierung zu identifizieren.
Process Mining kann als Röntgenaufnahme Ihres Unternehmens oder als fortgeschrittene Form der Geschäftsprozessanalyse betrachtet werden. Für Geschäftsprozessmanagement (BPM) Fachleute bietet dies einige wohlbekannte Möglichkeiten:
- Process discovery - von der Ermittlung des Ist-Zustandes Ihrer Finanzprozesse.
- Process mapping - Definition und Kommunikation des gewünschten Zustands der Prozesse in Ihrem gesamten Finanzbetrieb.
- Prozessüberwachung - Verfolgung der Einhaltung der vereinbarten Prozesse und Genehmigungsschritte in verschiedenen Teams und Geschäftsbereichen.
- Prozess-Reengineering - die systematische Analyse und Neugestaltung von Schlüsselprozessen zur Steigerung der Effizienz.
- Digitale Transformation - die Digitalisierung von Prozessen und der Übergang zu fortschrittlichen cloudbasierten Lösungen.
Häufige Fragen zum Thema Finanzen Process Mining beantwortet
Process Mining ist kein Allheilmittel für alle Ineffizienzen im Finanzwesen, kann aber in der Regel einige wichtige Fragen beantworten:
- Wie lange dauert es, bis wir die verschiedenen Arten von Finanztransaktionen bearbeiten?
- Gibt es Unterschiede in unseren Finanzprozessen zwischen Teams und Geschäftsbereichen?
- Was sind die typischen Gründe für Nacharbeit oder Engpässe in unseren wichtigen Finanzabläufen?
- Nutzen wir unsere IT-Systeme, wie z. B. ERP, effizient über verschiedene Prozesse hinweg?
- Wo liegen die größten Chancen für eine Automatisierung unserer Finanzvorgänge?
- Was sind potenzielle Risiken oder Compliance-Herausforderungen, denen wir jetzt oder in Zukunft gegenüberstehen?
Die wichtigsten Process Mining Vorteile bei Finanzoperationen
- Kürzere Durchlaufzeiten - für viele Finanzoperationen ist Zeit Geld. Process Mining ermöglicht es Ihnen, Durchlaufzeiten zu analysieren und zu verbessern und Engpässe zu reduzieren, die Finanzprozesse verlangsamen.
- Höhere Produktivität - Process Mining ermöglicht es Ihnen, manuelle Arbeiten zu analysieren und zu reduzieren, z. B. durch die Verringerung oder Rationalisierung von Rechnungsfreigabeschritten oder die Notwendigkeit von Nacharbeit bei fehlerhaften Bestellungen.
- Risiko- und Compliance-Management - Process Mining kann Ihnen dabei helfen, potenzielle Risiken bei Finanzgeschäften zu erkennen, z. B. unregelmäßige Einkäufe oder potenzielle Fehler bei Zahlungen.
- Optimierung des Betriebskapitals - in den meisten Geschäftsabläufen gibt es Möglichkeiten, die Zahlungsbedingungen zu verbessern, wenn Sie entweder zu früh zahlen oder zu spät bezahlt werden.
- Entdecken Sie Automatisierungsmöglichkeiten - Process Mining hilft, das Potenzial für intelligente Automatisierung in digitalisierten Finanzprozessen zu identifizieren und zu quantifizieren.
- Verbessern Sie die Zufriedenheit von Kunden und Lieferanten - die Beseitigung von Problemen bei Transaktionen kann die Beziehungen zu wichtigen Kunden und Lieferanten verbessern.
Die typischen Anwendungsfälle für Process Mining im Finanzwesen
Die Aufgaben des Finanzwesens sind vielfältig und komplex, so dass Process Mining in der Regel in einer Vielzahl von Anwendungsfällen von Nutzen sein kann:
- Kreditorenbuchhaltung - Verbesserung des Anteils der Rechnungen, die rechtzeitig bezahlt werden, und Harmonisierung und Verbesserung der Zahlungsbedingungen zwischen verschiedenen Lieferanten.
- Forderungen - Reduzierung der Außenstandsdauer der Verkäufe (DSO) oder Optimierung des verfügbaren Betriebskapitals.
- Procure-to-pay - Senkung der Betriebskosten pro Bestellung durch Rationalisierung oder Automatisierung von Schritten.
- Order-to-Cash - Verringerung der Anzahl der für O2C erforderlichen Schritte, z. B. bei der Auftragsverwaltung.
- Rechnungswesen und Berichterstattung - Analyse und Erforschung, wo monatliche Prozesse zusammenbrechen oder wo Engpässe in der gesetzlichen oder finanziellen Berichterstattung auftreten.
- Reise- und Spesenmanagement - Transparenz über eingereichte Belege und Genehmigungsverfahren.
Process Mining bewährte Verfahren für Finanzoperationen
1. Beginnen Sie mit einer process discovery. Durch die Entwicklung eines Verständnisses des aktuellen Prozesses erhalten Sie ein realistisches Röntgenbild des wahren Zustands Ihrer Arbeitsabläufe innerhalb Ihres ERP.
2. Schauen Sie über das ERP hinaus. Identifizieren Sie die wichtigsten Datenquellen, die für die Durchführung von Process Mining benötigt werden. Dazu könnten Finanztransaktionsdaten, Kundendaten und operative Daten gehören.
3. Setzen Sie klare Ziele. Legen Sie klare und messbare Ziele für die Process Mining Übungen fest. Dazu könnte die Identifizierung ineffizienter Bereiche, die Optimierung der Betriebskosten oder die Erhöhung des Digitalisierungsgrads gehören.
4. Bewerten Sie die Zeit bis zur Wertschöpfung. Legen Sie einen realistischen Zeitplan für den Abschluss der Übung Process Mining fest. Dies sollte einen Plan für die Datenintegration und -analyse sowie alle zusätzlichen Schritte umfassen, die zur Ermittlung und Erzielung von Werten erforderlich sind.
5. Investieren Sie in Schulung und Kommunikation. Denken Sie daran, dass Process Mining eine Change-Management-Übung ist, bei der die wichtigsten Interessengruppen einbezogen, geschult und über die Fortschritte informiert werden sollten.
6. Streben Sie kumulative, nicht unmittelbare Ergebnisse an. Process Mining ist selten eine schnelle Lösung oder ein Patentrezept. Suchen Sie nach Wegen, um sowohl sofortige als auch längerfristige Erfolge zu erzielen, während Sie die Reife Ihrer Finanzoperationen erhöhen.
Beschränkungen von Process Mining für die Finanzierung
- Qualität der Quelldaten. Process Mining Software ist nur so genau wie die Daten, die zur Erstellung des Prozessmodells verwendet werden. Wenn Sie Ihren finanziellen Stammdaten nicht trauen, können Sie auch Ihren Prozesseinblicken nicht trauen.
- Mangelnde Transparenz ohne Ereignisprotokolle. Process Mining Software bietet nicht immer eine vollständige Transparenz des Prozesses, insbesondere bei Prozessen oder Software, für die keine Ereignisprotokolle vorliegen.
- Mangelndes Verständnis von Zeit und Bewegung. Process Mining eignet sich hervorragend für die Messung von Ereignisabläufen in einem Prozess, kann aber kein vollständiges Bild darüber vermitteln, welche Lieferanten oder Kunden die höchsten Kosten für Zeit und manuelle Arbeit verursachen.
- Sehen Sie das Problem, nicht die Ursache. Process Mining Software ist gut darin, Herausforderungen im Detail zu identifizieren, aber nicht immer in der Lage, die Ursachen von Prozessanomalien, Abweichungen oder Fehlern aufzudecken.
- Verfolgung komplexer Arbeitsabläufe. Ein durchschnittliches Finanzunternehmen muss mehr als 25 Geschäftsanwendungen, Office-Tools, Portale von Drittanbietern und Behördentools einsetzen. Nur selten können diese End-to-End-Prozesse alle effizient mit Process Mining verfolgt werden.
Erwägen Sie eine Alternative: Hybrid process intelligence
Für viele Finanzunternehmen ist der geschäftliche Nutzen einer Prozessverbesserung klar - aber die Implementierung von Process Mining Software ist eine Herausforderung. Wenn Sie Process Mining bereits ausprobiert haben oder noch über Ihre Optionen nachdenken, sollten Sie sich mit der hybriden Softwareprocess intelligence befassen. Dieser neue Ansatz bietet Ihnen den Detaillierungsgrad der task mining Software und gleichzeitig die Abdeckungstiefe der Process Mining Software. Und nicht nur das, es ist bekannt, dass es 10x schneller implementiert werden kann als die bekannte Process Mining Lösung.
